paip.索引的种类以及实现attilax 总结

本文深入探讨了索引的类型及其实现,包括B树索引、哈希索引、倒排索引,并针对大型文本文件的索引策略及性能优化提供见解。同时,讨论了索引文件的合并问题与不同场景下的索引选择。

paip.索引的种类以及实现attilax 总结

 

1. 索引的类型 1

2. Btree索引(分块索引) 1

3. Hash 索引(编号索引) 1

4. 倒排索引 2

5. 对大型文本文件做索引 2

6. 索引文件的合并问题 2

 

作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com 
来源:attilax的专栏
地址:http://blog.youkuaiyun.com/attilax 

1. 索引的类型

按查找方式分,两种,一种是分块》分块类型。。

一种是不分块,编号顺序排列类型

 

2. Btree索引(分块索引)

B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点,,需要这样多次的io访问

 

常见的Btree索引:

书籍的分类索引,就是一种Btree索引..把每一大类分成若干小类,按你的分类详细程度一级一级分下去,在整理出来就行了...

字典的部首查字法

字典的笔画查字法

 许多数据库默认的建立的索引也是B-Tree 索引

我们整理家庭物品时,按分类分箱装纳,这中索引也是属于Btree索引

 

3. Hash 索引(编号索引)

Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位 

 

常见Hash 索引的实现:

字典的拼音索引,也是属于Hash 索引

四角号码查字法  

书籍中的大事记表等应该是属于HASH索引。。

我们整理家庭物品时,将其编号存放,属于HASH索引。

数据库默认btree索引,也能建立Hash 索引

4. 倒排索引

全文索引,以及书籍中的人物名称索引都是倒排索引

 

5. 对大型文本文件做索引

有时候,需要快速寻找时候,需要对大型文本文件做索引,一般,来说普通PC机器上,单核cpu 2.8g, 当文件大于3W行的时候,使用JAVA,顺序扫描的时间就需要10s,应该是需要做索引了...当然,要是使用C++,性能会有10倍以上的提升,可以大于30W行时再做索引。。

要是是多核cpu, 根据cpu数量,也能可以大幅度的提升性能..2cpu核可以大概提升2,4个核4,以此类推..

 

根据文本的类型,以及特点,可以做Btree索引/HASH索引,有时候可能也需要做倒排索引

使用TREEMAP, HASHMAP等等结构 先扫描文件,然后序列化,保存为索引文件...

 

6. 索引文件的合并问题

当索引文件越来越大时候,就需要分布式存储在多个增量索引文件上..到时合并或者不合并.....

或者使用2进制方式增量存储..

 

 

 

 

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
03-12
### PAIP编程珠玑中的示例代码解释 PAIP(Paradigms of Artificial Intelligence Programming)是一本深入探讨人工智能编程范式的籍,其中包含了大量 Lisp 编写的程序实例。这些例子不仅展示了如何实现特定的人工智能算法,还提供了关于良好软件工程实践的重要见解。 #### 示例:通用求解器框架 中介绍了一个名为 `defun` 的宏来定义函数,在构建通用问题解决器时非常有用[^1]: ```lisp (defun solve (problem) "Find a solution to the given problem." (let ((solution nil)) ;; Attempt to find a solution using backtracking. (labels ((try-next-option () (when (not solution) (if (no-more-options-p ()) (return-from try-next-option nil) (let* ((option (next-option))) (cond ((goal-reached-p option) (setf solution option)) (t (push-state option) (solve problem) (pop-state)))))))) (try-next-option) solution))) ``` 这段代码实现了回溯法解决问题的一般模式。通过递归调用自身并尝试不同的选项直到找到解决方案为止。如果当前路径无法通向目标,则会恢复之前的状态继续探索其他可能性。 此方法能够有效地处理许多复杂的组合优化类问题,并且由于其灵活性可以很容易地适应各种具体应用场景下的需求变化。 #### 示例:自然语言理解模块 另一个重要的部分涉及到了自然语言处理技术的应用案例——基于语法分析树结构来进行语义解析: ```lisp (defun parse-sentence (sentence) "Parse SENTENCE into its constituent parts and build an interpretation tree." (multiple-value-bind (subject verb-object) (split sentence 'verb) `(sentence :subject ,(parse-noun-phrase subject) :action ,verb-object))) (defun parse-noun-phrase (np-string) "Interpret NP-STRING as either a simple noun or compound phrase." ...) ``` 上述片段演示了如何将输入字符串分割成主谓宾成分,并进一步解析名词短语的具体含义。这种层次化的表示方式有助于后续更高级别的推理操作以及对话管理等功能的设计与实现。 #### 示例:专家系统规则引擎 最后值得一提的是中对于专家系统的讨论,特别是有关于事实库管理和匹配机制的部分: ```lisp (defstruct fact id pattern bindings) (defun match-patterns (pattern facts) "Return all FACTS that unify with PATTERN, along with their BINDINGS." ...) (defun add-fact (kb new-fact) "Add NEW-FACT to knowledge base KB after checking consistency against existing rules." ...) ``` 这里展示了一种简单而有效的知识表达形式及其相应的查询接口设计思路。通过对模式进行统一化计算从而快速定位符合条件的事实条目;而在更新数据库前则需确保新加入的信息不会引起逻辑矛盾等问题的发生。 以上仅是从《Programming Pearls》一摘取的一些精彩片段,实际上该著作涵盖了更为广泛的内容领域和技术细节等待读者去发掘学习。
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