基于并行计算的大规模图多源最短路径算法设计

大数据时代的到来,社交网络、交通网络等抽象的图结构的规模也越来越大,面对数据量大、结构复杂的图数据的最短路径计算,原始的最短路径算法已经不再适用,数据的并行化处理是大规模图计算较为常用的方法。在实际应用中往往需要计算任意两点间的最短路径,因此多源最短路径算法的研究是有意义的。本文参考Floyd算法思想,提出一个并行处理的大规模图多源最短路径算法,该算法将图中节点与边的关系抽象为矩阵,再通过矩阵分割的方式,将超大规模的矩阵切分为多个子矩阵进行并行处理,减少最短路径计算中算法迭代时间复杂度以提高算法的执行效率。