data structures - property - Colecciones Bootstrapping para el rendimiento
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En su thesis seminal, Chris Okasaki describió la técnica del bootstrapping estructural de datos. ¿Qué trabajo, si alguno, se ha realizado para utilizar esta técnica para mejorar la localidad en las estructuras de datos?
Por ejemplo, los árboles binarios equilibrados se utilizan comúnmente para crear conjuntos y diccionarios puramente funcionales, pero un conjunto de matrices pequeñas a menudo son significativamente más rápidos debido a la ubicación mejorada.
Podría intentar referencias a su libro por Haskell o Clojure folk en lugar de solo el CMU pdf: por ejemplo,
http://www.amazon.com/Purely-Functional-Structures-Chris-Okasaki/dp/0521663504
Hubo una pregunta aquí en SO en:
¿Cuál es el beneficio de la estructura de datos puramente funcional?
También hay área Clojure esto:
https://github.com/viksit/clojure-datastructures
Y hubo esto en SE:
Espero que algo allí proporcione una base para una búsqueda que arroje resultados :-)
Puede que tenga que usar un motor de búsqueda académica o biz ref y le interesará consultar las sesiones de carteles en una conf, porque la búsqueda no es obvia aquí, por ejemplo, Mercury puede generar código Erlang ... buscando caché y localidad con respecto al rendimiento en la programación funcional en algunas áreas de hardware relacionadas con la latencia.
El Consejo Nacional de Investigaciones de Canadá (NRC, por sus siglas en inglés) tenía algo de trabajo en marcha ... podría probar una búsqueda en sus pubs / avisos / informes
Pero nota: una búsqueda con
bigdata latency locality NRC 2012
da un resultado bastante diferente de
bigdata latencia funcional localidad NSF 2012
(y luego dejaría el 2012 e intentaré usar la opción del rango de fechas de la herramienta de búsqueda de google para obtener resultados recientes)