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STP077: Liste von Listen


Season 1 Episode 77


Als der inoffizielle Wikipedia-Vorlesepodcast sehen wir es als unsere Pflicht, eine Eigenheit dieser anzusprechen: nämlich Listen von Listen, obwohl es uns eigentlich um Listen im Speicher geht.

Shownotes

  • Rückbezüge:

    • fundamentale Datenstrukturen siehe STP071: Felder/Listen, assoziative Datenfelder (Maps), Graphen
    • Frage: Wie stellt man solche Datenstrukturen im Speicher dar? Gibt es darauf überhaupt die eine richtige Antwort?
    • algorithmische Komplexität siehe STP029: Liste mit n Elementen ausdrucken in O(n), aber sortieren in O(n log(n)) bis O(n^2)
    • Speicherallokation siehe STP047 und Speicherschutz siehe STP019: Bezug wird gleich klar werden
  • Listen kann man als verkettete Liste darstellen

    • klassisches Studienobjekt in Erstsemester-Datenstrukturen-Vorlesungen
    • intuitiv verständlich: Parallele zu segmentierten Halsketten
    • wahlweise einfach oder doppelt verkettet
    • effiziente Operationen: Einfügen am Ende, Entfernen am Ende
    • ineffiziente Operationen: Einfügen in der Mitte, Wahlzugriff/Suche
    • Vergleichstabelle mit Darstellung der Zeiteffizienz
    • alles in allem durchwachsene Performance -> geht es besser?
  • alternative Strategie: interne Darstellung der Liste als balancierter Baum (oder evtl. "ausgeglichener Baum")

    • außerdem Link auf die englische Wikipedia, die nicht nur unbalancierte, sondern auch balancierte Bäume zeigt
    • kann nur sortierte Listen darstellen
    • Idee: Wurzelknoten hat das Median-Element, dann der linke Ast alle kleineren und der rechte Ast alle größeren Elemente
    • im Grunde alle gängigen Operationen mittelschnell: Wahlzugriff/Suche, Einfügen an beliebigen Stellen, Entfernen von beliebigen Stellen (Änderungen erfordern im Allgemeinen ein Austarieren des Baumes)
    • große Variation von Implementationsstrategien für dieses Balancieren -> hier nicht
  • verkettete Listen und balancierte Bäume sehen auf dem Papier ziemlich effizient aus, haben aber in ihrer reinen Form pathologisch schlechtes Speicherverhalten

    • hoher Platzverbrauch: z.B. bei einfach bzw. doppelt verketteten Listen muss zu jedem Element müssen noch eine bzw. zwei Speicheradressen abgelegt werden
    • hohe Allokationslast: wenn nicht eine Arena oder ein vergleichbarer Small Object Allocator verwendet wird
    • schlechte Lokalität: beim Durchlaufen nachfolgender Elemente werden im schlimmsten Fall ständig unterschiedliche Speicherseiten getroffen, was fortlaufend Seitenfehler verursachen kann
  • in der Praxis mit Abstand dominante Implementationsstrategie: dynamische Felder

    • Beobachtung: Einfügen oder Löschen an beliebigen Stellen wird kaum gemacht; man hängt eher mehrmals ans Ende an und sortiert dann, falls nötig
    • Idee: Optimieren auf Einfügen am Ende bei möglichst optimalen Speicherverhalten
    • Umsetzung: einfaches Feld (ein fortlaufendes Stück Speicher, in dem mehrere Elemente hintereinander abgelegt werden) mit aktuellem Füllstand N und Kapazität K
    • Einfügen ans Ende: normalerweise einfach N erhöhen; wenn N nicht in K passt, größeren Speicher reservieren, alles hinüberkopieren und die alten Speicherallokation verwerfen
    • Löschen vom Ende: einfach N reduzieren, keine Deallokation erforderlich

    • Published on 3 weeks ago






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