Den packade minnesmatrisen (PMA) är en datastruktur som upprätthåller en dynamisk uppsättning N-element i sorterad ordning i en (N )-storleksmatris. Tanken är att blanda (N ) tomma utrymmen eller luckor bland elementen så att bara ett litet antal element behöver flyttas runt på en infoga eller ta bort. Eftersom elementen lagras fysiskt i sorterad ordning i minne eller på disk, kan PMA användas för att stödja extremt effektiva avståndsförfrågningar. Specifikt, kostnaden för att skanna L på varandra följande element är O(1 + L/B) minnesöverföringar. Denna artikel ger den första adaptiva packade minnesmatrisen (APMA), som automatiskt anpassar sig till inmatningsmönstret. Liksom den traditionella PMA, alla mönster av uppdateringar kostar endast O(log 2 N ) amortized element flyttar och O(1 + (log 2 N ) / B) amortized minnesöverföringar per uppdatering. APMA presterar dock ännu bättre på många gemensamma ingångsdistributioner som endast uppnår O(log N ) amorterade element flyttar och O(1 + (log N )/B) amorterade minnesöverföringar. Artikeln analyserar sekventiella skär, där tilläggen är på framsidan av APMA, hammare skär, där insättningen "hammer" på en del av APMA, slumpmässiga skär, där tilläggen är efter slumpmässiga element i APMA, och bulk skär, där för konstant α  på [0, 1], N α element infogas efter slumpmässiga element i APMA. Artikeln ger sedan simuleringsresultat som överensstämmer med de asymptotiska gränserna. För sekventiella tillägg av cirka 1,4 miljoner element, APMA har fyra gånger färre element flyttar per insättning än den traditionella PMA och körtider som är mer än sju gånger snabbare.
Bender och Hu REF beskriver en adaptiv packad minnesuppsättning.
An adaptive packed-memory array
{'venue': 'TODS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}