3 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesData Indexing Structures
Efficient mechanisms for organizing data to enable fast retrieval and range-based queries.
Distinct from B+ Tree Indexing: Candidates focus on specific B-tree variants or selection logic rather than the general provision of indexing structures.
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Awesome Data Indexing Structures GitHub Repositories
AI के साथ बेहतरीन रिपॉजिटरी खोजें।हम AI का उपयोग करके सबसे सटीक रिपॉजिटरी खोजेंगे।
- attractivechaos/klib
attractivechaos/klib
4,679GitHub पर देखेंklib is a comprehensive C standard library extension and data structure toolkit. It provides a set of fundamental tools for memory management, data organization, and general-purpose utility functions for standalone C applications. The project features specialized capabilities for bioinformatics sequence analysis, including the parsing of FASTA, FASTQ, and Newick formats and the implementation of Smith-Waterman sequence alignment and Hidden Markov Models. It also includes a mathematical computation library for numerical routines and expression evaluation, as well as a lightweight HTTP and FTP
Organizes information using hash tables, B-trees, and AVL trees for high-performance lookups.
C - ht524/500lineorless_cn
HT524/500LineorLess_CN
4,434GitHub पर देखेंThis project is a Chinese localization repository and technical translation project designed to make concise programming projects and technical documentation accessible to Chinese speakers. It provides a collection of translated resources and curated mappings of computer science terminology to ensure consistent translation of technical concepts. The project implements a software localization workflow that converts English-language technical guides and codebase documentation into Chinese. This process utilizes a technical glossary resource and a resource-driven localization model to maintain t
Implements specialized index structures to accelerate the retrieval of entities, attributes, and values.
Jupyter Notebook - rdatatable/data.table
Rdatatable/data.table
3,894GitHub पर देखेंयह प्रोजेक्ट R के लिए एक उच्च-प्रदर्शन सारणीबद्ध डेटा प्रोसेसिंग फ्रेमवर्क है, जिसे मेमोरी दक्षता और गति के साथ बड़े डेटासेट को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक उन्नत डेटा संरचना प्रदान करता है जो अनावश्यक ऑब्जेक्ट कॉपी करने के ओवरहेड के बिना जटिल परिवर्तन करने के लिए संदर्भ शब्दार्थ (reference semantics) और इन-प्लेस संशोधन का उपयोग करता है। यह लाइब्रेरी अपने निम्न-स्तरीय आर्किटेक्चरल ऑप्टिमाइज़ेशन के माध्यम से खुद को अलग करती है, जिसमें मल्टी-थ्रेडेड समानांतर प्रोसेसिंग, रेडिक्स-आधारित सॉर्टिंग और मेमोरी-मैप्ड फ़ाइल पार्सिंग शामिल है। महत्वपूर्ण डेटा हेरफेर और एकत्रीकरण दिनचर्या को संकलित C कोड में ऑफलोड करके, यह उन कार्यों के तेजी से निष्पादन को सक्षम बनाता है जो अन्यथा गणनात्मक रूप से महंगे होंगे। इसका मुख्य इंजन उन्नत रिलेशनल ऑपरेशंस का समर्थन करता है, जैसे कि नॉन-इक्वी, रोलिंग और ओवरलैपिंग इंटरवल जॉइन्स, साथ ही बार-बार डेटा एक्सेस में तेजी लाने के लिए स्वचालित सेकेंडरी इंडेक्सिंग। अपनी प्राथमिक प्रोसेसिंग क्षमताओं के अलावा, यह प्रोजेक्ट डेटा लाइफसाइकिल प्रबंधन के लिए टूल का एक व्यापक सूट प्रदान करता है। इसमें स्वचालित प्रकार पहचान के साथ उच्च-गति अंतर्ग्रहण और सीरियलाइज़ेशन यूटिलिटीज, साथ ही समय-श्रृंखला विश्लेषण और बहु-आयामी एकत्रीकरण के लिए विशेष समर्थन शामिल है। फ्रेमवर्क को स्केल करने के लिए बनाया गया है, जो उपयोगकर्ताओं को सिस्टम स्थिरता और परफॉरमेंस बनाए रखते हुए अरबों पंक्तियों वाले डेटासेट पर जटिल समूहीकरण, फ़िल्टरिंग और रीशेपिंग ऑपरेशन करने की अनुमति देता है।
Organizes data structures using keys to enable fast retrieval and efficient filtering.
R
