替代嵌套数组（6维），内存间隙保留O（1）访问权限

Question

我正在阅读运行具有不同配置的程序的统计数据。假设有6种配置（a，b，...，f）。配置可能不会线性变化，因此如果您将测量值视为表格，则表格中可能存在间隙。问题是关于在内存中构建这些统计数据。

首先想到的是将这些配置读取到动态分配的6深度数组或数组：

struct data ******measurements;

现在这很好用。您的内存开销非常小（仅实际分配数据的配置），访问时间为O(1)。

除了大多数人不喜欢******指针的事实之外，这还有一个缺点，即添加配置意味着向数组添加维度，除非将数组的读/写封装在函数中，否则可能会变得难看。 （写入已经封装好，以便在必要时进行分配，所以这实际上并不是什么大问题。）

想到的另一个想法是使用AVL树或其他东西struct config到struct data的地图（我already have因此没有实施开销）。这解决了扩展配置参数的问题，但减少了O(log(n))的访问时间。

O(log(n))的测试次数可能会相当大，以便有所作为。

我的问题是：这里使用6深嵌套数组是否合理？或者有更好的方法吗？

Answer 1

请注意，您当前的设置不是O（1），它是O（k），其中k是维数。使用平衡树，无论如何它都会转到O（log 2 ^ k）== O（k）（我假设每个维度有两个选择;但这并不重要......这只是一个常数）。您可能会或可能不会期望在平衡树的实现上有更大的开销。

您可以做的是尝试使用typedef和getter / setter函数（最好是可内联的）抽象接口，然后使用您想要的任何实现。然后你不必处理那么多的指针，仍然使用里面的任何结构。

Answer 2

X-trees是高效存储和查找高维数据的常用选择。链接的维基百科文章只是一个存根，但它指向一个更权威的来源。

它们基本上是R-Tree的改进版本，针对最小化的重叠进行了优化。

我不知道手头的c实现。

Answer 3

真正的性能瓶颈（除了浪费内存）不是计算，而是你将遇到的间接和缓存未命中的数量。这些指数和类似的东西可以占据数百到数千的因数。因此，您最好的选择是减少间接数量并投入一些计算。据我所知，最好通过哈希你的6个指数来完成。这会将你的间接减少到两个，首先查找存储在哈希表中的值（可能是一个指针），然后直接获取你感兴趣的数据。