Hauptstudiumspraktikum Algorithmen und Datenstrukturen
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32 Stefan Klinger, Odilo Oehmichen, Jonas Ritter<br />
220<br />
t<br />
Laufzeit / Durchlauf<br />
gleicher Graph, #V=#E=2000, #SCC=900<br />
200<br />
180<br />
160<br />
t [ms]<br />
140<br />
120<br />
100<br />
80<br />
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100<br />
Durchlauf<br />
Abb. 4 Laufzeiten eines kleinen Graphen<br />
deutet bei 67mal mehr Knoten <strong>und</strong> Kanten nur 6fach größere Laufzeitschwankungen.<br />
4.6 Fazit<br />
Offensichtlich liegen also nicht Laufzeitschwankungen des Algorithmus,<br />
sondern vielmehr Laufzeitschwankungen der JVM vor. Woher<br />
die Regelmäßigkeit der Schwankungen kommt, wissen wir nicht. Dies<br />
müßte man in einer weitreichenden Analyse der JVM klären.<br />
Wenn man die beschriebenen Schwankungen – die ohnehin durch<br />
die JVM <strong>und</strong> nicht durch den Algorithmus erzeugt werden – ignoriert,<br />
sieht man daß die Laufzeit unserer Implementation durchaus linear<br />
in der Anzahl der Knoten <strong>und</strong> Kanten des betrachteten Graphen ist.<br />
Literatur<br />
1. Udi Manber, Introduction To Algorithms, A creative Approach (Addison-<br />
Wesley, 1989) Seiten 226ff<br />
2. Abraham Silberschatz, Peter B. Galvin, Operating System Concepts, 5th edition<br />
(Addison-Wesley, 1998)
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