순전히 기능적인 맵과 세트의 통계적 성능

순전히 기능적인 맵과 세트의 통계적 성능

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복잡도 경계가 알려진 순수 기능 맵과 같은 데이터 구조 사양이 주어지면 여러 구현 중에서 선택해야합니다. 예를 들어 Red-Black 트리는 일반적으로 더 빠른 것으로 간주되지만 AVL 트리는 많은 조회로 작업 부하에서 더 나은 성능을 제공합니다.

1. 이 지식에 대한 체계적인 프레젠테이션 (발표 된 논문)이 있습니까 (세트 /지도와 관련하여)? 이상적으로는 실제 소프트웨어에서 수행되는 통계 분석을보고 싶습니다. 예를 들어, N 개의 일반적인 맵 사용 유형이 있다고 결론을 내리고 각각에 대한 입력 확률 분포를 나열 할 수 있습니다.

2. 다양한 입력 분포에 대해 맵을 테스트하고 성능을 설정하는 체계적인 벤치 마크가 있습니까?

3. 실제 사용에 따라 표현을 변경하기 위해 적응 알고리즘을 사용하는 구현이 있습니까?

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이들은 기본적으로 연구 주제이며 결과는 일반적으로 결론의 형태로 제공되지만 통계 데이터는 숨겨져 있습니다. 그러나 자신의 데이터에 대한 통계 분석을 할 수 있습니다.

벤치 마크의 경우 구현 세부 정보를 살펴 보는 것이 좋습니다.

질문의 세 번째 부분은 매우 주관적인 문제이며 실제 의도는 구현 시점에 알 수 없습니다. 그러나 perl과 같은 언어는 모든 작업에 고도로 최적화 된 솔루션을 구현하기 위해 최선을 다합니다.

다음이 도움이 될 수 있습니다. Chris Okasaki의 순수 기능적 데이터 구조 http://www.cs.cmu.edu/~rwh/theses/okasaki.pdf

참고 URL : https://stackoverflow.com/questions/15839227/statistical-performance-of-purely-functional-maps-and-sets