交叉超立方体的转发指数

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超立方体网络的EE指数

超立方体网络的EE指数

E st r ada I nde x of H yper cube N et w o r kL I U J i a—bao,Z H A N G Ji(A nh ui X i nhu a U ni ve r s i t y,H ef ei230088,A n hui,C h i na)A b st r a ct:A gr aph-spec t r um-bas ed i nvar i ant,r ecent l ypu t f or w ar d by E s t r ad a,i s def t ned a s E E—EE(G)2军小'and l e岫^,…^bei t s ei genval ues.T he E s t r ada i ndi ces。

f t he hyper cube ne t_ w or ks a r e gi ven i n t h i s pa pe r.K ey w or ds:hype r c ube net w or ks;char act er i s t i c pol ynom i al;E s t r a da i ndex超立方体网络的E E指数刘家保,张季(安徽新华学院。

安徽合肥230088)摘要:一个新的图谱的特征不变量:网络的EE指数被定义为髓一的特征多项式对应的特征值.给出了超立方体网络的的关键词:超立方体网络;特征多项式;E E指数中图分类号:O157.5文献标识码:A1I nt r oduc t i on EE(G)=∑P~,A。

,A:’..,.:I。

为网络』EE指数的计算公式.文章编号:1673—1492(2010)06—0004—03L e‘G be a gr a ph of or der n,t he ei genV al ues of t he adj acencY m at r i x ofG,denot ed by入1,沁,…,A。

交叉立方体的最大导出子图与拥塞

交叉立方体的最大导出子图与拥塞

交叉立方体的最大导出子图与拥塞
交叉立方体,也称为互连网,是一种用于并行计算的拓扑结构。

它由多个的n维立方体组成,每个n维立方体被连接到相邻的n维立方体上,形成一个交叉结构。

交叉立方体具有良好的可扩展性和容错性,因此在并行计算中被广泛应用。

交叉立方体中的导出子图,指的是从交叉立方体中选择一部分节点和边构成的子图。

导出子图的选择在网络拓扑的设计和并行计算任务的分配中起着重要作用,可以影响计算性能和通信性能。

在选择导出子图时,一个重要的指标是拥塞。

拥塞是指网络中的通信链路或节点资源利用率超过其容量的程度。

在并行计算中,网络通信是一个重要的瓶颈,过高的拥塞会导致通信延迟增加、吞吐量下降和计算性能下降。

为了最大化导出子图的通信性能,通常需要避免导出子图中的拥塞。

一种常见的方法是选择具有良好连通性和较低拥塞的节点作为导出子图的节点。

在交叉立方体中选择具有较低邻居节点数量的节点作为导出子图的节点。

还可以选择具有较低通信延迟的节点作为导出子图的节点,以降低通信延迟和拥塞。

还可以采用动态调整导出子图的策略来减少拥塞。

在并行计算过程中,根据实际通信需求动态调整导出子图的节点和边。

当某个节点或链路出现拥塞时,可以通过动态调整导出子图中的节点和边来缓解拥塞,提高通信性能。

交叉立方体的最大导出子图与拥塞有着密切的关系。

通过合理选择导出子图的节点和边,并采用动态调整策略,可以最大化导出子图的通信性能,并减少拥塞对并行计算性能的影响。

基于超立方体与交叉立方体的交叉连接的HC-立方体网络

基于超立方体与交叉立方体的交叉连接的HC-立方体网络

度, 定义图 G的直径 D( ) ma {i ( , )f ,3 ( ) 。 图 G中的任意两个不同顶点间存在一 G : xd t s G, 7∈ G }若
条 Ha l n 路 , 称 图 G是 Ha l n 连通 的 ; G含 有一 个 Ha l n 圈 , mio 一 t 则 mio - t 若 mio 一 t 则称 G为 Ha l n 图。 mio t 设 G 与 G 是两 个 图 , G 与 G 1 2 若 2同构 , 记为 G G2同构 的图可 以认 为是相 同的 图 。 ;
方 体之 间 的某 种 连接 , 所得 到 的 网络 性质 如何 ?针 对这 一 问题 , 文将 给 出在超 立方 体与 交叉 立方 体 的顶点 本 之 间 的一种 连接— —交 叉 连接 , 由此得 到一 种 称为 HC~立方 体 的新 型 网 络 , 证 明 HC 并 一立 方 体 具 有 与交
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7 2 维超立方体 Q 和7维交叉立方体 C 2 Q 都是具有 2 个顶点的7 2 一正则图, 它们的每个顶点都标有一个 长度为 7 2 的二进制串( 称为该顶点的地址)本文将用顶点的地址表示相应 的顶点_ 。 若给出 , 1 。 。 和C Q 间
收 稿 日期 : 0 7 6—1 2 0 —0 9
维普资讯
第 2卷 第 3 O 期
2007年 9月
J U NA F青I G AO U I E ST ( 学rl )ec dt n O R L O N 大 学 学 报 f I然 科 t 版 S i eE io ) Q 岛 D N V R自 Y Nau a n c i
叉立方体相同的连通性和模拟圈的能力 , 以及其直径至 多比交叉立方体大 2 的性质 。从而证 明 H 一立方 c 体不仅保持了超立方体和交叉立方体的低顶点度数和高连通度的优点 , 而且其直径比超立方体小大约一半 。

交叉立方体的最大导出子图与拥塞

交叉立方体的最大导出子图与拥塞

交叉立方体的最大导出子图与拥塞交叉立方体是一种常见的多维互连网络拓扑结构,它被广泛应用于并行计算和通信系统中。

在交叉立方体中,节点之间的连接由跨越不同维度的通道组成,这种结构具有优良的扩展性和容错性。

随着交叉立方体规模的不断扩大,网络拥塞问题日益突出,严重影响了网络性能和传输效率。

研究交叉立方体网络的拥塞问题对于优化网络性能具有重要意义。

本文将讨论交叉立方体网络中的最大导出子图问题和拥塞问题,重点探讨在大规模交叉立方体网络中如何有效地选择最大导出子图以减轻网络拥塞,从而提高网络性能和传输效率。

我们将介绍交叉立方体的基本结构和拥塞问题的背景,然后介绍最大导出子图的概念和选择方法,最后讨论在交叉立方体网络中如何利用最大导出子图来缓解网络拥塞问题,以及相关的优化策略和实践应用。

