Comment les essais peuvent-ils améliorer les performances des matrices clairsemées en Java ?

Matrices/tableaux clairsemés en Java

Les hashmaps construites avec des tableaux clairsemés sont inefficaces pour les données lues fréquemment. Le moyen le plus efficace d'implémenter des tableaux clairsemés est d'utiliser un Trie, qui permet un accès rapide à un seul vecteur où les segments sont distribués.

Utiliser un Trie

A Trie peut déterminer si un élément existe dans la table avec seulement deux opérations d'indexation de tableau en lecture seule, fournissant la position effective de l'élément ou indiquant son absence. Il peut également fournir une position par défaut dans le magasin de sauvegarde pour la valeur par défaut du tableau clairsemé, éliminant ainsi le besoin de tout test sur l'index renvoyé.

Vorteile of Tries

• Beaucoup plus rapide que les hashmaps en raison de l'absence de fonctions de hachage complexes et de l'absence de gestion des collisions
• Les Hashmaps Java ne peuvent indexer que des objets, tandis que les essais peuvent gérer des entiers
• Efficacité en mémoire, en tant qu'objet entier la création de chaque index source haché n'est pas requise

Étapes de mise en œuvre d'un tableau clairsemé avec un Trie

1. Définir les calculs de sous-plage et de décalage à l'aide de subrangeOf( ) et positionOffsetOf().
2. Utilisez system.arraycompare() et system.arraycopy() pour des opérations de tableau efficaces.
3. Configurez la structure Trie et ses membres internes.
4. Fournissez des méthodes pour réinitialiser, définir des valeurs (setAt()) et obtenir des valeurs (getAt()).
5. Implémentez éventuellement une méthode compact() pour optimiser le stockage en détectant et en fusionnant des sous-plages communes.

Vorteile de mise en œuvre de tableaux clairsemés avec des essais

• Réallocation rapide de nouvelles sous-plages
• Détection et compression automatiques des sous-plages
• Données partagées pour les sous-gammes communes
• Données en lecture seule pour les sous-gammes partagées

Limitations

• L'implémentation actuelle a une sous-gamme statique tailles, limitant la flexibilité.
• Le compactage est limité à la détection de sous-gammes communes sans entrelacement.

Considérations supplémentaires

• La bibliothèque Colt est bon mais non optimisé pour les matrices clairsemées, utilisant des techniques de hachage.
• La mise en œuvre de Trove est également basée sur des techniques de hachage avec des limitations similaires.
• Les essais offrent une vitesse supérieure et une consommation d'espace modérée par rapport au hachage et aux rangées. techniques compressées.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!