Multiple choice tries and distributed hash tables
Notice bibliographique
Résumé
Tries were introduced in 1960 by Fredkin as an efficient method for searching and sorting digital data. Recent years have seen a resurgence of interest in tries that find applications in dynamic hashing, conflict resolution algorithms, leader election algorithms, IP addresses lookup, Lempel-Ziv compression schemes, and distributed hash tables. In some of these applications, most notably in distributed hash tables one needs to design a well balanced trie, that is, a trie with the height as close as possible to its fillup level. In this paper we consider tries built from n strings such that each string can be chosen from a pool of k strings, each of them generated by a discrete i.i.d. source. Three cases are considered: k = 2, k is large but fixed, and k ∼ c logn. The goal in each case is to obtain tries as balanced as possible. Various parameters such as height and fill-up level are analyzed. It is shown that for two-choice tries a 50 % reduction in height is achieved when compared to ordinary tries. In a greedy on-line construction when the string that minimizes the depth of insertion for every pair is inserted, the height is only reduced by 25%. In order to further reduce the height by another 25%, we design a more refined on-line algorithm. The total
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».