交叉立方体的基本结构和拥塞问题交叉立方体是一种n维的互连网络结构,其中每个节点有2^n个端口分别连接到n个不同维度的邻居节点。

二维交叉立方体包含4个节点和8条连接线,三维交叉立方体包含8个节点和24条连接线,以此类推。

交叉立方体网络具有高度的并行性和通信效率,适用于大规模并行计算和通信系统。

随着节点数目的不断增加和通信负载的增大,交叉立方体网络容易出现拥塞问题。

网络拥塞指的是网络中的部分通道或节点受到过多数据包的堵塞,导致网络传输延迟增加和性能下降。

在交叉立方体网络中,拥塞问题的出现会严重影响数据传输的效率和可靠性,降低整个系统的性能。

最大导出子图的概念和选择方法为了解决交叉立方体网络中的拥塞问题,我们需要在网络中选择最大导出子图来减轻拥塞,提高网络性能。

最大导出子图是指在给定网络中选择一组节点和连接线,使得这组节点之间的通信不会受到拥塞的影响,并且能够最大化地发挥网络传输能力。

选择最大导出子图的方法可以通过网络流量分析和图论算法来实现。

通过对网络中的流量分布和传输瓶颈进行分析,可以确定哪些节点和连接线容易受到拥塞的影响,从而选择最大导出子图。

超立方体网络的3路结构连通度及子结构连通度

超立方体网络的3路结构连通度及子结构连通度

超立方体网络的3路结构连通度及子结构连通度1. 引言1.1 介绍超立方体网络的概念超立方体网络是一种常用于构建分布式计算系统的拓扑结构,其具有高度可扩展性和良好的容错性。

