哈希图 swMATH ID: 35095 软件作者： 奇绿 描述： HashGraph-使用稀疏图数据结构的可缩放哈希表。哈希表无处不在，广泛用于各种应用程序中，以有效探测大型未排序数据。如果设计得当，哈希表可以在恒定数量的操作或通常称为O（1）操作中实现高效查找。随着数据大小的不断增长，数据的结构也变得不那么结构化（这在大数据应用程序中很常见），对高效可伸缩哈希表的需求也在增长。在本文中，我们介绍了HashGraph，这是一种用于构建哈希表的新的可扩展方法，它使用了来自稀疏图表示的概念，因此被称为HashGraph。我们展示了HashGraph的两种不同变体，一种简单的算法概述了创建哈希表的方法，另一种高级方法以更高效的方式（使用改进的内存访问模式）创建了哈希表。HashGraph展示了一种处理哈希冲突的新方法，它不使用“开放寻址”或“链接”，但同时具有这两种方法的所有优点。HashGraph目前适用于静态输入，但动态图数据结构的最新进展表明，HashGraphi也可以扩展到动态输入。我们表明，HashGraph可以像大多数开放寻址和链接方法那样，在不损失性能的情况下处理每个条目的大量哈希值。此外，我们还证明了HashGraph与负载因子无关。最后，我们给出了一种新的值查找第二阶段的探测算法。鉴于上述情况，HashGraph速度极快，并且优于几种最先进的哈希表实现。本文中的HashGraph实现是针对NVIDIA GPU的，尽管HashGraphi不依赖于体系结构。使用NVIDIA GV100 GPU，HashGraph的速度是cuDPP、WarpDrive和cuDF的2X-8倍。HashGraph能够以每秒25亿个密钥的速率构建哈希表，并且可以以几乎相同的速率进行探测。 主页： https://arxiv.org/abs/1907.02900 关键词： 数据结构和算法（cs.DS）；数据库（cs.DB）；分布式；平行；和集群计算（cs.DC） 相关软件： CUDA公司；Blaze-DEMGPU系统；颗粒；Chrono公司；磁粉探伤；MetaCache（元缓存）；SlabHash；快速；WarpDrive公司；古巴发展基金；WarpCore公司 引用于： 1文件 3位作者引用 1 科伦·凯利 1 丹·内格鲁特 1 尼古拉斯·奥尔森 连载1篇 1 多体系统动力学 在2个字段中引用 1 粒子和系统力学（70-XX） 1 可变形固体力学（74-XX） 按年份列出的引文