Κατακερματισμός - PowerPoint PPT Presentation

slide1 n.
Download
Skip this Video
Loading SlideShow in 5 Seconds..
Κατακερματισμός PowerPoint Presentation
Download Presentation
Κατακερματισμός

play fullscreen
1 / 50
Κατακερματισμός
184 Views
Download Presentation
tyanne
Download Presentation

Κατακερματισμός

- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript

  1. Κατακερματισμός

  2. Το Πρόβλημα του Λεξικού – Λύσεις Διατήρηση με αποδοτικό τρόπο ενός συνόλου κλειδιών ώστε οι εξής 3 πράξεις να υποστηρίζονται αποδοτικά: • Εύρεση ενός στοιχείου στο σύνολο • Ένθεση ενός νέου στοιχείου στο σύνολο • Διαγραφή ενός υπάρχοντος στοιχείου από το σύνολο Λύνουν και το πρόβλημα του προηγούμενου στοιχείου (predecessor) Κατακερματισμός Δέντρα

  3. Άμεση Διευθυνσιοδότηση • Υποθέσεις: • Τα στοιχεία είναι ανά δύο διαφορετικά • Κάθε στοιχείο προκύπτει από ένα σύμπαν U = {0, 1, . . . , u- 1} • Ιδέα: • Αποθήκευση των στοιχείων σε πίνακα με βάση το κλειδί • Αναπαράσταση: • Ένας πίνακας T[0 . . . u- 1] • Κάθε κάδος (θέση) του T αντιστοιχεί σε ένα κλειδί του U • Για ένα στοιχείο x, ένας δείκτης στο (ή το ίδιο το x) αποθηκεύεται στην θέση T[x] • Αν δεν υπάρχουν στοιχεία x στο σύνολο S, το T[x] είναι άδειο, (NIL)

  4. Άμεση Διευθυνσιοδότηση Πρόβλημα; 0 U (σύμπαν στοιχείων) k1 k4 k1 k2 k4 k2 S (σύνολο κλειδιών) k3 k3 u - 1

  5. Πίνακες Κατακερματισμού • Όταν το Sείναι μικρότερο του U, έναςπίνακας κατακερματισμού απαιτεί λιγότερο χώρο από την άμεση διευθυνσιοδότηση. • Μείωση του χώρου σε |S| • Ακόμα έχουμε O(1)χρόνος εύρεσης, αλλά στη μέση περίπτωση (και στη χειρότερη σε κάποιες περιπτώσεις όπως θα δούμε)

  6. Πίνακες Κατακερματισμού Ιδέα: • Χρήση της hγια υπολογισμό του κάδου • Αποθήκευση του στοιχείου στο κάδο h(k) • Μία συνάρτηση κατακερματισμού hμετατρέπει ένα στοιχείο σε διεύθυνση στον πίνακαT[0…m-1]: h : U → {0, 1, . . . , m – 1}

  7. Παράδειγμα: Πίνακες Κατακερματισμού Πρόβλημα; 0 U (σύμπαν κλειδιών) h(k1) h(k4) k1 S (σύνολο κλειδιών) h(k2) = h(k5) k4 k2 k3 k5 h(k3) m - 1

  8. Αποφυγή Συγκρούσεων • Εν τάχει: • Αλυσίδες (chaining) • Ανοικτή διευθυνσιοδότηση (Open addressing) • Linear probing • Cuckoo Hashing • Universal Hashing • Perfect Hashing

  9. Συγκρούσεις με Αλυσίδες

  10. T 0 αλυσίδα m - 1 Κατακερματισμός με Αλυσίδες: Ανάλυση • Πόσο χρειάζεται για την εύρεση ενός στοιχείου; • Χειρότερη περίπτωση: • Τα nστοιχεία πέφτουν στον ίδιο κάδο • Χρόνος χειρότερης περίπτωσης (n), συν το χρόνο για υπολογισμό της συνάρτησης κατακερματισμού.

