新的深度优先布局提升 $k^2$-树的压缩和性能

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-07-30 12:45

研究人员开发了新的 $k^2$-树深度优先表示法，以提高其效率和压缩率，解决了传统层级布局糟糕的缓存性能问题。提出的方法包括 EDF-1、BP、CEDF 和 CBP，它们利用深度优先布局和一种线性时间压缩技术来处理相同的子树。在网页图、Wikidata 和合成数据上的实验结果表明，这些新的表示法具有竞争力，其中 CEDF 提供了最佳压缩效果，EDF-1/CEDF 持续减少峰值内存使用量，从而提高了矩阵运算的性能。 AI

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arXiv cs.IR (Information Retrieval) TIER_1 English(EN) · Francesco Tosoni · 2026-07-30 12:45

$k^2$-树的扩展深度优先表示

In this paper, we study static, computation-friendly, lossless compression formats for graphs, focusing on memory locality and operational efficiency of $k^2$-trees. We observe that their traditional level-wise layouts suffer from poor cache performance due to weak locality, espe…

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