Informatique théorique data-streams

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Réduire l'utilisation de l'espace de st-connectivité avec plusieurs passes?

Supposons qu'un graphe à n sommets soit présenté comme un flux de m arêtes, mais plusieurs passes sont autorisées sur le flux.gGGnnnmmm Monika Rauch Henzinger, Prabhakar Raghavan et Sridar Rajagopalan ont observé que l' espace est nécessaire pour déterminer s'il existe un chemin entre deux sommets donnés dans G , …

20 reference-request graph-algorithms ds.data-structures lower-bounds data-streams

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Algorithme pour les nombres 'k' les plus fréquents

Je cherchais l'algorithme le plus efficace (streaming ??) qui me dise les «k» éléments les plus fréquemment rencontrés dans un flux de données à tout moment. Cet article: Les algorithmes de flux de données "Diviser et conquérir" m'ont intéressé. Par exemple, supposons qu'il y ait des nombres: (4,3,5,1,6,2,4,3,3,8,9,1) et que …

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Exigences de stockage pour la sélection médiane (algorithmes à deux passes)

Dans un article classique, Munro et Paterson étudient le problème de la quantité de stockage requise pour qu'un algorithme trouve la médiane dans un tableau trié de manière aléatoire. En particulier, ils se concentrent sur le modèle suivant: l'entrée est lue de gauche à droite pendant un nombre P de …

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Quelle est la limite des données de compression sans perte? (s'il existe une telle limite)

Dernièrement, j'ai eu affaire à des algorithmes liés à la compression, et je me demandais quel était le meilleur taux de compression pouvant être atteint par la compression de données sans perte. Jusqu'à présent, la seule source que j'ai pu trouver sur ce sujet était Wikipedia: La compression sans perte …

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«Diviser et conquérir» les algorithmes de flux de données

Quels algorithmes utiles existent-ils qui fonctionnent sur d'énormes flux de données et aussi leurs résultats sont assez petits et on peut calculer le résultat pour un mélange de deux flux en fusionnant en quelque sorte leurs résultats? Je peux en nommer quelques-uns: Les choses évidentes comme sum, min, max, count, …

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Limites des moments de fréquence approximatifs

Soit une séquence d'entiers où chacun . Pour , soit. Le ème moment de fréquence est défini comme étanta j ∈ { 1 , 2 , … , n } i ∈ { 1 , 2 , … , n } m i = | { j : a j …

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Clustering continu

J'ai donc un problème auquel je suis confronté en ce qui concerne le clustering avec des données en direct et en continu. Étant donné que j'ai un ensemble de données en constante augmentation, je ne sais pas quelle est la meilleure façon d'exécuter un clustering efficace et efficace. J'ai trouvé …

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