检索结果-内蒙古大学图书馆

Two parallel algorithms for finding all minimal maximum subsequences

JOURNAL OF COMPUTER AND SYSTEM SCIENCES 2019年 104卷 216-243页

作者： Dai, H. K. Wang, Z. Oklahoma State Univ Dept Comp Sci Stillwater OK 74078 USA

A minimal maximum subsequence is a minimal subsequence with maximum cumulative sum. We present two parallel algorithms that find all successive minimal maximum subsequences: one on the parallel random-access model in logarithmic time with linear work, and the other with overlapping domain decomposition on cluster systems. We confirm the efficacy and efficiency of the latter algorithm for random sequences via: (1) an application of random-walk theory that derives an approximate probabilistic length upper bound for overlapping subsequences - thus facilitating concurrent/independent computations of all minimal maximum subsequences in hosting processors, and (2) an empirical study with normally-distributed random sequences. (C) 2018 Elsevier Inc. All rights reserved.

关键词： All maximum subsequences parallel algorithm parallel random-access machine model Theory of random walk Message Passing Interface

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