Zeitschrift für Informationstechnologie und Softwareentwicklung
Offener Zugang

Abstrakt

Ein parallelisierter binärer Suchbaum

Jian Feng, Daniel Q. Naiman und Bret Cooper

PTTRNFNDR ist ein unbeaufsichtigter statistischer Lernalgorithmus, der Muster in DNA-Sequenzen, Proteinsequenzen oder beliebigen Texten in natürlicher Sprache erkennt, die in Buchstaben eines endlichen Alphabets zerlegt werden können. PTTRNFNDR führt komplexe mathematische Berechnungen durch und seine Verarbeitungszeit erhöht sich, wenn die Eingabetexte umfangreich werden. Um eine bessere Geschwindigkeitsleistung zu erreichen, wurden bei der Implementierung des Programms mehrere Strategien angewendet, darunter parallele Operationen von binären Suchbäumen. Ein standardmäßiger binärer Suchbaum ist aufgrund seiner dynamischen Einfügungen und Löschungen nicht threadsicher. Hier haben wir den standardmäßigen binären Suchbaum für parallelisierte Operationen angepasst, um eine verbesserte Leistung des PTTRNFNDR-Algorithmus zu erreichen. Die Methode kann auf andere Softwareplattformen angewendet werden, um die Datensuche durch parallele Operationen von binären Suchbäumen zu beschleunigen, wenn mehrere Bedingungen erfüllt sind.