論文の概要: A Genetic Algorithm for Obtaining Memory Constrained Near-Perfect Hashing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08311v1
• Date: Thu, 16 Jul 2020 12:57:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 22:41:17.816509
• Title: A Genetic Algorithm for Obtaining Memory Constrained Near-Perfect Hashing
• Title（参考訳）: メモリ制約付き近完全ハッシュ化のための遺伝的アルゴリズム
• Authors: Dan Domnita and Ciprian Oprisa
• Abstract要約: 本稿では,検索時の比較回数の最小化と,総コレクションサイズを最小化することに焦点を当てたハッシュテーブルに基づくアプローチを提案する。 論文は、ほぼ完全なハッシュはバイナリ検索よりも高速であるが、完全なハッシュよりも少ないメモリを使用することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The problem of fast items retrieval from a fixed collection is often encountered in most computer science areas, from operating system components to databases and user interfaces. We present an approach based on hash tables that focuses on both minimizing the number of comparisons performed during the search and minimizing the total collection size. The standard open-addressing double-hashing approach is improved with a non-linear transformation that can be parametrized in order to ensure a uniform distribution of the data in the hash table. The optimal parameter is determined using a genetic algorithm. The paper results show that near-perfect hashing is faster than binary search, yet uses less memory than perfect hashing, being a good choice for memory-constrained applications where search time is also critical.
• Abstract（参考訳）: 固定コレクションから高速なアイテムを検索する問題は、オペレーティングシステムのコンポーネントからデータベースやユーザインターフェースに至るまで、ほとんどのコンピュータサイエンス領域でしばしば発生する。 本稿では,検索時の比較回数の最小化と,総コレクションサイズを最小化することに焦点を当てたハッシュテーブルに基づくアプローチを提案する。 ハッシュテーブル内のデータの均一な分布を確保するために、パラメータ化が可能な非線形変換によって、標準のオープンアドレッシングダブルハッシングアプローチが改善される。 最適パラメータは遺伝的アルゴリズムを用いて決定される。 論文の結果、ほぼ完全なハッシュはバイナリ検索よりも高速であるが、完全ハッシュよりもメモリ使用量が少ないことが示され、検索時間も重要なメモリ制約のあるアプリケーションにとって良い選択である。

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