В статье рассматриваются алгоритмы прямого и жадного синтеза минимального графа смежности. Проведен сравнительный статистический анализ времени работы указанных алгоритмов на основе вычислительных экспериментов со специально сгенерированными наборами входных данных. Для генерации тестовых данных был разработан алгоритм генерации нагрузок вершин графа смежности с заданными характеристиками. Результаты статистического анализа отношений скорости работы двух алгоритмов позволили выделить три поддиапазона мощности наборов вершин графов смежности: в поддиапазоне 5–35 жадный алгоритм работает существенно быстрее прямого, в поддиапазоне 60–105 прямой алгоритм работает существенно быстрее жадного, а в под диапазоне 35–60 выигрыш в скорости зависит от конкретного набора данных. Кроме того, можно ожидать, что в диапазоне 5–60 будет обнаружено некоторое число статистических выбросов, сигнализирующих об особенностях в соответствующих наборах исходных данных. Статья также имеет дидактическую цель: обеспечить читателя последовательным описанием мотивированного применения ряда статистик в задаче сравнения двух алгоритмов и особенностей интерпретации полученных показателей. Статистический подход к сравнительной оценке мотивирован тем, что теоретические оценки сложности обсуждаемых алгоритмов не очевидны, зависят от скрытых особенностей исходных данных и не вычисляются по ним непосредственно. С. 3-18.

The paper considers straightforward and greedy minimal joint graph synthesis algorithms. Comparative statistical analysis of runtime was done based on experiments run on specially generated datasets. A new algorithm for generating the loads with certain characteristics was developed. Statistical analysis pointed out three subintervals of joint graph vertix set cardinality (number of elements): that of 5–35 where the greedy algorithm had sufficiently higher speed than the straightforward algorithm did, that of 60–105 the straightforward algorithm had sufficiently higher speed than the greedy algorithm did, and that of 35–60 where the algorithms advantage in their speed dependtd on each specific initial dataset. According to rank statistics, there may be detected a few autliers in the subinterval of 5–60. The paper has a didactic pupose as well.