Встановіть структуру даних для ефективної повторної вставки

Я шукаю просторову структуру даних, яка містить набори (без повторення) елементів розміру слів і підтримує швидке вставлення (амортизований O (1)). Під "просторовим" я маю на увазі в ідеалі слів для зберігання елементів. $n + o(n)$ $n$

Набір набору є важливою частиною питання: якщо кожен елемент доданий разів, ніж використаний простір, не може бути . $\log n$ $n\log n$

Структура також повинна підтримувати перелік її елементів (розумно ефективно); будь-яка розумна структура тут не повинна мати проблем. (Швидкі запити про членство - плюс.)

ds.data-structures

— Карла
джерело

Чи є причина, що хеш-таблиця не зробить хитрість?

— Дейв

@Dave: Я не думаю, що це відповідає вимогам місця, але я вважаю, що досить жорсткий графік динамічного зміни розміру може змусити його працювати. Але загалом я хотів би побачити, що там, перш ніж насправді писати код.

— Чарльз

Щоб отримати амортизований

з динамічним зміною розміру, вам потрібно збільшити розмір на постійну частку, яка, на мою думку, не відповідає вимозі простору, якщо ви хочете суворо відповідати

O (1)

$O(1)$

n + o (n)

$n+o(n)$

— Дейв

O (1)

$O(1)$

@Magnus: Я здогадуюсь, що мається на увазі, що фактичні функції, що стоять за O- та o-позначеннями у питанні, не залежать від розміру слова.

— Tsuyoshi Ito

Відповіді:

Я думаю, що "Хороші динамічні словники та дерева Рамана" і Рао відповідають межу, яку ви визначаєте. З реферату:

$S \subseteq U = \{0, \dots , m − 1\}, |S| = n$ $O(1)$ $S$ $O(1)$ $B + o(B)$ $B = \lceil lg \binom{m}{n} \rceil$ є теоретико-інформаційний мінімальний простір для подання . $S$

— jbapple
джерело

Це виглядає фантастично. (Ви зрозумієте, якщо я прочитаю статтю, перш ніж приймати її, правда?)

— Чарльз

Якщо ваша програма може переносити помилкові позитивні результати, вам слід вивчити використання фільтра Bloom .

Парафраза Вікіпедії: Фільтр Блума - це просторийна імовірнісна структура даних, яка використовується для перевірки того, чи є елемент членом набору. Помилкові позитиви можливі, але помилкові негативи - ні. Елементи можна додавати до набору, але не видаляти. Чим більше елементів додано до набору, тим більша ймовірність помилкових позитивних результатів.

— Тайсон Вільямс
джерело

Шахта не може, але +1 для чудової структури даних.

— Чарльз