Indeksy. Wprowadzenie. Indeksy jednopoziomowe indeks podstawowy indeks zgrupowany indeks wtórny. Indeksy wielopoziomowe
|
|
- Krystyna Wysocka
- 9 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 1 Plan rozdziału 2 Indeksy Indeksy jednopoziomowe indeks podstawowy indeks zgrupowany indeks wtórny Indeksy wielopoziomowe Indeksy typu B-drzewo B-drzewo B+ drzewo B* drzewo Wprowadzenie 3 Indeks podstawowy anchor record 4 Ogólna idea indeksu wtórna ścieżka dostępu funkcja odwzorowująca wartość atrybutu na adres rekordu indeks na końcu książki Zalety uporządkowanie danych mały rozmiar szybki dostęp (log 2 (n) lub log fo (n)) Wady synchronizacja danych zmniejszenie współbieżności i dodatkowe blokady Adamczyk, Jan Aziniak, Adam Beszta, Ewelina Zuzińska, Agnieszka Adamczyk, Jan Alkowska, Ewa Arurczak, Rafał Awrowski, Tomasz Aziniak, Adam Baran, Czesław Bawarski, Cezary Berłowski, Damian Beszta, Ewelina Bijak, Zbigniew Biwilski, Krzysztof Boilski, Edward Borowczak, Krystyna Bukaczyk, Piotr Caliński, Andrzej Ciarkowski, Wiesław Zuzińska, Agnieszka Zwierz, Adam Żołądkowski, Jan Żółw, Anna
2 Indeks podstawowy - cechy Indeks podstawowy (ang. primary index) jest założony na kluczu podstawowym pliku uporządkowanego i zawiera jeden klucz dla każdego bloku dyskowego Indeks podstawowy jest indeksem rzadkim (ang. sparse) Struktura fizyczna uporządkowana lista par <K(i),P(i)> każdy klucz reprezentuje pierwszą wartość w bloku dyskowym każdy wskaźnik wskazuje na blok dyskowy pierwszy rekord w bloku to kotwica bloku (ang. anchor record) Zalety mniejszy rozmiar niż oryginalny plik przeszukiwanie przez połowienie binarne Wady wysoki koszt modyfikacji (rozwiązania: lista łączona rekordów przepełnienia lub nieuporządkowany plik przepełnienia) 5 Indeks podstawowy - przykład Dany jest plik uporządkowany ile wynosi współczynnik blokowania pliku? ile bloków dyskowych zajmuje plik? ile potrzeba odczytów bloków żeby zlokalizować dany rekord? ile wynosi współczynnik blokowania indeksu? z ilu bloków składa się indeks? ile potrzeba odczytów bloków żeby zlokalizować dany rekord przy pomocy indeksu podstawowego? 6 Indeks zgrupowany 7 Indeks zgrupowany - cechy 8 Indeks zgrupowany (ang. clustering index) jest założony na atrybucie porządkującym pliku uporządkowanego. Indeks zawiera jeden klucz dla każdej wartości atrybutu Indeks zgrupowany jest indeksem rzadkim Struktura fizyczna uporządkowana lista par <K(i),P(i)> każdy klucz reprezentuje jedną wartość indeksowanego atrybutu każdy wskaźnik wskazuje na blok dyskowy Zalety mniejszy rozmiar niż oryginalny plik przeszukiwanie przez połowienie binarne Wady wysoki koszt modyfikacji (rozwiązanie: rezerwacja całego bloku na rekordy z daną wartością indeksowanego atrybutu)
3 Indeks zgrupowany - modyfikacja 9 Indeks zgrupowany - przykład 10 Dany jest plik uporządkowany liczba różnych wartości atrybutu porządkującego v = 1000 ile wynosi współczynnik blokowania pliku? ile bloków dyskowych zajmuje plik? ile potrzeba odczytów bloków żeby zlokalizować dany rekord? ile wynosi współczynnik blokowania indeksu? z ilu bloków składa się indeks? ile potrzeba odczytów bloków żeby zlokalizować dany rekord przy pomocy indeksu zgrupowanego? Adamczyk, Jan Alkowska, Ewa Aziniak, Adam Bawarski, Cezary Indeks wtórny (klucz) Żołądkowski, Jan Alkowska, Ewa Kawecki, Adam Jarochowski, Tomasz 11 Indeks wtórny (atrybut) 12 Bijak, Zbigniew Borowczak, Krystyna Bukaczyk, Piotr Caliński, Andrzej Ciarkowski, Wiesław Jarochowski, Tomasz Karwat, Julian Kawecki, Adam Aziniak, Adam Sztam, Paweł Bawarski, Cezary Kupczak, Iza Mruk, Arkadiusz Bijak, Zbigniew Adamczyk, Jan Żółw, Anna Kupczak, Iza Mruk, Arkadiusz Potrasiuk, Grzegorz Sztam, Paweł Borowczak, Krystyna Potrasiuk, Grzegorz Wilczyński, Kamil Ciarkowski, Wiesław Wilczyński, Kamil Zuzińska, Agnieszka Żołądkowski, Jan Żółw, Anna Zuzińska, Agnieszka Karwat, Julian Bukaczyk, Piotr Caliński, Andrzej
4 Indeks wtórny - cechy 13 Indeks wtórny przykład (klucz) 14 Indeks wtórny (ang. secondary index) jest założony na kluczu lub atrybucie pliku nieuporządkowanego, indeks zawiera jeden klucz dla każdego rekordu Indeks wtórny jest gęsty (ang. dense) Struktura fizyczna uporządkowana lista par <K(i),P(i)> każdy klucz reprezentuje jeden rekord indeksowanego pliku każdy wskaźnik wskazuje na blok dyskowy (lub rekord) Zalety mniejszy rozmiar niż oryginalny plik przeszukiwanie przez połowienie binarne dużo większe przyspieszenie niż dla indeksu podstawowego Wady konieczność pielęgnacji indeksu Dany jest plik w organizacji stosu ile wynosi współczynnik blokowania pliku? ile bloków dyskowych zajmuje plik? ile potrzeba odczytów bloków żeby zlokalizować dany rekord? ile wynosi współczynnik blokowania indeksu? z ilu bloków składa się indeks? ile potrzeba odczytów bloków żeby zlokalizować dany rekord przy pomocy indeksu wtórnego? Indeks wtórny przykład (atrybut) 15 Podsumowanie indeksów jednopoziomowych 16 Dany jest plik w organizacji stosu liczba różnych wartości atrybutu indeksowanego v = 1000 ile wynosi współczynnik blokowania pliku? ile bloków dyskowych zajmuje plik? ile potrzeba odczytów bloków żeby zlokalizować wszystkie rekordy o podanej wartości atrybutu? ile wynosi współczynnik blokowania indeksu? z ilu bloków składa się indeks? ile potrzeba odczytów bloków żeby zlokalizować wszystkie rekordy o zadanej wartości atrybutu przy pomocy indeksu wtórnego? Klucz porządkujący Atrybut nieporządkujący Pole klucza indeks podstawowy indeks wtórny Pole zwykłego atrybutu indeks zgrupowany indeks wtórny Liczba pozycji Gęstość Kotwica bloku podstawowy bloki rzadki tak zgrupowany pozycje rzadki tak/nie wtórny (klucz) rekordy gęsty nie wtórny (atrybut) pozycje gęsty/rzadki nie
