Andrew Krapiv<\/strong> Je me suis familiaris\u00e9 avec le document de recherche qui a parl\u00e9 du concept de d\u00e9centraux si appel\u00e9s familiers de l’informatique.<\/p>\nLa carte de d\u00e9centralisation est une structure de donn\u00e9es qui combine les cl\u00e9s de la m\u00e9moire de l’ordinateur. Par exemple, lorsque le nom (cl\u00e9) d’une personne est donn\u00e9 sur la carte de d\u00e9centralisation, cela indique le num\u00e9ro de t\u00e9l\u00e9phone de la personne (valeur).<\/p>\n
La fonctionnalit\u00e9 pratique cl\u00e9 de la carte de d\u00e9centrie comprend la r\u00e9cup\u00e9ration, l’augmentation et la suppression des informations. L’am\u00e9lioration de la performance de ces fonctions a longtemps fait l’objet de recherches sur la communaut\u00e9 scientifique.<\/p>\n
Dans le document de recherche susmentionn\u00e9, les panneaux de diversification sont approch\u00e9s par l’image de petites “fl\u00e8ches” qui montrent la route pour chacune des donn\u00e9es. Krapivin a cherch\u00e9 \u00e0 r\u00e9duire les fl\u00e8ches afin qu’ils mangent moins de m\u00e9moire informatique.<\/p>\n
Bient\u00f4t, cependant, il s’est rendu compte que la r\u00e9duction ne r\u00e9ussirait pas sans les conseils de diversification. Alors qu’il pensait \u00e0 ce probl\u00e8me, Krapivin approchait sans le savoir la pr\u00e9sence, qui a \u00e9t\u00e9 faite en 1985.<\/p>\n
Hypoth\u00e8se de la poubelle<\/h3>\n
\u00c0 ce moment-l\u00e0 Andrew Yao<\/strong> Il a fini par supposer que, dans certaines circonstances, le temps d’ex\u00e9cution lin\u00e9aire est le meilleur moyen de trouver un seul embryon ou une place vide sur des cartes de diversification.<\/p>\nEn d’autres termes, la meilleure fa\u00e7on pour une m\u00e9moire informatique de trouver ou de stocker des informations est de parcourir les espaces vides du tableau de d\u00e9centralisation occasionnellement. La m\u00e9thode est connue sous le nom de sondage d’uniforme, ou \u00e0 peu pr\u00e8s traduit en finnois comme pr\u00e9sence stable.<\/p>\n
De plus, Yao a suppos\u00e9 que dans le pire sc\u00e9nario o\u00f9 la recherche se trouve au dernier emplacement vacant restant de la table de charge d\u00e9centrale, l’ex\u00e9cution ne d\u00e9passe pas la valeur x.<\/p>\n
X est un entier dans l’\u00e9tat du tableau de d\u00e9centralisation. Par exemple, si x est 100, le tableau de diversification est plein \u00e0 99%. Si le tableau de d\u00e9centralisation est si plein, dans le pire des cas, 100 endroits diff\u00e9rents devraient passer pour trouver un endroit vacant.<\/p>\n
Krapivin, en revanche, a remplac\u00e9 le logarithme X variable par un carr\u00e9 (log x) \u00b2, ce qui signifiait la naissance d’une toute nouvelle planche de diversification. Ensemble qui ont \u00e9tudi\u00e9 les objets fl\u00e8ches Mart\u00edn Farach-Colton<\/strong> et William Kuszmaul<\/strong>N avec Krapivin a montr\u00e9 qu’un tableau de diversification bas\u00e9 sur le logarithme susmentionn\u00e9 est le moyen optimal de trouver un seul embryon ou un endroit vide.<\/p>\n– Non seulement vous avez cr\u00e9\u00e9 une nouvelle planche de diversification des beaux, mais vous balayeriez une conjecture de 40 ans \u00e0 partir de la table, mais Kuszmaul se souvient qu’elle a cri\u00e9 \u00e0 Krapivi alors qu’elle a apport\u00e9 sa cr\u00e9ation \u00e0 l’\u00e9cran.<\/p>\n
Bien que les recherches de Krapiviv et des coll\u00e8gues ne soient pas imm\u00e9diatement pratiques, il sera \u00e0 l’avenir la voie vers de nouvelles solutions de traitement des donn\u00e9es et finalement des solutions pratiques.<\/p>\n<\/div>\n
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