  11. T n0 = 0 n2 n3 nj nk nm – 1 = 0 Κατακερματισμός με Αλυσίδες: Ανάλυση • Μέση Περίπτωση: • Εξαρτάται από πόσο καλά κατανείμει η συνάρτηση τα nστοιχεία στους mκάδους • Υπόθεση: απλός ομοιόμορφος κατακερματισμός • Κάθε στοιχείo έχει ίδια πιθανότητα να πέσει σε οποιονδήποτε από τους mκάδους (η πιθανότητα σύγκρουσης Pr(h(x)=h(y)), είναι 1/m) • Μήκος λίστας: T[j] = nj, j = 0, 1, . . . , m – 1 • Πλήθος κλειδιών στον πίνακα: n = n0 + n1 +· · · + nm-1 • Μέσο μήκος nj: E[nj] = α = n/m

  12. Περίπτωση 1:Ανεπιτυχής Αναζήτηση Θεώρημα Μία ανεπιτυχής αναζήτηση απαιτεί Θ(1+α) αναμενόμενο χρόνο με βάση την υπόθεση του απλού ομοιόμορφου κατακερματισμού. Απόδειξη: Ανεπιτυχής αναζήτηση για το στοιχείο k • Απαιτείται αναζήτηση μέχρι το τέλος της λίστας T[h(k)] • Μέσο μήκος αλυσίδας: • E[nh(k)] = α = n/m • Μέσο πλήθος στοιχείων είναι ίσο με α • Συνολικός χρόνος: • O(1) (υπολογισμός συνάρτησης ) + α  Θ(1+α)

  13. Συναρτήσεις • Πότε μία συνάρτηση είναι καλή; (1) Εύκολα υπολογίσιμη (2) Προσεγγίζει μία τυχαία συνάρτηση: για κάθε είσοδο κάθε έξοδο έχει ίδια πιθανότητα(απλός ομοιόμορφος κατακερματισμός) • Στην πράξη είναι δύσκολο να ικανοποιηθεί αυτή η υπόθεση. • Δεν ξέρουμε συνήθως την κατανομή των δεδομένων των στοιχείων

  14. Χαρακτηριστικά Καλών Συναρτήσεων • Ελαχιστοποίηση πιθανότητας να πέσουν δύο κοντινά στοιχεία στον ίδιο κάδο • Οι λέξεις ptκαι ptsθα πρέπει να απεικονίζονται σε άλλους κάδους • Θέλουμε μία hash τιμή ανεξάρτητη των μοτίβων που μπορεί να υπάρχουν στα στοιχεία του S.

  15. Κοινές Συναρτήσεις Κατακερματισμού Στην πράξη: • D.E. Knuth: The Art of Computer Programming • Μέθοδος διαίρεσης • Για αλφαριθμητικά της μορφής s= s0s1 . . . sk-1: π.χ. B= 131 και w= μήκος λέξης (bits) (w = 32 ή w= 64).

  16. Η Μέθοδος της Διαίρεσης • Ιδέα: • Απεικόνισε το στοιχείο kσε έναν από τους mκάδους: h(k) = k mod m • Πλεονέκτημα: • Γρήγορο, μόνο μία πράξη • Μειονέκτημα: • Μερικές τιμές του mείναι κακές • Δυνάμεις του 2 • Σύνθετοι αριθμοί

  17. Παράδειγμα m97 m 100 • Αν m = 2p, τότε το h(k)είναι τα pλιγότερο σημαντικά bits του k • p = 1  m = 2  h(k) = {0,1}, 1οLSB τουk • p = 2 m = 4  h(k) = {0,1,2,3}, 2 λιγότερα σημαντικά ψηφία του k • Επιλογή mως πρώτου αριθμού, όχι κοντά σε δύναμη του 2 • Στήλη2: k mod 97 • Στήλη3:k mod 100

  18. Η Μέθοδος Πολλαπλασιασμού Ιδέα: • Πολλαπλασιασμός kμε μία σταθερά A, όπου 0 < A < 1(ο Knuth προτείνει το χρυσό λόγο φ) • Εξάγουμε το κλασματικό μέρος του kA • Πολλαπλασιάζουμε με m h(k) = m (k A mod 1) • Μειονέκτημα: Πιο αργό από την μέθοδο διαίρεσης (;;;) • Πλεονέκτημα:Η τιμή τουmδεν είναι κρίσιμη (τυπικά m=2p)

  19. Ανοικτή Διευθυνσιοδότηση • Αν (m > n)  αποθήκευση κλειδιών στον πίνακα μόνο • Όχι λίστες • Ιδέα: • Ένθεση:αν ένας κάδος είναι γεμάτος, δοκίμασε κάποιον άλλον μέχρι να βρεθεί ένας άδειος • Αναζήτηση:ίδια ακολουθία ελέγχων • Διαγραφή:πιο δύσκολη • Ο χρόνος αναζήτησης εξαρτάται από την ακολουθία ελέγχων! Ένθεση 14