在超立方体网络中,每个节点都与相邻节点相连,形成一个高维度的立方体结构,从而实现了高效的通信和数据传输。

超立方体网络通常被用于构建大规模并行计算系统,如超级计算机和云计算平台。

超立方体网络的特点包括结构简单,通信开销低,能够充分利用网络资源并提高系统性能。

通过合理设计网络结构和优化路由算法,可以进一步提高超立方体网络的性能和可靠性。

在实际应用中,超立方体网络已被广泛应用于大规模分布式系统中,有效提升了系统的整体性能和可靠性。

超立方体网络是一种重要的网络结构,具有许多优越性能特点,适用于构建各种类型的分布式计算系统。

通过深入研究超立方体网络的结构特点和性能指标,可以更好地理解和优化网络系统,提高系统的性能和可靠性。

1.2 介绍3路结构连通度和子结构连通度的意义3路结构连通度和子结构连通度是超立方体网络中非常重要的概念,它们直接影响着网络的性能和稳定性。

3路结构连通度可以衡量网络中节点之间的通信能力,即在节点或链路出现故障时,网络节点之间仍能够进行通信的能力。

而子结构连通度则可以反映网络中某一部分节点或链路的连通性,通过对子结构的连通度进行分析可以更好地理解整个网络的性能和稳定性。

在实际应用中,通过对3路结构连通度和子结构连通度的研究,我们可以评估网络的整体健壮性,并提出相应的改进措施来提高网络的可靠性和稳定性。

通过深入理解这些连通度指标的意义,我们能够更好地设计和优化超立方体网络,使其更适应不断发展的通信需求和应用场景。

2. 正文2.1 超立方体网络的结构特点超立方体网络是一种常用的拓扑结构,在计算机网络和分布式系统中被广泛应用。

其结构特点主要包括以下几点:1. 维数高:超立方体网络的维数通常较高,可以支持大规模节点的连接。

这使得超立方体网络在大规模分布式系统中具有较好的扩展性和容错性。

交叉立方体的最大导出子图与拥塞

交叉立方体的最大导出子图与拥塞

交叉立方体的最大导出子图与拥塞交叉立方体是一种常用的互连网络拓扑结构,它在分布式计算和通信领域有着广泛的应用。

在交叉立方体中,节点表示计算节点或通信设备,边表示节点之间的连接。

交叉立方体具有高度并行、可扩展性好等优点,是一种很有价值的网络结构。

在交叉立方体中,每个节点都与某种特定的连接方式相关联,这种连接方式决定了节点之间的连接关系。

常见的连接方式有多维立方体互连、沙漏连接、完全连接等。

多维立方体互连是最常用的一种连接方式,也是交叉立方体的基本形式。

多维立方体互连是通过在每个维度上添加一个连接来实现的。

一个2维立方体互连网络可以通过在每个节点上添加一个连接来实现,从而形成一个3维立方体互连网络。

类似地,一个3维立方体互连网络可以通过在每个节点上添加一个连接来实现,形成一个4维立方体互连网络。

以此类推,可以得到任意维度的交叉立方体互连网络。

交叉立方体的最大导出子图是指在一个交叉立方体网络中,选择一部分节点和连接,构成一个最大的子图。

最大导出子图可以用来表示一个网络中的最重要节点和连接,从而提供高效的通信和计算。

拥塞是指交叉立方体网络中的通信链路使用率超过其承受能力的情况。

交叉立方体网络中的拥塞会严重影响网络的性能和可靠性,导致通信延迟增加、数据丢失等问题。

如何有效地管理和调整交叉立方体网络中的拥塞是一个重要的研究方向。

为了解决交叉立方体网络中的拥塞问题,可以采用一些拥塞控制和调度算法。

拥塞控制算法主要通过动态调整通信链路的使用率,以避免网络的拥塞。

常用的拥塞控制算法有流量控制、拥塞避免和拥塞检测等。

调度算法主要通过优化通信链路的使用方式,以提高网络的吞吐量和性能。

常用的调度算法有最短路径调度、负载均衡和路由选择等。

除了拥塞控制和调度算法外,还可以通过优化交叉立方体网络的拓扑结构来减少网络的拥塞。

可以增加交叉立方体网络中的链路带宽,以提高网络的可扩展性和传输能力。

还可以使用一些高级的拥塞管理技术,例如网络编码、链路预测和流量预测等,以提高网络的性能和可靠性。

交叉立方体网络的反馈数

交叉立方体网络的反馈数
处 理等 方 面 已成 为 超 立方 体 的 一个 有 力挑 战 .
得益于三维交叉立方体网络cQ 的结构特性, 3 本文给出了交叉立方体 网络 的一个等价定义. 这个等价定义从cQ1 和 Q2 出发, 通过边的递归扩 展可 以得到 体网络cQ , 1 我们找到 了一个阶数为Fb n ci 的诱导树序列{ ) 确定 出 n 中, io ac数列 , 交叉立方体网络反馈数 印 ) 厂 的上界 (
n 交 叉 立 方体 网络 c 维 Q 的顶 点 " 长为n 以 的二 进 制 字 符 串表 示 . t: V - V 一 … lV V, 如 J n l 2 l 1O 2
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1 7 年, ou ba 9 7 C lm i大学设计 出首台以超立方体为拓扑结构的并行处理机B P . H P 之后又有基
于超立方体 的超级计算机陆续投入商业运行  ̄C l c 的C s c Itl P C 2 H o n ci at h omi,ne的iS /  ̄C n et n e o
高校应用数学学报
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交叉 立方体 网络 的反馈 数
王 彦 辉 , 张德 全
f 桂林航天工业高等专科学校 计算机 系,广西桂林 5 10 ) 4 0 4
摘 要 : 对 于 简 单 图G = ( E) 点子 集F ,顶
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42 8
高 校 应 用 数 学 学 报
第2 卷 第 4 5 期
径较大 , 扩展困难等.在寻找下一代超 级计算机网络结构 时, 人们提出 了许多具有 良好性质 的网
络, W u z  ̄Ka t网络, 交叉立方体网络等. 亿 维交叉立方体 网络CQ , 1 最早 由Ee 出[. 礼 , r提 7 这种 网络结构是 由超立方体互换一组 】 对边得 到的. 研究发现, 交叉立方体网络不仅保留 了超立方体的主要优 点 还具有一些更好 的网 络属性 , 如直径较小, 具有泛 圈性, 可嵌入完全二叉树等. 事实上, 交叉立方体网络在大规模 并行

交叉立方体的最大导出子图与拥塞

交叉立方体的最大导出子图与拥塞

交叉立方体的最大导出子图与拥塞1. 引言1.1 交叉立方体概述交叉立方体是一种高性能互连网络拓扑结构,常被用于构建超级计算机系统或数据中心。

它是基于立方体结构的扩展,具有更高的通信带宽和更好的容错性能。

交叉立方体的每个节点都连接着多个相邻节点,使得数据可以通过多条路径传输,从而提高了系统的并行处理能力和通信效率。

交叉立方体的主要特点包括:节点分布均匀、网络直径短、路由算法简单、容错性强等。

这些特点使得交叉立方体在大规模计算和通信中表现出色,特别是在需要高速数据传输和低延迟通信的应用场景中。

交叉立方体是一种高性能、高可靠性的网络拓扑结构,广泛应用于超级计算机系统和数据中心中。

通过合理设计和配置交叉立方体网络,可以提高系统的整体性能和可靠性,为数据传输和处理提供更高效的支持。

在接下来的文章中,我们将深入探讨交叉立方体网络中最大导出子图与拥塞的关系,以及解决拥塞问题的方法。

1.2 最大导出子图与拥塞的重要性交叉立方体是一种常用的拓扑结构,其在各种计算机网络和并行计算系统中被广泛应用。

而在交叉立方体中,最大导出子图和拥塞是两个非常重要的概念。

最大导出子图是指在一个网络中找到一个子图,使得该子图中的节点之间的通信最大化,而拥塞则是指网络中出现的通信阻塞现象。

最大导出子图和拥塞的重要性在于它们直接影响着网络的性能和可靠性。

通过寻找最大导出子图,可以最大化网络中节点之间的通信量,提高网络的数据传输效率,减少数据传输的时间。

而对于拥塞问题的解决则可以有效避免通信阻塞,提高网络的稳定性和可靠性。

对于交叉立方体这种复杂的网络结构来说,理解和解决最大导出子图和拥塞问题是至关重要的。

在本文中,我们将深入探讨交叉立方体的特点、最大导出子图的定义、拥塞在交叉立方体中的影响,以及最大导出子图与拥塞之间的关系。

我们还将介绍一些解决拥塞问题的方法,并对最大导出子图和拥塞的重要性进行深入分析。

希望通过本文的研究,能够为未来关于交叉立方体的研究提供新的思路和方法。

超立方体网络的3路结构连通度及子结构连通度

超立方体网络的3路结构连通度及子结构连通度

超立方体网络的3路结构连通度及子结构连通度超立方体网络(Hypercube network)是一种高度并行计算机系统结构,以多维超立方体为基础,通过交错连接实现节点之间的通信和数据传输。

作为传统并行处理器架构的一种变体,超立方体网络已经被广泛应用于诸如高性能计算、并行算法、机器学习等领域。

超立方体网络的连接结构由多个维度的节点和连接线构成,每个节点被用一个唯一的二进制地址来表示。

例如,一个4维的超立方体网络由2^4 = 16个节点组成,这些节点分别用4位二进制数来表示。

以此类推,一个n维的超立方体网络由2^n个节点组成。

超立方体网络的优点是具有高度的可伸缩性和高效的通信特性,然而由于其结构复杂,设计和分析过程相对困难。

因此,研究超立方体网络的联通性和可靠性具有重要意义。

在超立方体网络中,连通性是网络性能的关键指标,它描述了节点和连接线之间的通信和数据传输能力。

为了评价超立方体网络的连通性,需要定义两个概念:3路结构连通度和子结构连通度。

3路结构连通度是指在超立方体网络中,任意三个节点之间至少存在一条长度为三的路径,即可以通过最多2次转发到达任意两个节点。

3路结构连通度是超立方体网络中最小的3个节点集合的大小,其值越大表示网络具有更好的连通性。

超立方体网络的3路结构连通度可以用数学方法进行计算。

具体而言,对于任意m维超立方体网络,其3路结构连通度可以表示为:T(m) = 2^m - m - 1除了3路结构连通度外,还可以通过子结构连通度来评估超立方体网络的连通性。

