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Enregistrement W1979499253

Dynamic optimality for skip lists and B-trees

2008· article· en· W1979499253 sur OpenAlexaff
Prosenjit Bose, Karim Douïeb, Stefan Langerman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOptimization and Search Problems
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUpper and lower boundsBinary treeComputer scienceBinary search treeTree (set theory)Set (abstract data type)Weight-balanced treeBranching (polymer chemistry)CombinatoricsClass (philosophy)Sequence (biology)Optimal binary search treeContext (archaeology)Search treeTernary search treeBinary numberBinary decision diagramDiscrete mathematicsTheoretical computer scienceMathematicsInterval treeAlgorithmSearch algorithmTree structureArithmeticArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sleator and Tarjan [39] conjectured that splay trees are dynamically optimal binary search trees (BST). In this context, we study the skip list data structure introduced by Pugh [35]. We prove that for a class of skip lists that satisfy a weak balancing property, the working-set bound is a lower bound on the time to access any sequence. Furthermore, we develop a deterministic self-adjusting skip list whose running time matches the working-set bound, thereby achieving dynamic optimality in this class. Finally, we highlight the implications our bounds for skip lists have on multi-way branching search trees such as B-trees, (ab)-trees, and other variants as well as their binary tree representations. In particular, we show a self-adjusting B-tree that is dynamically optimal both in internal and external memory.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,006
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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