纯function地图和集合的统计performance

给定一个数据结构规范,如具有已知复杂性界限的纯函数映射,必须在几个实现之间进行select。 有一些关于如何挑选合适的民间传说,例如红黑树通常被认为是更快的,但AVL树在工作量方面有更好的performance,并且有很多的查找。

  1. 是否有这种知识的系统介绍(出版论文)(与集合/地图有关)? 理想情况下,我希望看到在实际软件上进行统计分析。 例如,可以得出结论:有N种典型的地图使用情况,并列出每种地图的input概率分布。

  2. 是否有系统的基准testing图,并设置不同分布的input性能?

  3. 是否有实现使用自适应algorithm来改变表示取决于实际使用情况?

这些基本上是研究课题,一般以结论的forms给出结果,而统计数据是隐藏的。 可以对自己的数据进行统计分析。

对于基准,更好地通过实施细节。

问题的第三部分是一个非常主观的问题,在实施的时候,实际的意图可能永远不知道。 但是,perl等语言尽最大努力为每个操作实现高度优化的解决scheme。

以下可能会有所帮助:纯粹function数据结构Chris Okasaki http://www.cs.cmu.edu/~rwh/theses/okasaki.pdf