子结构连通度是指在超立方体网络中任意大小的子集之间至少存在一条路径,这条路径连接的所有节点都在该子集中。

子结构连通度表示网络的可靠性和灵活性,但计算复杂度较高,需要采用专门的方法进行求解。

交叉立方体的最大导出子图与拥塞

交叉立方体的最大导出子图与拥塞

交叉立方体的最大导出子图与拥塞【摘要】本文主要探讨了交叉立方体的最大导出子图与拥塞之间的关系。

首先介绍了交叉立方体的概念和特点,然后阐述了最大导出子图的定义和性质。

接着分析了交叉立方体的拥塞及相关研究,以及影响拥塞的因素。

最后总结了最大导出子图与拥塞的重要性,并展望了未来研究方向。

通过本文的讨论可知,对交叉立方体的最大导出子图及拥塞有深入了解可以有效优化网络性能,提升通信效率。

未来研究可以进一步深入探讨交叉立方体拥塞解决方案,以应对不断增长的网络数据传输需求。

【关键词】交叉立方体、最大导出子图、拥塞、关系、因素、重要性、未来研究。

1. 引言1.1 交叉立方体的最大导出子图与拥塞交叉立方体是一种重要的拓扑结构,在计算机网络和并行计算领域广泛应用。

它是由多个互相连接的立方体组成的,其中每个立方体都有相同数量的节点,并且相邻立方体之间有若干连接通路。

交叉立方体的最大导出子图是指在交叉立方体中找到一个最大的子图,使得该子图内的节点之间的通信延迟最小,从而提高通信效率。

拥塞是在网络中出现的一种常见问题,指的是当网络中的流量过大时,导致节点之间的通信受阻的现象。

在交叉立方体中,由于节点之间的通路有限,当通信流量增加时,容易出现拥塞现象。

研究交叉立方体的拥塞问题和如何减少拥塞对提高网络性能至关重要。

通过对交叉立方体的最大导出子图和拥塞问题进行研究,可以更好地理解交叉立方体的结构和性能特点,为优化网络性能提供重要参考。

深入探讨最大导出子图和拥塞之间的关系,可以找到更有效的方法来解决拥塞问题,提高网络的运行效率和稳定性。

在未来的研究中,可以进一步探讨影响交叉立方体拥塞的因素,并寻求更多解决方案,为网络通信领域的发展做出贡献。

2. 正文2.1 交叉立方体的概念和特点交叉立方体是一种由多个立方体组成的拓扑结构,其中每个立方体都与其他立方体交叠连接。

交叉立方体通常用于构建高性能计算机系统和网络拓扑结构,以提高数据传输效率和可靠性。

交叉立方体的最大导出子图与拥塞

交叉立方体的最大导出子图与拥塞

交叉立方体的最大导出子图与拥塞交叉立方体是一种常用的网络拓扑结构,广泛应用于并行计算和通信领域。

在交叉立方体中,每个节点代表一个处理器或计算机,节点之间通过边相连接。

在这种网络结构中,节点的邻居节点分布在不同的维度上。

最大导出子图是指在一个网络拓扑结构中找到一个最大的子图,使得子图中的节点可以直接相连。

拥塞是指网络中的某些路径或节点负载过高,导致网络性能下降。

在交叉立方体中,最大导出子图和拥塞问题都是网络设计和优化中的重要研究课题。

如何找到最大导出子图,并且尽量减少拥塞,对于提高网络的通信效率和性能有着重要的意义。

在交叉立方体中,最大导出子图的问题可以通过图论的方法来解决。

我们可以将交叉立方体表示为一个图,其中节点表示处理器或计算机,边表示节点之间的连接。

接下来,我们需要找到一个最大的子图,使得子图中的节点可以直接相连。

这个问题可以转化为一个最大团的问题,即找到一个最大的完全子图。

最大导出子图的大小取决于网络的规模和连接方式。

拥塞问题在交叉立方体中也是一个重要的研究方向。

在网络中,当某条路径或某个节点的负载过高时,可能会导致网络拥塞。

拥塞会影响网络的通信效率和性能,因此如何减少拥塞是一个关键的问题。

研究者通过优化路由算法、拥塞控制和负载均衡等方法来解决交叉立方体中的拥塞问题。

交叉立方体的最大导出子图和拥塞问题都是网络设计与优化中的重要研究课题。

通过合理地设计网络结构和优化路由算法,可以提高交叉立方体的通信效率和性能,从而更好地满足大规模并行计算和通信的需求。

交叉立方体的最大导出子图与拥塞

交叉立方体的最大导出子图与拥塞

交叉立方体的最大导出子图与拥塞交叉立方体是一种常用的多处理机互连网络,由于其具有拓扑结构简单、可扩展性强的特点,被广泛应用于并行计算、并行存储等领域。

在实际应用中,为了提高交叉立方体的性能,需要设计有效的路由算法和拥塞控制机制。

交叉立方体的最大导出子图是指在交叉立方体中选择一个节点子集,并将该子集内的节点及其相邻边从原交叉立方体中剥离出来构成的子图。

最大导出子图的目的是在保留交叉立方体一定的连通性的情况下,减少节点数目,提高性能和降低成本。

为了实现最大导出子图,可以采用节点选择和边的选择两种策略。

节点选择策略主要考虑节点之间的连通性和重要性,选择那些连接度高的节点和对网络性能有较大影响力的节点。

边的选择策略主要考虑边的负载情况,选择那些负载较小的边进行剥离。

拥塞是指在交叉立方体中某些节点或边的负载过高,导致通信延迟增大、吞吐量下降的现象。

为了解决交叉立方体中的拥塞问题,可以采用拥塞控制机制。

拥塞控制机制可以分为主动式和被动式两种。

主动式拥塞控制机制通过监测网络的负载情况,及时采取措施减少负载,防止拥塞的发生。

常用的主动式拥塞控制机制有:负载均衡、动态路由、流量控制等。

被动式拥塞控制机制通过检测网络的拥塞情况,根据拥塞程度采取相应的措施。

常用的被动式拥塞控制机制有:拥塞检测、拥塞避免、拥塞恢复等。

交叉立方体的最大导出子图与拥塞密切相关。

最大导出子图的目的是减少节点数目,提高性能和降低成本,而拥塞会导致性能下降。

在设计交叉立方体的最大导出子图时,需要考虑拥塞控制机制,避免在剥离节点和边的过程中导致网络的拥塞。

交叉立方体的最大导出子图与拥塞紧密相关,需要在对节点和边进行选择的同时考虑拥塞控制机制,以提高性能和降低成本。

超立方体网络的3路结构连通度及子结构连通度

超立方体网络的3路结构连通度及子结构连通度

超立方体网络的3路结构连通度及子结构连通度
超立方体网络是一种常见的互连网络结构,用于构建高性能计算机系统。

它是一个n 维度的二元立方体网的扩展,其中每个节点有2^n个邻居节点。

超立方体网络的3路结构指的是它的拓扑结构中包含3个通道的设计。

在这个结构中,每个节点通过三条路径与其他节点相连接,这样可以提高通信效率和带宽。

超立方体网络的连通度是指网络中的节点或链路可以容忍的失效数量,通常用来衡量网络的鲁棒性和可靠性。

对于3路结构的超立方体网络,它的连通度可以通过节点连通度和链路连通度来描述。

节点连通度是指网络中任意两个节点之间的最短路径数,它反映了网络中节点之间通信的便捷程度。

在3路结构的超立方体网络中,它的节点连通度是3,因为任意两个节点之间可以通过三条路径相连。

超立方体网络的3路结构连通度高,能够保证网络中的节点和链路的冗余和可靠性,从而提高了网络的鲁棒性和可靠性。

超立方体网络的3路结构还可以通过子结构连通度来描述其局部结构的连通性。

超立方体网络中常见的子结构有立方体、超立方体、环等,它们的连通度可以反映这些子结构在网络中的通信效率和冗余能力。

通过子结构连通度的描述,可以更加直观地了解超立方体网络的局部结构连通性,从而为网络的设计和优化提供更多的参考和依据。

交叉立方体的最大导出子图与拥塞

交叉立方体的最大导出子图与拥塞

交叉立方体的最大导出子图与拥塞交叉立方体是一种常用的拓扑结构,用于构建大规模并行计算机系统。

在交叉立方体中,每个节点表示一个计算节点或存储节点,节点之间通过边连接。

最大导出子图是指在一个图中,选择一个节点集合,使得节点集合中的节点之间存在边连接,并且没有额外的边连接到节点集合之外的节点。

拥塞是指在一个图中,某些节点之间的连通性受到限制,造成通信瓶颈和延迟增加。

在交叉立方体中,最大导出子图和拥塞是密切相关的。

由于交叉立方体的拓扑结构特点,存在某些节点之间的连接路径长,通信延迟高,造成拥塞现象。

为了解决拥塞问题,需要选择合适的最大导出子图,使得节点间通信路径更短,降低通信延迟。

在选择最大导出子图时,可以采用贪心算法。

贪心算法的基本思想是每次选择局部最优解,通过选择最短路径或减少拥塞等策略,逐步构建最大导出子图。

具体步骤如下:1. 初始化最大导出子图为空集合。

2. 对每个节点,计算其与其他节点的距离或通信延迟。

3. 选择节点集合中的一个节点,作为最大导出子图的起始节点。

4. 遍历所有节点,选择与当前节点距离最短或通信延迟最小的节点,并将其加入最大导出子图。

5. 重复步骤4,直到最大导出子图包含所有节点或无法再添加节点为止。

通过贪心算法选择最大导出子图,可以有效减少节点间的通信延迟,降低拥塞现象。

贪心算法并不能保证得到最优解,因此还需要进一步优化和调整,以获得更好的性能。

交叉立方体的最大导出子图选择与拥塞问题密切相关。

通过合适地选择最大导出子图,可以减少节点间的通信延迟,降低拥塞现象,提高并行计算系统的性能。

交叉立方体的最大导出子图与拥塞

交叉立方体的最大导出子图与拥塞

交叉立方体的最大导出子图与拥塞交叉立方体是一种常用于并行计算系统和通信网络中的拓补结构。

它由一系列节点组成,每个节点都有着多个输入和输出通道,用于实现节点之间的通信。

最大导出子图(Maximal Exclusively Exportable Subgraph,简称MEES)是指交叉立方体中的一个节点子集,它们之间的连接关系满足一定的规则。

具体而言,MEES的节点满足以下三个条件:1. 所有边缘节点(即只与一个邻居节点连通的节点)都属于MEES;2. 如果一个非边缘节点不属于MEES,那么它的所有邻居节点都属于MEES;3. 任意两个属于MEES的节点之间,必然存在一条路径,这条路径的所有中间节点也属于MEES。

