Retrieval Data Structure
કોમ્પ્યુટર વિજ્ઞાનમાં, રીટ્રીવલ ડેટા સ્ટ્રક્ચર, જેને સ્ટેટિક ફંક્શન તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે, તે જગ્યા-કાર્યક્ષમ શબ્દકોશ જેવા ડેટા પ્રકાર છે જે (કી, મૂલ્ય) જોડીઓના સંગ્રહથી બનેલો છે જે નીચેની કામગીરીઓને મંજૂરી આપે છેઃ (કી, મૂલ્ય) જોડીઓના સંગ્રહમાંથી નિર્માણ આપેલ કી અથવા કંઈપણ સાથે સંકળાયેલ મૂલ્યને પુનઃપ્રાપ્ત કરો જો કી સંગ્રહમાં સમાવિષ્ટ ન હોય તો કી (વૈકલ્પિક) સાથે સંકળાયેલ મૂલ્યને અપડેટ કરો તેમને બ્રહ્માંડ માટે કાર્ય અને કીઓના સમૂહ તરીકે પણ વિચારી શકાય છે જ્યાં પુનઃપ્રાપ્તને કોઈપણ મૂલ્ય અને અન્યથાથી મનસ્વી મૂલ્ય માટે પાછા ફરવું પડે છે. સ્થિર કાર્યોથી વિપરીત, એ. એમ. ક્યુ.-ફિલ્ટર્સ (સંભવિત) સભ્યપદ પ્રશ્નોને ટેકો આપે છે અને શબ્દકોશો વધુમાં કીઓને સૂચિબદ્ધ કરવા અથવા કી સાથે સંકળાયેલ મૂલ્યને શોધવા અને જો કી સમાવિષ્ટ ન હોય તો કોઈ અન્ય પ્રતીક પરત કરવા જેવી કામગીરીઓને મંજૂરી આપે છે. જેમ કે કામગીરીમાંથી મેળવી શકાય છે, આ માહિતી માળખાને કીઓને સંગ્રહિત કરવાની બિલકુલ જરૂર નથી અને વાસ્તવમાં કી મૂલ્ય જોડીઓની સરળ સૂચિ માટે જરૂરી હોય તેના કરતા ઓછી જગ્યાનો ઉપયોગ કરી શકે છે. આ તેને એવી પરિસ્થિતિઓમાં આકર્ષક બનાવે છે જ્યાં સંકળાયેલ માહિતી નાની હોય (દા. ત. થોડા બિટ્સ) કીઓની સરખામણીમાં કારણ કે આપણે કીઓ દ્વારા ઉપયોગમાં લેવાતી જગ્યાને ઘટાડીને ઘણી બચત કરી શકીએ છીએ. એક સરળ ઉદાહરણ આપવા માટે ધારો કે બુલિયન સાથે ટિપ્પણી કરાયેલ વિડિયો ગેમના નામો આપવામાં આવ્યા છે જે દર્શાવે છે કે રમતમાં એક કૂતરો છે કે જેને પાળવામાં આવી શકે છે. આ ડેટાબેઝમાંથી બનાવેલ સ્થિર કાર્ય મૂળ સમૂહમાં સમાવિષ્ટ તમામ નામો માટે સંકળાયેલ ફ્લેગને અને અન્ય નામો માટે મનસ્વી ફ્લેગને પુનઃઉત્પાદિત કરી શકે છે. આ સ્થિર કાર્યનું કદ નાના માટે માત્ર બિટ્સ બનાવી શકાય છે જે દેખીતી રીતે કોઈપણ જોડી આધારિત રજૂઆત કરતાં ઘણું ઓછું છે. ઉદાહરણો સ્થિર કાર્યનું તુચ્છ ઉદાહરણ એ કીઓ અને મૂલ્યોની સૉર્ટ કરેલી સૂચિ છે જે ઉપરોક્ત તમામ કામગીરીઓ અને વધુને અમલમાં મૂકે છે. જો કે, સૂચિ પર