blocks|key|2062444|text|对于顶点切割分区，一种流行且高效的线性运行时启发式方法是HDRF+(high-degree+vertex+replicated+f)。有一个Github+project+(Java实现)。这可以被认为是最先进的，尽管有一些较新的顶点切割项目(例如H-load)。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|BOLD|entityRanges|data|2062445|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://github.com/fabiopetroni/VGP|1|ftp://ftp.informatik.uni-stuttgart.de/pub/library/ncstrl.ustuttgart_fi/INPROC-2016-13/INPROC-2016-13.pdf^0|Y|1|13|1|1H|1|1S|1|1Y|E|0|3F|6|1|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|P|8|@$9|Q|A|R|B|C]|$9|S|A|T|B|C]|$9|U|A|V|B|C]|$9|W|A|X|B|C]]|D|@$9|Y|A|Z|1|10]|$9|11|A|12|1|13]]|E|$]]|$1|F|3|-4|5|6|7|14|8|@]|D|@]|E|$]]]|G|$H|$5|I|J|K|E|$L|M]]|N|$5|I|J|K|E|$L|O]]]]

For vertex-cut partitioning, a popular and performant linear runtime heuristic is HDRF (high-degree vertices replicated first). There is a <a href="https://github.com/fabiopetroni/VGP" rel="nofollow noreferrer">Github project</a> (Java implementation). This can be considered as state-of-the-art although there are a few newer vertex-cut projects (e.g. <a href="ftp://ftp.informatik.uni-stuttgart.de/pub/library/ncstrl.ustuttgart_fi/INPROC-2016-13/INPROC-2016-13.pdf" rel="nofollow noreferrer">H-load</a>).

blocks|key|2062422|text|对于Edge-Cut，我可以引入Kaffpa(http://algo2.iti.kit.edu/documents/kahip/)和Metis(http://glaros.dtc.umn.edu/gkhome/metis/metis/overview)，而对于disterbuted，您可以使用微调(微调:云的可伸缩图形分区)|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|2062423|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://algo2.iti.kit.edu/documents/kahip/|1|http://glaros.dtc.umn.edu/gkhome/metis/metis/overview^0|N|15|0|20|1H|1|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|N|8|@]|9|@$A|O|B|P|1|Q]|$A|R|B|S|1|T]]|C|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|U|8|@]|9|@]|C|$]]]|E|$F|$5|G|H|I|C|$J|K]]|L|$5|G|H|I|C|$J|M]]]]

for Edge-Cut I can introduce Kaffpa(<a href="http://algo2.iti.kit.edu/documents/kahip/" rel="nofollow">http://algo2.iti.kit.edu/documents/kahip/</a>)
and Metis(<a href="http://glaros.dtc.umn.edu/gkhome/metis/metis/overview" rel="nofollow">http://glaros.dtc.umn.edu/gkhome/metis/metis/overview</a>)
and for disterbuted you can use Spinner (Spinner: Scalable Graph Partitioning for the Cloud)

Is there any state-of-art tool/algorithm for graph 'edge-cut' partitioning?

And same question for 'vertex-cut' partitioning.

Thanks.

State-of-art graph partitioner

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有没有最先进的工具/算法来进行图的“边切割”分区？同样的问题也适用于“顶点切割”分区。谢谢。

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