拥塞是指在通信网络中,由于流量过大或网络资源有限导致的通信带宽不足问题。

在交叉立方体中,拥塞可能会出现在一些节点或链接上,从而影响系统的性能。

MEES在交叉立方体中有着重要的应用。

MEES可以用来划分节点集合,从而实现并行计算的任务划分。

在这种划分方法中,每个MEES被分配给一个独立的计算任务,任务之间的通信只需要通过MEES的边缘节点进行。

这种划分方式可以减少任务之间的通信开销,提高系统的并行计算性能。

MEES可以用来解决交叉立方体中的拥塞问题。

通过选择合适的MEES作为通信路径,可以减少系统中出现拥塞的概率。

选择MEES中具有较少连接的节点作为通信路径,可以减少通信的竞争,从而降低拥塞的发生率。

为了找到交叉立方体中的最大导出子图,可以使用图的遍历算法来进行求解。

具体的算法步骤如下:1. 将所有边缘节点加入MEES的候选节点集合。

2. 对于候选节点集合中的每个节点,检查其邻居节点是否都在候选节点集合中。

如果是,则将该节点加入MEES;否则,将该节点从候选节点集合中移除。

3. 重复步骤2,直到候选节点集合不再变化为止。

通过以上算法,可以找到交叉立方体中的最大导出子图,并且满足MEES的定义条件。

交叉立方体的最大导出子图与拥塞

交叉立方体的最大导出子图与拥塞

交叉立方体的最大导出子图与拥塞交叉立方体是一种高维拓扑结构,它是由立方体和超立方体交错而成。

在计算机网络中,交叉立方体被广泛应用于多处理器系统、分布式计算和通信网络等领域。

交叉立方体具有一个重要的性质,在网络拥塞时,可以通过保持一定的结构特性来维持其性能,这正是许多现代通信网络所需要的特性之一。

因此,研究交叉立方体的最大导出子图和拥塞问题具有重要的理论意义和实际应用价值。

最大导出子图是指一个有向图中的一个子图,子图中任意两个点之间都存在一条从起点出发不经过任何其他点到达终点的路径,并且该路径上的所有边都是从起点指向终点的。

在交叉立方体中,最大导出子图的存在定理已经被证明,并且已经发现了一类经典的最大导出子图算法,在学术界和工业界中得到了广泛的应用。

然而,拥塞问题是交叉立方体中一个常见的问题,它可能导致网络性能的下降和延迟的增加。

拥塞控制是网络中的一个关键问题,为了保证网络的可靠性和性能,需要采用一系列的机制来避免和解决拥塞情况。

在交叉立方体中,拥塞控制可以通过优化路由算法、流量调度、缓存管理等方式来实现。

在研究交叉立方体中的最大导出子图和拥塞问题时,需要考虑多个因素,包括网络规模、网络拓扑结构、路由算法、流量负载等。

在网络规模较小的情况下,可以采用精确算法来解决最大导出子图和拥塞问题,例如基于图遍历和动态规划的算法。

在网络规模较大的情况下,由于复杂性的增加,精确算法可能无法实现。

此时,可以采用启发式算法或近似算法来解决问题,例如蚁群算法、遗传算法、模拟退火等。

总之,研究交叉立方体的最大导出子图和拥塞问题具有重要的理论意义和实际应用价值。

未来的研究还需结合实际网络应用场景,继续探索新的算法和机制,以进一步提高交叉立方体网络的性能和可靠性。

交叉立方体的最大导出子图与拥塞

交叉立方体的最大导出子图与拥塞

交叉立方体的最大导出子图与拥塞交叉立方体是一种常见的多处理器互连网络拓扑结构。

在交叉立方体中,每个处理器节点都连接着多个其它节点,形成了一个高效的并行计算网络。

但是,交叉立方体也存在着一些问题,其中一个就是拥塞。

在高负载情况下,交叉立方体上的某些节点会因为数据量过大而无法正常工作,导致网络性能下降。

因此,如何优化交叉立方体的设计,减少拥塞,提高网络性能就成为了一个重要的研究课题。

在交叉立方体中,一个导出子图是指将不同节点之间边的连接从网络中断开,形成的一个新的子图结构。

通过优化导出子图的设计,可以减少拥塞,提高交叉立方体的性能。

最大导出子图是指在保证某些条件不变的情况下,使导出子图的节点数目最大化的子图结构。

最大导出子图的设计对于解决交叉立方体拥塞问题具有重要的作用。

为了实现最大导出子图的设计,需要考虑以下两个因素:节点度数和连通性。

节点度数是指每个节点连接着多少个其它节点。

节点度数越大,节点的通信能力就越强,同时也意味着节点之间的数据传输路线更加复杂,容易导致拥塞。

因此,在设计最大导出子图时需要平衡节点度数和连通性,以达到最优的性能。

在最大导出子图的设计中,还需要考虑拥塞的问题。

如果某些节点发生拥塞,会导致网络性能下降。

为了避免这种情况的出现,需要在设计最大导出子图的同时,考虑如何避免拥塞。

一种常见的方式是通过调整节点之间的路由算法,在网络性能降低之前尽可能地避免节点拥塞。

除了最大导出子图,还有一些其它的优化策略也可以用于减少交叉立方体中的拥塞问题。

例如,通过合并一些节点,将它们的通信能力整合在一起,可以降低节点度数,减少拥塞。

还可以通过调整网络流量分配的方式,优化数据传输效率。

这些优化策略都是为了减少拥塞,提高交叉立方体的性能。

总之,交叉立方体的最大导出子图与拥塞问题是一个复杂的研究课题,需要考虑多个因素,进行平衡和优化。

通过最大导出子图的设计和其它优化策略的实现,可以有效减少交叉立方体中的拥塞问题,提高网络性能,为高效的并行计算提供有力的支持。

一种新的交叉立方体最短路径路由算法

一种新的交叉立方体最短路径路由算法

一种新的交叉立方体最短路径路由算法
喻昕;吴敏;王国军
【期刊名称】《计算机学报》
【年(卷),期】2007(030)004
【摘要】Efe提出的交叉立方体(crossed cube)是超立方体(hypercube)的一种变型.交叉立方体的某些性质优于超立方体,比如其直径几乎是超立方体的一半.Efe提出了时间复杂度为O(n2)的交叉立方体最短路径路由算法.Chang等人扩展了Efe 的算法,时间复杂度为O(n),它在路由的每一步有更多条边作为最短路径可供寻路选择.但这些边并没有包含全部可进行最短路径路由的边.文中给出了结点各边可进行最短路径路由的充要条件,并在此基础上提出了一种时间复杂度为O(n2)的交叉立方体最短路径路由算法,它在路由的每一步都将所有的最短路径边作为候选边.理论分析和实例表明它可输出任意一条最短路径.
【总页数】7页(P615-621)
【作者】喻昕;吴敏;王国军
【作者单位】中南大学信息科学与工程学院,长沙,410083;中南大学信息科学与工程学院,长沙,410083;中南大学信息科学与工程学院,长沙,410083
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.一种交叉立方体网络的并行路由算法 [J], 喻昕;吴敏;王国军
2.交叉立方体网络上的一种双向搜索路由算法 [J], 王敏;高太平;刘桂枝;刘宏英
3.Walker星座中一种新的最短路径路由算法 [J], 王莹;胡修林;胡伟圣;曾喻江
4.交叉立方体环互连网络虫洞路由广播算法 [J], 喻昕;于琰
5.基于M(o)bius立方体的最短路径路由算法 [J], 张丽果;杜慧敏;韩俊刚
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交叉立方体内顶点不交叉路径长度的研究

