Abstrakt. Det eXtensible Markup Language (XML) ger ett kraftfullt och flexibelt sätt att koda och utbyta data. Som det visar sig, dess främsta fördel som en kodning format (nämligen, dess krav på att alla öppna och nära markeringar är närvarande och korrekt balanserad) ger också en av sina största nackdelar: verbosity. XML-medvetna kompression tekniker försöker övervinna denna nackdel. Många av dessa tekniker separerar först XML-strukturen från dokumentinnehållet och komprimerar sedan var och en självständigt. Ytterligare komprimeringsvinster kan realiseras genom att identifiera och komprimera ihop dokumentinnehåll som är mycket likartat, vilket avskriver lagringskostnaderna för hjälpinformation som krävs av den valda komprimeringsalgoritmen. Dessutom är rätt val av komprimeringsalgoritm en viktig faktor inte bara för den uppnåeliga komprimeringsvinsten, utan också för åtkomstprestanda. Därför, att välja en komprimeringskonfiguration som optimerar komprimeringsvinsten kräver en för att bestämma (1) en partitioneringsstrategi för dokumentinnehåll, och (2) den bästa tillgängliga komprimeringsalgoritmen för att gälla för varje uppsättning inom denna partition. I detta papper visar vi att hitta en optimal komprimering konfiguration med avseende på komprimeringsvinst är ett NP-hård optimeringsproblem. Detta problem är fortfarande oåtkomligt även om man överväger en enda komprimeringsalgoritm för allt innehåll. Vi beskriver också en approximationsalgoritm för att välja en partitioneringsstrategi för dokumentinnehåll baserat på det gren-och-bundna paradigmet.
En komplexitetsanalys i REF visade dock att problemet med att välja en optimal komprimeringskonfiguration är NP-hård.
Optimizing XML Compression
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}