基于顶点粒k步搜索和粗糙集的强连通分量挖掘算法

强连通分量挖掘是图论中的经典问题之一,如何设计更高效率的串行强连通分量挖掘算法具有现实需求。GRSCC算法利用k步上近似和k步R相关集这两个粗糙集算子所构成的SUB-RSCC函数,可实现简单有向图中的强连通分量挖掘,而SUB-RSCC函数的调用次数决定了挖掘效率。根据挖掘强连通分量时顶点间存在的相关性,GRSCC算法引入了粒化策略,减少了SUB-RSCC函数的调用次数,提高了挖掘效率。在GRSCC算法的基础上,分析发现了顶点间的另外两种强连通分量相关性,由此设计了一种新的顶点粒化策略,进而提出了一种顶点粒k步搜索方法,可更大程度地减少SUB-RSCC函数的调用次数。最后,提出了一种基于顶点粒k步搜索和粗糙集的强连通分量挖掘算法KGRSCC。实验结果表明,相比RSCC算法、GRSCC算法和Tarjan算法,KGRSCC算法具有更好的性能。