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Konferenzbeitrag

Kürzeste-Wege-Berechnung bei sehr großen Datenmengen

MPG-Autoren
/persons/resource/persons44266

Crauser,  Andreas
Algorithms and Complexity, MPI for Informatics, Max Planck Society;

/persons/resource/persons45021

Mehlhorn,  Kurt
Algorithms and Complexity, MPI for Informatics, Max Planck Society;

/persons/resource/persons45038

Meyer,  Ulrich
Algorithms and Complexity, MPI for Informatics, Max Planck Society;

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Zitation

Crauser, A., Mehlhorn, K., & Meyer, U. (1997). Kürzeste-Wege-Berechnung bei sehr großen Datenmengen. In O. Spaniol (Ed.), Promotion tut not: Innovationsmotor "Graduiertenkolleg" (pp. 113-132). Aachen, Germany: Verlag Günter Mainz.


Zitierlink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-000F-38C2-4
Zusammenfassung
In diesem Report untersuchen wir die Ein/Ausgabe-Komplexität (I/O Komplexität)
des Kürzesten-Wege-Problems mit einem Startknoten (single source shortest path)
auf Graphen mit nicht-negativen Kantengewichten. Wir präsentieren einen
Algorithmus, der für eine große Klasse zufälliger Graphen eine I/O Komplexität
von ${\cal O}(\frac{n}{D}+\frac{m}{DB}\log_{S/B}\frac{m}{B})$ erreicht. Dabei
bezeichnen $n,m$ die Anzahl der Knoten bzw. Kanten im Graphen, $S$ ist die
Größe des verfügbaren Internspeichers, $B$ bezeichnet die Größe eines
Blocktransfers und $D$ ist die Anzahl der unabhängigen
parallelen Harddisks; $D$ ist beschränkt auf ${\cal O}(\sqrt{n/d})$.
Weiterhin präsentieren wir ein effizientes Phasen-Verfahren für
Probleminstanzen, die so groß sind, daß selbst ein boolsches Feld für die
Knotenmenge nicht mehr im Hauptspeicher gehalten werden kann.