5 Indeks wielopoziomowy 17 Indeks wielopoziomowy - cechy Współczynnik blokowania indeksu bfr i fan out (fo) plik indeksowy jest pierwszym poziomem indeksu indeks podstawowy na pierwszym poziomie to drugi poziom indeksu indeks podstawowy na drugim poziomie to trzeci poziom indeksu wysokość indeksu: t= log fo (r 1 ) Wyszukiwanie p address of top lovel block of index for j t step -1 to 1 do begin read the index block (at j th index level) whose address is p search block p for entry i such that K j (i) K < K j (i+1) p P j (i) /* wczytaj wskaźnik na poziomie j-tym */ end read the data file block whose address is p search block p for record with key = K Indeks wielopoziomowy - przykład 19 Struktury drzewiaste - pojęcia 20 Dany jest plik w organizacji stosu ile wynosi współczynnik blokowania indeksu wtórnego? z ilu bloków składa się pierwszy poziom indeksu? z ilu bloków składa się drugi poziom indeksu? z ilu poziomów składa się indeks wielopoziomowy? ile potrzeba odczytów bloków dyskowych aby zlokalizować dowolny rekord na podstawie wartości klucza? Podstawowe pojęcia drzewo (ang. tree) składa się z węzłów (ang. node), każdy węzeł (poza korzeniem (ang. root)) posiada jednego rodzica (ang. parent) i zero lub wiele dzieci (ang. children) węzeł nie posiadający dzieci nazywa się liściem (ang. leaf), węzeł posiadający potomków to węzeł wewnętrzny (ang. internal node) poziom (ang. level) węzła jest o jeden większy od poziomu rodzica, poziom korzenia drzewa wynosi 0 poddrzewem (ang. subtree) węzła nazywamy dany węzeł i wszystkie poddrzewa dzieci danego węzła E korzeń poziom 0 A poziom 1 B C D F G H I J poddrzewo węzła B liść węzeł wewnętrzny
6 Drzewo wyszukiwania 21 Drzewo wyszukiwania - przykład 22 Drzewo wyszukiwania (ang. search tree) rzędu p każdy węzeł posiada (p - 1) kluczy i p wskaźników każdy wskaźnik wskazuje na węzeł dziecka (lub jest pusty) w dowolnym momencie spełnione są dwa warunki wewnątrz każdego węzła K 1 < K 2 < < K q-1 dla wszystkich wartości X w poddrzewie wskazywanym przez P i spełnione jest K i-1 < X < K i (dla 1 < i < q) oraz K i-1 < X (dla i = q) rząd drzewa p = 3 wskaźnik na poddrzewo pusty wskaźnik 5 P 1 K 1 K i-1 P i K i K q-1 P q X X X X < K 1 K i-1 < X < K i K q-1 < X B-drzewo 23 B-drzewo: struktura 24 B-drzewo to zrównoważone drzewo wyszukiwania węzeł wewnętrzny <P 1,<K 1,Pr 1 >,P 2,<K 2,Pr 2 >,<K q-1,pr q-1 >,P q > P i to wskaźnik na poddrzewo, Pr i to wskaźnik na dane (blok/rekord) wewnątrz każdego węzła K 1 < K 2 < < K q-1 każdy węzeł ma co najmniej p/2 i co najwyżej p wskaźników na poddrzewa (za wyjątkiem korzenia) węzeł z q wskaźnikami na poddrzewa zawiera (q-1) kluczy i (q-1) wskaźników na dane wszystkie liście są na tym samym poziomie i mają taką samą strukturę co węzły wewnętrzne, w liściach wskaźniki na poddrzewa są puste dla wszystkich wartości klucza X w poddrzewie wskazywanym przez P i spełnione jest K i-1 < X < K i dla 1 < i < q, X < K i dla i = 1 i K i-1 < X dla i = q P P 1 Pr1 K P 2 i-1 Pri-1 i K P i Pri q-1 K P q-1 Prq-1 q K 1 X X X X < K 1 K i-1 < X < K i K q-1 < X Wartość p nazywa się rzędem drzewa (ang. order)
7 B-drzewo: przykład 25 B-drzewo: zadanie 26 rząd drzewa p = 3 wskaźnik na poddrzewo wskaźnik na dane pusty wskaźnik 5 8 Dany jest indeks typu B-drzewo: rozmiar indeksowanego atrybutu V = 9 bajtów rozmiar bloku dyskowego B = 512 bajtów rozmiar wskaźnika na poddrzewo P = 6 bajtów rozmiar wskaźnika na dane Pr = 7 bajtów wypełnienie węzłów 69% Odpowiedz na pytania: ile wynosi rząd drzewa? ile rekordów może pomieścić drzewo o wysokości 3? B + -drzewo 27 B + -drzewo: struktura 28 B + -drzewo to modyfikacja B-drzewa węzeł wewnętrzny <P 1,K 1,P 2,K 2,,P q-1,k q-1,p q > P i to wskaźnik na poddrzewo wewnątrz każdego węzła K 1 < K 2 < < K q-1 każdy węzeł ma co najmniej p/2 i co najwyżej p wskaźników na poddrzewa (za wyjątkiem korzenia) węzeł z q wskaźnikami na poddrzewa zawiera (q-1) kluczy dla wszystkich wartości klucza X w poddrzewie wskazywanym przez P i spełnione jest K i-1 < X < K i dla 1 < i < q, X < K i dla i = 1 i K i-1 < X dla i = q liść <<K 1,Pr 1 >,<K 2,Pr 2 >,,<K q-1,pr q-1 >,P next > Pr i to wskaźnik na dane (blok/rekord) a P next to wskaźnik na następny liść wewnątrz każdego liścia K 1 < K 2 < < K q-1 każdy liść ma co najmniej p/2 kluczy wszystkie liście są na tym samym poziomie P 1 K 1 K i-1 K i P i K q-1 P q X X X X < K 1 K i-1 < X < K i K q-1 < X Pr K 1 1 Ki-1 Pr i-1 Pr i Pr q-1 Ki Kq-1 P next
