Структура данных или алгоритм для вторых поисков градуса в подлинейное время?

Инвертированный индекс.

Так как это имеет цикл, я уверен, что он приводит O к сбою (n) тест. Однако, когда Ваш набор результатов имеет n строки, невозможно постараться не выполнять итерации по набору результатов. Запрос, однако, является двумя поисками хеша.

from collections import defaultdict

country = [ "England", "USA" ]

author=  [ ("Milton", "England"), ("Shakespeare","England"), ("Twain","USA") ]

title = [ ("Milton", "Paradise Lost"), 
    ("Shakespeare", "Hamlet"),
    ("Shakespeare", "Othello"),
    ("Twain","Tom Sawyer"),
    ("Twain","Huck Finn"),
]

inv_country = {}
for id,c in enumerate(country):
    inv_country.setdefault(c,defaultdict(list))
    inv_country[c]['country'].append( id )

inv_author= {}
for id,row in enumerate(author):
    a,c = row
    inv_author.setdefault(a,defaultdict(list))
    inv_author[a]['author'].append( id )
    inv_country[c]['author'].append( id )

inv_title= {}
for id,row in enumerate(title):
    a,t = row
    inv_title.setdefault(t,defaultdict(list))
    inv_title[t]['title'].append( id )
    inv_author[a]['author'].append( id )

#Books by authors from England
for t in inv_country['England']['author']:
    print title[t]

SELECT a.*, b.*
   FROM Authors AS a, Books AS b
   WHERE a.author_id = b.author_id
     AND a.birth_city = "Chicago"
     AND a.birth_state = "IL";

Хороший оптимизатор обработает это в меньше, чем время, которое потребовалось бы для чтения целого списка авторов и целого списка книг, который является подлинейным временем, поэтому. (Если у Вас есть другое определение того, под чем Вы подразумеваете подлинейный, высказываетесь.)

Обратите внимание, что оптимизатор должен смочь выбрать порядок, в котором можно обработать таблицы, который является самым выгодным. И это относится к наборам N-уровня запросов.

Вообще говоря, RDBMSes обрабатывают эти типы запросов очень хорошо. И коммерческие и механизмы базы данных с открытым исходным кодом развились за десятилетия с помощью всех разумных вычислительных применимых алгоритмов, чтобы сделать просто эту задачу максимально быстро.

Я рисковал бы предположением, что единственный способ, которым Вы победите RDBMS в скорости, если Ваши данные конкретно организованы, и потребуйте определенных алгоритмов. Некоторые RDBSes позволяют Вам указать, какой из базовых алгоритмов можно использовать для управления данными, и с с открытым исходным кодом, можно всегда переписывать или реализовывать новый алгоритм в случае необходимости.

Однако, если Ваш случай не является совершенно особым, я полагаю, что это могло бы быть серьезное излишество. Для большинства случаев я сказал бы, что помещение данных в RDBMS и управлении им через SQL должно работать достаточно хорошо так, чтобы Вы не волновались о базовых алгоритмах.