Inhaltsangabe
Hashing-Algorithmen verschlüsseln Daten und erzeugen pseudoeinheitliche Datenverteilungen. Bucket-Algorithmen arbeiten mit untransformierten Rohdaten, die je nach Mitgliedschaft in gleichgeschlitzten d-dlmenslonal hyperrec Tangles, sogenannten Zellen oder Buckets, in Gruppen erwähnt werden. Die Bucket-Datenstruktur reagiert eher empfindlich auf die Verteilung der Daten. In diesen Vorlesungsnotizen versuchen wir, den Zusammenhang zwischen der erwarteten Zeit verschiedener Bucket-Algorithmen und der Dis-Tribute der Daten zu erklären. Die Ergebnisse sind illustriert auf Standard-Such-, Sortier- und Auswahlproblemen sowie auf einer Vielzahl von Problemen in der Computergeometrie und Operationsforschung. Die Notizen entstanden teilweise aus einem Graduiertenkurs über Wahrscheinlichkeitstheorie in der Informatik. Ich möchte Elizabeth Van Gulick für ihre Hilfe mit dem Manuskript danken, und David Avis, Hanna AYukawa, Vasek Chvatal, Beatrice Devroye, Hossam EI Glndy, Duncan McCallum, Magda McCallum, Godfrled Toussaint und Sue Whltesldes" für die Fakultät für Informatik an der McGill University zu einem solchen gemacht haben. angenehmen Ort. Die Arbeit wurde von NSERC Grant A3456 und von FCAC Grant EQ-1679 unterstützt. EINFÜHRUNG 1 EINFÜHRUNG Es ist kein Geheimnis, dass Methoden, die auf der Kürzung von Daten basieren, eine gute erwartete Zeitleistung aufweisen. Zum Beispiel für schöne Verteilungen der Daten, Suche wird oft besser über eine Hash-Datenstruktur statt über einen Suchbaum durchgeführt. Die Geschwindigkeit, die man beobachtet In der Praxis ist darauf zurückzuführen, dass der Abkürzungsvorgang ein konstanter Zeitbetrieb ist.
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