  20. Γενίκευση Συνάρτησης Κατακερματισμού: • Μία συνάρτηση με 2 παραμέτρους: (i) Στοιχείο, και (ii) Ακολουθία ελέγχου h(k,p), p=0,1,...,m-1 • Ακολουθία ελέγχων <h(k,0), h(k,1), ..., h(k,m-1)> • Πρέπει να είναι αναδιάταξη <0,1,...,m-1> • Υπάρχουν m!διαφορετικές αναδιατάξεις • Οι καλές συναρτήσεις θα έπρεπε να παράγουν όλες τις m!αναδιατάξεις Ένθεση14 <1, 5, 9>

  21. Κοινές Μέθοδοι Ανοικτής Διευθυνσιοδότησης • Γραμμικός Έλεγχος • Τετραγωνικός Έλεγχος • Διπλός Κατακερματισμός • κ.α.

  22. Γραμμικός Έλεγχος: Ένθεση • Ιδέα:όταν υπάρχει σύγκρουση, έλεγξε την επόμενη διαθέσιμη θέση στον πίνακα (έλεγχος) h(k,i) = (h1(k) + i) mod m i=0,1,2,... • Πρώτος κάδος: h1(k) • Δεύτερος κάδος: h1(k) + 1 • Τρίτος κάδος: h1(k)+2, κοκ. Ακολουθία ελέγχων: < h1(k), h1(k)+1 , h1(k)+2 , ....> Επιστρέφει στην αρχή

  23. Γραμμικός Έλεγχος: Αναζήτηση • Τρεις περιπτώσεις: (1) Η θέση στον πίνακα περιέχει το στοιχείο που αναζητάμε (2) Η θέση είναι άδεια (3) Η θέση περιέχει ένα διαφορετικό στοιχείο • Περίπτωση (2):έλεγξε τα επόμενα κελιά μέχρι να φτάσουμε σε (1) ή σε (3) 0 h(k1) h(k4) h(k2) = h(k5) h(k3) m - 1

  24. Γραμμικός Έλεγχος: Διαγραφή • Πρόβλημα: • Δεν μπορούμε να κάνουμε το κελί άδειο • Αδύνατο να βρούμε τα κλειδιά που εντέθηκαν αφού ο κάδος αυτός γέμισε. • Λύση: • Μάρκαρε τον κάδο ως διαγραμμένο. • Ο διαγραμμένος κάδος μπορεί να χρησιμοποιηθεί για ένθεση • Η αναζήτηση εκτελείται κανονικά 0 m - 1

  25. Γραμμικός Έλεγχος: Κόστος • Ανεπιτυχής αναζήτηση: • Επιτυχής αναζήτηση:

  26. Ας Προχωρήσουμε πιο Βαθιά Καθολικός Κατακερματισμός Τέλειος Κατακερματισμός Bloom Φίλτρα

  27. Καθολικός Κατακερματισμός (Universal Hashing) • Στην πράξη, τα στοιχεία δεν είναι ομοιόμορφα κατανεμημένα • Κάθε καθορισμένη συνάρτηση μπορεί να δώσει Θ(n) χρόνο • Στόχος:Συναρτήσεις που παράγουν τυχαίες διευθύνσεις στον πίνακα ανεξάρτητα από τα κλειδιά • Ιδέα: • Επέλεξε μία συνάρτηση τυχαία, από μία προκαθορισμένη οικογένεια συναρτήσεων

  28. Καθολικός Κατακερματισμός Πίνακας Κατακερματισμού Σύνολο συναρτήσεων κατακερματισμού Τυχαία επιλογή συνάρτησης h1( ) h2( ) … hk( ) hi( ) (στην αρχή της εκτέλεσης)

  29. Καθολικές Συναρτήσεις Κατακερματισμού H={h(k): U{0,1,..,m-1} } Η H είναικαθολική αν για κάθε x  y: H

  30. Γιατί αυτή η ιδιότητα είναι χρήσιμη; Ποια είναι η πιθανότητα σύγκρουσης σε αυτή την περίπτωση; Είναι ίση με την πιθανότητα επιλογής μία συνάρτησης h H έτσι ώστε x  y  h(x) = h(y) που είναι ίση με:

