[发明专利]基于Hybrid存储格式的图遍历访存优化方法、系统及电子设备

权利要求书

1.一种基于Hybrid存储格式的图遍历访存优化方法，其特征在于：该优化方法具体步骤如下：

步骤a：随机生成存储图数据的邻接矩阵AM；

步骤b：对所述邻接矩阵AM进行图数据处理，生成新存储格式的矩阵hybrid；

步骤c：根据所生成新存储格式的矩阵hybrid，进行BFS搜索完成对图的广度优先搜索；

所述步骤b中的具体处理过程如下：

步骤S21：对邻接矩阵AM进行按行去0化处理，只保留其中的非0元素，并生成稀疏矩阵ELLⅠ；所述稀疏矩阵ELLⅠ包括矩阵Edata和Offset；

矩阵Edata用来存储邻接矩阵AM的非0元素，矩阵Offset用来存储非0元素在邻接矩阵AM中的位置坐标；

步骤S22：选取合适的分割点并分割稀疏矩阵ELLⅠ；矩阵Edata分割成矩阵Edata-L和Edata-R，其中矩阵Edata-L内所有元素都是非零实数；矩阵Offset分割成矩阵Offset-L和Offset-R；

步骤23：根据分割后的稀疏矩阵ELLⅠ生成新存储格式的矩阵hybrid，所述矩阵hybrid包括稀疏矩阵ELLⅡ和稀疏矩阵COO，其中稀疏矩阵ELLⅡ由矩阵Edata-L和矩阵Offset-L组成，稀疏矩阵COO由矩阵Edata-R和Offset-R组成。

2.根据权利要求1所述的基于Hybrid存储格式的图遍历访存优化方法，其特征在于：所述步骤S21中具体包括如下：

步骤211：将有n个顶点的图所对应的邻接矩阵AM的规模记为n*n，分别计算出其中含非0元素最多的一行和最少一行的个数，分别记为max和min；

步骤212：取非0元素最多的一行的个数max，建立两个n*max的矩阵Edata和Offset；

步骤213：根据所述矩阵Edata和Offset生成稀疏矩阵ELLⅠ。

3.根据权利要求1所述的基于Hybrid存储格式的图遍历访存优化方法，其特征在于：所述步骤c中的具体搜索过程如下：

步骤S31：进行顶点定位，搜索起始顶点v0作为矩阵hybrid的行号，所述顶点v0的邻接点为所述矩阵Offset-R中任意一行所包含的值，所述稀疏矩阵COO的行号是所述顶点v0的三元组，所述矩阵hybrid的行号与邻接矩阵的行号一致；

步骤S32：根据所定位的顶点v0，进行BFS搜索完成对图的广度优先搜索。

4.根据权利要求3所述的基于Hybrid存储格式的图遍历访存优化方法，其特征在于：所述步骤S32的具体过程如下：

步骤S321：将所定位的顶点v0设为起始点；

步骤S322：搜索所述起始点对应的全部邻接点，并判断该起始点是否存在邻接点，如果不存在，则搜索完成；如果存在，则选择执行下一步；

步骤S323：判断该起始点的全部邻接点是否已访问完成，如果已完成，则执行下一步；如果未完成，则继续访问直至访问完成后，再执行一步；

步骤S324：选择顶点v0的一个邻接点设置为起始点，重复步骤S322-步骤S323完成操作；

步骤S325：将顶点v0的其余邻接点逐个设置为起始点，并重复步骤S322-步骤S323完成操作，直到完成对图的广度优先搜索。