Cache-Oblivious Priority Queues with Decrease-Key and Applications to Graph Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
We present priority queues in the cache-oblivious external memory model with block size $B$ and main memory size $M$ that support on $N$ elements, operation \textsc{UPDATE} (combination of \textsc{INSERT} and \textsc{DECREASEKEY}) in $O \left(\frac{1}{B}\log_{\frac{\lambda}{B}} \frac{N}{B}\right)$ amortized I/Os and operations \textsc{EXTRACT-MIN} and \textsc{DELETE} in $O \left(\lceil \frac{\lambda^{\varepsilon}}{B} \log_{\frac{\lambda}{B}} \frac{N}{B} \rceil \log_{\frac{\lambda}{B}} \frac{N}{B}\right)$ amortized I/Os, using $O \left(\frac{N}{B}\log_{\frac{\lambda}{B}} \frac{N}{B}\right)$ blocks, for a user-defined parameter $\lambda \in [2, N ]$ and any real $\varepsilon \in (0,1)$. Our result improves upon previous I/O-efficient cache-oblivious and cache-aware priority queues [Chowdhury and Ramachandran, TALG 2018], [Brodal et al., SWAT 2004], [Kumar and Schwabe, SPDP 1996], [Arge et al., SICOMP 2007], [Fadel et al., TCS 1999]. We also present buffered repository trees that support on a multi-set of $N$ elements, operation \textsc{INSERT} in $O \left(\frac{1}{B}\log_{\frac{\lambda}{B}} \frac{N}{B}\right)$ I/Os and operation \textsc{EXTRACT} on $K$ extracted elements in $O \left(\frac{\lambda^{\varepsilon}}{B} \log_{\frac{\lambda}{B}} \frac{N}{B} + \frac{K}{B}\right)$ amortized I/Os, using $O \left(\frac{N}{B}\right)$ blocks, improving previous cache-aware and cache-oblivious results [Arge et al., SICOMP '07], [Buchsbaum et al., SODA '00]. In the cache-oblivious model, for $\lambda = O \left(E/V\right)$, we achieve $O \left(\frac{E}{B}\log_{\frac{E}{V B}} \frac{E}{B}\right)$ I/Os for single-source shortest paths, depth-first search and breadth-first search algorithms on massive directed dense graphs $(V,E)$. Our algorithms are I/O-optimal for $E/V = \Omega (M)$ (and in the cache-aware setting for $\lambda = O(M)$).
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 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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
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 ».