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本文节选自《计算之魂吴军》电子版：

/第7章//权衡时空一一理解存储/存储能力，完全没有考虑如何实现。等到了莫奇利、埃克特和冯诺依曼设计真正的计算机时，由于当时无法实现大数据量存储，只能用电子管搭建少量的寄存器存几十个数据，因此寄存器里的数据都可以直接访问。另外，早期的计算机瓶颈在于计算速度，使用的数据并不多，没有人觉得数据的访问是一个问题。今天，计算机在工作时涉及的数据无论是在体量上还是访问的频率上，都是过去不可比的，因此如何访问数据就成了一门学问。我们这里所说的访问〈access)包括数据的读和写。通常，访问数据的方式无非是顺序访问或者随机访问。顺序访问数据通常就是从头到尾依次访问〈当然也可以从中间某个位置开始依次访问)一批数据。顺序访问有点像生活中排队买火车票，售票员总是在喊“下一个"，而排队中的人总是记住他前一个人。如果你在排队的时候想去拿杯水，可以和前后的人打一个招呼然后暂时离开;等你拿完水回来，想找到自己的位置时，你需要从队列的开头【或者某一个你能定位的位置)依次把队伍中的人扫一遍，找到你前后的人，然后回到自己原先的位在大量使用磁媒介人存储〈比如过去用的录音带或者录像带)的时代，顺序存储信息，然后顺序访问信息是一件很自然的事情尔要想跳到某个电影第30分钟的位置，需要从头把录像带过一遍。这就是顺序

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访问存储的内容。你不可能直接趾过前面30分钟的内容，一下子定位到想观看的位置。顺序访问方式适合于读取或者写入大量的数据。比如你打算从头到尾看一部电影，不妨顺序地看，播放机会一帧一帧地显示画面。同理，要想在1月1日把一个单位里所有人的工资调整一遍，或者给每一个人发送一份工资单，顺序访问是一个很好的方法。但是如果我们只想回顾电影中间的一个情节，或者调出某一个人的工资单，顺序访问存储的数据显然效率不高，因为在我们真正访问所需要的信息之前不得不从头走一遍，找到相应的位置，这个准备时间太长了。这时候，我们肯定希望能够直接访问到任意一个特定的数据，而不需要从头开始。这就是随机访问。255//计算之瑰//我们还是以排队的例子来说明什么是随机访问，假如你到银行办理业务，银行你一个号码，你就不用站到队里了，也不用关心前后是谁。广播叫到你的号，就轮到你了。虽然柜台通常是顺序叫号，但是他们其实可以随机找到拿某个号码的人。比如有些银行给予一些VIP客户优先权，如果你是VIP客户，来得晚也可以先服务。与此类似，读小说时想随机跳到某一页读，直接翻到那一页即可，不用把前面的内容都看一遍。当然，要做到随机访问，就需要把存储单元编一个号，就如同给每位顾客编号或者给书本每一页编号一样。在随机访问中，对内容的

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编号很重要，无论是在银行拿的号还是书的页码，都是一种编号。在计算机中，这种编号被统称为地址，存储单元可以有地址，外围设备、网络连线可以有地址，抽象的文件或者某一个要显示的像素也可以有地址。有了地址，随机访问才成为可能。当然，地址也有助于顺序访问。大多数人从直觉出发，觉得随机访问更灵活，更方便。不过在很多场合，顺序访问要比随机访问效率高很多。我们不妨再来看下面这道例题。例题7.2”高频单词二元组问题(AB、NU)三帘突替如何用一台服务器从海量文本【也被称为语料库)中，比如1TB的数据中，统计出出现频率最高的100万个单词二元组?所谓单词二元组是指在文本中前后相邻的两个单词。比如在前面的一句话中，如何-~用“用-一台”一台-服务器”都是二元组从事自然语言处理工作的人对这个问题再熟悉不过了，因此当我去Google面试被问到这个问题时，多少感到有点庆幸，不过这个问题有很多隐含的限制条件，解决起来需要一些技巧。从表面上看，这个问题和统计语言现象有关，但其本质是考查一个人对计算机存储的理解。如果不熟悉计算机存储的特性和管理方式，难免掉入这样或者那样的陷阱。我本人因为从事自然语言处理很多年了，而且最初使用的计算机内存容量特别小，所以对如何在有限的资源条件下完成这一类任务有不少经256

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