A statistical view on exchanges in Quickselect

In this paper we study the number of key exchanges required by Hoare's FIND algorithm (also called Quickselect) when operating on a uniformly distributed random permutation and selecting an independent uniformly distributed rank. After normalization we give a limit theorem where the limit law is a perpetuity characterized by a recursive distributional equation. To make the limit theorem usable for statistical methods and statistical experiments we provide an explicit rate of convergence in the Kolmogorov--Smirnov metric, a numerical table of the limit law's distribution function and an algorithm for exact simulation from the limit distribution. We also investigate the limit law's density. This case study provides a program applicable to other cost measures, alternative models for the rank selected and more balanced choices of the pivot element such as median-of-$2t+1$ versions of Quickselect as well as further variations of the algorithm.Comment: Theorem 4.4 revised; accepted for publication in Analytic Algorithmics and Combinatorics (ANALCO14

Algorithms Seminar, 2002-2004

These seminar notes constitute the proceedings of a seminar devoted to the analysis of algorithms and related topics. The subjects covered include combinatorics, symbolic computation, and the asymptotic analysis of algorithms, data structures, and network protocols

An Efficient Approximate Algorithm for the k-th Selection Problem

We present an efficient randomized algorithm for the approximate k-th selection problem. It works in-place and it is fast and easy to implement. The running time is linear in the length of the input. For a large input set the algorithm returns, with high probability, an element which is very close to the exact k-th element. The quality of the approximation is analyzed theoretically and experimentally

Communication-Efficient Probabilistic Algorithms: Selection, Sampling, and Checking

