Обсуждение участника:SergeyBud
HAT(Hashed Array Tree) — структура данных, объединяющая в себе некоторые возможности массивов, хэш-таблиц и деревьев.
Значимость
Массивы переменной длины — наиболее естественная и удобная структура данных для многих приложений, так как они обеспечивают постоянное время доступа к их элементам. Однако при их реализации мы можем столкнуться с двумя основными проблемами: чрезмерное копирование элементов и использование памяти. HAT — реализация массива переменной длины, решающая обе проблемы и предоставляющая ряд преимуществ по сравнению со стандартными реализациями.
Устройство HAT
HAT состоит из главного массива указателей и ряда листьев (так же одномерные массивы), в которых хранятся элементы. Число указателей в главном массиве и число элементов в каждом листе равны между собой и являются степенями двойки.
Добавление элементов
Благодаря использованию степеней двойки, мы можем эффективно находить элементы в HAT, используя поразрядные операции. Чаще всего при добавлении элемента в одном из листьев (последнем незаполненном на данный момент) найдется свободное место, что позволит осуществить быструю вставку(O(1)). Реже мы столкнемся со случаем, когда необходимо создать новый лист. Достаточно всего лишь добавить указатель в свободную ячейку главного массива, что также позволит произвести вставку элемента за О(1). Самый интересный случай — когда главный массив и все листья заполнены. Сначала вычислим новый размер HAT — следующая степень двойки (главный массив и каждый лист все еще равны между собой). Далее скопируем все элементы в новый экземпляр HAT, при этом освобождая старые листья, перераспределим элементы по новым(размер листа изменился). Такой подход к расширению помогает избежать избыточного перекопирования, используемого во многих реализациях массивов переменной длины. Копировать элементы мы будем только тогда, когда главный массив полон(достигли соответствующей степени двойки). Например, для N=4, общая сумма перекопирования будет равна 1+4+16+64+256+...+N. Воспользуемся тождеством: , тогда для нашего случая: , или около . Это означает, что среднее число дополнительных операций копирования - O(N) для последовательного добавления N элементов, а не .
Расход памяти
При перераспределении и копировании HAT использует меньше памяти, чем в стандартных подходах. Самый плохой случай для HAT Шаблон:-- размер элементов равен размеру указателей, и число элементов на один больше числа, при котором происходит расширение структуры(N=ResizeValue+1). Для этого случая значения приведены в таблице. Затраты памяти в самом плохом случае — . Если последний лист будет половиной полного, то ожидаемая трата памяти уменьшается до , а это все еще . Сравним с другими структурами, добавляющими элементы за О(1). Например, отдельно связанные списки требуют O(N) памяти (один указатель для каждого элемента).
Эффективность
Сравнивая со стандартным массивом переменной длины, реализованным в стандартной библиотеке С++, мы получаем, что благодаря предвычислению (1<<power)-1, разыменование элементов в HAT происходит приблизительно в два раза быстрее, чем разыменование в стандартном массиве С++. Рассмотрим несколько графиков, показывающих скорость работы HAT на некоторых алгоритмах:
- 1) Быстрая сортировка(QuickSort). График сравнивает HAT и стандартный массив в С++(левый график).
- 2) Добавление и сортировка(правый график).
Все стандартные тесты были выполнены на 100Mhz HP 700 series PA-RISC workstation running HPUX 9.01 with 256 MB of memory.
Заключение
HAT — удобная структура данных переменной длины, позволяющая добавить N элементов за O(N) времени и требующая O(sqrt(N)) памяти. HAT обеспечивает все стандартные возможности обычных массивов, включая произвольный доступ к элементам. Она поддерживает известный объем памяти для любого количества элементов и не требует специальной настройки для эффективной работы приложений. Таким образом, HAT предлагает ряд существенных преимуществ над другими реализациями массивов переменной длины.
Литература
- Cline, M.P. and G.A. Lomow, C++ FAQs, Reading, MA: Addison-Wesley, 1995.
- Cormen, T.H., C.E. Leiserson, and R.L. Rivest. Introduction to Algorithms, Cambridge, MA: MIT Press, 1990.