8 B + -drzewo: przykład 29 B + -drzewo: zadanie 30 rząd drzewa p = 3 wskaźnik na poddrzewo/liść wskaźnik na dane 5 pusty wskaźnik Dany jest indeks typu B + -drzewo: rozmiar indeksowanego atrybutu V = 9 bajtów rozmiar bloku dyskowego B = 512 bajtów rozmiar wskaźnika na poddrzewo P = 6 bajtów rozmiar wskaźnika na dane Pr = 7 bajtów Odpowiedz na pytania: ile wynosi fan-out liści? ile wynosi fan-out węzłów wewnętrznych? ile rekordów może pomieścić drzewo o wysokości 3? B + -drzewo: zadanie 31 B + -drzewo: dodawanie i usuwanie 32 Dany jest plik zawierający r = rekordów, każdy rekord ma rozmiar R = 100B. Rozmiar bloku dyskowego wynosi B = 1024B. Plik jest nieuporządkowany i składowany w niedzielonej organizacji rekordów. Na atrybucie A o rozmiarze 12B założono indeks typu B + - drzewo o współczynniku wypełnienia 100%. Wskaźniki na dane i na poddrzewo zajmują po 6B. ile wynosi fan-out drzewa? ile poziomów liczy drzewo indeksu? ile średnio trzeba odczytać bloków dyskowych aby znaleźć w pliku rekord o podanej wartości atrybutu A wykorzystując indeks typu B + -drzewo? Algorytm dodawania zaczynając od korzenia znajdź właściwy liść i umieść tam wartość jeśli dodanie wartości do liścia powoduje przepełnienie, to pozostaw początkowe j = (p + 1) / 2 wartości w liściu, a pozostałe przenieś do nowego liścia, j-tą wartość przekopiuj do węzła nadrzędnego jeśli przeniesienie wartości do węzła nadrzędnego powoduje przepełnienie, to pozostaw początkowe j = (p + 1) / 2 wartości w węźle, a pozostałe przenieś do nowego węzła, j-tą wartość przenieś do węzła nadrzędnego Przykład: drzewo rzędu p = 3, wstaw 8,5,1,7,3,12,9,6 Algorytm usuwania zaczynając od liści usuń wartość, jeśli wypełnienie liścia spadnie poniżej p/2 to zespól liść z lewym (prawym) sąsiadem i redystrybuuj wartości jeśli konieczne, propaguj usunięcie do węzłów wewnętrznych Przykład: usuń 5,12,9
9 Haszowanie partycjonowane 33 Idea haszowania partycjonowanego (ang. partition hashing) dla indeksu założonego na n atrybutach funkcja haszowa H(.) produkuje wynik z n osobnymi adresami, a konkatenacja tych adresów daje adres szukanego bloku indeks nie wspiera zapytań zakresowych Przykład klucz haszowy <ZESPOL, WIEK>, ZESPOL 0..7, WIEK H('ALGORYTMY') = 6 = 110, H('42') = 29 = wyszukiwanie w bloku nr:
2012-01-16 PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH INDEKSY - DEFINICJE. Indeksy jednopoziomowe Indeksy wielopoziomowe Indeksy z użyciem B-drzew i B + -drzew
0-0-6 PLAN WYKŁADU Indeksy jednopoziomowe Indeksy wielopoziomowe Indeksy z użyciem B-drzew i B + -drzew BAZY DANYCH Wykład 9 dr inż. Agnieszka Bołtuć INDEKSY - DEFINICJE Indeksy to pomocnicze struktury
Bardziej szczegółowo< K (2) = ( Adams, John ), P (2) = adres bloku 2 > < K (1) = ( Aaron, Ed ), P (1) = adres bloku 1 >
Typy indeksów Indeks jest zakładany na atrybucie relacji atrybucie indeksowym (ang. indexing field). Indeks zawiera wartości atrybutu indeksowego wraz ze wskaźnikami do wszystkich bloków dyskowych zawierających
Bardziej szczegółowoBazy danych - BD. Indeksy. Wykład przygotował: Robert Wrembel. BD wykład 7 (1)
Indeksy Wykład przygotował: Robert Wrembel BD wykład 7 (1) 1 Plan wykładu Problematyka indeksowania Podział indeksów i ich charakterystyka indeks podstawowy, zgrupowany, wtórny indeks rzadki, gęsty Indeks
Bardziej szczegółowoTadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski
: idea Indeksowanie: Drzewo decyzyjne, przeszukiwania binarnego: F = {5, 7, 10, 12, 13, 15, 17, 30, 34, 35, 37, 40, 45, 50, 60} 30 12 40 7 15 35 50 Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski
Bardziej szczegółowoBazy danych. Andrzej Łachwa, UJ, /15
Bazy danych Andrzej Łachwa, UJ, 2013 andrzej.lachwa@uj.edu.pl www.uj.edu.pl/web/zpgk/materialy 15/15 PYTANIA NA EGZAMIN LICENCJACKI 84. B drzewa definicja, algorytm wyszukiwania w B drzewie. Zob. Elmasri:
Bardziej szczegółowoPlan wykładu. Klucz wyszukiwania. Pojęcie indeksu BAZY DANYCH. Pojęcie indeksu - rodzaje indeksów Metody implementacji indeksów.
Plan wykładu 2 BAZY DANYCH Wykład 4: Indeksy. Pojęcie indeksu - rodzaje indeksów Metody implementacji indeksów struktury statyczne struktury dynamiczne Małgorzata Krętowska Wydział Informatyki PB Pojęcie
Bardziej szczegółowoPrzykładowe B+ drzewo
Przykładowe B+ drzewo 3 8 1 3 7 8 12 Jak obliczyć rząd indeksu p Dane: rozmiar klucza V, rozmiar wskaźnika do bloku P, rozmiar bloku B, liczba rekordów w indeksowanym pliku danych r i liczba bloków pliku
Bardziej szczegółowoPodstawy Informatyki. Metody dostępu do danych
Podstawy Informatyki c.d. alina.momot@polsl.pl http://zti.polsl.pl/amomot/pi Plan wykładu 1 Bazy danych Struktury danych Średni czas odszukania rekordu Drzewa binarne w pamięci dyskowej 2 Sformułowanie
Bardziej szczegółowoDefinicja pliku kratowego
Pliki kratowe Definicja pliku kratowego Plik kratowy (ang grid file) jest strukturą wspierająca realizację zapytań wielowymiarowych Uporządkowanie rekordów, zawierających dane wielowymiarowe w pliku kratowym,
Bardziej szczegółowoWysokość drzewa Głębokość węzła
Drzewa Drzewa Drzewo (ang. tree) zbiór węzłów powiązanych wskaźnikami, spójny i bez cykli. Drzewo posiada wyróżniony węzeł początkowy nazywany korzeniem (ang. root). Drzewo ukorzenione jest strukturą hierarchiczną.
