Resumen de aprendizaje básico de tecnología de recuperación

1. Análisis de la necesidad de aprender tecnología de recuperación.

(1) Análisis de razones clave

La tecnología de recuperación de aprendizaje (Recuperación de información, IR) tiene muchas razones importantes, especialmente en la era digital actual de explosión de información.

En general, aprender técnicas de recuperación ayuda a mejorar la eficiencia del procesamiento y utilización de la información, tanto en la vida personal como en entornos profesionales y académicos. Estas habilidades mejoran la capacidad de buscar, analizar y organizar información para satisfacer mejor una variedad de necesidades y objetivos.

(2) Ejemplos de aplicaciones de sistemas empresariales modernos

La tecnología de recuperación es la tecnología subyacente de muchos sistemas comerciales populares y dependen de estas tecnologías para lograr una recuperación de información eficiente y una clasificación de relevancia. Estas son algunas áreas de aplicación comunes:

1. Sistema de gestión de bases de datos : un sistema de gestión de bases de datos (DBMS) utiliza tecnología de recuperación para procesar consultas, lo que permite a los usuarios recuperar y examinar rápidamente información en una base de datos. Esto es muy importante en empresas y organizaciones para el almacenamiento y la gestión de datos.

2. Motores de búsqueda : Los motores de búsqueda son ejemplos destacados de recuperación de información. Utilizan tecnología de recuperación para proporcionar a los usuarios páginas web y documentos relevantes para sus consultas de búsqueda. Los motores de búsqueda deben poder indexar y recuperar rápidamente grandes cantidades de información en Internet y clasificarla según su relevancia.

3. Motores de publicidad : las plataformas de publicidad en línea utilizan tecnología de recuperación para determinar dónde deben aparecer los anuncios y a quién deben dirigirse. Esto incluye determinar dónde deben aparecer sus anuncios y a qué usuarios aumentar la tasa de clics y la tasa de conversión de su anuncio.

4. Motores de recomendación : los motores de recomendación utilizan tecnología de recuperación para analizar el comportamiento y los intereses de los usuarios y luego recomendarles productos, contenidos o servicios relevantes. Las redes sociales, los sitios de comercio electrónico y las plataformas de transmisión utilizan esta tecnología para aumentar la participación y la satisfacción del usuario.

5. Sistema de gestión de contenidos : un sistema de gestión de contenidos (CMS) utiliza tecnología de recuperación para ayudar a los usuarios a gestionar y organizar el contenido de su sitio web o aplicación. Esto ayuda a los usuarios a crear, editar y encontrar información más fácilmente.

6. Gráfico de conocimiento : el gráfico de conocimiento es la tecnología subyacente para organizar y recuperar conocimientos y se utiliza para crear sistemas inteligentes de búsqueda y respuesta a preguntas. Ayudan a las máquinas a comprender y responder preguntas en lenguaje natural.

En resumen, la tecnología de recuperación juega un papel clave en muchos sistemas empresariales modernos, ayudando a estos sistemas a procesar y servir información de manera eficiente, mejorando así la experiencia del usuario, aumentando los ingresos y entregando más valor. El desarrollo continuo de estas tecnologías también ha promovido un mayor desarrollo de Internet y la economía digital.

(3) Análisis del panorama del conocimiento simple

Podemos comprender rápidamente el panorama del conocimiento del aprendizaje de recuperación estudiando las "20 conferencias sobre tecnología de recuperación básica" del Sr. Chen Dong en Geek Time. Gran parte del contenido de aprendizaje posterior también proviene de este curso.

Aquí hay un análisis detallado de cada nivel:

1. Capa de medios de almacenamiento : esta es la base de la tecnología de recuperación, porque la forma en que se almacenan los datos afecta directamente la eficiencia de la recuperación. Comprender las características, ventajas y desventajas de los diferentes medios de almacenamiento, como disco, memoria, almacenamiento distribuido, etc., es crucial para optimizar el rendimiento de la recuperación.

2. Estructura de datos y capa de algoritmo : la estructura de datos y el algoritmo son las claves para mejorar la eficiencia de la recuperación. Para diferentes tipos de datos y consultas, es fundamental elegir estructuras de datos y algoritmos adecuados. Esta capa implica una comprensión profunda y un uso competente de diversas estructuras de datos y algoritmos.

