Tiling Dynamic Programming Computations to Maximize Parallelism

The Longest Common Subsequence (LCS) problem is fundamental in bioinformatics and file difference comparison algorithms, yet its conventional dynamic programming (DP) approach has a time complexity of \mathcal{O}(m n) , making it computationally expensive for large-scale inputs. Parallelization offe...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	2025 IEEE International Conference on High Performance Computing and Communications (HPCC) s. 456 - 463
Hlavní autoři:	Sun, YanTao, Wang, Miaomiao, Guan, Jian, Li, Lin, Wang, Li, Liu, Guanjun
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	IEEE 13.08.2025
Témata:	cache sensitivity Computational efficiency Costs Dynamic programming Heuristic algorithms High performance computing longest common subsequence Parallel processing parallelization Partitioning algorithms semaphore Sensitivity Synchronization Time complexity
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!