问纯函数映射和集合的统计性能
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Stack Overflow用户

提问于 2013-04-06 00:44:33

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给定一个数据结构规范，比如一个具有已知复杂性界限的纯函数映射，人们必须在几种实现之间进行选择。有一些关于如何挑选正确的树的民间传说，例如，红-黑树通常被认为更快，但AVL树在工作负载上有更好的性能，并且有很多查找。

这种知识(与集合/地图相关)是否有系统的演示文稿(已发表的论文)？理想情况下，我希望看到在实际软件上执行的统计分析。例如，它可能会得出结论，有N种典型的地图使用，并列出每种地图的输入概率分布。
是否有系统的基准测试地图和设置在不同输入分布上的性能？
是否有使用自适应算法根据实际使用更改表示的实现？

发布于 2013-11-28 01:22:54

这些基本上都是研究课题，结果通常以结论的形式给出，而统计数据是隐藏的。不过，人们可以对自己的数据进行统计分析。

对于基准测试，最好浏览一下实现细节。

问题的第三部分是一个非常主观的问题，在实施时可能永远不会知道实际意图。但是，像perl这样的语言会尽力为每个操作实现高度优化的解决方案。

以下可能会有所帮助: Chris Okasaki http://www.cs.cmu.edu/~rwh/theses/okasaki.pdf的纯函数式数据结构

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/15839227

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