3. Capa de experiencia en recuperación : esta capa cubre técnicas de recuperación más avanzadas, incluida la arquitectura de ingeniería y las estrategias de algoritmos. En términos de arquitectura de ingeniería, es fundamental comprender cómo construir un sistema de recuperación escalable y de alta disponibilidad. En términos de estrategias algorítmicas, es necesario comprender varios algoritmos y tecnologías de recuperación, como índices invertidos, análisis de texto, algoritmos de clasificación, etc.

4. Capa de aplicación de tecnología de recuperación : esta capa aplica la tecnología de recuperación a escenarios comerciales reales, incluidos motores de búsqueda, motores de publicidad, motores de recomendación, etc. Diferentes áreas de aplicación pueden tener arquitecturas de ingeniería y algoritmos similares, pero también tener sus propios requisitos comerciales y procesos de procesamiento únicos. Aprender a aplicar técnicas de recuperación a estos sistemas empresariales es muy práctico y útil.

En general, esta estructura jerárquica proporciona una guía clara para aprender tecnología de recuperación, desde conocimientos básicos hasta aplicaciones avanzadas, ayudando a las personas a construir un sistema integral de conocimiento de tecnología de recuperación.

2. Análisis técnico básico

La recuperación es una técnica para obtener eficientemente la información requerida del lugar donde se almacenan los datos . Existe una estrecha conexión entre la eficiencia de recuperación y los métodos de almacenamiento de datos, y es muy importante estudiar el impacto de las características de almacenamiento de diferentes estructuras de datos en la eficiencia de recuperación.

1. Selección de estructura de datos : diferentes estructuras de datos son adecuadas para diferentes necesidades de almacenamiento y recuperación de datos. Por ejemplo, las tablas hash son adecuadas para búsquedas rápidas, pero no para consultas de rango. Las estructuras de árbol (como los árboles binarios o los árboles B) son adecuadas para consultas de rango, pero pueden no ser tan eficientes como las tablas hash para búsquedas únicas. Por lo tanto, es fundamental comprender las características de las diferentes estructuras de datos y cuándo utilizarlas.

2. Estructura de índice : en bases de datos y motores de búsqueda, las estructuras de índice se utilizan para acelerar la recuperación de datos. Diferentes estructuras de índice, como índice invertido, índice de árbol B, índice hash, etc., son adecuadas para diferentes tipos de consultas y datos. Elegir la estructura de índice correcta puede mejorar significativamente la eficiencia de la recuperación.

3. Codificación y compresión de datos : los datos se pueden almacenar utilizando diferentes técnicas de codificación y compresión. Estas técnicas pueden reducir el espacio de almacenamiento y afectar la velocidad de recuperación hasta cierto punto. Comprender cómo seleccionar y aplicar técnicas de codificación y compresión de datos es fundamental para optimizar la eficiencia del almacenamiento y la recuperación.

4. Almacenamiento distribuido : en sistemas a gran escala, los datos suelen distribuirse en varios nodos. Comprender los principios del almacenamiento distribuido y cómo recuperar datos distribuidos de manera eficiente es importante para construir sistemas de alto rendimiento.

En resumen, la estructura de datos y las características de almacenamiento tienen un impacto significativo en la eficiencia de la recuperación, por lo que una comprensión profunda de estos conceptos y técnicas es crucial para diseñar y optimizar los sistemas de almacenamiento y recuperación. En diferentes escenarios de aplicación, elegir estructuras de datos y métodos de almacenamiento adecuados puede mejorar significativamente el rendimiento y la eficiencia del sistema.

La idea central de la recuperación es en realidad reducir el alcance de la consulta lo más rápido posible organizando razonablemente los datos. En otras palabras, existen más algoritmos y tecnologías de recuperación, de hecho, su esencia es organizar los datos aplicando de manera flexible las características de varias estructuras de datos, para reducir rápidamente el alcance de la consulta.

(1) Recuperación de estructura lineal de matrices y listas vinculadas

análisis básico

Las matrices y las listas vinculadas son dos estructuras de datos lineales diferentes y su eficiencia de recuperación difiere en algunos aspectos, según las operaciones específicas y los escenarios de uso.

Eficiencia de recuperación de matrices :

• Alta eficiencia de acceso aleatorio : las matrices se almacenan continuamente en la memoria, lo que hace que el acceso aleatorio a los elementos de la matriz sea muy eficiente. Sólo necesitas conocer el índice para acceder directamente al elemento en esa posición, con una complejidad temporal de O(1).
• La inserción y eliminación son ineficientes : si desea insertar o eliminar elementos en una matriz, generalmente es necesario mover los elementos posteriores para mantener la continuidad. La complejidad temporal promedio de dicha operación es O(n), donde n es el número de elementos de la matriz.

