27、流式模型下的图算法研究：强连通分量计算与最大边着色问题

流式模型下的图算法研究：强连通分量计算与最大边着色问题

在当今的大数据时代，流式数据处理变得越来越重要。对于图结构数据的流式处理，有两个关键问题备受关注：一是计算有向图的强连通分量，二是解决最大边着色问题。本文将围绕这两个问题展开详细探讨。

流式模型下强连通分量计算算法对比

在流式模型中，计算有向图的强连通分量是一个重要的研究课题。研究者们提出了两种算法，分别是 Boost 和 LS，并在三种不同的机器（桌面机、笔记本电脑和服务器）上进行了实验，实验结果如下表所示：
| 数据集 | 桌面机（2GB RAM） | | 笔记本电脑（3GB RAM） | | 服务器（16GB RAM） | | hmax(T)（近似） | LS 的遍历次数 |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| | Boost | LS | Boost | LS | Boost | LS | | |
| Synth-1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 28 | 4 |
| Synth-2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 29 | 5 |
| Synth-3 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 2 | 28 | 4 |
| cnr-2000 | 3 | 3 | 3 | 3 | 2 | 3 | 28 | 5 |
| eu-2005 | 10 | 12 | 9 | 15 | 9 | 13 | 27 | 5 |
| Synth-4 | 15 | 42 | 17 | 43 | 13 | 49 | 210 | 6 |
| Synth-5 | 35 | 125 |