  31. Καθολικός Κατακερματισμός Με τον καθολικό κατακερματισμό η πιθανότητα σύγκρουσηςμεταξύ διαφορετικών στοιχείων kκαι lδεν είναι παραπάνω από 1/mαν οι θέσεις h(k)και h(l)επιλέχθηκαν τυχαία και ανεξάρτητα από το σύνολο {0, 1, …, m – 1}

  32. Σχεδιάζοντας μία Οικογένεια Καθολικών Συναρτήσεων • Επέλεξε έναν πρώτο αριθμό pαρκετά μεγάλο ώστε κάθε στοιχείο kνα είναι στο διάστημα [0 ... p – 1] Zp = {0, 1, …, p - 1}και Zp* = {1, …, p - 1} • Ορίζουμε τη συνάρτηση ha,b(k) = ((ak + b) mod p) mod m,  a  Zp*καιb Zp • Η οικογένεια όλων αυτών των συναρτήσεων είναι Hp,m = {ha,b: a  Zp*καιb  Zp} • a , b: επιλέγονται τυχαία στην αρχή της εκτέλεσης

  33. Παράδειγμα p = 17, m = 6 ha,b(k) = ((ak + b) mod p) mod m h3,4(8) = ((38 + 4) mod 17) mod 6 = (28 mod 17) mod 6 = 11 mod 6 = 5

  34. Άλλη Καθολική Οικογένεια Συναρτήσεων Έστω mπρώτος. Αναπαριστούμε το στοιχείο kμε r + 1ψηφία σε βάση m. Έστω k = 〈k0, k1, …, kr〉, όπου 0 ≤ ki< m. Επιλέγουμε a = 〈a0, a1, …, ar〉, όπου κάθε aiεπιλέχθηκε τυχαία από το σύνολο {0, 1, …, m–1}.

  35. Πλεονεκτήματα Καθολικού Κατακερματισμού • Δίνει καλά αποτελέσματα στη μέση περίπτωση ανεξαρτήτως των στοιχείων που αποθηκεύονται • Εγγυάται ότι καμία είσοδος δεν θα προκαλεί συμπεριφορά χειρότερης περίπτωσης • Κακή απόδοση έχουμε μόνο όταν η τυχαία επιλογή επιστρέφει μία κακή συνάρτηση κατακερματισμού (μικρή πιθανότητα)

  36. Τέλειος Κατακερματισμός • Οι λύσεις που είδαμε μέχρι τώρα λύνουν το πρόβλημα σε O(n) χώρο αλλά με O(1) αναμενόμενο χρόνο για αναζήτηση. Μπορούμε καλύτερα; Μία τέλεια συνάρτηση κατακερματισμού για ένα σύνολο S είναι μία συνάρτηση χωρίς συγκρούσεις. Με μία τέλεια συνάρτηση για το S έχουμε O(1) χρόνο χειρότερης περίπτωσης για την αναζήτηση για το στατικό πρόβλημα του λεξικού στο S. (Γιατί;)

  37. Στατικό Λεξικό Συνδυασμός δύο λύσεων για στατικό κατακερματισμό με χρήση καθολικού κατακερματισμού: • Μία λύση που χρησιμοποιεί πολύ χώρο χωρίς συγκρούσεις. • Μία λύση με λίγο χώρο αλλά πολλές συγκρούσεις. Λύση δύο επιπέδων: • Χρήση λίγου χώρου στο επίπεδο 1 • Επίλυση συγκρούσεων στο επίπεδο 1 με χρήση λύσης χωρίς συγκρούσεις στο επίπεδο 2 • lookup(x): αναζήτηση στο επίπεδο 1 για την εύρεση του σωστού επιπέδου 2. Αναζήτηση μετά στο επίπεδο 2.

  38. Όταν Χρησιμοποιούμε Πολύ Χώρο • Χρήση μίας καθολικής συνάρτησης για απεικόνιση σε πίνακα μεγέθους N2. Ποιο είναι το αναμενόμενο πλήθος συγκρούσεων; Αποδεικνύεται ότι είναι ½. Με πιθανότητα ½ παίρνουμε μία τέλεια συνάρτηση κατακερματισμού που υποστηρίζει αναζητήσεις σε O(1) χρόνο χειρότερης περίπτωσης αν ο χώρος είναι O(N2).

