斯里尼瓦斯·卡西亚普;萨米尔·库勒 并行磁盘上非均匀大小数据放置的算法。 （英语） Zbl 1205.68145号 Pandya，Paritosh K.（编辑）等人，FST TCS 2003：软件技术和理论计算机科学基础。第23届会议，印度孟买，2003年12月15日至17日。诉讼程序。柏林：施普林格出版社（ISBN 3-540-20680-9/pbk）。莱克特。注释计算。科学。2914, 265-276 (2003). 摘要：我们研究了多媒体存储系统中数据放置环境中出现的一个优化问题。我们得到了一组多媒体对象（数据项），这些对象需要分配给由（N）个磁盘（d_1，d_2，dots，d_N）组成的存储系统。我们还给出了集合（U_1，U_2，\dots，U_M），使得（U_{i}）是寻找第（i）个数据项的客户的集合。数据项\（i\）的大小为\（s_{i}\）。每个磁盘（d_{j}）由两个参数表示，即它的存储容量（C{j}\），它表示可以分配给它的数据项的最大总大小，以及负载容量（L{j}_），它表明它可以服务的最大客户端数。目标是找到数据项到磁盘的位置，以及客户端到磁盘的分配，以便根据存储系统的容量限制，最大化服务的客户端总数。我们研究了同构存储系统中所有磁盘都相同的数据放置问题。我们假设所有磁盘的存储容量都为\（k），负载容量为\（L）。以前关于这个问题的工作假设所有数据项都有单位大小，换句话说，所有数据项的单位大小都是（s_{i}=1）。即使在这种情况下，问题也是NP-hard。对于某些常数\（\Delta\）的\（s_i\in\｛1，\dots，\Delta\｝\）的情况，我们开发了多项式时间近似方案（PTAS）。这个结果是通过开发两个算法得到的，一个算法适用于常数（k），另一个算法则适用于任意（k）。任意（k）的算法保证了一个解决方案，其中所有客户机中至少有一部分被分配给了磁盘。此外，我们还开发了一个算法，可以证明当\（s_i\In\{1,2\}\）时的紧界。特别地，我们可以证明，无论输入分布如何，都可以分配所有客户端的一部分（（1-\frac{1}{（1+\sqrt{lfloork/2\rfloor}）^2}）。关于整个系列，请参见[Zbl 1029.00064号]. 引用于2文件 MSC公司： 68第20页 信息存储和数据检索 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Kashyap}和\textit{S.Khuller}，莱克特。注释计算。科学。2914265-276（2003年；Zbl 1205.68145） 全文： 内政部