Japanese subtitles

← 18-33 Keywords And Buckets Solution

18-33 Keywords And Buckets Solution

Get Embed Code
2 Languages

Showing Revision 1 created 07/21/2014 by osawakjvta.

  1. 正解は2つあります
  2. 3つ目と5つ目です
  3. ハッシュテーブルがリニアインデックスより
    大きく進んでいる理由がこれです
  4. キーワード数とバケット数を2倍にしても
    lookup時間は変わりません
  5. ライナーインデックスでは
    それぞれのlookupでキーワード数を倍にすると
  6. 各キーワードで一度ループを行う必要があります
  7. キーワードが終わりの方にあったり
    テーブルにない場合は
  8. キーワード数が2倍になると
    キーワードをlookupする時間も2倍になります
  9. ハッシュテーブルではキーワード数を倍にした時
  10. バケット数も倍にしても
    各バケットのキーワード数は同じままです
  11. バケットに均等にキーワードを分割します
  12. バケットごとのキーワード数は
    キーワード数をバケット数で割ったものです
  13. 両方を2倍にしてもその数値はほとんど変わりません
  14. lookup時間は
    バケットごとのキーワード数にのみ左右されます
  15. バケットを見つける時間がとても速いです
  16. ハッシュ関数を実行するだけで
    リストの要素を見つけます
  17. 2つともリストのサイズと
    見つけるのに要する時間の長さに影響されません
  18. バケットとバケットのサイズを
    1つ1つ見ていきましょう
  19. バケット1の各要素を
    1つ1つ見ていかなくてはなりません
  20. バケットごとのキーワード数を同じままにすると
  21. lookup時間は基本的に変わりません
  22. これがハッシュテーブルのすばらしいプロパティです
  23. キーワード数を2倍にしてバケット数も2倍にしても
    予測lookup時間は変わりません
  24. 別の可能性としてキーワード数を2倍にし
    バケット数は同じままにすると
  25. バケットごとのキーワード数が約2倍になるので
    遅くなります
  26. 各lookupに2倍長い時間を要することになります
  27. キーワード数は同じままでバケット数を2倍にすると
    これは実際に速くなります
  28. 同じキーワード数でバケット数が2倍です
  29. ですからこの値は以前の値の約半分になります
  30. 予測lookup時間は
    バケット数を2倍にする前の約半分になります
  31. 同じバケット数のままで
    キーワード数を半分にする場合
  32. 基本的に同じ作用になります
  33. バケットごとの平均キーワード数は
    以前の半分になります
  34. ですから予測lookup時間は以前の約半分になります
  35. 最後に両方を半分にする場合です
    これは割合が同じままになります
  36. ですから予測lookup時間は
    ほとんど同じものになります
  37. このように正解はこの2つです
  38. この2つのlookup時間は
    基本的に変わらないままだと予想されます