Bardziej szczegółowoPorządek symetryczny: right(x)
Porządek symetryczny: x lef t(x) right(x) Własność drzewa BST: W drzewach BST mamy porządek symetryczny. Dla każdego węzła x spełniony jest warunek: jeżeli węzeł y leży w lewym poddrzewie x, to key(y)
Bardziej szczegółowoIndeksy. Schematyczne ujęcie organizacji pamięci i wymiany danych systemu pamiętania.
Indeksy Statyczny model pamiętania bazy danych Bazy danych są fizycznie przechowywane jako pliki rekordów, które zazwyczaj są składowane na twardych dyskach. Dane przechowywane są w pamięci zewnętrznej,
Bardziej szczegółowoPodstawy programowania 2. Temat: Drzewa binarne. Przygotował: mgr inż. Tomasz Michno
Instrukcja laboratoryjna 5 Podstawy programowania 2 Temat: Drzewa binarne Przygotował: mgr inż. Tomasz Michno 1 Wstęp teoretyczny Drzewa są jedną z częściej wykorzystywanych struktur danych. Reprezentują
Bardziej szczegółowoBazy danych wykład ósmy Indeksy
Bazy danych wykład ósmy Indeksy Konrad Zdanowski Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego, Warszawa Konrad Zdanowski ( Uniwersytet Kardynała Stefana Bazy Wyszyńskiego, danych wykład Warszawa) ósmy Indeksy
Bardziej szczegółowowykład Organizacja plików Opracował: dr inż. Janusz DUDCZYK
wykład Organizacja plików Opracował: dr inż. Janusz DUDCZYK 1 2 3 Pamięć zewnętrzna Pamięć zewnętrzna organizacja plikowa. Pamięć operacyjna organizacja blokowa. 4 Bufory bazy danych. STRUKTURA PROSTA
Bardziej szczegółowoZad. 1. Systemy Baz Danych przykładowe zadania egzaminacyjne
Zad. 1 Narysuj schemat związków encji dla przedstawionej poniżej rzeczywistości. Oznacz unikalne identyfikatory encji. Dla każdego związku zaznacz jego opcjonalność/obowiązkowość oraz stopień i nazwę związku.
Bardziej szczegółowoprowadzący dr ADRIAN HORZYK /~horzyk e-mail: horzyk@agh tel.: 012-617 Konsultacje paw. D-13/325
PODSTAWY INFORMATYKI WYKŁAD 8. prowadzący dr ADRIAN HORZYK http://home home.agh.edu.pl/~ /~horzyk e-mail: horzyk@agh agh.edu.pl tel.: 012-617 617-4319 Konsultacje paw. D-13/325 DRZEWA Drzewa to rodzaj
Bardziej szczegółowoBazy danych. Plan wykładu. Metody organizacji pliku rekordów przypomnienie wiadomości. Pojęcie indeksu. Wykład 11: Indeksy. Język DDL i DML.
Plan wykładu Bazy danych Wykład 11: Indeksy. Język DDL i DML. Pojęcie indeksu - rodzaje indeksów Metody implementacji indeksów struktury statyczne struktury dynamiczne Małgorzata Krętowska Wydział Informatyki
Bardziej szczegółowoWyszukiwanie w BST Minimalny i maksymalny klucz. Wyszukiwanie w BST Minimalny klucz. Wyszukiwanie w BST - minimalny klucz Wersja rekurencyjna
Podstawy Programowania 2 Drzewa bst - część druga Arkadiusz Chrobot Zakład Informatyki 12 maja 2016 1 / 8 Plan Wstęp Wyszukiwanie w BST Minimalny i maksymalny klucz Wskazany klucz Zmiany w funkcji main()
Bardziej szczegółowoBAZY DANYCH. Microsoft Access. Adrian Horzyk OPTYMALIZACJA BAZY DANYCH I TWORZENIE INDEKSÓW. Akademia Górniczo-Hutnicza
BAZY DANYCH Microsoft Access OPTYMALIZACJA BAZY DANYCH I TWORZENIE INDEKSÓW Adrian Horzyk Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Katedra Automatyki
Bardziej szczegółowoWSTĘP DO INFORMATYKI. Drzewa i struktury drzewiaste
Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej WSTĘP DO INFORMATYKI Adrian Horzyk Drzewa i struktury drzewiaste www.agh.edu.pl DEFINICJA DRZEWA Drzewo
Bardziej szczegółowoDrzewa binarne. Drzewo binarne to dowolny obiekt powstały zgodnie z regułami: jest drzewem binarnym Jeśli T 0. jest drzewem binarnym Np.
Drzewa binarne Drzewo binarne to dowolny obiekt powstały zgodnie z regułami: jest drzewem binarnym Jeśli T 0 i T 1 są drzewami binarnymi to T 0 T 1 jest drzewem binarnym Np. ( ) ( ( )) Wielkość drzewa
Bardziej szczegółowoKompresja danych Streszczenie Studia Dzienne Wykład 10,
1 Kwantyzacja wektorowa Kompresja danych Streszczenie Studia Dzienne Wykład 10, 28.04.2006 Kwantyzacja wektorowa: dane dzielone na bloki (wektory), każdy blok kwantyzowany jako jeden element danych. Ogólny
Bardziej szczegółowoDrzewo. Drzewo uporządkowane ma ponumerowanych (oznaczonych) następników. Drzewo uporządkowane składa się z węzłów, które zawierają następujące pola:
Drzewa Drzewa Drzewo (ang. tree) zbiór węzłów powiązanych wskaźnikami, spójny i bez cykli. Drzewo posiada wyróżniony węzeł początkowy nazywany korzeniem (ang. root). Drzewo ukorzenione jest strukturą hierarchiczną.
