O custo do GC pode ser negligenciado ao analisar o tempo de execução das estruturas de dados de pior caso especificadas em uma linguagem de programação coletada por lixo?

Acabei de perceber que estou assumindo que a resposta para minha pergunta é "sim", mas não tenho um bom motivo. Imagino que talvez exista um coletor de lixo que, provavelmente, introduza apenas a desaceleração do pior dos casos . Existe uma referência definitiva que posso citar? No meu caso, estou trabalhando em uma estrutura de dados puramente funcional e uso o ML padrão, se esses detalhes importarem.$O(1)$

E talvez essa pergunta seja ainda mais relevante quando aplicada a estruturas de dados especificadas em, por exemplo, Java? Talvez haja algumas discussões relevantes nos livros de algoritmos / estrutura de dados que usam Java? (Sei que o Sedgewick tem uma versão Java, mas tenho acesso apenas à versão C.)

Sim, gc é amortizado em tempo constante. Suponha que você tenha um algoritmo que é executado no tempo com um conjunto de trabalho de pico do tamanho . Agora, observe que você pode alocar no máximo palavras durante a execução do programa e que o custo de tempo para executar um coletor de lixo de cópia é (ou seja, o custo de um gc é proporcional ao total quantidade de dados ativos). Portanto, se você executar o gc no máximo em , o custo total de tempo de execução será limitado por , o que significa que o custo amortizado do gc é constante. Portanto, se você tiver um coletor no estilo Cheney, com cada semi-espaço com tamanho , é fácil ver que uma coleção completa não pode ser chamada mais de uma vez a cadak O ( n ) O ( k ) O ( n / k ) O ( n ) 2 k n /$n$$k$$O(n)$$O(k)$$O(n/k)$$O(n)$$2k$$n/k$ etapas, já que alocar palavras leva e o conjunto de trabalho nunca excede o tamanho , o que lhe dá o limite que você deseja. Isso justifica ignorar os problemas do GC.O ( k ) $k$$O(k)$$k$

No entanto, um caso em que a presença ou ausência de gc não é ignorável é ao escrever estruturas de dados sem bloqueio. Muitas estruturas de dados modernas sem bloqueio deliberadamente vazam memória e dependem do gc para correção. Isso ocorre porque, em um nível alto, a maneira como eles funcionam é copiar alguns dados, fazer alterações e tentar atualizá-los atomicamente com uma instrução CAS e executá-los em loop até que o CAS seja bem-sucedido. Adicionar desalocação determinística a esses algoritmos os torna muito mais complexos e, portanto, as pessoas geralmente não se incomodam (especialmente porque são frequentemente direcionadas a ambientes semelhantes a Java).

EDIT: Se você quiser limites não amortizados, o coletor Cheney não fará isso - ele verifica todo o conjunto ao vivo toda vez que é chamado. A palavra-chave para o google é "coleta de lixo em tempo real" e Djikstra et al. e Steele deu os primeiros coletores de marcação e varredura em tempo real, e Baker deu o primeiro compacto em tempo real gc.

@article {dijkstra1978fly,
  title = {{Coleta de lixo em tempo real: um exercício de cooperação}},
  author = {Dijkstra, EW e Lamport, L. e Martin, AJ e Scholten, CS e Steffens, EFM},
  journal = {Comunicações da ACM},
  volume = {21},
  number = {11},
  pages = {966--975},
  issn = {0001-0782},
  ano = {1978},
  editor = {ACM}
}

@article {steele1975multiprocessamento,
  title = {{Multiprocessando a compactação de coleta de lixo}},
  author = {Steele Jr, GL},
  journal = {Comunicações da ACM},
  volume = {18},
  número = {9},
  pages = {495--508},
  issn = {0001-0782},
  ano = {1975},
  editor = {ACM}
}

@article {baker1978list,
  title = {{Processamento da lista em tempo real em um computador serial}},
  author = {Baker Jr, HG},
  journal = {Comunicações da ACM},
  volume = {21},
  number = {4},
  pages = {280--294},
  issn = {0001-0782},
  ano = {1978},
  editor = {ACM}
}

$O(n)$

$O(1)$

A referência definitiva à coleta de lixo é:

• Coleta de Lixo por Richard Jones e Rafael Lin

Ben Zorn fez algum trabalho para medir os custos reais de diferentes algoritmos de coleta de lixo, embora o artigo a seguir seja mais recente apresente uma comparação muito mais abrangente:

• Mitos e Realidades: O Impacto no Desempenho da Coleta de Lixo , SM Blackburn, P. Cheng e KS McKinley, Conferência ACM SIGMETRICS sobre Sistemas Informáticos de Medição e Modelagem, pp. 25-36, Nova York, NY, junho de 2004.

Para mais informações, consulte:

• Uma teoria unificada da coleta de lixo , Bacon, Cheng e Rajan, Conferência da ACM sobre Programação Orientada a Objetos, Sistemas, Idiomas e Aplicações, Vancouver, BC, Canadá, pp. 50-68, 2004.