LGRASS：面向第三届 ACM-中国国际并行计算挑战赛最终任务的线性图谱稀疏化
分布式、并行与集群计算
2022-12-15 v1
摘要
本文给出了我们针对第三届 ACM-中国 IPCC 优化任务的解决方案。通过复杂度分析，我们识别出原始算法中三个耗时的子例程：标记边、计算伪逆和排序边。这些子例程因其超线性时间复杂度而成为主要性能瓶颈。为此，我们提出了 LGRASS，一种严格在线性时间内运行的线性图谱稀疏化算法。LGRASS 利用生成树性质和高效算法来优化瓶颈子例程。此外，我们为 LGRASS 设计了并行处理方案，以充分利用多处理器硬件。实验表明，我们提出的方法在官方测试用例上于数十毫秒内完成任务，并在随机测试用例随图规模扩大时保持其线性。
引用
@article{arxiv.2212.07297,
title = {LGRASS: Linear Graph Spectral Sparsification for Final Task of the 3rd ACM-China International Parallel Computing Challenge},
author = {Yuxuan Chen and Jiyan Qiu and Zidong Han and Chenhan Bai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.07297},
year = {2022}
}