Bardziej szczegółowoAlgorytmy i struktury danych. wykład 5
Plan wykładu: Wskaźniki. : listy, drzewa, kopce. Wskaźniki - wskaźniki Wskaźnik jest to liczba lub symbol który w ogólności wskazuje adres komórki pamięci. W językach wysokiego poziomu wskaźniki mogą również
Bardziej szczegółowoSystem plików warstwa fizyczna
System plików warstwa fizyczna Dariusz Wawrzyniak Przydział miejsca na dysku Przydział ciągły (ang. contiguous allocation) cały plik zajmuje ciąg kolejnych bloków Przydział listowy (łańcuchowy, ang. linked
Bardziej szczegółowoSystem plików warstwa fizyczna
System plików warstwa fizyczna Dariusz Wawrzyniak Plan wykładu Przydział miejsca na dysku Zarządzanie wolną przestrzenią Implementacja katalogu Przechowywanie podręczne Integralność systemu plików Semantyka
Bardziej szczegółowoSystem plików warstwa fizyczna
System plików warstwa fizyczna Dariusz Wawrzyniak Przydział miejsca na dysku Zarządzanie wolną przestrzenią Implementacja katalogu Przechowywanie podręczne Integralność systemu plików Semantyka spójności
Bardziej szczegółowoBAZY DANYCH. Microsoft Access. Adrian Horzyk OPTYMALIZACJA BAZY DANYCH I TWORZENIE INDEKSÓW. Akademia Górniczo-Hutnicza
BAZY DANYCH Microsoft Access OPTYMALIZACJA BAZY DANYCH I TWORZENIE INDEKSÓW Adrian Horzyk Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Katedra Automatyki
Bardziej szczegółowoTeoretyczne podstawy informatyki
Teoretyczne podstawy informatyki Wykład 6a Model danych oparty na drzewach 1 Model danych oparty na drzewach Istnieje wiele sytuacji w których przetwarzane informacje mają strukturę hierarchiczną lub zagnieżdżoną,
Bardziej szczegółowoAlgorytmy i. Wykład 5: Drzewa. Dr inż. Paweł Kasprowski
Algorytmy i struktury danych Wykład 5: Drzewa Dr inż. Paweł Kasprowski pawel@kasprowski.pl Drzewa Struktury przechowywania danych podobne do list ale z innymi zasadami wskazywania następników Szczególny
Bardziej szczegółowoStruktury danych: stos, kolejka, lista, drzewo
Struktury danych: stos, kolejka, lista, drzewo Wykład: dane w strukturze, funkcje i rodzaje struktur, LIFO, last in first out, kolejka FIFO, first in first out, push, pop, size, empty, głowa, ogon, implementacja
Bardziej szczegółowoPODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 6 4. Metody Implementacji Baz Danych
PODSTAWY BAZ DANYCH Wykład 6 4. Metody Implementacji Baz Danych 2005/2006 Wykład "Podstawy baz danych" 1 Statyczny model pamiętania bazy danych 1. Dane przechowywane są w pamięci zewnętrznej podzielonej
Bardziej szczegółowoZazwyczaj rozmiar bloku jest większy od rozmiaru rekordu, tak więc. ich efektywna lokalizacja kiedy tylko zachodzi taka potrzeba.
Proces fizycznego projektowania bazy danych sprowadza się do wyboru określonych technik organizacji danych, najbardziej odpowiednich dla danych aplikacji. Pojęcia podstawowe: Dane są przechowywane na dysku
Bardziej szczegółowoKażdy węzeł w drzewie posiada 3 pola: klucz, adres prawego potomka i adres lewego potomka. Pola zawierające adresy mogą być puste.
Drzewa binarne Każdy węzeł w drzewie posiada pola: klucz, adres prawego potomka i adres lewego potomka. Pola zawierające adresy mogą być puste. Uporządkowanie. Zakładamy, że klucze są różne. Klucze leżące
Bardziej szczegółowo. Podstawy Programowania 2. Drzewa bst - część druga. Arkadiusz Chrobot. 12 maja 2019
.. Podstawy Programowania 2 Drzewa bst - część druga Arkadiusz Chrobot Zakład Informatyki 12 maja 2019 1 / 39 Plan.1 Wstęp.2 Wyszukiwanie w BST Minimalny i maksymalny klucz Wskazany klucz.3.4 Zmiany w
Bardziej szczegółowoBazy danych. Plan wykładu. Klucz wyszukiwania. Pojcie indeksu. Wykład 8: Indeksy. Pojcie indeksu - rodzaje indeksów
Plan wykładu Bazy Wykład 8: Indeksy Pojcie indeksu - rodzaje indeksów Metody implementacji indeksów struktury statyczne struktury dynamiczne Małgorzata Krtowska Katedra Oprogramowania e-mail: mmac@ii.pb.bialystok.pl
Bardziej szczegółowoTeoretyczne podstawy informatyki
Teoretyczne podstawy informatyki Wykład 6b: Model danych oparty na drzewach http://hibiscus.if.uj.edu.pl/~erichter/dydaktyka2010/tpi-2010 Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 1 Model danych oparty na drzewach
Bardziej szczegółowoBazy danych. Plan wykładu. Metody organizacji pliku rekordów. Pojcie indeksu. Wykład 11: Indeksy. Pojcie indeksu - rodzaje indeksów
Plan wykładu Bazy Wykład 11: Indeksy Pojcie indeksu - rodzaje indeksów Metody implementacji indeksów struktury statyczne struktury dynamiczne Małgorzata Krtowska Katedra Oprogramowania e-mail: mmac@ii.pb.bialystok.pl
Bardziej szczegółowoHaszowanie (adresowanie rozpraszające, mieszające)
Haszowanie (adresowanie rozpraszające, mieszające) Tadeusz Pankowski H. Garcia-Molina, J.D. Ullman, J. Widom, Implementacja systemów baz danych, WNT, Warszawa, Haszowanie W adresowaniu haszującym wyróżniamy
Bardziej szczegółowoListy, kolejki, stosy
Listy, kolejki, stosy abc Lista O Struktura danych składa się z węzłów, gdzie mamy informacje (dane) i wskaźniki do następnych węzłów. Zajmuje tyle miejsca w pamięci ile mamy węzłów O Gdzie można wykorzystać:
Bardziej szczegółowoPrzypomnij sobie krótki wstęp do teorii grafów przedstawiony na początku semestru.
