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1D 分区: 每个处理器都会得到 <math>n/p</math> 顶点和相应的外边。这可以理解为按行或按列对邻接矩阵进行展开。对于在这种表示形式上运行的算法，需要一个 All-to-All 连接步骤以及 <math> mathcal{o}(m)</math> 消息缓冲区大小，因为每个 PE 可能具有相对于其他 PE 的输出边。<ref name=":2">{{Cite web|url=https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2063384.2063471|title=Parallel breadth-first search on distributed memory systems {{!}} Proceedings of 2011 International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis|website=dl.acm.org|language=EN|doi=10.1145/2063384.2063471|access-date=2020-02-06}}</ref>

1D 分区：每个处理器都会得到 <math>n/p</math> 顶点和相应的外边。这可以理解为按行或按列对邻接矩阵进行展开。对于在这种表示形式上运行的算法，需要一个 All-to-All 连接步骤以及 <math> mathcal{o}(m)</math> 消息缓冲区大小，因为每个 PE 可能具有相对于其他 PE 的输出边。<ref name=":2">{{Cite web|url=https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2063384.2063471|title=Parallel breadth-first search on distributed memory systems {{!}} Proceedings of 2011 International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis|website=dl.acm.org|language=EN|doi=10.1145/2063384.2063471|access-date=2020-02-06}}</ref>

2D 分区: 每个处理器都有一个邻接矩阵的子矩阵。假设处理器在一个矩形<math>p = p_r \times p_c</math> 中对齐，其中 <math>p_r</math>和<math>p_c</math>是每行和每列中处理元素的数量。然后每个处理器得到维数<math>(n/p_r)\times(n/p_c)</math> 的邻接矩阵。这可以可视化为矩阵中的棋盘格模式。<ref name=":2" />因此，每个处理单元只能在同一行和列中具有 PE 的输出边。这将每个 PE 的通信伙伴的数量限制为<math>p = p_r \times p_c</math>可能伙伴中的 <math>p_r + p_c - 1</math>个。

2D 分区：每个处理器都有一个邻接矩阵的子矩阵。假设处理器在一个矩形<math>p = p_r \times p_c</math> 中对齐，其中 <math>p_r</math>和<math>p_c</math>是每行和每列中处理元素的数量。然后每个处理器得到维数<math>(n/p_r)\times(n/p_c)</math> 的邻接矩阵。这可以可视化为矩阵中的棋盘格模式。<ref name=":2" />因此，每个处理单元只能在同一行和列中具有 PE 的输出边。这将每个 PE 的通信伙伴的数量限制为<math>p = p_r \times p_c</math>可能伙伴中的 <math>p_r + p_c - 1</math>个。

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