交叉立方体内顶点不交叉路径长度的研究

交叉立方体内顶点不交叉路径长度的研究
喻昕;吴敏;王国军;付朝晖
【期刊名称】《小型微型计算机系统》
【年(卷),期】2007(28)8
【摘要】Efe提出的交叉立方体(crossed cube)是超立方体(hypercube)的一种变型,其某些性质优于超立方体,比如其直径几乎是超立方体的一半.在高性能的并行计算机系统中,信息是通过若干条结点互不交叉的路径并行传输,并且网络中的结点和链路出错是不可避免的,因此这些路径的长度将直接影响并行计算的性能.本文对交叉立方体的内顶点互不交叉路径进行了研究,证明了以下结论:在n维交叉立方体CQn中任意两顶点u,v间存在n条内顶点互不交叉的路径, 使得(1)最短路的长度=u和v之间的距离, (2)所有路中的最长路径长度≤u和v的距离+4. 这说明交叉立方体互连网络具有很好的并行通信性能和容错性能.
【总页数】5页(P1382-1386)
【作者】喻昕;吴敏;王国军;付朝晖
【作者单位】中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083;中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083;中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083;中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.边故障超方中距离为偶长的两条顶点不交无故障路 [J], 赵玲
2.基于超立方体与交叉立方体的交叉连接的HC-立方体网络 [J], 柳淑花
3.基于超立方体Qn节点编码的边不交最优路径 [J], 陈荷花
4.超立方体中最短和次短的点不交路径 [J], 张云霞;
5.所有分数(g,f)-因子的邻域不交不相邻顶点邻域并条件 [J], 徐建东
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交叉立方体的最大导出子图与拥塞

