设两个连接关系为 r1 和 r2,在基于两趟归 并排序的排序连接算法中,我们要求内存 m
时间: 2023-06-26 15:02:24 浏览: 97
### 回答1:
在基于两趟归并排序的排序连接算法中,我们要求内存 m。这是因为在该算法中,我们需要将两个连接关系 r1 和 r2 通过归并排序进行排序,因此需要在内存中存储归并排序所需要的额外空间。归并排序的过程需要将大数组拆分为小数组,再进行排序,最后将所有小数组按照一定的顺序合并成大数组。这个合并过程中需要申请额外的空间,以存储拆分后的小数组和排序后的内容。因此,对于两个连接关系 r1 和 r2 ,需要申请的额外空间大小视具体情况而定。
另外,基于两趟归并排序的排序连接算法通常用于对大型数据集进行排序和连接操作。对于内存较小的情况,该算法可以通过多趟归并排序(即将拆分后的数组再次拆分为更小的数组,进行多次合并)来完成操作,但是会增加算法的时间复杂度和额外的存储开销。因此,在使用基于两趟归并排序的排序连接算法时,需要根据具体情况来确定所需的内存大小,以保证算法的正确性和效率。
### 回答2:
基于两趟归并排序的排序连接算法可以用来将两个连接关系 r1 和 r2 进行连接操作,得到新的连接关系。这种算法需要用到内存 m,即将连接关系划分为 m 个块,每个块都可以在内存中进行排序。
算法的具体步骤如下:
1. 将连接关系 r1 和 r2 分别划分为 m 个块。
2. 对于每个块,将其放入内存中进行排序。
3. 将每个连接关系划分成 m 个有序子序列,每个子序列的大小是内存大小除以块数。
4. 在内存中保持每个连接关系的指针和有序子序列的指针。
5. 每次从两个连接关系中各取一个子序列,对它们进行归并操作,得到一个新的有序子序列。
6. 将新的有序子序列写入磁盘中,并分别更新连接关系的指针和有序子序列的指针。
7. 重复上述操作,直到两个连接关系中的所有块都被合并成一个新的连接关系。
此算法的时间复杂度为 O(NlogN),其中 N 是连接关系 r1 和 r2 的总大小。但是,算法的实际性能取决于内存 m 的大小和连接关系的特定属性。如果 r1 或 r2 非常大,那么需要将其划分为更多的块,并增加内存 m 的大小,这将增加算法的性能。此外,如果连接关系有序的子序列的大小较小,那么将需要更多的 I/O 操作,导致算法的性能变慢。因此,算法的实现需要在时间复杂度和性能之间进行权衡。