Eficiencia de recuperación de la lista vinculada :

• El acceso aleatorio es ineficiente : los elementos de la lista vinculada no se almacenan continuamente, por lo que para acceder a un elemento en la lista vinculada, debe recorrer la lista vinculada comenzando desde el nodo principal u otra posición conocida. Por lo tanto, la complejidad temporal promedio del acceso aleatorio es O (n), donde n es la longitud de la lista vinculada.
• Inserción y eliminación eficiente : Las listas enlazadas suelen ser muy eficientes a la hora de insertar y eliminar elementos. Simplemente modifique el puntero del nodo, no es necesario mover el elemento. La complejidad temporal promedio de estas operaciones es O (1), suponiendo que se puede acceder directamente al nodo que se va a insertar o eliminar.

En resumen, si necesita realizar operaciones de acceso aleatorio frecuentes, las matrices generalmente son más eficientes. Pero si necesita realizar operaciones frecuentes de inserción y eliminación y los requisitos de eficiencia de acceso no son tan altos, una lista vinculada puede ser más adecuada. En aplicaciones prácticas, las estructuras de datos apropiadas generalmente se seleccionan en función de requisitos operativos específicos, o se consideran estructuras de datos de nivel superior para equilibrar el desempeño de estas operaciones cuando sea necesario. Por ejemplo, un árbol de búsqueda binario equilibrado puede proporcionar una mayor eficiencia de inserción, eliminación y búsqueda.

Utilice la búsqueda binaria para mejorar la eficiencia de recuperación de matrices

Transforme de manera flexible listas vinculadas para mejorar la eficiencia de recuperación

Aprender listas vinculadas es una estructura de datos que aprende cómo organizar el "espacio de almacenamiento no contiguo" . El siguiente es un ejemplo de modificación simple que muestra cómo diseñar una variante de la lista vinculada en función de las necesidades reales para mejorar la eficiencia de la recuperación.

Antecedentes del problema : supongamos que necesita diseñar una lista de reproducción de música (o biblioteca de canciones) donde los usuarios puedan acceder a las canciones de forma aleatoria, pero desea minimizar el uso de memoria.

Lista enlazada tradicional : una lista enlazada unidireccional tradicional requiere un nodo para cada canción, lo que desperdicia mucha memoria porque cada nodo también necesita almacenar un puntero al siguiente nodo.

Plan de mejora : para reducir el uso de memoria y mejorar la eficiencia de recuperación, puede diseñar una lista vinculada variante, en la que cada nodo no solo almacena información de la canción, sino que también almacena una cierta cantidad de canciones. Esta variante de lista vinculada se puede denominar "Lista vinculada de bloques de canciones".

Diseño de lista enlazada de bloques de canciones :

• Cada nodo contiene una pequeña matriz (o lista) que almacena una cierta cantidad de canciones. El tamaño de la matriz se puede ajustar según las necesidades reales para equilibrar el uso de memoria y la eficiencia de recuperación.
• Cada nodo también contiene un puntero al siguiente nodo para que se pueda recorrer toda la lista enlazada de bloques de canciones.

Operación de búsqueda :

• Cuando un usuario quiere acceder aleatoriamente a una canción, primero determina en qué conjunto pequeño de nodos se encuentra. Puede utilizar la búsqueda binaria y otros métodos para localizar rápidamente.
• Una vez que se encuentra el nodo, se puede realizar una búsqueda lineal en la pequeña matriz dentro del nodo para encontrar la canción de destino.

El diseño de esta lista enlazada de bloques de canciones permite el uso completo de las características del espacio de almacenamiento no continuo de la lista enlazada, lo que reduce el uso de memoria y al mismo tiempo permite operaciones de recuperación de canciones más rápidas. Este ejemplo muestra cómo diseñar una estructura de datos adecuada basada en las necesidades reales, combinada con la idea central de listas vinculadas, para mejorar la eficiencia de recuperación y ahorrar memoria.

(2) Recuperación de estructura no lineal de árbol y lista de omisión

análisis básico

Los árboles y las listas de omisión son estructuras de datos no lineales que tienen ciertas ventajas en la recuperación, pero pueden ser más adecuadas en diferentes situaciones. El siguiente es un análisis de árboles y listas de omisión en la recuperación de estructuras no lineales:

árbol (normalmente un árbol de búsqueda binario equilibrado)

Ventajas :

• Recuperación eficiente: los árboles de búsqueda binaria equilibrados (como los árboles AVL o los árboles rojo-negro) pueden mantener el equilibrio del árbol cuando los datos cambian con frecuencia, por lo que tienen un rendimiento de recuperación eficiente. La complejidad del tiempo de recuperación promedio es O (log n).
• Inserción y eliminación: los árboles equilibrados también son más eficientes para las operaciones de inserción y eliminación.

