深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)并行化算法研究结论

对于深度优先搜索(DFS)并行化算法的研究，一些论文的结论如下：\n1. 并行化DFS算法可以提高搜索效率。通过将搜索空间划分为多个子空间，并行地在不同的处理器上搜索，可以减少搜索时间。\n2. 使用合适的任务划分策略可以提高并行DFS算法的性能。论文中提出了多种任务划分策略，如静态划分和动态划分，通过实验比较发现，不同的划分策略适用于不同的应用场景。\n3. 并行DFS算法的性能与处理器数量有关。随着处理器数量的增加，性能可以得到显著提升，但是当处理器数量过多时，性能的提升效果会递减。\n对于广度优先搜索(BFS)并行化算法的研究，一些论文的结论如下：\n1. 并行化BFS算法可以提高搜索效率。通过将搜索空间划分为多个层次，并行地在不同的处理器上搜索，可以减少搜索时间。\n2. 使用合适的任务划分策略可以提高并行BFS算法的性能。论文中提出了多种任务划分策略，如静态划分和动态划分，通过实验比较发现，不同的划分策略适用于不同的应用场景。\n3. 并行BFS算法的性能与处理器数量有关。随着处理器数量的增加，性能可以得到显著提升，但是当处理器数量过多时，性能的提升效果会递减。\n总的来说，对深度优先搜索和广度优先搜索的并行化算法的研究表明，并行化可以提高搜索效率，但是需要选择合适的任务划分策略和处理器数量来获得最佳性能。