Structures de données avancées : MTH ( Multidimensional trie hashing )

Slides:



Advertisements
Présentations similaires
Structures de données avancées : MLH (Multidimensional linear hashing)
Advertisements

Structures de données avancées : Principales structures de fichiers
Structures de données avancées : B arbres
Structures de données avancées : Principales structures de données
Pr ZEGOUR DJAMEL EDDINE Ecole Supérieure dInformatique (ESI)
Structures de données avancées : MBT ( Multidimensional B-trees )
Structures de données avancées : Introduction
Chap. 4 Recherche en Table
Traitement sémantique et grammaire dattributs Pr ZEGOUR DJAMEL EDDINE Ecole Supérieure dInformatique (ESI)
Le langage Z Pr ZEGOUR DJAMEL EDDINE
Sémantique des déclarations pour le langage Z minimal
D. E ZEGOUR Institut National d ’Informatique
Distributed Compact Trie Hashing Proposé par D.E ZEGOUR.
PBST*: une nouvelle variante des SDDS
Structures de données linéaires
Chapitre V. Tables de hachage
Bases de données lexicales
Gestion de Fichiers Arbres B.
Indexation 1. Concepts de base 2. Arbre B 3. Indexes secondaires.
Les fichiers indexés (Les B-arbres)
LA STRUCTURE D'ARBRE-B Institut National des Sciences Appliquées – Rouen Département Architecture des Systèmes d’Information.
Structures de données IFT-2000 Abder Alikacem Standard Template library Édition Septembre 2009 Département dinformatique et de génie logiciel.
Gestion de Fichiers Tri Interne Efficace et Tri Externe.
Gestion de Fichiers Hachage Extensible.
Séance d’introduction
Pr ZEGOUR DJAMEL EDDINE Ecole Supérieure dInformatique (ESI) Plate-forme.NET.
1 Organisations unidimentionnelles : indexage et hachage  Sélection basée sur une clé d'accès  recherche associative  Ex: Chercher le plant dont le.
Vers l'échantillonnage d'un entrepôt de données
Structures de données avancées : Arbres AVL & Arbres Rouge et Noir
Structures de données avancées : Hachage dynamique
Pr ZEGOUR DJAMEL EDDINE Ecole Supérieure d’Informatique (ESI)
Structures de données avancées : Arbres Red-Black
Pr ZEGOUR DJAMEL EDDINE Ecole Supérieure d’Informatique (ESI)
Structures de données avancées : Introduction
David Rivreau Table de hachage David Rivreau
Pr ZEGOUR DJAMEL EDDINE Ecole Supérieure d’Informatique (ESI)
Pr ZEGOUR DJAMEL EDDINE Ecole Supérieure d’Informatique (ESI)
Tables de compilation pour le langage Z minimal Pr ZEGOUR DJAMEL EDDINE Ecole Supérieure d’Informatique (ESI)
Arbres binaires et tables de hachage
Pr ZEGOUR DJAMEL EDDINE Ecole Supérieure d’Informatique (ESI)
Le langage Z minimal Pr ZEGOUR DJAMEL EDDINE
Structures de données avancées : Fichiers uni-dimensionnels Pr ZEGOUR DJAMEL EDDINE Ecole Supérieure d’Informatique (ESI)
Pr ZEGOUR DJAMEL EDDINE Ecole Supérieure d’Informatique (ESI)
Pr ZEGOUR DJAMEL EDDINE Ecole Supérieure d’Informatique (ESI)
Structures de données avancées : Arbres ‘Left Leaning Red-Black’
Structures de données avancées : MBT ( Multidimensional B-trees )
L’analyse lexicale Pr ZEGOUR DJAMEL EDDINE Ecole Supérieure d’Informatique (ESI)
Structures de données avancées : Concepts du Multidimensionnel D. E ZEGOUR Institut National d ’Informatique.
Structures de données avancées : Arbres AA
Structures simples et tableaux Pr ZEGOUR DJAMEL EDDINE Ecole Supérieure d’Informatique (ESI)
Structures de données avancées : Fichiers multidimensionnels Pr ZEGOUR DJAMEL EDDINE Ecole Supérieure d’Informatique (ESI) zegour.esi.dz
Interprétation/Génération de code pour le langage Z minimal Pr ZEGOUR DJAMEL EDDINE Ecole Supérieure d’Informatique (ESI)
Expressions sur les chaînes de caractères Pr ZEGOUR DJAMEL EDDINE Ecole Supérieure d’Informatique (ESI)
Structures de données avancées : LH (Hachage linéaire) D. E ZEGOUR Institut National d ’Informatique.
B.Shishedjiev - Modèle relationnel
Une brève présentation de C# Pr ZEGOUR DJAMEL EDDINE Ecole Supérieure d’Informatique (ESI)
Structures de données avancées : B arbres
Structures de données avancées : Variantes des B arbres
1 UMLV  FICHIERS Mémoire de masse découpée en blocs Fichier :liste chaînée de blocs, ou arbre de blocs (répertoires - fichiers)‏ Bloc d’éléments Bloc.
Structures de données avancées TH ( Hachage digital ) D. E ZEGOUR Institut National d ’Informatique.
Structures de données avancées : Principales structures de fichiers
Structures de données avancées : LH* D. E ZEGOUR Institut National d ’Informatique.
Structures de données avancées : Arbres B+ avec expansion partielle D. E ZEGOUR Institut National d ’Informatique.
Structures de données avancées : MLH (Multidimensional linear hashing) D. E ZEGOUR Institut National d ’Informatique.
Structures de données avancées : Introduction D. E ZEGOUR Institut National d ’Informatique.
Structures de données avancées : Principales structures de données
Structures de données avancées : Hachage dynamique
Structures de données avancées : MTH ( Multidimensional trie hashing ) D. E ZEGOUR Institut National d ’Informatique.
4/25/2017 4:30 PM Arbres (2,4) CSI2510 CSI2510.
. Le B-Arbre.
Transcription de la présentation:

