我正在开发用于数据索引的字对齐位图压缩算法。算法基于 WAH 压缩研究论文。压缩位图在按位操作上表现良好，并且非常节省空间。但是修改压缩位图效率不是很高，因为修改需要拆分压缩字大小块和几个 memmove 导致性能瓶颈。
请看下面的例子。
示例：数据集 - [1000000,34,9,23456,6543,10000000,23440004,100,345]
由于数据集的随机性，性能会降低，在实际应用场景中可能会发生这种情况。
- 谁能给我一个关于如何克服这个性能问题的提示？
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Daniel Lemire 有几篇关于预排序以提高压缩和性能的论文。这是最新的： http: //arxiv.org/abs/1207.2189
你也可以看看他的 EWah 变体。
普遍的感觉是，当数据集变化缓慢时，位图数组压缩技术效果很好，因为大多数实现会丢弃并在每次更改时重建索引。对于变化更频繁的数据集，传统的索引方法（例如 B-Tree 变体）仍然是王道。
实现：https ://github.com/lemire/javaewah和https://github.com/lemire/EWAHBoolArray
于 2012-10-22T18:59:16.480 回答