Andrew Krapiv<\/strong> Me familiaric\u00e9 con el trabajo de investigaci\u00f3n que hablaba sobre el concepto de decentibles que se llaman familiares de la inform\u00e1tica.<\/p>\nLa placa de descentralizaci\u00f3n es una estructura de datos que combina claves para la memoria de la computadora. Por ejemplo, cuando el nombre de una persona (clave) se da en la placa de descentralizaci\u00f3n, indica el n\u00famero de tel\u00e9fono de la persona (valor).<\/p>\n
La funcionalidad pr\u00e1ctica clave de la Junta de Decentry incluye recuperar, aumentar y eliminar informaci\u00f3n. Mejorar el desempe\u00f1o de estas funciones ha sido el tema de la investigaci\u00f3n de la comunidad cient\u00edfica.<\/p>\n
En el art\u00edculo de investigaci\u00f3n antes mencionado, los tableros de diversificaci\u00f3n se acercan a la imagen de peque\u00f1as “flechas” que muestran el camino para cada uno de los datos. Krapivin busc\u00f3 reducir las flechas para que comieran menos memoria de la computadora.<\/p>\n
Pronto, sin embargo, se dio cuenta de que la reducci\u00f3n no tendr\u00eda \u00e9xito sin las juntas de diversificaci\u00f3n. Mientras pensaba en este problema, Krapivin se estaba acercando sin saberlo a la presencia, que se realiz\u00f3 en 1985.<\/p>\n
Asunci\u00f3n de la papelera<\/h3>\n
En ese tiempo Andrew Yao<\/strong> Termin\u00f3 suponiendo que, en ciertas circunstancias, el tiempo de ejecuci\u00f3n lineal es la mejor manera de encontrar un solo embri\u00f3n o un lugar vac\u00edo en las tablas de diversificaci\u00f3n.<\/p>\nEn otras palabras, la mejor manera para que la memoria de una computadora encuentre o almacene la informaci\u00f3n es pasar por cualquier espacio vac\u00edo en la tabla de descentralizaci\u00f3n ocasionalmente. El m\u00e9todo se conoce como sondeo de uniforme, o se traduce aproximadamente al finland\u00e9s como una presencia constante.<\/p>\n
Adem\u00e1s, Yao asumi\u00f3 que en el peor escenario donde la b\u00fasqueda es la \u00faltima ubicaci\u00f3n vacante restante de la tabla de carga descentral, la ejecuci\u00f3n no excede el valor x.<\/p>\n
X es un entero en el estado de la tabla de descentralizaci\u00f3n. Por ejemplo, si X es 100, la tabla de diversificaci\u00f3n est\u00e1 llena del 99 %. Si la tabla de descentralizaci\u00f3n est\u00e1 tan llena, en el peor de los casos, 100 lugares diferentes deben pasar para encontrar un lugar vacante.<\/p>\n
Krapivin, por otro lado, reemplaz\u00f3 el logaritmo X de la variable con un cuadrado (log x) \u00b2, lo que signific\u00f3 el nacimiento de una placa de diversificaci\u00f3n completamente nueva. Juntos que han estudiado objetos de flecha Mart\u00edn Farach-colton<\/strong> y William Kuszmaul<\/strong>N con Krapivin mostr\u00f3 que una tabla de diversificaci\u00f3n basada en el logaritmo antes mencionado es la forma \u00f3ptima de encontrar un solo embri\u00f3n o un lugar vac\u00edo.<\/p>\n-No solo cre\u00f3 una nueva tabla de diversificaci\u00f3n fina, sino que barrer\u00eda una conjetura de 40 a\u00f1os de la mesa, Kuszmaul recuerda que le grit\u00f3 a Krapivi mientras trajo su creaci\u00f3n a la exhibici\u00f3n.<\/p>\n
Aunque la investigaci\u00f3n de Krapiviv y los colegas no es pr\u00e1ctica de inmediato, en el futuro nivelar\u00e1 el camino hacia las nuevas soluciones de procesamiento de datos y, en \u00faltima instancia, soluciones pr\u00e1cticas.<\/p>\n<\/div>\n
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