[发明专利]大数据环境下有向图的并行去环算法

权利要求书

1.大数据环境下有向图的并行去环算法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：计算原始图每条边的度，边的度定义为源节点和目的节点度之和；

S2：精简原始图结构，具体步骤为：

S21：计算图的当前节点数，所有节点初始化为活跃状态；

S22：搜索所有出度为0的节点，标记为非活跃；

S23：搜索所有入度为0的节点，标记为非活跃；

S24：删除所有非活跃的节点；

S25：获取经处理后图的节点数，如果小于处理前的节点数，继续执行S21；

S3：用节点id初始化节点自上而下发消息集合downMsgs和自下而上发消息集合upMsgs；集合中消息的数据结构为：{nodeId(消息路径的节点id)，linkId(消息路径中度最小的边id)，linkDegree(默认为Integer.MAX_VALUE)}；

S4：初始化每次节点发送消息的上限poolSize；

S5：迭代发送消息，找出环路，并去除环中度最小的边，具体步骤为：

S51：收集图中所有非活跃的节点，将其作为非活跃节点集合广播变量；

S52：对于源节点和目的节点都为活跃状态的边，源节点向目的节点发送消息，具体步骤为：

S521：遍历源节点的downMsgs，如果消息的nodeId是活跃节点，将此消息作为传递消息；否则将源节点id作为传递消息；

S522：比较当前边的度与消息中的linkDegree大小，如果小于linkDegree，将消息中linkId替换为当前边id，linkDegree替换为当前边的度；

S523：合并每个节点接受到的downMsgs，将所有消息按linkDegree排序，取前poolSize个消息作为当前节点的downMsgs；

S53：对于源节点和目的节点都为活跃状态的边，目的节点向源节点发送消息，具体步骤为：

S531：遍历目的节点的upMsgs，如果消息的nodeId是活跃节点，将此消息作为传递消息；否则将目的节点id作为传递消息；

S532：比较当前边的度与消息中的linkDegree大小，如果小于linkDegree，将消息中linkId替换为当前边id，linkDegree替换为当前边的度；

S533：合并每个节点接受到的upMsgs，将所有消息按linkDegree排序，取前poolSize个消息作为当前节点的upMsgs；

S54：初始化cutLinks，根据节点收到的消息寻找环路，并确定要删除的边，加入到cutLin ks集合中，具体步骤为：

S541：如果节点收到的消息集合downMsgs和upMsgs都是非空，求两个集合的交集，如果交集非空，说明有环路，将交集中消息的linkId加入到cutLinks集合中；

S542：如果节点收到的消息集合downMsgs非空，遍历downMsgs，如果存在消息中的nodeId与当前节点的id相等，说明有环路，将此消息的linkId加入到cutLinks集合中；

S543：如果节点收到的消息集合upMsgs非空，遍历upMsgs，如果存在消息中的nodeId与当前节点的id相等，说明有环路，将此消息的linkId加入到cutLinks集合中；

S55：将cutLinks的边添加到总的去边集合removedLinks中；

S56：删除图中cutLinks集合中包含的边和非活跃节点；

S57：重置每个节点的消息，具体步骤为：

S571：如果节点的downMsgs或upMsgs为空，则说明此节点不存在环路，将该节点置为非活跃；

S572：遍历节点的消息集合downMsgs和upMsgs，如果消息中的linkId是cutLinks中的边，则重置该消息为{nodeId＝当前节点Id，linkId＝-1，linkDegree＝Integer.MAX_VALUE}；

S58：重置poolSize，随着迭代的进行，可以适当加大poolSize；

S59：计算当前图的活跃节点数量，如果活跃节点数量大于0，则跳转到S51继续执行；

S6：对原始图进行操作，删除removedLinks集合中的边，即得到去环后的图。