Wie können Versuche die Leistung einer Sparse-Matrix in Java verbessern?

Sparse Matrizen/Arrays in Java

Hashmaps, die mit spärlichen Arrays erstellt wurden, sind für Daten, die häufig gelesen werden, ineffizient. Der effizienteste Weg, spärliche Arrays zu implementieren, ist die Verwendung eines Tries, der einen schnellen Zugriff auf einen einzelnen Vektor ermöglicht, in dem Segmente verteilt sind.

Verwendung eines Tries

A Trie kann mit nur zwei schreibgeschützten Array-Indizierungsoperationen feststellen, ob ein Element in der Tabelle vorhanden ist, indem es die effektive Position des Elements angibt oder seine Abwesenheit anzeigt. Es kann auch eine Standardposition im Sicherungsspeicher für den Standardwert des Sparse-Arrays bereitstellen, sodass kein Test des zurückgegebenen Index erforderlich ist.

Vorteile von Versuchen

• Viel schneller als Hashmaps, da keine komplexen Hashing-Funktionen und keine Kollisionsbehandlung vorhanden sind
• Java Hashmaps können nur Objekte indizieren, während Tries ganze Zahlen verarbeiten können
• Speichereffizient, als Integer-Objekt Die Erstellung für jeden gehashten Quellindex ist nicht erforderlich

Schritte zum Implementieren eines Sparse-Arrays mit einem Trie

1. Definieren Sie Teilbereichs- und Offsetberechnungen mit subrangeOf( ) und positionOffsetOf() Methoden.
2. Verwenden Sie system.arraycompare() und system.arraycopy() für effiziente Array-Operationen.
3. Richten Sie die Trie-Struktur und ihre internen Mitglieder ein.
4. Stellen Sie Methoden zum Zurücksetzen, Festlegen von Werten (setAt()) und Abrufen von Werten (getAt()) bereit.
5. Implementieren Sie optional eine Compact()-Methode, um den Speicher durch Erkennen und Zusammenführen gemeinsamer Unterbereiche zu optimieren.

Vorteile der Implementierung von Sparse Arrays mit Versuchen

• Schnelle Neuzuweisung neuer Teilbereiche
• Automatische Erkennung und Komprimierung von Teilbereichen
• Gemeinsame Daten für gemeinsame Unterbereiche
• Schreibgeschützte Daten für gemeinsame Unterbereiche

Einschränkungen

• Die aktuelle Implementierung verfügt über einen statischen Unterbereich Größen, was die Flexibilität einschränkt.
• Die Komprimierung beschränkt sich auf die Erkennung gemeinsamer Teilbereiche ohne Verschachtelung.

Zusätzliche Überlegungen

• Die Colt-Bibliothek ist gut, aber nicht für spärliche Matrizen optimiert, unter Verwendung von Hashing-Techniken.
• Trove-Implementierung basiert auch auf Hashing-Techniken mit ähnlichen Einschränkungen.
• Versuche bieten eine höhere Geschwindigkeit und einen moderaten Platzverbrauch im Vergleich zu Hashing und Zeilen- komprimierte Techniken.

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