Escenarios aplicables :

• Adecuado para situaciones que requieren operaciones frecuentes de inserción, eliminación y recuperación, como índices de bases de datos y colecciones ordenadas.
• Cuando los requisitos de datos son altos y es necesario mantener el orden de los datos, el árbol equilibrado es una buena opción.

mesa de salto

Ventajas :

• Recuperación eficiente: la tabla de omisión es una estructura de datos que logra una recuperación de omisión eficiente a través de índices multinivel. La complejidad del tiempo de recuperación promedio es O (log n), similar a un árbol equilibrado.
• Implementación simple: en comparación con los árboles equilibrados, la implementación de tablas de omisión es relativamente simple y no requiere equilibrio automático.

Escenarios aplicables :

• Es adecuado para escenarios que requieren operaciones de recuperación eficientes pero tienen requisitos de rendimiento relativamente bajos para las operaciones de inserción y eliminación.
• Se puede utilizar para implementar colecciones ordenadas, índices de tablas de omisión de alto rendimiento, etc.

Resumen :

• Los árboles y las listas de omisión son estructuras de datos no lineales que se utilizan para una recuperación eficiente. Tienen un rendimiento similar en complejidad del tiempo de recuperación promedio.
• Los árboles son adecuados para escenarios que requieren inserción, eliminación y recuperación frecuentes, así como situaciones que requieren un alto orden de datos.
• Las tablas de omisión son adecuadas para situaciones en las que se requieren operaciones de recuperación eficientes, pero los requisitos de rendimiento para las operaciones de inserción y eliminación son relativamente bajos. La implementación de la tabla de omisión es relativamente simple.

En aplicaciones prácticas, la elección del árbol o de la lista de omisión depende de las necesidades específicas y los requisitos de rendimiento. Si las operaciones de inserción y eliminación son frecuentes y es necesario mantener el orden de los datos, un árbol equilibrado puede ser más adecuado. Si su principal preocupación son las operaciones de recuperación eficientes y puede tolerar un menor rendimiento de inserción y eliminación, entonces las listas de omisión pueden ser una mejor opción .

Cómo realizar una búsqueda binaria en una estructura de árbol

Las estructuras de árbol (especialmente los árboles binarios) se recuperan mediante búsqueda binaria. La búsqueda binaria es un algoritmo de búsqueda eficiente que es adecuado para conjuntos de datos ordenados, como estructuras de árbol ordenadas. El siguiente es el principio básico de cómo se realiza la búsqueda binaria en un árbol binario:

Un árbol binario es una estructura de datos similar a un árbol. Cada nodo tiene como máximo dos nodos secundarios, generalmente divididos en subárbol izquierdo y subárbol derecho.

Los nodos en el árbol están organizados en un orden específico, por ejemplo, el subárbol izquierdo tiene un nodo con un valor menor que su padre, y el subárbol derecho tiene un nodo con un valor mayor que su padre (o viceversa, dependiendo de la naturaleza del árbol).

Búsqueda binaria :

• La búsqueda binaria es una estrategia de divide y vencerás que comienza en el nodo raíz del árbol y reduce gradualmente el rango de búsqueda a la mitad hasta que se encuentra el elemento objetivo o se determina que no existe.
• Comenzando desde el nodo raíz, compare el valor del elemento de destino con el nodo actual.
• Si el elemento de destino es menor que el valor del nodo actual, continúe buscando en el subárbol izquierdo, porque los valores del subárbol izquierdo son menores que el nodo actual.
• Si el elemento de destino es mayor que el valor del nodo actual, continúe buscando en el subárbol derecho, porque los valores del subárbol derecho son mayores que el nodo actual.
• Repita este proceso hasta encontrar el elemento objetivo o alcanzar un nodo hoja.Si aún no se encuentra, significa que el elemento objetivo no existe en el árbol.

Complejidad del tiempo :

• La complejidad temporal de la búsqueda binaria en un árbol binario equilibrado (como un árbol AVL) es O (log n), donde n es el número de nodos en el árbol. Este es un algoritmo de recuperación muy eficiente.

