- 860 名前：デフォルトの名無しさん mailto:sage [2008/12/15(月) 04:18:46 ]
- >>857
その通りでした。でも、完全ハッシュを説明する為の例なので、言いたい事が伝わればいいかなと思います。
>>858
ブログありますよ。だいぶ書いてないので、仕様で少し大きめの広告をのせられてますが。。。
>>859
BM法は今まで使う機会が無かったですが、>>844には良さそう（？）です。良く分かりませんが。
量子アルゴリズムには一匹も釣れ・・誰も反応しませんねぇ。改めてWebで調べたら思っていたのと
ちょっと違う感じでしたが、少し考えを進ませました。量子アルゴリズムは厳密ではなくても高速で
結果を知りたい場合に有効らしいので、それを元に考えてみました。例えば、キーが3bitで表せるとして
101, 000, 010のデータに最小完全ハッシュを施すのに、3bitの全パターンの全並び（順列）の中から
データがなるべく始めの方に固まっているパターンを見つけます。 例えば100 000 010 101 001 111 110 011
という並びは、始めの4つまでに全データが現れるので、ハッシュの大きさは4つ分ですみます。
次に、全並びに番号をつけたとしてその並びの番号を覚えます。この場合は0～!(2^3)-1の番号をつけて974を
覚えます。そして、例えば000のキーが知りたい場合は、番号から並びをほぼ正確に復元して
データのある位置がキーになり、なるべく正しい位置を探します。
この処理のどこかに量子アルゴリズムを適応できるか。あと、格納は置いときます。
翻訳>>851のつづき
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burst-trieのボトルネックを解決する為、トライ走査のコスト(作成されるだろうトライノードの数)を
かなり削減しなければならないが、より重要なのはbucketsを探すコストであるが、
それらが現在アクセスする中で最もコストのかかる要素だからである。
そのような削減はbucketsの表現をlinked listからキャッシュを考慮した巨大な配列に
変える事でしか達成できない。したがって、それはキャッシュを考慮したハッシュテーブルの
bucketsの構造化を考えるとよい(Askitis & Zobel 2005)。
シンプルな配列と対照させてハッシュ配列を使う利点は、bucketsがはるかに効率的にscale muchでき、
さらに保持されるトライノード数を減らせることである。
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