Diese Dissertation behandelt drei grundlegende Klassen von Problemen in Big-Data-Systemen, für die wir kommunikationseffiziente probabilistische Algorithmen entwickeln. Im ersten Teil betrachten wir verschiedene Selektionsprobleme, im zweiten Teil das Ziehen gewichteter Stichproben (Weighted Sampling) und im dritten Teil die probabilistische Korrektheitsprüfung von Basisoperationen in Big-Data-Frameworks (Checking). Diese Arbeit ist durch einen wachsenden Bedarf an Kommunikationseffizienz motiviert, der daher rührt, dass der auf das Netzwerk und seine Nutzung zurückzuführende Anteil sowohl der Anschaffungskosten als auch des Energieverbrauchs von Supercomputern und der Laufzeit verteilter Anwendungen immer weiter wächst. Überraschend wenige kommunikationseffiziente Algorithmen sind für grundlegende Big-Data-Probleme bekannt. In dieser Arbeit schließen wir einige dieser Lücken. Zunächst betrachten wir verschiedene Selektionsprobleme, beginnend mit der verteilten Version des klassischen Selektionsproblems, d. h. dem Auffinden des Elements von Rang $k$ in einer großen verteilten Eingabe. Wir zeigen, wie dieses Problem kommunikationseffizient gelöst werden kann, ohne anzunehmen, dass die Elemente der Eingabe zufällig verteilt seien. Hierzu ersetzen wir die Methode zur Pivotwahl in einem schon lange bekannten Algorithmus und zeigen, dass dies hinreichend ist. Anschließend zeigen wir, dass die Selektion aus lokal sortierten Folgen – multisequence selection – wesentlich schneller lösbar ist, wenn der genaue Rang des Ausgabeelements in einem gewissen Bereich variieren darf. Dies benutzen wir anschließend, um eine verteilte Prioritätswarteschlange mit Bulk-Operationen zu konstruieren. Später werden wir diese verwenden, um gewichtete Stichproben aus Datenströmen zu ziehen (Reservoir Sampling). Schließlich betrachten wir das Problem, die global häufigsten Objekte sowie die, deren zugehörige Werte die größten Summen ergeben, mit einem stichprobenbasierten Ansatz zu identifizieren. Im Kapitel über gewichtete Stichproben werden zunächst neue Konstruktionsalgorithmen für eine klassische Datenstruktur für dieses Problem, sogenannte Alias-Tabellen, vorgestellt. Zu Beginn stellen wir den ersten Linearzeit-Konstruktionsalgorithmus für diese Datenstruktur vor, der mit konstant viel Zusatzspeicher auskommt. Anschließend parallelisieren wir diesen Algorithmus für Shared Memory und erhalten so den ersten parallelen Konstruktionsalgorithmus für Aliastabellen. Hiernach zeigen wir, wie das Problem für verteilte Systeme mit einem zweistufigen Algorithmus angegangen werden kann. Anschließend stellen wir einen ausgabesensitiven Algorithmus für gewichtete Stichproben mit Zurücklegen vor. Ausgabesensitiv bedeutet, dass die Laufzeit des Algorithmus sich auf die Anzahl der eindeutigen Elemente in der Ausgabe bezieht und nicht auf die Größe der Stichprobe. Dieser Algorithmus kann sowohl sequentiell als auch auf Shared-Memory-Maschinen und verteilten Systemen eingesetzt werden und ist der erste derartige Algorithmus in allen drei Kategorien. Wir passen ihn anschließend an das Ziehen gewichteter Stichproben ohne Zurücklegen an, indem wir ihn mit einem Schätzer für die Anzahl der eindeutigen Elemente in einer Stichprobe mit Zurücklegen kombinieren. Poisson-Sampling, eine Verallgemeinerung des Bernoulli-Sampling auf gewichtete Elemente, kann auf ganzzahlige Sortierung zurückgeführt werden, und wir zeigen, wie ein bestehender Ansatz parallelisiert werden kann. Für das Sampling aus Datenströmen passen wir einen sequentiellen Algorithmus an und zeigen, wie er in einem Mini-Batch-Modell unter Verwendung unserer im Selektionskapitel eingeführten Bulk-Prioritätswarteschlange parallelisiert werden kann. Das Kapitel endet mit einer ausführlichen Evaluierung unserer Aliastabellen-Konstruktionsalgorithmen, unseres ausgabesensitiven Algorithmus für gewichtete Stichproben mit Zurücklegen und unseres Algorithmus für gewichtetes Reservoir-Sampling. Um die Korrektheit verteilter Algorithmen probabilistisch zu verifizieren, schlagen wir Checker für grundlegende Operationen von Big-Data-Frameworks vor. Wir zeigen, dass die Überprüfung zahlreicher Operationen auf zwei „Kern“-Checker reduziert werden kann, nämlich die Prüfung von Aggregationen und ob eine Folge eine Permutation einer anderen Folge ist. Während mehrere Ansätze für letzteres Problem seit geraumer Zeit bekannt sind und sich auch einfach parallelisieren lassen, ist unser Summenaggregations-Checker eine neuartige Anwendung der gleichen Datenstruktur, die auch zählenden Bloom-Filtern und dem Count-Min-Sketch zugrunde liegt. Wir haben beide Checker in Thrill, einem Big-Data-Framework, implementiert. Experimente mit absichtlich herbeigeführten Fehlern bestätigen die von unserer theoretischen Analyse vorhergesagte Erkennungsgenauigkeit. Dies gilt selbst dann, wenn wir häufig verwendete schnelle Hash-Funktionen mit in der Theorie suboptimalen Eigenschaften verwenden. Skalierungsexperimente auf einem Supercomputer zeigen, dass unsere Checker nur sehr geringen Laufzeit-Overhead haben, welcher im Bereich von $2\,\%$ liegt und dabei die Korrektheit des Ergebnisses nahezu garantiert wird