En resumen, la estructura de árbol organiza los datos de manera ordenada mediante el uso de búsqueda binaria para facilitar operaciones de recuperación eficientes. En un árbol binario ordenado, la dirección de búsqueda se puede determinar comparando el valor objetivo con el valor del nodo actual, y el rango de búsqueda se reduce a la mitad en cada paso, logrando así una búsqueda rápida. Esto hace que un árbol binario sea una estructura de datos muy útil para operaciones eficientes de búsqueda y clasificación.

Esquema de equilibrio del espacio de búsqueda para árboles de búsqueda binarios

El rendimiento de recuperación de un árbol de búsqueda binaria (BST) depende en gran medida del equilibrio del árbol. Si el árbol está bien equilibrado, la complejidad temporal promedio de la operación de recuperación permanecerá en el nivel O (log n). Sin embargo, si el BST está desequilibrado, la operación de recuperación puede tardar O(n) en el peor de los casos, lo que reduce significativamente su rendimiento.

Para mantener el equilibrio de BST, se puede adoptar el siguiente esquema de equilibrio:

Árbol de búsqueda binario equilibrado (árbol AVL) :

• Un árbol AVL es un BST autoequilibrado que se mantiene equilibrado realizando una operación de rotación después de cada inserción o eliminación de un nodo.
• Cada nodo tiene un factor de equilibrio que representa la diferencia entre la altura de su subárbol izquierdo y la altura de su subárbol derecho. Después de una operación de inserción o eliminación, el factor de equilibrio se actualiza y, según el valor del factor de equilibrio, se realiza una rotación simple o doble para restablecer el equilibrio.
• La complejidad del tiempo de recuperación promedio del árbol AVL es O (log n), que es adecuado para escenarios con operaciones frecuentes de inserción y eliminación.

Árbol rojo-negro :

• Un árbol rojo-negro es otro BST autoequilibrado que se mantiene equilibrado coloreando sus nodos y siguiendo un conjunto de reglas.
• El equilibrio de los árboles rojo-negro se mantiene mediante colores de nodos y reglas específicas. Estas reglas incluyen que los colores de los nodos no pueden ser adyacentes y que el camino desde cualquier nodo a cada una de sus hojas contiene el mismo número de nodos negros.
• La complejidad del tiempo de recuperación promedio de un árbol rojo-negro es O (log n), y sus operaciones de inserción y eliminación pueden ser ligeramente más eficientes que un árbol AVL.

Árbol en expansión :

• El árbol de expansión es un BST adaptativo que mueve el nodo visitado recientemente a la posición del nodo raíz mediante una operación de rotación después de cada operación de recuperación. Esto ayuda a acelerar la recuperación de nodos visitados recientemente.
• La complejidad del tiempo de recuperación promedio de un árbol extendido es O (log n), pero puede tener cierta sobrecarga de rendimiento en las operaciones de inserción y eliminación.

Elegir el equilibrio adecuado depende de sus necesidades específicas y requisitos de rendimiento. Los árboles AVL y los árboles rojo-negro generalmente se usan en escenarios donde se requiere equilibrio, mientras que los árboles extensibles son adecuados para escenarios donde es necesario optimizar las operaciones de recuperación de nodos visitados recientemente. Diferentes opciones de equilibrio pueden tener diferentes puntos de equilibrio, por lo que se deben considerar las necesidades específicas de su aplicación al elegir.

Cómo realizar una búsqueda binaria usando la tabla de omisión

Una lista de omisión es una estructura de datos que es una forma de realizar operaciones eficientes de búsqueda, inserción y eliminación en una colección ordenada de elementos. La búsqueda binaria de la tabla de omisión se basa en la idea de un índice multinivel. El siguiente es el principio básico de cómo realizar una búsqueda binaria en la tabla de omisión:

índice multinivel

• Una lista de omisión contiene múltiples niveles (capas), cada nivel es una lista vinculada ordenada que contiene algunos de los elementos de datos originales. La lista vinculada subyacente contiene todos los elementos, mientras que la lista vinculada superior contiene una parte de los elementos de la lista vinculada subyacente.
• Cada nivel de la lista vinculada está ordenado, lo que significa que se pueden realizar búsquedas binarias en cada nivel.

encontrar operación

• La operación de búsqueda de la lista de omisión comienza desde el encabezado de la lista vinculada de nivel superior y avanza hacia abajo paso a paso. En cada nivel, compara el valor del nodo actual con el valor objetivo.
• Si el valor del nodo actual es menor que el valor objetivo, continuará moviéndose hacia la derecha hasta encontrar un nodo que sea mayor o igual que el valor objetivo.
• Si el valor del nodo actual es mayor que el valor objetivo, baja al siguiente nivel y continúa buscando.