  39. Όταν Χρησιμοποιούμε Λίγο Χώρο • Χρήση μίας καθολικής συνάρτησης για απεικόνιση σε πίνακα μεγέθους N. Ποιο είναι το αναμενόμενο πλήθος συγκρούσεων; Είναι ίσο με ½Ν.

  40. Λύση 2 Επιπέδων Λύση 2 επιπέδων: • Στο επίπεδο 1 κάνουμε χρήση της λύσης με O(N) συγκρούσεις. • Επιλύουμε τις συγκρούσεις στο επίπεδο 2 με την λύση τετραγωνικού χώρου χωρίς συγκρούσεις.

  41. Παράδειγμα S = {1,16,41,54,66,96} Επίπεδο 1: S1 = {1, 41}, S4 = {54}, S6 = {16, 66, 96} Επίπεδο 2: πληροφορία για συνάρτηση αποθηκεύεται με τον κάδο O(1) χρόνος χειρότερης περίπτωσης. Χώρος;

  42. Bloom Φίλτρα

  43. Το Κύριο Σημείο • Όταν έχετε ένα σύνολο ή μία λίστα, και ο χώρος είναι θέμα (και δεν σας πειράζει να έχετε false positives) τότε το Bloom φίλτρο είναι μία καλή εναλλακτική.

  44. Πρόβλημα • Δοθέντος ενός συνόλου S= {x1,x2,…,xn}, σχεδιάστε μία δομή για να απαντά ερωτήματα της μορφής “Είναι τοyστο S?” • Η δομή θα πρέπει να είναι: • Γρήγορη (πιο γρήγορη από την αναζήτηση στο S). • Μικρή (μικρότερη από μία ρητή αναπαράσταση). • Για να πετύχουμε τα παραπάνω επιτρέπουμε μία πιθανότητα λάθους: • Falsepositives: y  Sαλλά αναφέρουμε ότι y  S • Falsenegatives: y  Sαλλά αναφέρουμε ότι y  S

  45. B 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 B 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 B 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 B 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 0 Bloom Φίλτρα Ξεκινάμε με έναν πίνακα με m bit, γεμάτος 0. Απεικονίζουμε κάθε στοιχείο xjστο S kφορές. Αν Hi(xj) = a, τότε B[a] = 1. Για να ελέγξουμε αν το yείναι στο S, ελέγχουμε το Bστα Hi(y). Όλες οι kτιμές θα πρέπει να είναι 1. Πιθανό να έχουμε false positive; όλες οι kτιμές είναι 1, αλλά το yδεν ανήκει στο S. nστοιχείαm = cnbits kσυναρτήσεις κατακερματισμού

  46. Παράδειγμα m/n = 8 Βέλτιστοk = 8 ln 2 = 5.45... nστοιχείαm = cnbits kσυναρτήσεις

  47. Cuckoo Κατακερματισμός

  48. . . . . . . T1 T2 Cuckoo Κατακερματισμός • Paghκαι Rodler (2001) • Εξαιρετικά απλό: • 2πίνακες: T1καιT2 • Μεγέθους r = (1+ε)n • 2συναρτήσεις:h1καιh2 • Αναζήτηση: • Ελέγχουμε στο T1και T2 d t h2(x) y c x x h1(x) b a Που είναι το x? z

  49. h2(y) = h2(a) h1(e) = h1(a) ... ... h1(y) T2 T1 Cuckoo Κατακερματισμός:Ένθεση Για την ένθεση του x, καλούμε Insert(x, 1) Insert(x, i): 1. Τοποθετούμε το xστη θέση hi(x)του Ti 2. Αν το Ti[hi(x)]ήταν άδειο, επέστρεψε 3. Αν το Ti[hi(x)]περιείχε το y, Insert(y, 3–i) Παράδειγμα: d t y c x b a e z

  50. Cuckoo Κατακερματισμός: Ιδιότητες • Πολλές καλές ιδιότητες: • Η αναζήτηση και διαγραφήμε 2 προσπελάσεις στη χειρότερη περίπτωση • Μπορεί να γίνει παράλληλα • Η ένθεση απαιτεί Ο(1) επιμερισμένο αναμενόμενο χρόνο • Καλή χρήση μνήμης • Όχι δυναμική δέσμευση μνήμης • Πολλές επεκτάσεις με καλύτερη χρήση μνήμης Fotakis, Pagh, Sanders, Spirakis Panigrahy Dietzfelbinger, Weidling Lehman-Panigrahy Mitzenmacher’s survey ESA 2009