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R igraph を使用して、加重 DAG の最長パス計算を実装しました。

私の実装 (以下に示す) は、大きなグラフでは遅いです。高速化するためのヒントをいただければ幸いです。私の実装が最もよく知られている/典型的なアルゴリズムからどれだけ離れているかについての考えも大歓迎です.

ありがとう！

# g is the igraph DAG
# g <- graph.tree(10000, 2, mode="out")
# E(g)$weight <- round(runif(length(E(g))),2) * 50 
# Topological sort
tsg <- topological.sort(g)    
# Set root path attributes
# Root distance
V(g)[tsg[1]]$rdist <- 0
# Path to root
V(g)[tsg[1]]$rpath <- tsg[1]
# Get longest path from root to every node        
for(node in tsg[-1])
{
  # Get distance from node's predecessors
  w <- E(g)[to(node)]$weight
  # Get distance from root to node's predecessors
  d <- V(g)[nei(node,mode="in")]$rdist
  # Add distances (assuming one-one corr.)
  wd <- w+d
  # Set node's distance from root to max of added distances 
  mwd <- max(wd)
  V(g)[node]$rdist <- mwd
  # Set node's path from root to path of max of added distances
  mwdn <- as.vector(V(g)[nei(node,mode="in")])[match(mwd,wd)]
  V(g)[node]$rpath <- list(c(unlist(V(g)[mwdn]$rpath), node))      
}
# Longest path length is the largest distance from root
lpl <- max(V(g)$rdist)    
# Enumerate longest path
lpm <- unlist(V(g)[match(lpl,V(g)$rdist)]$rpath)    
V(g)$critical <- 0
g <- set.vertex.attribute(g, name="critical", index=lpm, value=1)
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遅いRバージョンもありました。200k のエッジと 30k の頂点に約 20 分かかっていたので、get.shortest.paths()すべてのエッジの重みを逆にすることで最長パスを見つけるために使用できる、負のエッジの重みを持つグラフに分解して実装しました。igraph ここで R のフォークを試すことができます。

R 実装から C に切り替えると、100 倍から 1000 倍のスピードアップを経験しました。

于 2015-03-22T23:37:50.323 に答える