Ventaja

• Los índices de varios niveles en las listas de omisión permiten omitir rápidamente algunos elementos, reduciendo así el alcance de la búsqueda a un área más pequeña, similar a una búsqueda binaria.
• La complejidad del tiempo de recuperación promedio de una lista de omisión es O (log n), donde n es el número de elementos. Esto la hace más eficiente que una lista enlazada tradicional en algunas situaciones.

En resumen, las tablas de omisión organizan los datos en múltiples listas vinculadas ordenadas a través de índices de varios niveles, logrando así operaciones de búsqueda eficientes, similares a la idea de la búsqueda binaria. La complejidad del tiempo de recuperación promedio de una lista de omisión es O (log n), lo que la convierte en una estructura de datos eficiente en ciertas situaciones, especialmente cuando es necesario realizar operaciones de búsqueda frecuentes en una colección ordenada de elementos. Las listas de omisión también son relativamente fáciles de implementar y no requieren algoritmos de equilibrio complejos como los árboles equilibrados, por lo que tienen ciertas ventajas en aplicaciones prácticas.

Recuperar operaciones de eliminación e inserción

Las operaciones de inserción y eliminación de listas de omisión son relativamente complejas porque no solo necesitan realizar inserciones y eliminaciones en la lista vinculada subyacente, sino que también deben mantener el equilibrio de los índices multinivel.

operación de inserción

1. Primero, para insertar un nuevo elemento, necesita encontrar la posición de inserción. Comience en el encabezado de la lista vinculada de nivel superior y baje nivel por nivel hasta encontrar la posición que desea insertar.

2. Después de encontrar la ubicación de inserción, realice la operación de inserción. Esto implica insertar el nuevo elemento en la lista vinculada subyacente en la ubicación adecuada.

3. A continuación, debe considerar el equilibrio entre mantener índices multinivel. Para mantener el equilibrio, aquí hay algunos pasos que puede seguir:

   • Decide aleatoriamente si los nuevos elementos deben promocionarse a un índice de nivel superior. Esto se puede hacer lanzando una moneda al aire u otros métodos aleatorios. Si decide actualizar, agregue los nuevos elementos al índice del nivel anterior y repita este paso hasta que ya no desee actualizar.
   • En cada nivel, asegúrese de que haya suficientes elementos a la izquierda y a la derecha de la posición de inserción para que el índice siga funcionando. Si la lista vinculada es demasiado corta en un determinado nivel, puede dividirla en ese nivel, agregar el nuevo elemento en la posición adecuada y volver a indexar.

4. Después de completar la operación de inserción, la estructura de la tabla de omisión aún debe estar en orden y el índice multinivel debe permanecer equilibrado.

Eliminar operación

1. La operación de eliminación también requiere encontrar primero la ubicación del elemento que se va a eliminar. Comience en el encabezado de la lista vinculada de nivel superior y baje nivel por nivel hasta encontrar el elemento que desea eliminar.

2. Después de encontrar la ubicación que desea eliminar, realice la operación de eliminación. Esto implica eliminar elementos de la lista vinculada subyacente y puede requerir fusionar o eliminar índices asociados.

3. También es necesario mantener el equilibrio de los índices multinivel. Para mantener el equilibrio, aquí hay algunos pasos que puede seguir:

   • En cada nivel, verifique si es necesario eliminar algunos elementos del nivel para mantener un índice equilibrado. Si una lista vinculada en un determinado nivel es demasiado corta, se puede eliminar o fusionar con el siguiente nivel.

4. Una vez completada la operación de eliminación, la estructura de la tabla de omisión aún debe estar en orden y el índice multinivel debe permanecer equilibrado.

Cabe señalar que la implementación de operaciones de inserción y eliminación puede implicar algunos detalles, como cómo manejar elementos duplicados o cómo manejar casos límite en las posiciones de inserción y eliminación. Mantener el equilibrio de las mesas de salto también requiere una consideración cuidadosa para garantizar operaciones eficientes y correctas. Pero, en general, las operaciones de inserción y eliminación de tablas de salto se pueden lograr realizando cuidadosamente los pasos anteriores.

(tres)

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Artículos y técnicas de referencia.

Geek Time-Chen Dong, "20 conferencias clave sobre tecnología de búsqueda"