节点的最佳物理排序
首先，请阅读以下内容：
TPT 论文
我想知道还有哪些其他选项可以用于安排节点以提高性能。从字节数组中的后父顺序（如 TPT）到更像 k 阶 b 树的任何内容；我想知道目前有哪些好的选择？
关于这个问题的更多信息：
考虑到与给定指针相邻的一些概念，我有一种非常快速的方法来查找稀疏集中的元素。我想知道如何最好地利用这一点来存储帕特里夏特里树。
您可以假设 trie 是否是随机访问、只读、很少写入或只添加。如果您这样做，请注意它们，但我实际上已经使用了 TPT，并且收益非常显着，因此我愿意考虑某些限制。
更新
我想从某种意义上说，这有点不清楚。我在这里寻找的是在内存中排列事物以优化一个或另一个性能指标的方法。 TPT 通过一些技巧，使用节点顺序来优化磁盘读取和每个节点的空间。我很好奇：
完全删除，即结构完全从内存中删除。
插入物，特别是在人口稠密的结构中。
再次删除，尤其是在人口稠密的建筑物中。
First, read this:
TPT paper
I was wondering what other options might exist for arranging nodes to boost performance. Anything from post-parent order in a byte array, like TPT's, to something more like a k-order b-tree; I'm wondering what good options are known at the moment?
A bit more on the problem:
I have an extremely fast way of finding elements within a sparse set, given some concept of adjacency to a given pointer. I was wondering how I could best take advantage of this in storing a patricia trie.
You can make assumptions about whether the trie will be random-access, read only, write-seldom, or add-only. Please note them if you do, but I've actually used a TPT and the gains were pretty significant so I'm willing to consider certain constraints.
Update
I guess in some senses this was a little unclear. What I'm looking for here is ways of arranging things in memory that optimize one performance metric or another. The TPTs, through some tricks, use node order to optimize disk reads and space-per-node. I'm curious about:
Total deletion, where the structure is removed from memory entirely.
Inserts, particularly in densely populated structures.
Deletes, again, particularly in densely populated structures.
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评论（1）
DAWG 或最小的 DFA（请参阅 这个问题或论文“如何压缩词典”）可能比 TPT 更好，因为总大小更小。
A DAWG or a minimal DFA (see this question or the paper "How to squeeze a lexicon") may be even better than a TPT because the totel size is smaller.