28、外部内存扫描式天际线算法研究

外部内存扫描式天际线算法研究

1. 算法概述

外部内存天际线算法可分为三类：
- 扫描式算法 ：对数据集进行多次扫描，使用小窗口候选对象来修剪被支配对象。可进一步分为有预处理和无预处理两种方法。
- 无预处理 ：直接按对象存储或生成顺序处理，如 BNL 和 RAND 算法。
- 有预处理 ：在天际线计算前或同时对对象进行外部排序，如 SFS 和 LESS 算法。还有 SaLSa 算法，类似 SFS 并引入提前终止输入文件扫描的条件；SOAD 算法，类似 SFS 但对不同属性集使用不同排序函数。
- 索引式算法 ：使用各种索引引导天际线点搜索并修剪大部分空间。如 BBS 算法使用 R - 树，在该索引下 I/O 最优；NN 算法也使用 R - 树进行多次最近邻搜索；Bitmap 算法使用位图结构编码输入数据；Index 算法使用多个 B - 树按维度索引数据；还有一些方法使用空间填充曲线和一维索引；LS 算法为低基数域构建专门数据结构。
- 分区式算法 ：将初始空间划分为多个分区。如 D&C 算法采用分治范式计算天际线对象；近期提出的 OSP 算法递归分区天际线点以减少不可比点之间的检查；BSkyTree 算法在分区空间时同时考虑支配和不可比性概念。

2. 算法流程

• LESS 算法 ：
  • 识别最低熵对象 oh。
  • 进行顺序窗口遍