Robust Scalable Sorting

Sortieren ist eines der wichtigsten algorithmischen Grundlagenprobleme. Es ist daher nicht verwunderlich, dass Sortieralgorithmen in einer Vielzahl von Anwendungen benötigt werden. Diese Anwendungen werden auf den unterschiedlichsten Geräten ausgeführt -- angefangen bei Smartphones mit leistungseffizienten Multi-Core-Prozessoren bis hin zu Supercomputern mit Tausenden von Maschinen, die über ein Hochleistungsnetzwerk miteinander verbunden sind. Spätestens seitdem die Single-Core-Leistung nicht mehr signifikant steigt, sind parallele Anwendungen in unserem Alltag nicht mehr wegzudenken. Daher sind effiziente und skalierbare Algorithmen essentiell, um diese immense Verfügbarkeit von (paralleler) Rechenleistung auszunutzen. Diese Arbeit befasst sich damit, wie sequentielle und parallele Sortieralgorithmen auf möglichst robuste Art maximale Leistung erzielen können. Dabei betrachten wir einen großen Parameterbereich von Eingabegrößen, Eingabeverteilungen, Maschinen sowie Datentypen. Im ersten Teil dieser Arbeit untersuchen wir sowohl sequentielles Sortieren als auch paralleles Sortieren auf Shared-Memory-Maschinen. Wir präsentieren In-place Parallel Super Scalar Samplesort (IPS⁴o), einen neuen vergleichsbasierten Algorithmus, der mit beschränkt viel Zusatzspeicher auskommt (die sogenannte „in-place” Eigenschaft). Eine wesentliche Erkenntnis ist, dass unsere in-place-Technik die Sortiergeschwindigkeit von IPS⁴o im Vergleich zu ähnlichen Algorithmen ohne in-place-Eigenschaft verbessert. Bisher wurde die Eigenschaft, mit beschränkt viel Zusatzspeicher auszukommen, eher mit Leistungseinbußen verbunden. IPS⁴o ist außerdem cache-effizient und führt $O(n/t\log n)$ Arbeitsschritte pro Thread aus, um ein Array der Größe $n$ mit $t$ Threads zu sortieren. Zusätzlich berücksichtigt IPS⁴o Speicherlokalität, nutzt einen Entscheidungsbaum ohne Sprungvorhersagen und verwendet spezielle Partitionen für Elemente mit gleichem Schlüssel. Für den Spezialfall, dass ausschließlich ganzzahlige Schlüssel sortiert werden sollen, haben wir das algorithmische Konzept von IPS⁴o wiederverwendet, um In-place Parallel Super Scalar Radix Sort (IPS²Ra) zu implementieren. Wir bestätigen die Performance unserer Algorithmen in einer umfangreichen experimentellen Studie mit 21 State-of-the-Art-Sortieralgorithmen, sechs Datentypen, zehn Eingabeverteilungen, vier Maschinen, vier Speicherzuordnungsstrategien und Eingabegrößen, die über sieben Größenordnungen variieren. Einerseits zeigt die Studie die robuste Leistungsfähigkeit unserer Algorithmen. Andererseits deckt sie auf, dass viele konkurrierende Algorithmen Performance-Probleme haben: Mit IPS⁴o erhalten wir einen robusten vergleichsbasierten Sortieralgorithmus, der andere parallele in-place vergleichsbasierte Sortieralgorithmen fast um den Faktor drei übertrifft. In der überwiegenden Mehrheit der Fälle ist IPS⁴o der schnellste vergleichsbasierte Algorithmus. Dabei ist es nicht von Bedeutung, ob wir IPS⁴o mit Algorithmen vergleichen, die mit beschränkt viel Zusatzspeicher auskommen, Zusatzspeicher in der Größenordnung der Eingabe benötigen, und parallel oder sequentiell ausgeführt werden. IPS⁴o übertrifft in vielen Fällen sogar konkurrierende Implementierungen von Integer-Sortieralgorithmen. Die verbleibenden Fälle umfassen hauptsächlich gleichmäßig verteilte Eingaben und Eingaben mit Schlüsseln, die nur wenige Bits enthalten. Diese Eingaben sind in der Regel „einfach” für Integer-Sortieralgorithmen. Unser Integer-Sorter IPS²Ra übertrifft andere Integer-Sortieralgorithmen für diese Eingaben in der überwiegenden Mehrheit der Fälle. Ausnahmen sind einige sehr kleine Eingaben, für die die meisten Algorithmen sehr ineffizient sind. Allerdings sind Algorithmen, die auf diese Eingabegrößen abzielen, in der Regel für alle anderen Eingaben deutlich langsamer. Im zweiten Teil dieser Arbeit untersuchen wir skalierbare Sortieralgorithmen für verteilte Systeme, welche robust in Hinblick auf die Eingabegröße, häufig vorkommende Sortierschlüssel, die Verteilung der Sortierschlüssel auf die Prozessoren und die Anzahl an Prozessoren sind. Das Resultat unserer Arbeit sind im Wesentlichen vier robuste skalierbare Sortieralgorithmen, mit denen wir den gesamten Bereich an Eingabegrößen abdecken können. Drei dieser vier Algorithmen sind neue, schnelle Algorithmen, welche so implementiert sind, dass sie nur einen geringen Zusatzaufwand benötigen und gleichzeitig unabhängig von „schwierigen” Eingaben robust skalieren. Es handelt sich z.B. um „schwierige” Eingaben, wenn viele gleiche Elemente vorkommen oder die Eingabeelemente in Hinblick auf ihre Sortierschlüssel ungünstig auf die Prozessoren verteilt sind. Bisherige Algorithmen für mittlere und größere Eingabegrößen weisen ein unzumutbar großes Kommunikationsvolumen auf oder tauschen unverhältnismäßig oft Nachrichten aus. Für diese Eingabegrößen beschreiben wir eine robuste, mehrstufige Verallgemeinerung von Samplesort, die einen brauchbaren Kompromiss zwischen dem Kommunikationsvolumen und der Anzahl ausgetauschter Nachrichten darstellt. Wir überwinden diese bisher unvereinbaren Ziele mittels einer skalierbaren approximativen Splitterauswahl sowie eines neuen Datenumverteilungsalgorithmus. Als eine Alternative stellen wir eine Verallgemeinerung von Mergesort vor, welche den Vorteil von perfekt ausbalancierter Ausgabe hat. Für kleine Eingaben entwerfen wir eine Variante von Quicksort. Mit wenig Zusatzaufwand vermeidet sie das Problem ungünstiger Elementverteilungen und häufig vorkommender Sortierschlüssel, indem sie schnell qualitativ hochwertige Splitter auswählt, die Elemente zufällig den Prozessoren zuweist und einer Duplikat-Behandlung unterzieht. Bisherige praktische Ansätze mit polylogarithmischer Latenz haben entweder einen logarithmischen Faktor mehr Kommunikationsvolumen oder berücksichtigen nur gleichverteilte Eingaben ohne mehrfach vorkommende Sortierschlüssel. Für sehr kleine Eingaben schlagen wir einen einfachen sowie schnellen, jedoch arbeitsineffizienten Algorithmus mit logarithmischer Latenzzeit vor. Für diese Eingaben sind bisherige effiziente Ansätze nur theoretische Algorithmen, die meist unverhältnismäßig große konstante Faktoren haben. Für die kleinsten Eingaben empfehlen wir die Daten zu sortieren, während sie an einen einzelnen Prozessor geschickt werden. Ein wichtiger Beitrag dieser Arbeit zu der praktischen Seite von Algorithm Engineering ist die Kommunikationsbibliothek RangeBasedComm (RBC). Mit RBC ermöglichen wir eine effiziente Umsetzung von rekursiven Algorithmen mit sublinearer Laufzeit, indem sie skalierbare und effiziente Kommunikationsfunktionen für Teilmengen von Prozessoren bereitstellt. Zuletzt präsentieren wir eine umfangreiche experimentelle Studie auf zwei Supercomputern mit bis zu 262144 Prozessorkernen, elf Algorithmen, zehn Eingabeverteilungen und Eingabegrößen variierend über neun Größenordnungen. Mit Ausnahme von den größten Eingabegrößen ist diese Arbeit die einzige, die überhaupt Sortierexperimente auf Maschinen dieser Größe durchführt. Die RBC-Bibliothek beschleunigt die Algorithmen teilweise drastisch – einen konkurrierenden Algorithmus sogar um mehr als zwei Größenordnungen. Die Studie legt dar, dass unsere Algorithmen robust sind und gleichzeitig konkurrierende Implementierungen leistungsmäßig deutlich übertreffen. Die Konkurrenten, die man normalerweise betrachtet hätte, stürzen bei „schwierigen” Eingaben sogar ab

