Какую структуру данных с ограничением на использование памяти лучше всего использовать для эффективного поиска в большом файле с бинарными данными?

Как наилучшим образом создать файл-индекс и использовать его для поиска индексов записей в файле размером 10 ГБ, содержащем 500 млн отсортированных записей byte[20], по префиксу от 1 до 16 байтов? У меня доступно от 1 до 2 ГБ памяти для создания файла-индекса за 5 минут, и менее 100 МБ для вспомогательных структур при поиске, не включая результат поиска. Какие алгоритмы и структуры данных можно использовать для решения данной задачи? Предложите паттерны решения, а также возможные примеры их реализации.
  • 6 марта 2024 г. 7:59
Ответы на вопрос 2
Для эффективного поиска в большом файле с бинарными данными вы можете использовать структуру данных B-tree или B+-tree. Эти структуры данных хорошо подходят для работы с файлами, так как позволяют быстро находить нужные записи, используя минимальное количество операций ввода/вывода.

Для создания файла-индекса и поиска записей с префиксом в заданных пределах вы можете использовать префиксное дерево (trie) или radix tree. Эти структуры данных эффективно хранят и быстро находят записи по заданному префиксу. 

Для решения задачи с доступными ограничениями памяти, следует использовать следующий паттерн решения:
1. Чтение данных из большого файла по частям и добавление их в префиксное дерево для создания файла-индекса.
2. Запись индекса на диск после обработки каждой порции данных, чтобы не перегружать память.
3. При поиске записей с заданным префиксом, использование созданного файла-индекса для быстрого доступа к нужным записям.

В качестве примера реализации можно использовать язык программирования Python и библиотеку py-trie для создания префиксного дерева. Ниже представлен пример кода на Python для создания файла-индекса и поиска записей с префиксом:

```python
from pytrie import StringTrie

# Создание префиксного дерева для файла-индекса
trie = StringTrie()

# Чтение данных из файла и добавление их в префиксное дерево
with open('big_file.bin', 'rb') as file:
    while True:
        data_chunk = file.read(1024)  # Чтение чанка данных
        if not data_chunk:
            break
        # Представление данных как строки и добавление их в префиксное дерево
        data_str = data_chunk.decode('utf-8')
        for i in range(len(data_str) - 16):
            prefix = data_str[i:i+16]
            trie[prefix] = i  # Используем индекс записи для поиска

# Запись созданного префиксного дерева в файл-индекс
trie.save('index_trie.dat')

# Поиск записей с префиксом
prefix_to_find = 'prefix'
index = trie.get(prefix_to_find)

# Чтение записи из большого файла по индексу
with open('big_file.bin', 'rb') as file:
    file.seek(index)
    record = file.read(20)
    print(record)
```

Этот пример кода демонстрирует основные шаги создания файла-индекса и поиска записей с префиксом в заданном диапазоне. Помните, что в зависимости от объема данных и скорости обработки, возможно потребуется доработка алгоритма в соответствии с требованиями вашей задачи.
Если записи фиксированного размера и отсортированы, а поиск идёт по префиксу, то никаких дополнительных структур не надо, достаточно двоичного поиска .
Похожие вопросы