Spis treści 1 Drzewa 1.1 Drzewa binarne 1.1.1 Zadanie 1.1.2 Drzewo BST (Binary Search Tree) 1.1.2.1 Zadanie 1 1.1.2.2 Zadanie 2 1.1.2.3 Zadanie 3 1.1.2.4 Usuwanie węzła w drzewie BST 1.1.2.5 Zadanie 4
Bardziej szczegółowoFizyczna struktura bazy danych Indeksy Optymalizacja. Fizyczna struktura bazy danych (c.d.) Tadeusz Pankowski
Indeksowanie: B-drzewa Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski Fizyczna struktura bazy danych Indeksy Optymalizacja Fizyczna struktura bazy danych Techniki używane do przechowywania dużej
Bardziej szczegółowoModelowanie hierarchicznych struktur w relacyjnych bazach danych
Modelowanie hierarchicznych struktur w relacyjnych bazach danych Wiktor Warmus (wiktorwarmus@gmail.com) Kamil Witecki (kamil@witecki.net.pl) 5 maja 2010 Motywacje Teoria relacyjnych baz danych Do czego
Bardziej szczegółowoBazy danych. Plan wykładu. Model logiczny i fizyczny. Operacje na pliku. Dyski. Mechanizmy składowania
Plan wykładu Bazy danych Wykład 10: Fizyczna organizacja danych w bazie danych Model logiczny i model fizyczny Mechanizmy składowania plików Moduł zarządzania miejscem na dysku i moduł zarządzania buforami
Bardziej szczegółowoang. file) Pojęcie pliku (ang( Typy plików Atrybuty pliku Fragmentacja wewnętrzna w systemie plików Struktura pliku
System plików 1. Pojęcie pliku 2. Typy i struktury plików 3. etody dostępu do plików 4. Katalogi 5. Budowa systemu plików Pojęcie pliku (ang( ang. file)! Plik jest abstrakcyjnym obrazem informacji gromadzonej
Bardziej szczegółowoDrzewa AVL definicje
Drzewa AVL definicje Uporzadkowane drzewo binarne jest drzewem AVL 1, jeśli dla każdego wez la różnica wysokości dwóch jego poddrzew wynosi co najwyżej 1. M D S C H F K Z typowe drzewo AVL minimalne drzewa
Bardziej szczegółowoWykład 2. Drzewa zbalansowane AVL i 2-3-4
Wykład Drzewa zbalansowane AVL i -3-4 Drzewa AVL Wprowadzenie Drzewa AVL Definicja drzewa AVL Operacje wstawiania i usuwania Złożoność obliczeniowa Drzewa -3-4 Definicja drzewa -3-4 Operacje wstawiania
Bardziej szczegółowoSTRUKTURY DANYCH I ZŁOŻONOŚĆ OBLICZENIOWA STRUKTURY DANYCH I ZŁOŻONOŚĆ OBLICZENIOWA. Część 3. Drzewa Przeszukiwanie drzew
STRUKTURY DANYCH I ZŁOŻONOŚĆ OBLICZENIOWA Część 3 Drzewa Przeszukiwanie drzew 1 / 24 DRZEWA (ang.: trees) Drzewo struktura danych o typie podstawowym T definiowana rekurencyjnie jako: - struktura pusta,
Bardziej szczegółowoALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH
ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH Temat : Drzewa zrównoważone, sortowanie drzewiaste Wykładowca: dr inż. Zbigniew TARAPATA e-mail: Zbigniew.Tarapata@isi.wat.edu.pl http://www.tarapata.strefa.pl/p_algorytmy_i_struktury_danych/
Bardziej szczegółowoWykład 6. Drzewa poszukiwań binarnych (BST)
Wykład 6 Drzewa poszukiwań binarnych (BST) 1 O czym będziemy mówić Definicja Operacje na drzewach BST: Search Minimum, Maximum Predecessor, Successor Insert, Delete Struktura losowo budowanych drzew BST
Bardziej szczegółowoWykład 3. Złożoność i realizowalność algorytmów Elementarne struktury danych: stosy, kolejki, listy
Wykład 3 Złożoność i realizowalność algorytmów Elementarne struktury danych: stosy, kolejki, listy Dynamiczne struktury danych Lista jest to liniowo uporządkowany zbiór elementów, z których dowolny element
Bardziej szczegółowoPodstawowe pojęcia dotyczące drzew Podstawowe pojęcia dotyczące grafów Przykłady drzew i grafów
Podstawowe pojęcia dotyczące drzew Podstawowe pojęcia dotyczące grafów Przykłady drzew i grafów Drzewa: Drzewo (ang. tree) jest strukturą danych zbudowaną z elementów, które nazywamy węzłami (ang. node).
Bardziej szczegółowoAlgorytmy i Struktury Danych
Algorytmy i Struktury Danych Kopce Bożena Woźna-Szcześniak bwozna@gmail.com Jan Długosz University, Poland Wykład 11 Bożena Woźna-Szcześniak (AJD) Algorytmy i Struktury Danych Wykład 11 1 / 69 Plan wykładu
Bardziej szczegółowoDynamiczny przydział pamięci w języku C. Dynamiczne struktury danych. dr inż. Jarosław Forenc. Metoda 1 (wektor N M-elementowy)
Rok akademicki 2012/2013, Wykład nr 2 2/25 Plan wykładu nr 2 Informatyka 2 Politechnika Białostocka - Wydział Elektryczny Elektrotechnika, semestr III, studia niestacjonarne I stopnia Rok akademicki 2012/2013
Bardziej szczegółowosprowadza się od razu kilka stron!
Bazy danych Strona 1 Struktura fizyczna 29 stycznia 2010 10:29 Model fizyczny bazy danych jest oparty na pojęciu pliku i rekordu. Plikskłada się z rekordów w tym samym formacie. Format rekordujest listą
Bardziej szczegółowoDrzewa czerwono-czarne.
Binboy at Sphere http://binboy.sphere.p l Drzewa czerwono-czarne. Autor: Jacek Zacharek Wstęp. Pojęcie drzewa czerwono-czarnego (red-black tree) zapoczątkował Rudolf Bayer w książce z 1972 r. pt. Symmetric
Bardziej szczegółowoUniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych. Algorytmy i struktury danych Laboratorium 7. 2 Drzewa poszukiwań binarnych
Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Algorytmy i struktury danych Laboratorium Drzewa poszukiwań binarnych 1 Cel ćwiczenia Ćwiczenie ma na celu zapoznanie studentów
Bardziej szczegółowoDrzewa podstawowe poj
Drzewa podstawowe poj ecia drzewo graf reprezentujacy regularna strukture wskaźnikowa, gdzie każdy element zawiera dwa lub wiecej wskaźników (ponumerowanych) do takich samych elementów; wez ly (albo wierzcho
Bardziej szczegółowoWykład 2. Drzewa poszukiwań binarnych (BST)
Wykład 2 Drzewa poszukiwań binarnych (BST) 1 O czym będziemy mówić Definicja Operacje na drzewach BST: Search Minimum, Maximum Predecessor, Successor Insert, Delete Struktura losowo budowanych drzew BST
Bardziej szczegółowoDrzewa poszukiwań binarnych
1 Cel ćwiczenia Algorytmy i struktury danych Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Uniwersytet ielonogórski Drzewa poszukiwań binarnych Ćwiczenie
Bardziej szczegółowoAlgorytmy i struktury danych. Drzewa: BST, kopce. Letnie Warsztaty Matematyczno-Informatyczne
Algorytmy i struktury danych Drzewa: BST, kopce Letnie Warsztaty Matematyczno-Informatyczne Drzewa: BST, kopce Definicja drzewa Drzewo (ang. tree) to nieskierowany, acykliczny, spójny graf. Drzewo może
Bardziej szczegółowoWykład X. Programowanie. dr inż. Janusz Słupik. Gliwice, Wydział Matematyki Stosowanej Politechniki Śląskiej. c Copyright 2016 Janusz Słupik
Wykład X Wydział Matematyki Stosowanej Politechniki Śląskiej Gliwice, 2016 c Copyright 2016 Janusz Słupik Drzewa binarne Drzewa binarne Drzewo binarne - to drzewo (graf spójny bez cykli) z korzeniem (wyróżnionym
Bardziej szczegółowoZASADY PROGRAMOWANIA KOMPUTERÓW ZAP zima 2014/2015. Drzewa BST c.d., równoważenie drzew, kopce.
POLITECHNIKA WARSZAWSKA Instytut Automatyki i Robotyki ZASADY PROGRAMOWANIA KOMPUTERÓW ZAP zima 204/205 Język programowania: Środowisko programistyczne: C/C++ Qt Wykład 2 : Drzewa BST c.d., równoważenie
Bardziej szczegółowoKolejka priorytetowa. Często rozważa się kolejki priorytetowe, w których poszukuje się elementu minimalnego zamiast maksymalnego.
Kolejki Kolejka priorytetowa Kolejka priorytetowa (ang. priority queue) to struktura danych pozwalająca efektywnie realizować następujące operacje na zbiorze dynamicznym, którego elementy pochodzą z określonego
Bardziej szczegółowoStos LIFO Last In First Out
Stos LIFO Last In First Out Operacje: push - dodanie elementu na stos pop - usunięcie elementu ze stosu empty - sprawdzenie, czy stos jest pusty size - zwrócenie liczby elementów na stosie value (peek)
Bardziej szczegółowoWykład 8. Drzewa AVL i 2-3-4
Wykład 8 Drzewa AVL i 2-3-4 1 Drzewa AVL Ø Drzewa AVL Definicja drzewa AVL Operacje wstawiania i usuwania Złożoność obliczeniowa Ø Drzewa 2-3-4 Definicja drzewa 2-3-4 Operacje wstawiania i usuwania Złożoność
Bardziej szczegółowoProgramowanie obiektowe
Programowanie obiektowe Sieci powiązań Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2015 P. Daniluk (Wydział Fizyki) PO w. IX Jesień 2015 1 / 21 Sieci powiązań Można (bardzo zgrubnie) wyróżnić dwa rodzaje powiązań
Bardziej szczegółowoProgramowanie obiektowe
Programowanie obiektowe Sieci powiązań Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2014 P. Daniluk (Wydział Fizyki) PO w. IX Jesień 2014 1 / 24 Sieci powiązań Można (bardzo zgrubnie) wyróżnić dwa rodzaje powiązań
Bardziej szczegółowoDrzewo binarne BST. LABORKA Piotr Ciskowski
Drzewo binarne BST LABORKA Piotr Ciskowski zadanie 1. drzewo binarne - 1 Zaimplementuj drzewo binarne w postaci: klasy Osoba przechowującej prywatne zmienne: liczbę całkowitą to będzie klucz, wg którego
Bardziej szczegółowoINDEKSY I SORTOWANIE ZEWNĘTRZNE
INDEKSY I SORTOWANIE ZEWNĘTRZNE Przygotował Lech Banachowski na podstawie: 1. Raghu Ramakrishnan, Johannes Gehrke, Database Management Systems, McGrawHill, 2000 (książka i slide y). 2. Lech Banachowski,
Bardziej szczegółowoDrzewa wyszukiwań binarnych (BST)
Drzewa wyszukiwań binarnych (BST) Krzysztof Grządziel 12 czerwca 2007 roku 1 Drzewa Binarne Drzewa wyszukiwań binarnych, w skrócie BST (od ang. binary search trees), to szczególny przypadek drzew binarnych.
Bardziej szczegółowoR-drzewa. Realizowane funkcje: Struktura węzłów R-drzewa
R-drzewa R-drzewa są dynamicznymi strukturami danych służącymi do wyszukiwania obiektów wielowymiarowych (niepunktowych!!!) w przestrzeni wielowymiarowej. W R-drzewach obiekty wielowymiarowe są aproksymowane
Bardziej szczegółowoALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH
LGORTM I STRUKTUR DNH Temat 6: Drzewa ST, VL Wykładowca: dr inż. bigniew TRPT e-mail: bigniew.tarapata@isi.wat.edu.pl http://www.tarapata.strefa.pl/p_algorytmy_i_struktury_danych/ Współautorami wykładu
Bardziej szczegółowoPODSTAWY BAZ DANYCH. 7. Metody Implementacji Baz Danych. 2009/ Notatki do wykładu "Podstawy baz danych" 1
PODSTAWY BAZ DANYCH 7. Metody Implementacji Baz Danych 2009/2010 - Notatki do wykładu "Podstawy baz danych" 1 Przechowywanie danych w bazie 1. Dane przechowywane są w pamięci zewnętrznej podzielonej logicznie
Bardziej szczegółowoALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH
ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH Temat 4: Realizacje dynamicznych struktur danych. Wykładowca: dr inż. Zbigniew TARAPATA e-mail: Zbigniew.Tarapata@isi.wat.edu.pl http://www.tarapata.strefa.pl/p_algorytmy_i_struktury_danych/
Bardziej szczegółowoSystem plików. dr inż. Krzysztof Patan. Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski
System plików dr inż. Krzysztof Patan Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski k.patan@issi.uz.zgora.pl Wstęp System plików System plików jest tym komponentem systemu operacyjnego,
Bardziej szczegółowoSortowanie bąbelkowe
1/98 Sortowanie bąbelkowe (Bubble sort) prosty i nieefektywny algorytm sortowania wielokrotnie przeglądamy listę elementów, porównując dwa sąsiadujące i zamieniając je miejscami, jeśli znajdują się w złym
Bardziej szczegółowoJakub Pilecki Szymon Wojciechowski
Indeksy w hurtowniach danych Jakub Pilecki Szymon Wojciechowski Plan prezentacji 1. Czym są indeksy? 2. Cel stosowania indeksó w 3. Co należy indeksować? 4. Rodzaje indeksó w 5. B-drzewa (drzewa zró wnoważone)
Bardziej szczegółowoSortowanie. Bartman Jacek Algorytmy i struktury
Sortowanie Bartman Jacek jbartman@univ.rzeszow.pl Algorytmy i struktury danych Sortowanie przez proste wstawianie przykład 41 56 17 39 88 24 03 72 41 56 17 39 88 24 03 72 17 41 56 39 88 24 03 72 17 39
Bardziej szczegółowoAlgorytmy i Struktury Danych
Algorytmy i Struktury Danych Drzewa poszukiwań binarnych dr hab. Bożena Woźna-Szcześniak bwozna@gmail.com Jan Długosz University, Poland Wykład 12 Bożena Woźna-Szcześniak (AJD) Algorytmy i Struktury Danych
Bardziej szczegółowoDrzewa BST i AVL. Drzewa poszukiwań binarnych (BST)
Drzewa ST i VL Drzewa poszukiwań binarnych (ST) Drzewo ST to dynamiczna struktura danych (w formie drzewa binarnego), która ma tą właściwość, że dla każdego elementu wszystkie elementy w jego prawym poddrzewie
Bardziej szczegółowoAlgorytmy i Struktury Danych, 9. ćwiczenia
Algorytmy i Struktury Danych, 9. ćwiczenia 206-2-09 Plan zajęć usuwanie z B-drzew join i split na 2-3-4 drzewach drzepce adresowanie otwarte w haszowaniu z analizą 2 B-drzewa definicja każdy węzeł ma następujące
Bardziej szczegółowoSYSTEMY OPERACYJNE WYKLAD 5 - zarządzanie pamięcią pomocniczą
Wrocław 2007 SYSTEMY OPERACYJNE WYKLAD 5 - zarządzanie pamięcią pomocniczą Paweł Skrobanek C-3, pok. 323 e-mail: pawel.skrobanek@pwr.wroc.pl www.equus.wroc.pl/studia.html 1 PLAN: 3. Struktura katalogowa
Bardziej szczegółowoPODSTAWY INFORMATYKI wykład 6.