交叉立方体的最大导出子图与拥塞

交叉立方体的最大导出子图与拥塞交叉立方体是一种重要的在超级计算机和分布式计算机中广泛使用的网络拓扑结构。

它由多个等边的立方体相互交叉而成,每个立方体都是一个n维立方体,共有2^n个节点。

交叉立方体具有高度的可靠性、可扩展性、低延迟和高带宽等优点,因此在多个领域得到广泛应用。

在实际应用中,交叉立方体的性能优势取决于其连接状态。

因此,如何利用交叉立方体中的节点和通信资源来最大化充分利用其性能是一个重要的问题。

在这个问题中,最大导出子图和拥塞是两个核心概念。

最大导出子图是指在一个给定的图中,能够完全与一个指定节点相连的子图,且该子图包含的节点数最多。

在交叉立方体中,最大导出子图通常用于解决一些任务分配和数据传输的问题。

在分布式计算中,最大导出子图可以用于任务分配,其中一个节点作为任务的发起者,所有与之相连的节点都可以作为任务的执行者。

在同步通信中,最大导出子图可以用于优化数据传输,使所有相邻节点都能及时传输数据。

拥塞是指在交叉立方体中,虽然有多条通信路径,但某些路径上的数据流量过大,导致网络延迟增加和吞吐量下降。

当交叉立方体拥塞时,最大导出子图的大小可能会受到影响,因为某些相邻节点可能无法及时传输数据。

因此,如何减少交叉立方体的拥塞是一项非常重要的任务。

减少拥塞的方法包括流量调整、路由选择和缓冲区管理等。

流量调整是指通过调整节点之间的数据流量,实现网络中的负载平衡。

路由选择是指选择最短路径,减少数据传输的延迟。

缓冲区管理是指通过合理的缓冲区分配,减少数据传输的冲突和阻塞。

最大导出子图和拥塞通常是交叉立方体中的两个相互关联的问题。

因为拥塞会导致网络延迟增加,进而影响最大导出子图的大小。

反过来,最大导出子图的大小也会影响网络的拥塞程度。

因此,解决这两个问题需要一个综合的方法。

一种综合的方法是通过动态地调整节点之间的通信路径,来优化网络的拥塞程度和最大导出子图的大小。

这种方法可以通过改变通信路径以分散数据流量,进而减轻拥塞。

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3
作为分布式并行计算的网络拓扑结构, 超立方体 以其具有的正则性、可迁性和良好的连通性成为互连体系的首选。但人们在实践中发现, 尽管超立方体有许多优点, 却也存在一些无法克服的不足, 如直径较大不易扩展等。交叉超立方体 最初是作为具有更小直径的变体超立方体提出来的。在随后的研究中发现,交叉超立方体除了保留超立方体大部分好的属性外, 还具有许多特有的网络属性。如交叉超立方体 的直径 [4]为几乎是同维度超立方体的一半。交叉超立方体具有几乎泛圈性和比较强的模拟其他网络的能力, 并且在可嵌入方面也具有超立方体所不具备的某些性质, 有可能成为下一代互连体系的拓扑结构。
定义2.2.3[1]如果对图G中任何两条边 和 ,存在一个自同构 使得 ,那么称图G是边可迁的。
定理2.2.1[1]Cayley图是点可迁的。
3
3
超立方体结构是由Michigen大学的Squire和Pahl ls从图论的角度提出来的。多年来,许多人对超立方体拓扑结构和超立方体结构的并行计算机系统进行了较全面的分析和研究。超立方体由于其正则性、对称性、强容错性、较短的直径、可嵌入性和网络通信能力的可扩展性等特点,深受研究者和实践者的欢迎。从网络结构特性看,超立方体结构介于最简单的环与最复杂的全互连网络之间。超立方体能够模拟多种互连网络结构(比如:线性阵列、环、网格、树等等)。超立方体结构有许多比其它点一点结构更理想的特性,因此,一些商用的并行计算机系统都采用超立方体网络结构作为处理机之间的互连网络结构。
(7)所有长度在4到2n之间的圈都能以扩张l嵌入 中,但 中只能以扩张l嵌入偶长圈;
(8)一棵具有2n-1个顶点的完全二叉树能以扩张l嵌入 而不能以扩张l嵌入 ;
2
图是网络拓扑的数学模型,研究网络的结构性质就归结为研究图的构性质。为此,我们描述一下本文用到的图论术语和记号。
2.1
定义2.1.1[1]设 是一个图.对于 ,
称为 的邻集;
称为与 关联的边集。显然, 对任何 成立。 称为 的度。度为d的点称为d度点,0度点称为孤立点.G称为d正则的,如果G中每个点都是d度点。
Keywords:hypercube, crossed cube,forwardindex,routing
1
互连网络是泛指各种组件,如计算机、计算机内部的处理器、存储器、通信设备、其它元件或设备等的集合以及通讯信道的集合按一定的点对点方式相互连接所形成的系统。网络中组件和组件之间的连接方式称为该网络的拓扑结构。在分析网络拓扑结构时,人们通常把网络中组件抽象成一个点,把通信信道抽象成两点之间的连线,那么该网络的拓扑结构就被抽象成一个图。
3
定理3.1.2.1[1](a) 是n正则的,有 顶点和 条边;
(b) 是二部图;
(c)若n≥2,则 含有Hamilton圈;若n为偶数,则 含有Euler回路;
(d) 的直径为 ;
(e) 的连通度 ;
(f) 是点可迁和边可迁的;
(g) 可以表示为两个n-1维子立方体加上一个完美匹配得到,记为 。这里 表示第j位坐标为i其他n-1维坐标按立方体的定义取值并在所得数组进行按立方体定义的方式连边,显然这 个点导出一个n-1维立方体,有时我们分别 ,其中 我们把 之间的边集构成的 的完美匹配记作 。从而可知,
3
定义3.2.1.1[4]: 两个长度为2的二进制串 和 ,当且仅当 {(00,00),(10,10),(01,11),(11,01)}时,称 和 是关联的, 记为 。
在此基础上,Kemal Efe 给出了交叉超立方体的原始定义:
定义3.2.1.2[4]: ,交叉超立方体 的顶点由互不相同且长度为 的二进制串组成。 称为交叉超立方体的维度;( , )是 的边当且仅当存在一个 使得
图H称为G的子图,记为 ,如果 且 。G的子图H称为支撑子图,如果 。
设B是 中的非空子集,G-B表示G的支撑子图G[E\B]。同样地,G+F表示在G中添加边集F后得到的图。
