4.1外存存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)與外存算法：

分層存儲(chǔ)：

做法：

可擴(kuò)展性問題：若程序分散地訪問磁盤上的數(shù)據(jù)，即使是好的操作系統(tǒng)也無法利用數(shù)據(jù)塊存取優(yōu)勢(shì)

基本界限：

、

隊(duì)列和堆棧：

4.2外存算法示例：外存排序算法

算法的分析1：(多路歸并)

M/B路

以塊為單位進(jìn)行調(diào)度

1.首先從磁盤里把磁盤塊放進(jìn)內(nèi)存，在內(nèi)存中進(jìn)行排序，每次放M/B塊，一共放N/B塊。做完后，外存中已經(jīng)是在大小為M/B的區(qū)域里、分別排好序的數(shù)據(jù)。再分別取M/B-1個(gè)這些區(qū)域的第一個(gè)元素，放入內(nèi)存中。

2.在內(nèi)存中，將M/B-1塊用于磁盤塊的歸并，剩余的一塊用作緩存

do{

　　step1.[取出]M/B-1塊中最小的數(shù)據(jù)，放于緩存中

　　step2.(用于緩存的磁盤塊未滿，step1)||(緩存滿后，寫出到外存，清空緩存)||(前M/B-1個(gè)磁盤塊中的數(shù)據(jù)被取完，加載相應(yīng)區(qū)域的下一個(gè)磁盤塊)

}while(將所有的磁盤塊中的數(shù)據(jù)都進(jìn)行了排序)

疑問：如果step1中，排序磁盤塊的次數(shù)大于M/B-1，那么歸并排序時(shí)應(yīng)該怎么做？

(演示的例子里，在內(nèi)存中排序磁盤塊的次數(shù)=M/B-1=3)

循環(huán)停止條件：(k-1代表第k輪)

算法分析2：(快排)

根號(hào)(M/B)路

M=8，N=24，B=2

(8,16是選擇的分點(diǎn)，buffer磁盤塊的大小為B，buffer滿了以后，將里面的數(shù)據(jù)寫到外存)

此時(shí)，寫出到外存的三個(gè)區(qū)域的元素還沒進(jìn)行排序，但是大小已經(jīng)可以放進(jìn)內(nèi)存，接下來將數(shù)據(jù)放進(jìn)內(nèi)存進(jìn)行排序。若大小仍不能放進(jìn)內(nèi)存，則繼續(xù)上述做法，直到數(shù)據(jù)塊的大小可以放進(jìn)內(nèi)存。

復(fù)雜度分析：

劃分停止條件：

計(jì)算分割元素：

存在的問題：

解決方法：

改進(jìn)的算法的步驟：

從而得到每一路歸并的元素上限。

算法復(fù)雜性分析：

其中，步驟二經(jīng)過根號(hào)(M/B)次抽取分割元素，在4N/根號(hào)(M/B)的數(shù)據(jù)(第一次的抽樣的結(jié)果)內(nèi)抽取

總結(jié)：

它們都是最優(yōu)的。

4.3外存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)示例：外存查找樹

內(nèi)存查找樹：

外存查找樹：

外部搜索樹：

存在的問題：使用紅黑樹維護(hù)BFS塊

5.1B樹：

B樹上的查詢：

為符合需求，B樹應(yīng)該滿足的性質(zhì)：

(a,b)樹：

“所有的葉子在同一層并且包括a到b個(gè)元素”：葉子節(jié)點(diǎn)的磁盤塊的數(shù)量為[a,b]

對(duì)(a,b)樹進(jìn)行分析：

(a,b)樹中的操作：

　　插入：

　　

　　刪除：

注：若最后合并影響了根節(jié)點(diǎn)，使根節(jié)點(diǎn)的兒子小于a，此時(shí)根節(jié)點(diǎn)是不變的(參考上文對(duì)根節(jié)點(diǎn)數(shù)量的定義)。然而，若根節(jié)點(diǎn)只有一個(gè)兒子，則把根節(jié)點(diǎn)給刪了

B樹的結(jié)論：

5.2KD樹

查詢：

kdB-樹：

kdB-樹的構(gòu)建：

改進(jìn)：

復(fù)雜度：

動(dòng)態(tài)地改進(jìn)：

　　插入：

　　

　　刪除：

　　

kdB-樹總結(jié)：

6.1 表排序及其應(yīng)用

表排序(List Ranking)

表排序的困難之處：

一種高效的表排序算法：

分析：

目標(biāo)：對(duì)給定的樹T，以表L表示，進(jìn)而讓對(duì)T的每一種計(jì)算可用對(duì)L的一種rank來完成

歐拉回路技術(shù)：

應(yīng)用場(chǎng)景：

1.父子關(guān)系判定：

2.計(jì)算前序計(jì)數(shù)：

3.計(jì)算子樹大?。?/p>

6.2時(shí)間前向處理方法：

將圖問題表示為有向無環(huán)圖的估值問題

處理過程：

......

測(cè)試：

求最大獨(dú)立集MIS(貪心法，不一定求得最優(yōu)解)：

(1的入度為0，在I中，選取后面的節(jié)點(diǎn)時(shí)，若其父親節(jié)點(diǎn)在I中，則該節(jié)點(diǎn)不能加入I中)：

6.3縮圖法：

即把大的圖縮到內(nèi)存中

求連通性->半外存算法：結(jié)點(diǎn)在內(nèi)存中，邊在外存中

算法分析：

M(memory)

若|V|>M：　　

　　

　　

　　

　　算法復(fù)雜度分析：

　　

應(yīng)用：最小生成樹

時(shí)間復(fù)雜度分析：

另一種圖算法技術(shù)：

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的大数据笔记-外存算法的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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