PODSTAWY INFORMATYKI wykład 6. Adrian Horzyk Web: http://home.agh.edu.pl/~horzyk/ E-mail: horzyk@agh.edu.pl Google: Adrian Horzyk Gabinet: paw. D13 p. 325 Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie WEAIiE,
Bardziej szczegółowoPodstawy Informatyki. Wykład 6. Struktury danych
Podstawy Informatyki Wykład 6 Struktury danych Stałe i zmienne Podstawowymi obiektami występującymi w programie są stałe i zmienne. Ich znaczenie jest takie samo jak w matematyce. Stałe i zmienne muszą
Bardziej szczegółowoIndeksy w hurtowniach danych
Indeksy w hurtowniach danych Hurtownie danych 2011 Łukasz Idkowiak Tomasz Kamiński Bibliografia Zbyszko Królikowski, Hurtownie danych. Logiczne i fizyczne struktury danych, Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej,
Bardziej szczegółowoWstęp do programowania. Drzewa podstawowe techniki. Piotr Chrząstowski-Wachtel
Wstęp do programowania Drzewa podstawowe techniki Piotr Chrząstowski-Wachtel Drzewa wyszukiwań Drzewa często służą do przechowywania informacji. Jeśli uda sie nam stworzyć drzewo o niewielkiej wysokości
Bardziej szczegółowoAlgorytmy i struktury danych
Algorytmy i struktury danych Wykład 9 - Drzewa i algorytmy ich przetwarzania (ciąg dalszy) Janusz Szwabiński Plan wykładu: Binarne drzewo poszukiwań (BST) Zrównoważone binarne drzewa poszukiwań (AVL) Implementacja
Bardziej szczegółowoliniowa - elementy następują jeden za drugim. Graficznie możemy przedstawić to tak:
Sortowanie stogowe Drzewo binarne Binary Tree Dotychczas operowaliśmy na prostych strukturach danych, takich jak tablice. W tablicy elementy ułożone są zgodnie z ich numeracją, czyli indeksami. Jeśli za
Bardziej szczegółowodr inż. Paweł Myszkowski Wykład nr 11 ( )
dr inż. Paweł Myszkowski Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Elektronika i Telekomunikacja, semestr II, studia stacjonarne I stopnia Rok akademicki 2015/2016 Wykład nr 11 (11.05.2016) Plan prezentacji:
Bardziej szczegółowoAlgorytmy i Struktury Danych
Algorytmy i Struktury Danych Drzewa poszukiwań binarnych dr hab. Bożena Woźna-Szcześniak Jan Długosz University, Poland Wykład 8 Bożena Woźna-Szcześniak (AJD) Algorytmy i Struktury Danych Wykład 8 1 /
Bardziej szczegółowo. Podstawy Programowania 2. Drzewa bst - część pierwsza. Arkadiusz Chrobot. 22 maja 2016
.. Podstawy Programowania 2 Drzewa bst - część pierwsza Arkadiusz Chrobot Zakład Informatyki 22 maja 2016 1 / 55 Plan.1 Wstęp.2 Definicje.3 Implementacja Typ bazowy i wskaźnik na korzeń Dodawanie elementu
Bardziej szczegółowoCo to są drzewa decyzji
Drzewa decyzji Co to są drzewa decyzji Drzewa decyzji to skierowane grafy acykliczne Pozwalają na zapis reguł w postaci strukturalnej Przyspieszają działanie systemów regułowych poprzez zawężanie przestrzeni
Bardziej szczegółowoStruktury danych i optymalizacja
Krzysztof Dembczyński Instytut Informatyki Zakład Inteligentnych Systemów Wspomagania Decyzji Politechnika Poznańska Technologie Wytwarzania Oprogramowania Semestr zimowy 2005/06 Plan wykładu Ewolucja
Bardziej szczegółowoMatematyka dyskretna - 7.Drzewa
Matematyka dyskretna - 7.Drzewa W tym rozdziale zajmiemy się drzewami: specjalnym przypadkiem grafów. Są one szczególnie przydatne do przechowywania informacji, umożliwiającego szybki dostęp do nich. Definicja
Bardziej szczegółowoAbstrakcyjne struktury danych - stos, lista, drzewo
Sprawozdanie Podstawy Informatyki Laboratoria Abstrakcyjne struktury danych - stos, lista, drzewo Maciej Tarkowski maciek@akom.pl grupa VII 1/8 1. Stos Stos (ang. Stack) jest podstawową liniową strukturą
Bardziej szczegółowoWYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA
Rekurencja - zdolność podprogramu (procedury) do wywoływania samego (samej) siebie Wieże Hanoi dane wejściowe - trzy kołki i N krążków o różniących się średnicach wynik - sekwencja ruchów przenosząca krążki
Bardziej szczegółowoAlgorytmy i struktury danych
Algorytmy i struktury danych Proste algorytmy sortowania Witold Marańda maranda@dmcs.p.lodz.pl 1 Pojęcie sortowania Sortowaniem nazywa się proces ustawiania zbioru obiektów w określonym porządku Sortowanie
Bardziej szczegółowoPodstawy Informatyki Metody dostępu do danych
Podstawy Informatyki Metody dostępu do danych alina.momot@polsl.pl http://zti.polsl.pl/amomot/pi Plan wykładu 1 Wprowadzenie Czym zajmuje się informatyka 2 Wprowadzenie Podstawowe problemy baz danych Struktury
Bardziej szczegółowo