Applying Kernel Change Point Detection To Financial Markets

The widespread use of computers in everyday living has created a newfound reliance on data systems to support the decisions people make. From wristwatches that monitor your health to fridges that notify users of potential problems, data is constantly being streamed to help users make more informed choices. Because the data has im- mediate importance to users, techniques that analyse live data quickly and efficiently are necessary. One such group of methods are online change point detection methods. Online change point detection is concerned with identifying statistical change points in a datastream as they occur, as quickly as possible. The focus for this thesis is on online kernel change point detection methods. Combining kernel two-sample testing and classic change point algorithms, kernel change point methods provide a robust, non-parametric way to measure changes in probability distributions on a variety of datasets and applications. We compare several kernel change point algorithms on several synthetic datasets across a range of measurements that assess online performance. We also provide a novel way to select the kernel bandwidth hyperparameter that adapts to the data in an online fashion. Additionally, we take a look at the intraday market liquidity changes of several financial markets. We focus on futures instruments of different asset classes from the Chicago Mercantile Exchange. Data is sampled for the first four months of 2020 during which the world fell into an economic recession due to a global pandemic. An online kernel change point detection algorithm is applied to detect changes in the market liquidity distribution that are indicative of important macroeconomic events

Algorithm Libraries for Multi-Core Processors

By providing parallelized versions of established algorithm libraries, we ease the exploitation of the multiple cores on modern processors for the programmer. The Multi-Core STL provides basic algorithms for internal memory, while the parallelized STXXL enables multi-core acceleration for algorithms on large data sets stored on disk. Some parallelized geometric algorithms are introduced into CGAL. Further, we design and implement sorting algorithms for huge data in distributed external memory