メモリ使用パターンとインデックスソートとは? わかりやすく解説

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メモリ使用パターンとインデックスソート

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2021/11/10 08:33 UTC 版)

ソート」の記事における「メモリ使用パターンとインデックスソート」の解説

ソート対象配列主記憶使い切るような(あるいは越えるような)大きさであった場合、より低速補助記憶装置使われるので、アルゴリズムメモリ使用パターンが重要となる。そのような状況では、主記憶上ですべてソートできること前提としたアルゴリズム効率極端に悪化する可能性がある。このような状況では、比較演算回数はあまり重要ではなくなり、ディスクとのメモリ領域スワップ回数が重要となる。したがって、なるべくスワップ回数増やさないようにするために、配列全体走査する回数比較局所性比較回数よりも重要となる。 例えば、再帰型クイックソート主記憶上で性能良いが、ソート対象配列主記憶収まらない場合スワップ頻繁に発生して性能極端に低下する。したがってそのような場合比較回数多くても他のアルゴリズム使った方がよい。 対策一つとしてソート対象配列要素が(関係データベースのような複雑なレコードだった場合、その配列そのままソートするではなく比較小さインデックス生成してインデックス配列ソートするという方法がある。インデックスソートすれば、元の配列ソート一回走査で可能であるが、インデックス経由アクセスするだけならそれをする必要もない。インデックスは元の配列レコードよりも小さいので、メモリに収まる可能性高くなり、スワップ問題削減することができる。この方式を「タグソート(tag sort)」などと呼ぶこともある。 別の技法として、2つアルゴリズム組み合わせてそれぞれの利点利用する方法がある。例えば、配列チャンク分割して個々チャンク主記憶上でソートできる大きさにする。チャンク内のソートメモリ上で効率的に動作するソートアルゴリズムを使いその結果マージソートマージする。これは、元の配列単純にマージソートソートするよりも効率が悪いが、全体クイックソートソートするよりもメモリ使用量少なくてすむ。 これらの技法組み合わせることも可能である。あまりにも巨大なデータソートする場合インデックスソートにも複数アルゴリズム組み合わせて仮想記憶性質に合うよう設計する必要がある

※この「メモリ使用パターンとインデックスソート」の解説は、「ソート」の解説の一部です。
「メモリ使用パターンとインデックスソート」を含む「ソート」の記事については、「ソート」の概要を参照ください。

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