[发明专利]一种自底向上广度优先搜索的向量化方法、系统及装置

说明书

本发明公开了一种自底向上广度优先搜索的向量化方法、系统及装置，该方法包括：根据数据关系生成图结构；对图结构所有顶点进行一次遍历并将未访顶点存放到数组Arr中，得到未访顶点组；从未访顶点组获取一组未访顶点和对应的临接顶点并组成临接顶点组；通过向量寄存器访问临接顶点组并根据预设条件替换未访顶点及其临接顶点；重复访问步骤直至完成所有未访顶点的访问。该系统包括：图结构模块、未访顶点组模块、临接顶点组模块、访问模块和循环模块。通过使用本发明，可解决自底向上广度优先搜索算法向量化设计中存在的无效计算问题，提高数据搜索的速度。本发明作为一种自底向上广度优先搜索的向量化方法、系统及装置，可广泛应用于图算法领域。

技术领域

本发明涉及图算法领域，尤其涉及一种自底向上广度优先搜索的向量化方法、系统及装置。

背景技术

图结构作为一种描述实体以及实体间联系的数据结构，广泛地应用于一系列现实场景的问题分析当中，包括万维网、社交网络、交通网络和物理分子模拟实验，在众多的图算法当中，广度优先搜索是最基本、最重要的算法之一。

广度优先搜索从指定的一个顶点(源顶点)出发，按与源顶点的距离依次访问可达的顶点，最终生成一广度优先树，该树一般通过记录每个可达顶点的父顶点来表示，另外，在搜索过程中还维护有一个辅助数组vis，用以标识每个顶点是否已经在广度优先树之中，对于vis标识为“否”的顶点，称其为“未访顶点”。传统的广度优先搜索算法采用自顶向下的方法进行遍历，而近年提出的自底向上方法在某些情况下更加高效，两者互为补充。对自底向上广度优先搜索算法重新进行精心的向量化设计，可以解决此前其它方案中存在的无效计算问题，有效地节省大量的计算工作。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种自底向上广度优先搜索的向量化方法、系统及装置，可解决自底向上广度优先搜索算法向量化设计中存在的无效计算问题，提高数据搜索的速度。

本发明所采用的第一技术方案是：一种自底向上广度优先搜索的向量化方法，包括以下步骤：

根据数据关系生成图结构；

对图结构所有顶点进行一次遍历并将未访顶点存放到数组Arr中，得到未访顶点组；

从未访顶点组获取一组未访顶点和对应的临接顶点并组成临接顶点组；

通过向量寄存器访问临接顶点组并根据预设条件替换未访顶点及其临接顶点；

重复访问步骤直至完成所有未访顶点的访问。

进一步，所述对图结构所有顶点进行一次遍历并将未访顶点存放到数组Arr中这一步骤，其具体包括：

对图结构所有顶点进行一次遍历，得到顶点的VIS标识；

根据VIS标识确定未访顶点并将未访顶点存放到一个数组Arr中。

进一步，所述得到未访顶点组还包括维护第一指针和第二指针，所述第一指针指向本轮迭代下一个待处理的未访顶点，所述第二指针指向下一轮迭代的未访顶点存放位置。

进一步，所述通过向量寄存器访问临接顶点组并根据预设条件替换未访顶点及其临接顶点这一步骤，其具体包括：

同时对临接顶点组内的临接顶点进行访问；

判断到成功找到未访顶点的一个父顶点，或者已经访问完该未访顶点所有对应的临接顶点，停止对该未访顶点对应临接顶点的访问并生成停访顶点的标识向量；

根据停访顶点的标识向量对向量寄存器内的停访顶点进行替换。

进一步，所述根据停访顶点的标识向量对向量寄存器内的停访顶点进行替换这一步骤，其具体包括：

根据停访顶点的标识向量获取位置索引向量；