树#

template<typename vertex_t, typename edge_t, typename weight_t>
std::unique_ptr<legacy::GraphCOO<vertex_t, edge_t, weight_t>> minimum_spanning_tree(raft::handle_t const &handle, legacy::GraphCSRView<vertex_t, edge_t, weight_t> const &graph, rmm::device_async_resource_ref mr = rmm::mr::get_current_device_resource())#

生成无向加权图的最小生成森林中的边。

最小生成树是图中边权重总和最小的子图（一棵树）。生成森林是图中每个连通分量的生成树的并集。如果图是连通的，则返回最小生成树。

抛出:

cugraph::logic_error – 发生错误时。

模板参数:

  • vertex_t – 顶点标识符类型。支持的值：int（有符号，32位）

  • edge_t – 边标识符类型。支持的值：int（有符号，32位）

  • weight_t – 边权重类型。支持的值：float 或 double。

参数:

  • handle – [in] 库句柄 (RAFT)。如果在句柄中设置了通信器，

  • graph_csr – [in] 输入图对象 (CSR)，应为对称图

  • mr – [in] 用于分配返回图的内存资源

返回:

out_graph 指向 COO 格式的 MSF 子图的唯一指针

template<typename vertex_t, typename edge_t, bool multi_gpu>
rmm::device_uvector<vertex_t> maximal_independent_set(raft::handle_t const &handle, graph_view_t<vertex_t, edge_t, false, multi_gpu> const &graph_view, raft::random::RngState &rng_state)#

查找最大独立集。

模板参数:

  • vertex_t – 顶点标识符类型。需要是整型。

  • edge_t – 边标识符类型。需要是整型。

  • multi_gpu – 标志，指示模板实例化是针对单 GPU (false)

参数:

  • handle – RAFT 句柄对象，用于封装运行图算法所需的资源（例如 CUDA 流、通信器以及各种 CUDA 库的句柄）。

  • graph_view – 图视图对象。

  • rng_state – 包含伪随机数生成器状态的 RngState 实例。

返回:

包含最大独立集中顶点的设备向量。