定义2.1.2[1]设图 )是任意的图,那么
,
并且奇度点的数目是偶数。
对ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ,
称为边e的度;
称为图G的边度。
,和
分别称为G的最大度和最小度。
如下图:
100 101
110 11000 001
110 111
000 01
010 011
图3.2 图3.3 图3.4
从上面的定义我们可以直接得出 =(V,E)有|V|= 点和|E|=n 边。每个点可以看作一个n元字符串,两个点之间有边当且仅当两个n元串中恰一个坐标不同。超立方体网络是点可迁的,且该图也是边可迁的。
院系名称数学学院
20年月日
交叉超立方体的转发指数
摘要:交叉超立方体CQn是超立方体Qn的变形之一,它有许多和Qn一样的优良性质。CQn的直径几乎是Qn直径的一半。当n≥5时,交叉超立方体CQn不具备可迁性。转发指数是衡量网络性能的重要指标之一。本文主要介绍了超立方体Qn的定义与性质和交叉超立方体CQn的定义、性质与点(边)转发指数;借助于SolidWorks软件的绘图功能,画了较低阶数的交叉超立方体(n≤5)的图形,通过分析得到了一个猜想;通过C++编程语言验证了较低阶数的交叉超立方体Qn(n≤11)具有此特性,并计算了交叉超立方体的点转发指数。
此定义构建交叉超立方体流程如下图:
图3.5从CQ2到CQ3的扩展
图3.6从CQ3到CQ4的扩展
3
定理3.2.2.1[1]交叉超立方体有如下性质:
(1)有2n个顶点,nx2n-1条边;
(2)是n正则图;
(3)连通度是n;
(4)最短圈长是4;
(5)结构具有递归性。
(6)n维交叉超立方体 的直径为 ,大约是n维超立方体 的一半;
关键词:超立方体 、交叉超立方体、转发指数、路由选择
Forwarding index of cross-hypercube
Abstract:Cross-hypercube (CQn) is one of the deformation of thehypercube(Qn),it has many excellent properties as Qn.The diameter of the CQn is almost half of the diameter of Qn.When n ≥ 5,Cross-hypercube not have transitivity.Forwarding index is an important indicator to measure network performance.Inthis paper, it mainly introduces the definition and properties of hypercube cube and cross hypercubes definition, the nature, and the point (edge) forward index.By SolidWorks software,to draw a low order numbercross-hypercube (n ≤ 5)graphics,a conjecture was obtainedby analyzing.ThroughC + + programming language, verify the lower order cross hypercube Qn (n ≤ 11) has this feature,and calculate the point forwarding index of cross-hypercube.
如果存在非空子集 使得G-S中不含(x,y)路那么称S为G的(x,y)分离集。如果(x,y) E(G),那么G中所有分离集的最小顶点数目称为(x,y)的连通度,记为 。
定义2.1.4[1]设 是非平凡有限群,S 是 X 的非空子集,且不含 的单位元e。定义有向图如下:
V(G)= ;(x ,y) E(G) x-1y S, x,y .它由Cayley[2]首先提出,故称G为群 关于S的Cayley图,记为 。
定义3.2.1.5[6]:n维交叉超立方体 是一个n-标号图,它的每一个顶点由不相同的n位二进制串 进行编号,其归纳定义如下: 是顶点标号分别为0和l的完全图 ;当 时, 由两个n-1维交叉超立方体 和 构成; 中的顶点 和 中的顶点 在 中邻接当且仅当
(1)如果n是偶数,xn-2=yn-2,
(2)当 是, .
度量互连网络性能最有用的参数或许是通过该网络将信息从它的源送到目的地的传输延迟(或者时间延迟)。在存储转发型互连网络中,信息从它的源到达目的地往往需要经过若干个中间点的存储和转发才能到达它的目的地。信息的传输延迟或者信号减弱常常与它经过的点数是成比例的。所以,信息传输所经过的点数越小,网络的通信效率就越高。而且,处理器之间的互连费用是随着网络处理器之间的物理连线的增加而增大。图的距离和直径概念在分析互连网络有效性中起了重要作用,为度量网络的传输延迟提供了度量参数。
定义2.1.3[1]在连接两点 和 之间的所有路中,长度最短的路称为最短 路。最短路的长称为点 与点 之间的距离,记为 。参数
称为G的直径。
设x和y是图G中两个不同的顶点。P1,P2,…,Pw是G中w条(x,y)路。如果他们任何两条没有公共的内部交点,那么称他们是内点不交的;如果他们任何两条没有公共的边,那么称他们是边不交的。
a)( , ),
b) ,
c)如果 是偶数, ,
d) 。
Efe给出的这个定义比较复杂,交叉超立方体的结构特性不容易得出。文献[4]指出交叉超立方体中最小圈的长度为4。下面我们给出最小圈的定义。
定义3.2.1.3[5]:记 称 为 的后缀,记为suff(u)= 。
定义3.2.1.4[5]:记 为一个二进制串或者空集,给 加上不同的后缀00,10,11,01 并顺序连结u00,u10,u11,u01组成一个圈,称这样一个长为4的圈为一个最小圈。
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