9 Repos
Iterators that partition data structures across multiple threads for parallel processing.
Distinct from Sequential Iterators: Distinct from Sequential Iterators: focuses on parallelizing data traversal rather than sequential access.
Explore 9 awesome GitHub repositories matching data & databases · Parallel Data Iterators. Refine with filters or upvote what's useful.
Async is a JavaScript asynchronous flow library designed to manage the execution and coordination of asynchronous tasks in Node.js and the browser. It provides functional utilities to wrap, process, and orchestrate complex asynchronous workflows. The library distinguishes itself through a comprehensive task orchestrator that handles dependency graphs to resolve circular references and manages concurrent task queues. It includes a unification bridge that allows callback-style and promise-based functions to operate within the same execution interface. The project covers several primary capabil
Tracks completion status and result indices of collection items to maintain original order during parallel processing.
Rayon is a data parallelism library for Rust that provides a framework for converting sequential computations into parallel operations. It enables the transformation of standard data structures and loops into parallel iterators, allowing workloads to be distributed across multiple processor cores. By utilizing a work-stealing scheduler, the library dynamically balances tasks to maximize throughput and minimize execution time. The library distinguishes itself through its focus on safe, scoped task synchronization, which ensures that all spawned operations complete before a scope exits to preve
Converts sequential data structures into parallel iterators to execute operations across multiple threads.
EnTT is a C++ library designed for data-oriented design and entity component system architecture. It provides a framework for managing game objects and simulation states by separating entity data from logic, allowing for the efficient organization and manipulation of large collections of related data objects. The library utilizes sparse sets to store entities and components in contiguous memory, which facilitates cache-friendly iteration and constant-time lookups. It employs template metaprogramming for compile-time type reflection and type-erasure techniques to provide a unified interface fo
Implements parallel iterators to traverse component pools efficiently for high-frequency simulation updates.
conc is a Go concurrency library and structured concurrency framework providing primitives for managing parallel tasks, mapping slices, and collecting results. It implements a system for spawning scoped tasks to ensure all child processes complete before their parent exits. The library includes a goroutine pool manager to limit active concurrent processes and a panic-safe task runner that catches panics in goroutines and propagates stack traces to the parent. It also provides a concurrent map-reduce tool for transforming data slices and processing streams in parallel while maintaining the ori
Splits data collections into individual units of work for concurrent processing across multiple Go routines.
more-itertools ist eine Erweiterungsbibliothek für das Python-Modul itertools. Sie dient als Toolkit zur Manipulation von Iterables und bietet eine breite Palette an Routinen für Datentransformation, kombinatorische Generierung und Iterator-Zustandsverwaltung. Die Bibliothek zeichnet sich durch fortgeschrittene Zustandsverwaltung und komplexe Sequenzgenerierung aus. Sie bietet Funktionen zum Einsehen zukünftiger Elemente, zum Suchen innerhalb von Sequenzen und zum Erzeugen einzigartiger Permutationen, Kombinationen und Mengenpartitionen aus Sammlungen, die doppelte Elemente enthalten können. Der Funktionsumfang deckt Datenverarbeitungsaufgaben wie rekursives Flattening, Gruppierung, Padding und Umformung von Datenströmen ab. Sie enthält zudem Dienstprogramme für Stream-Merging, Windowing für lokale Nachbarschaftsanalysen und thread-sichere Iterationssynchronisation. Das Projekt bietet zudem spezialisierte Routinen für die Verarbeitung numerischer Sequenzen, einschließlich Matrixmultiplikation, diskreter linearer Faltung und Fourier-Transformationen.
Wraps iterators in stateful classes to provide advanced capabilities like peeking, seeking, and consumption tracking.
more-itertools ist eine Python-Utility-Bibliothek für Iterables, die erweiterte Funktionen zur Manipulation, Filterung und Transformation von Datensequenzen bereitstellt. Sie dient als Toolkit für die Verarbeitung von Datenströmen und als Sammlung von Hilfsmitteln für das Management von Iterator-Zuständen, womit sie die Möglichkeiten des Standard-Moduls itertools erweitert. Die Bibliothek enthält ein kombinatorisches Mathe-Toolkit zur Erzeugung von Permutationen, Kombinationen und Potenzmengen sowie Routinen für zahlentheoretische Berechnungen und Matrixoperationen. Zudem bietet sie Werkzeuge für das Stream-State-Management, mit denen Benutzer einen Blick auf kommende Elemente werfen oder innerhalb einer Sequenz navigieren können, um die Datenverarbeitung zu steuern. Weitere Funktionen umfassen Routinen für das Chunking, Interleaving und Flattening komplexer Sequenzen. Das Toolkit enthält außerdem Funktionen zur Analyse von Iterable-Eigenschaften und zur Synchronisierung paralleler Datenströme.
Ships utilities for peeking at elements and seeking within streams to precisely control sequence consumption.
This repository provides a collection of fundamental computer science algorithms and data structures implemented in Go. It serves as a technical reference and educational resource, offering reusable modules for common computational tasks including data organization, graph analysis, and numerical operations. The library distinguishes itself through the application of idiomatic Go patterns, utilizing generics for type abstraction and interface-driven polymorphism to ensure compile-time type safety. It emphasizes algorithmic efficiency by employing in-place memory mutation to reduce allocations
Employs iterative state management to perform repetitive calculations efficiently while avoiding the stack overhead of deep recursion.
Dieses Repository dient als umfassende Bildungsressource und technische Referenz für die Implementierung grundlegender Datenstrukturen und Algorithmen mit JavaScript. Es bietet einen strukturierten Leitfaden zur Beherrschung von Kernkonzepten der Informatik, wobei der Fokus auf der praktischen Anwendung von Datenorganisationstechniken und Problemlösungsstrategien innerhalb des JavaScript-Ökosystems liegt. Die Materialien decken die Implementierung wesentlicher Speichermuster ab, einschließlich verketteter Listen, Bäume und Graphen, neben der Analyse algorithmischer Effizienz. Durch die Bewertung von Ausführungszeit und Speicherverbrauch mittels asymptotischer Komplexität ermöglicht der Inhalt Entwicklern, verschiedene Ansätze für Rechenaufgaben zu vergleichen und die effizientesten Methoden für Datenabruf und -manipulation zu identifizieren. Die Sammlung unterstützt die Vorbereitung auf technische Interviews, indem sie Standardmuster und Logik zur Lösung komplexer Rechenherausforderungen detailliert beschreibt. Sie adressiert sowohl iterative als auch rekursive Ansätze für State-Management und Problemzerlegung und bietet eine Grundlage für das Schreiben performanten Codes in professionellen Software-Engineering-Kontexten.
Manages internal state updates through sequential loops to avoid recursive overhead.
This project is a collection of classic computational algorithms and data structures implemented in JavaScript. It serves as a library of standardized procedures for sorting, searching, and graph traversal, alongside foundational data containers such as linked lists, heaps, trees, and hash tables. The library is designed to support computer science education and technical interview preparation by providing clean, readable implementations of fundamental principles. It emphasizes functional logic isolation and type-agnostic design, ensuring that computational tasks remain decoupled from applica
Uses internal pointers and iterative state management to maintain data structure integrity during operations.