પુનઃપ્રાપ્ત કરવું ધીમું છે અને અમે ઘણી બિનજરૂરી કામગીરીઓનો અમલ કરીએ છીએ જે ઓપ્ટિમાઇઝેશનને મંજૂરી આપવા માટે દૂર કરી શકાય છે. વધુમાં, જો પૂછવામાં આવેલી ચાવી સમાવિષ્ટ ન હોય જેનો આપણે બિલકુલ ઉપયોગ કર્યો ન હોય તો આપણને કચરો પરત કરવાની પણ મંજૂરી છે. સંપૂર્ણ હેશ કાર્યો સ્થિર કાર્ય બનાવવા માટેનું બીજું સરળ ઉદાહરણ સંપૂર્ણ હેશ કાર્યનો ઉપયોગ કરવાનું છેઃ આપણી કીઓ માટે PHF બનાવ્યા પછી, અનુરૂપ મૂલ્યોને કી માટે યોગ્ય સ્થાને સંગ્રહિત કરો. જેમ જોઈ શકાય છે, આ અભિગમ સંકળાયેલ મૂલ્યોને અપડેટ કરવાની પણ મંજૂરી આપે છે, કીઓ સ્થિર હોવી જોઈએ. ચોકસાઈ સંપૂર્ણ હેશ કાર્યની ચોકસાઈમાંથી અનુસરે છે. જો સંકળાયેલ મૂલ્યો પ્રમાણમાં નાના હોય તો ન્યૂનતમ સંપૂર્ણ હેશ કાર્યનો ઉપયોગ કરવાથી જગ્યામાં મોટો સુધારો થાય છે. XOR-પુનઃપ્રાપ્તિ હેશ્ડ ગાળકોને તેમના પ્રશ્નો દ્વારા OR, AND અને XOR-ગાળકોમાં વર્ગીકૃત કરી શકાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, બ્લૂમ ફિલ્ટર એ AND-ફિલ્ટર છે કારણ કે જો તમામ ચકાસાયેલ સ્થાનો મેળ ખાય તો તે સભ્યપદ ક્વેરી માટે સાચું આપે છે. XOR ગાળકો માત્ર સ્થિર પુનઃપ્રાપ્તિ માટે જ કામ કરે છે અને તેમને અસરકારક રીતે જગ્યા બનાવવા માટે સૌથી આશાસ્પદ છે. તેઓ એક રેખીય પ્રણાલીને હલ કરીને બનાવવામાં આવે છે જે સુનિશ્ચિત કરે છે કે દરેક કી માટે ક્વેરી સાચું વળતર આપે છે. બાંધકામ એક હેશ કાર્ય આપવામાં આવ્યું છે જે દરેક કીને લંબાઈના બિટવેક્ટર સાથે મેપ કરે છે જ્યાં બધા રેખીય રીતે સ્વતંત્ર હોય છે, રેખીય સમીકરણોની નીચેની પ્રણાલીનો ઉકેલ છેઃ તેથી, સ્થિર કાર્ય દ્વારા આપવામાં આવે છે અને અને જગ્યાનો ઉપયોગ તેના દ્વારા પ્રભુત્વ ધરાવે છે જેના માટે લગભગ કી દીઠ બિટ્સ હોય છે, હેશ કાર્ય નાનું હોવાનું માનવામાં આવે છે. માટે પુનઃપ્રાપ્તિ બધા સેટ બિટ્સ માટે પંક્તિઓના બિટવાઇઝ XOR તરીકે વ્યક્ત કરી શકાય છે. વધુમાં, ઝડપી પ્રશ્નો માટે વિરલ જરૂર પડે છે, આમ આ પદ્ધતિ માટે જે સમસ્યાઓ હલ કરવાની જરૂર છે તે યોગ્ય હેશ કાર્ય શોધવાનું છે અને હજુ પણ રેખીય સમીકરણોની પ્રણાલીને અસરકારક રીતે હલ કરવામાં સક્ષમ છે. વિરલ રેન્ડમ મેટ્રિક્સનો ઉપયોગ કરીને રિબન પુનઃપ્રાપ્તિ પુનઃપ્રાપ્તિ કેશને બિનકાર્યક્ષમ બનાવે છે કારણ કે તેઓ મોટાભાગની બિન-સ્થાનિક પેટર્નમાં પ્રવેશ કરે છે. રિબન પુનઃપ્રાપ્તિ દરેકને પહોળાઈની સતત "રિબન" આપીને સુધારે છે જેમાં બિટ્સ રેન્ડમ રીતે સેટ કરવામાં આવે છે. મેટ્રિક્સના ગુણધર્મોનો ઉપયોગ કરીને અપેક્ષિત સમયમાં ગણતરી કરી શકાય છેઃ રિબન સોલ્વિંગ પહેલા પંક્તિઓને તેમની પ્રારંભિક સ્થિતિ દ્વારા સૉર્ટ કરીને કામ કરે છે (દા. ત. ગણતરીનો પ્રકાર). પછી, આ હરોળની પ્રથમ 1-એન્ટ્રીની નીચેની તમામ કોલમમાં તમામ 1-એન્ટ્રીઓને દૂર કરીને, વર્તમાન હરોળની નીચેની પંક્તિઓ પર પંક્તિ કામગીરી કરીને REM ફોર્મને પુનરાવર્તિત રીતે બનાવી શકાય છે. પંક્તિ કામગીરી રિબનની બહાર કોઈ મૂલ્યો ઉત્પન્ન કરતી નથી અને તે ખૂબ જ સસ્તી હોય છે કારણ કે તેમને માત્ર બિટ્સના XOR ની જરૂર હોય છે જે RAM પર સમયસર કરી શકાય છે. તે બતાવી શકાય છે કે પંક્તિ કામગીરીની અપેક્ષિત માત્રા છે. છેવટે, ઉકેલ બેકસબ્સ્ટિટ્યુશન દ્વારા મેળવવામાં આવે છે. એપ્લિકેશન્સ અંદાજિત સભ્યપદ અંદાજિત સભ્યપદ માહિતી માળખું બનાવવા માટે ફિંગરપ્રિન્ટિંગ કાર્યનો ઉપયોગ કરે છે. પછી આપણી કીઓના ડોમેન પર પ્રતિબંધિત સ્થિર કાર્ય બનાવો. તત્વના સભ્યપદની તપાસ સાથે મૂલ્યાંકન કરીને અને જો પરત કરેલ મૂલ્ય સમાન હોય તો સાચું પરત કરીને કરવામાં આવે છે. જો, સાચું મૂલ્ય આપે છે અને આપણે સાચું પરત કરીએ છીએ. નહિંતર, રેન્ડમ મૂલ્ય આપે છે અને આપણે ખોટો જવાબ આપી શકીએ છીએ. હેશની લંબાઈ ખોટા હકારાત્મક દરને નિયંત્રિત કરવાની મંજૂરી આપે છે. આ ડેટા સ્ટ્રક્ચરનું પ્રદર્શન બરાબર અંતર્ગત સ્થિર કાર્યનું પ્રદર્શન છે. સંપૂર્ણ હેશ કાર્યો પુનઃપ્રાપ્તિ માહિતી માળખાનો ઉપયોગ સંપૂર્ણ હેશ કાર્ય બનાવવા માટે કરી શકાય છેઃ પ્રથમ હેશ કાર્યો અને કદ 1 ની ડોલ સાથે કોયલ હેશ ટેબલમાં કી દાખલ કરો. પછી, દરેક કી સ્ટોર માટે હેશ ફંક્શનની અનુક્રમણિકા જે-બીટ પુનઃપ્રાપ્તિ ડેટા સ્ટ્રક્ચરમાં હેશ ટેબલમાં કી દાખલ કરવા તરફ દોરી જાય છે. સંપૂર્ણ હેશ કાર્ય આના દ્વારા આપવામાં આવે છે. સંદર્ભો એબ્સ્ટ્રેક્ટ ડેટા પ્રકારો સહયોગી એરે