Structures de données avancées : MTH ( Multidimensional trie hashing ) Pr ZEGOUR DJAMEL EDDINE Ecole Supérieure d’Informatique (ESI) www.zegour.uuuq.com email: d_zegour@esi.dz

Hachage digital multidimensionnel Concepts Utiliser d arbres digitaux en mémoire, un arbre par attribut Les nœuds feuilles désignent des indexes au lieu des adresses de cases du fichier Afin de localiser un article de clé (k1, k2, ..., kn), chaque ki est recherché dans l'arbre digital correspondant à l'attribut i. Appliquer une fonction de "mapping" afin de transformer le d-uplet formé en une adresse linéaire.

Hachage digital multidimensionnel Concepts Les cases sont représentées dans un espace d-dimensionnel où les d axes sont les d attributs. Un point avec les coordonnées (i1, i2,.., id) dans l'espace représente la case du fichier d'adresse F(<i1, i2,.., id>). Le fichier est un tableau à d dimensions rangé linéairement sur le disque.

Hachage digital multidimensionnel Concepts La fonction de mapping utilise la technique des tableaux extensibles dans n'importe quelle direction. A chaque extension un bloc(d-1)-dimensionnel ( Segment ) est rajouté. La fonction de mapping utilise d tableaux bi-dimensionnel contenant les bases et le facteurs multiplicatifs pour chaque dimension.

Hachage digital multidimensionnel Exemple

Hachage digital multidimensionnel Fonction de Mapping ( Rappel ) Calcul de F (j1, j2, …jd) 1. Choisir t = m tel que Bm[jm, m] = Max { Br[jr, r]}, r = 1, 2, …d 2. Adr = Bt[jt, t] + r=1, d Bt[jt, r] * jr et r  t 3. Retourner Adr

Hachage digital multidimensionnel Principe de construction Une insertion peut causer une collision. Le fichier est étendu par un bloc (d-1) dimensionnel de cases rajoutées à la fin du fichier Taille du bloc =  (Uj + 1) j#t t étant l'axe sur lequel se fait l'extension. Uj index maximal dans l'arbre Tj

Hachage digital multidimensionnel Insertion En cas de collision : Choisir un axe d’extension (de manière cyclique) Ajouter un nouveau segment Redistribuer les clés entre l’ancien et le nouveau segment Extension par bloc de plusieurs cases

Hachage digital multidimensionnel Exemple d’éclatement selon l’axe j1

Hachage digital multidimensionnel: Algorithme d’insertion Insérer K = (k1, k2, …,kd) 1. Appliquer T1, T2,…,Td aux valeurs k1, k2,…, kd  (i1, i2,…, id) 2. Pour j:=1, d Si ij = Nil -étendre le tableau selon l’axe j - mettre à jour l’arbre Tj 3. Calculer F(i1, i2, …, id)  adresse de case 4. Si Collision alors choisir un axe a cycliquement Étendre selon l’axe a Éclater l’arbre Ta Pour toutes les cases de l’ancien segment faire - re hacher les clés - si Nil ajouter segment

Hachage digital multidimensionnel: Suppression Opération inverse de l’insertion Possibilité de contraction du fichier par fusion de blocs de cases

Hachage digital multidimensionnel Types de requêtes Requête exacte C'est l'algorithme de recherche, puisque tous les attributs sont spécifiés. Requête partielle Considérer tous les indices pour les attributs non spécifiés Requête à intervalle Déterminer un ensemble d’indice dans chaque dimension

Hachage digital multidimensionnel Requête exacte <k1, k2, …, kd> Arbres digitaux i1 i3 i2 <i1, i2, …, id> Fonction de mapping <Adresse de case>

Hachage digital multidimensionnel Requête partielle Spécification de q valeurs i2 I1 := * I3 := * Parcours d’un tableau à (d-q) dimension

Hachage digital multidimensionnel Requête par intervalle R2 R1 R3 Intervalle pour chaque dimension Sous tableau d-dimensionnel

Hachage digital multidimensionnel Conclusion Fonction de mapping utilise un index : d tableaux contenant les bases et facteurs multiplicatifs Très bonnes performances d’accès. Facteurs de chargement de l’ordre de 40%.(extension du fichier par des segments de plus plus grands) Inconvénients : d-arbres digitaux en mémoire (sensibilité de la méthode)