We consider the problem of approximate sorting in I/O model. The goal of approximate sorting in I/O model is to find out a permutation that is as close as possible to the true ordering of elements in $t$ I/O operations. However, the quality of approximate sorting in I/O model can not be well measured by the existing metrics on permutation space. Thus, we propose a new kind of metric named External metric, which ignores the errors and dislocation that happened in each I/O block. We consider the \textit{External Spearman's footrule metric} (short for \textit{ESP}) (\textit{Spearman's footrule metric} in RAM model) and a new metric \textit{external errors} (short for \textit{EE}) (\textit{errors} in RAM model). \textit{ESP} shows the block dislocation distance of each element and \textit{EE} states the number of the dislocation elements in the approximate result. According to the rate-distortion relationship endowed by these two metrics, we find the lower bound of these two metrics of the permutation generated by any external approximate sorting algorithm with $t$ I/O operations. Finally, we propose a k-pass external approximate sorting algorithm that is asymptotically optimal in I/O model.


翻译:我们考虑I/ O 模型中的近似排序问题。 在 I/ O 模型中近似排序的目标是找到尽可能接近于美元 I/ O 操作中元素真正排序的调值。 但是, I/ O 模型中近似排序的质量无法用现有的调整空间参数来很好地测量。 因此, 我们提出一种新的称为外部的衡量标准, 它忽略了每个 I/ O 块中发生的错误和错乱。 我们考虑 I/ O 模型中近似排序的目标是找到一个尽可能接近于美元 I/ O 操作中元素真正排序的调值。 但是, I/ O 模型中近似排序的质量无法用现有的调整位空间中的现有参数来衡量 。 因此, 我们提议一种新的称为外部测量值的质量( ) ( textititutit{ ) (textit{ errors ) 。\ textitleitleitleitalit { { { ESp} 显示每个元素和 文本 { ETE} 的调调调调度指标 的调值 } (对调值表示调和调值的调和调值的调值 。

0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月5日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月5日
Arxiv
0+阅读 · 2022年10月5日
VIP会员
相关资讯
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员