Можно ли пренебречь стоимостью GC при анализе времени работы структур данных наихудшего случая, указанных на языке программирования, собираемом мусором?

Я только что понял, что я предполагаю, что ответ на мой вопрос - «да», но у меня нет веской причины. Я предполагаю, что, возможно, существует сборщик мусора, который доказуемо вводит только замедление в худшем случае. Есть ли конкретная ссылка, которую я могу привести? В моем случае я работаю над чисто функциональной структурой данных и использую Standard ML, если эти детали имеют значение.$O(1)$

И, возможно, этот вопрос будет еще более актуальным применительно к структурам данных, указанным, скажем, в Java? Может быть, есть некоторые соответствующие обсуждения в алгоритмах / учебниках структуры данных, которые используют Java? (Я знаю, что у Седжвика есть версия Java, но у меня есть доступ только к версии C.)

Да, gc амортизируется постоянным временем. Предположим, у вас есть алгоритм, который работает в течение времени с пиковым рабочим набором размера k . Теперь обратите внимание, что вы можете выделить не более O ( n ) слов во время выполнения программы, и что временные затраты на копирование сборщика мусора равны O ( k ) (т. Е. Стоимость gc пропорциональна общей сумме количество живых данных). Таким образом, если вы запускаете gc не более O ( n / k ) раз, то общая стоимость времени выполнения ограничена O ( n $n$$k$$O(n)$$O(k)$$O(n/k)$$O(n)$, что означает, что амортизированная стоимость gc постоянна. Таким образом, если у вас есть коллектор в стиле Чейни, где каждое полупространство имеет размер , то легко увидеть, что полная коллекция не может быть вызвана более одного раза каждые n / k шагов, поскольку выделение k слов требует O ( k ) время, и рабочий набор никогда не превышает размер k , что дает вам желаемую границу. Это оправдывает игнорирование проблем gc.$2k$$n/k$$k$$O(k)$$k$

Однако один случай, когда наличие или отсутствие gc не является игнорируемым, - это при записи структур данных без блокировки. Многие современные структуры данных без блокировок намеренно пропускают память и полагаются на gc для корректности. Это связано с тем, что на высоком уровне они работают так, чтобы копировать некоторые данные, вносить в них изменения и пытаться атомарно обновить их с помощью инструкции CAS и выполнять это в цикле до тех пор, пока CAS не преуспеет. Добавление детерминированного освобождения к этим алгоритмам делает их намного более сложными, и поэтому люди часто не беспокоятся (особенно потому, что они часто нацелены на Java-подобные среды).

РЕДАКТИРОВАТЬ: Если вы хотите не амортизированные границы, сборщик Чейни не будет делать это - он сканирует весь живой набор каждый раз, когда он вызывается. Ключевым словом для Google является «сборщик мусора в реальном времени», и Djikstra et al. и Стил дал первые в реальном времени коллекторно-меточные машины, а Бейкер - первый компакт-диск в реальном времени.

@article {dijkstra1978fly,
  title = {{Сборка мусора на лету: совместная работа}},
  author = {Dijkstra, EW and Lamport, L. and Martin, AJ and Scholten, CS and Steffens, EFM},
  journal = {Сообщения ACM},
  объем = {21},
  число = {11},
  страницы = {966--975},
  = {ISSN 0001-0782},
  год = {1978},
  издатель = {} ACM
}

@article {steele1975multiprocessing,
  title = {{Многопроцессорная компактифицирующая сборка мусора}},
  author = {Стил-младший, GL},
  journal = {Сообщения ACM},
  объем = {18},
  число = {9},
  страницы = {495--508},
  = {ISSN 0001-0782},
  год = {1975},
  издатель = {} ACM
}

@article {baker1978list,
  title = {{Обработка списка в реальном времени на последовательном компьютере}},
  author = {Baker Jr, HG},
  journal = {Сообщения ACM},
  объем = {21},
  число = {4},
  страницы = {280--294},
  = {ISSN 0001-0782},
  год = {1978},
  издатель = {} ACM
}

$O(n)$

$O(1)$

Полная ссылка на сборку мусора:

• Сбор мусора Ричардом Джонсом и Рафаэлем Линем

Бен Цорн проделал определенную работу по измерению фактических затрат на различные алгоритмы сбора мусора, хотя в более поздней статье приведено гораздо более полное сравнение:

• Мифы и реальность: влияние сбора мусора на производительность , С. М. Блэкберн, П. Ченг и К. С. Маккинли, Конференция ACM SIGMETRICS по компьютерным системам измерения и моделирования, с. 25--36, Нью-Йорк, Нью-Йорк, июнь 2004 г.

Для более подробной информации смотрите:

• Единая теория сбора мусора , Бэкон, Ченг и Раджан, Конференция ACM по объектно-ориентированному программированию, системам, языкам и приложениям, Ванкувер, Британская Колумбия, Канада, с. 50-68, 2004.