Groups | Search | Server Info | Keyboard shortcuts | Login | Register [http] [https] [nntp] [nntps]


Groups > cz.comp.lang.python > #3030

Re: Paměťově náročné řazení

Newsgroups cz.comp.lang.python
Date 2015-06-16 11:34 -0700
References <e1cddc95-2927-4b8a-8519-621527db406c@googlegroups.com>
Message-ID <6480a870-70e4-48e6-8b0e-37c98bb01193@googlegroups.com> (permalink)
Subject Re: Paměťově náročné řazení
From Pavel Schön <pavel@schon.cz>

Show all headers | View raw


https://en.wikipedia.org/wiki/External_sorting

Dne pondělí 15. června 2015 22:36:11 UTC+2 Lumír Balhar napsal(a):
> Ahoj všem.
> 
> Řeším s kamarádem jeden jeho projekt, jehož součástí je i Burrows-Wheelerova transformace, která se používá před kompresí dat společně s Move to Front transformací pro snížení entropie vstupních dat a tím zvýšení efektivity kompresního algoritmu, kterému tyto dvě transformace předcházejí.
> 
> Pochopení transformací není potřeba. U BWT se využívá tzv, buffer, který obsahuje všechny možné rotace vstupních dat, takže například pro "ema má maso" vypadá takto:
> 
>  0 ema ma maso
>  1 ma ma masoe
>  2 a ma masoem
>  3  ma masoema
>  4 ma masoema 
>  5 a masoema m
>  6  masoema ma
>  7 masoema ma 
>  8 asoema ma m
>  9 soema ma ma
> 10 oema ma mas
> 
> Pro malá data je to dobré, ale pro velká nelze mít celý buffer v paměti, protože se pro každý vstupní znak navíc rozšíří o řádek i sloupec zároveň.
> Napsal jsem tedy pro Buffer samostatnou třídu, kde pomocí __getitem__ vygeneruji potřebný řádek posunem až ve chvíli, kdy je jeho obsah potřeba.
> 
> Základní buffer jsem tím vyřešil a ušetřil hromadu paměti. Problém ale je, že v dalším kroku potřebuji tento buffer lexikograficky seřadit. Abych jej opět nemusel cpát do paměti, vytvořil jsem pole indexů, kde každý index reprezentuje jeden řádek bufferu a řadím jen toto pole (čímž získám přeskládané pořadí řádků původního bufferu), ale jako klíč používám právě obsah řádku pro daný index.
> 
> Konkrétně:
> 
> class Buffer():
>     def __init__(self, input):
>         self.input = input
>         self.indexes = [x for x in range(len(input))]
> 
>     def __getitem__(self, index):
>         return self.input[index:] + self.input[0:index]
> 
>     def sort(self):
>         self.indexes.sort(key=lambda x: self[x])
> 
> 
> A teď jsme se dostali k jádru problému. I když se obsah jednotlivých řádků generuje až ve chvíli, kdy jsou potřeba, a řadit by se mělo jen relativně malé pole indexů, při volání funkce .sort() se jakoby stejně celé to pole nejdříve vytvoří v paměti, seřadí a pak se seřadí to cílové pole s indexy na základě obsahu bufferu.
> 
> Existuje způsob, jak implementovat takovýto řadící algoritmus pro velký objem dat, aniž bych je měl v jednu chvíli všechny v paměti?
> 
> Předem díky za nakopnutí tím správným směrem.
> Lumír

Back to cz.comp.lang.python | Previous | NextPrevious in thread | Next in thread | Find similar


Thread

Paměťově náročné řazení Lumír Balhar <frenzy.madness@gmail.com> - 2015-06-15 13:36 -0700
  Re: Paměťově náročné řazení Pavel Schön <pavel@schon.cz> - 2015-06-16 11:34 -0700
  Re: Paměťově náročné řazení Lumír Balhar <frenzy.madness@gmail.com> - 2015-06-29 07:19 -0700

csiph-web