সর্বাধিক প্রবাহ গণনা বা অন্যান্য অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য লিঙ্ক-কাট গাছগুলি কি অনুশীলনে ব্যবহার করা হয়?

20

আমি প্রায়শই প্রয়োগিত ম্যাক্স ফ্লো অ্যালগরিদমগুলি, ডাইনিকের অ্যালগোরিদম, পুশ রিলেবল এবং অন্যান্যগুলিতে গতিশীল গাছগুলির ব্যবহারের মাধ্যমে তাদের অ্যাসিম্পটোটিক সময় ব্যয়কে উন্নত করতে পারি (লিঙ্ক-কাট গাছ হিসাবেও পরিচিত)।

পুশ রিলেবল বা বা সাধারণত চালিত হয় তবে গতিশীল গাছগুলি $O(V^2E)$ $O(V^3)$ $O(V^2\sqrt{E})$ $O(VE \log(V^2/E))$
ডাইনিকের অ্যালগোরিদম , তবে গতিশীল গাছগুলি $O(V^2E)$ $O(VE\log(V))$

তবে বেশিরভাগ লাইব্রেরিতে সর্বাধিক-প্রবাহ অ্যালগরিদমের ব্যবহারিক প্রয়োগগুলি এই ডেটা কাঠামোটি ব্যবহার করে বলে মনে হয় না। গতিশীল গাছগুলি কি সর্বাধিক প্রবাহের গণনার জন্য অনুশীলনে ব্যবহৃত হয়? অথবা তারা কি বাস্তবের সমস্যার আকারের জন্য কার্যকর হওয়ার জন্য খুব বেশি ওভারহেড বহন করে?

লিঙ্ক কাট গাছ ব্যবহার করা হয় এমন কোনও অন্য ডোমেন রয়েছে?

এই প্রশ্নটি আমি সিষ্টেরিতে জিজ্ঞাসা করা একটি প্রশ্নের সাথে সম্পর্কিত: শিল্পের কোনও রাজ্যের কি সর্বাধিক ফ্লো অ্যালগরিদম ব্যবহারিক?

— রব লাচলান
সূত্র

লিঙ্ক কাটা গাছগুলির ওভারভিউ / desc কেবলমাত্র "নেটওয়ার্ক ফ্লো হিসাবে অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য দরকারী"

— vzn

রেজা দ্বারা উদ্ধৃত টার্জন জরিপ থেকে, মূলত রৈখিক সময়ের আলগোরিদিমগুলি মাঝারি সংখ্যক শীর্ষ প্রান্ত / প্রান্তের জন্য খুব ভাল / সেরা সঞ্চালন করে এবং তারপরে লার্ারিথমিক অ্যালগোরিদমগুলি লিনিয়ার অ্যালগরিদমকে ছাড়িয়ে যায় সুতরাং লগারিদমিক অ্যাক্সেস fns দরকারী এবং খুব বড় গ্রাফের জন্য উল্লেখযোগ্যভাবে ভাল হতে পারে।

— vzn

7

" অনুশীলনে ডায়নামিক ট্রি " শীর্ষক একটি কাগজ রয়েছে যা ব্যবহারিক বাস্তবায়নের পর্যালোচনা করে।

লিঙ্ক-কাট গাছটি দক্ষতার সাথে ব্যবহার করা যেতে পারে এমন অন্যান্য বিভাগ হ'ল ডেটাবেস ইনডেক্সিং । আপনি এটি " ডাটাবেস সূচীকরণ কৌশল " বইতে খুঁজে পেতে পারেন ।

— রেজা
সূত্র

ভাবেন এর কিছু বিস্তৃতি দরকার। গাছগুলি সাধারণত সূচকের জন্য কার্যকর তবে গাছগুলির মধ্যে কোন পরিস্থিতিতে গাছটি সংশোধন করা যায়?

— vzn

@ ভিজেএন: বি + ট্রি, আর-ট্রি, এইচ-ট্রি এবং এক্স-ট্রি এর কয়েকটি উদাহরণ।

— রেজা

অবশ্যই, তবে সন্দেহ হতে পারে যে আজ অবধি কেউ ডিবি সূচকগুলিতে লিঙ্ক-কাট গাছ ব্যবহার করার চেষ্টা করেনি। এটি একটি প্রশংসনীয় অ্যাপ্লিকেশন তবে এটি স্পষ্ট বলে মনে হয় না যে তারা ডিবি সূচকগুলিতে ঘটে একই ক্রিয়াকলাপগুলির জন্য অনুকূলিত optim

— vzn

5

এই কাগজটি শেষে দেখতে পেয়েছে যে একটি লিঙ্ক-কাট (এলসি) ট্রি একটি স্ট্যান্ডার্ড ডাইম্যাক্স এলোমেলো গ্রাফ জেনারেটর ব্যবহার করে স্লিটার / টারজান সর্বাধিক-প্রবাহ অ্যালগরিদমের জন্য রেক-কমপ্রেস (আরসি) গাছগুলিকে ছাপিয়ে যায়।

কাগজটি গতিশীল গাছগুলির এক প্রয়োগ হিসাবে পরিবর্তন প্রচারকে কেন্দ্র করে। উদাহরণস্বরূপ, পরিবর্তন প্রসারণ যেমন সেল / সূত্র নির্ভরতার উপর ভিত্তি করে কিছু কোষে পরিবর্তনের জন্য এক্সেল স্প্রেডশিট সেলগুলি পুনরায় সংশোধন করতে হয় তার অনুরূপ। লেখকরা তাদের কোডটি একটি মুক্ত গ্রন্থাগার হিসাবে প্রকাশ করেছেন।

একার, ব্ললোচ, ভিটেসে গতিশীল গাছগুলিতে পরিবর্তন প্রচারের পরীক্ষামূলক বিশ্লেষণ

পরিবর্তন প্রসারণ হ'ল আলগরিদমের আউটপুট স্বয়ংক্রিয়ভাবে ইনপুট পরিবর্তনের জন্য সামঞ্জস্য করার একটি কৌশল। পরিবর্তন প্রচারের পিছনে ধারণাটি হ'ল ডেটা এবং ফাংশন কলগুলির মধ্যে নির্ভরশীলতাগুলি ট্র্যাক করা, যাতে ইনপুট পরিবর্তন হলে সেই পরিবর্তন দ্বারা প্রভাবিত ফাংশনগুলি গণনা এবং আউটপুট আপডেট করার জন্য পুনরায় কার্যকর করা যায়। পরিবর্তনের প্রচারটি কোনও সংকলকের পক্ষে স্থির অ্যালগরিদমকে ডায়নামাইজ করা সম্ভব করে।

— vzn
সূত্র

ধন্যবাদ. গতিশীল গাছগুলির সাথে জড়িত অ্যালগরিদমের কয়েকটি মানদণ্ড দেখে ভাল লাগল।

— রব লাচলান