Podstawy Informatyki. Metody dostępu do danych
|
|
- Agnieszka Kubicka
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Podstawy Informatyki c.d.
2 Plan wykładu 1 Bazy danych Struktury danych Średni czas odszukania rekordu Drzewa binarne w pamięci dyskowej 2 Sformułowanie problemu Zależność objętości bazy od wysokości drzewa Maksymalny czas dostępu 3 - wprowadzenie Odszukiwanie w B-drzewie
3 Bazy danych Plan wykładu Bazy danych Struktury danych Średni czas odszukania rekordu Drzewa binarne w pamięci dyskowej Baza danych - uporządkowany zbiór danych przechowywany w pamięci komputera. Dane reprezentowane są przez rekordy danych stanowiące uporządkowany zbiór elementów dowolnego typu umieszczony w tzw. polach, które zawierają klucz rekordu oraz jego atrybuty.
4 Podstawowe problemy baz danych Bazy danych Struktury danych Średni czas odszukania rekordu Drzewa binarne w pamięci dyskowej 1 Problem rozmieszczenia polega na podaniu takiego algorytmu A, który na podstawie klucza K i zawartego w rekordzie R i przydzieli miejsce (adres) dla tegoż rekordu w określonej strukturze S. 2 Problem odszukania rekordu R i w strukturze S polega na ustaleniu adresu tego rekordu, na podstawie klucza K i i algorytmu A. 3 Problem wyszukania występuje, gdy na podstawie atrybutów innych niż klucz należy wyszukać odpowiedni rekord 1. 1 rozwiązanie tego problemu polega na przetestowaniu pól wszystkich rekordów i porównaniu ich zawartości z wartością zadanego atrybutu
5 Struktury danych Plan wykładu Bazy danych Struktury danych Średni czas odszukania rekordu Drzewa binarne w pamięci dyskowej Podstawowe struktury danych to: struktury stałe ich rozmiar jest niezależny od zebranych w nich elementów, ustalony z góry i niezmienny w czasie wykonywania operacji na strukturze, m.in. tablice struktury dynamicznie zmienne ich rozmiar zależy od liczby zgromadzonych w nich elementów, m.in. listy, drzewa, sieci. Rekordy w takich strukturach mają jedno lub kilka dodatkowych pól, zwanych polami łącznikowymi lub wskaźnikowymi, zwykle zawierające adresy elementów połączonych z danym rekordem.
6 Drzewa Plan wykładu Bazy danych Struktury danych Średni czas odszukania rekordu Drzewa binarne w pamięci dyskowej Drzewo struktura, w której element może posiadać wiele następników, lecz tylko jednego poprzednika. Drzewo binarne liczba następników wynosi zero, jeden lub dwa. Drzewo BST (ang. Binary Search Tree) drzewo binarne, w którym lewe poddrzewo każdego węzła zawiera wyłącznie elementy o kluczach mniejszych niż klucz węzła a prawe poddrzewo zawiera wyłącznie elementy o kluczach większych. Drzewo AVL (Adelsona-Velskiego oraz Landisa) zrównoważone binarne drzewo poszukiwań (BST), w którym wysokość lewego i prawego poddrzewa każdego węzła różni się co najwyżej o jeden.
7 Przykłady drzew binarnych Bazy danych Struktury danych Średni czas odszukania rekordu Drzewa binarne w pamięci dyskowej
8 Średni czas odszukania Bazy danych Struktury danych Średni czas odszukania rekordu Drzewa binarne w pamięci dyskowej Średni czas odszukania opisuje wzór: L = gdzie: N c i p i, i=1 c i liczba prób wykonanych w celu odnalezienia i-tego rekordu, p i prawdopodobieństwo odwołania do i-tego rekordu, N wielkość przeszukiwanego zbioru danych.
9 Bazy danych Struktury danych Średni czas odszukania rekordu Drzewa binarne w pamięci dyskowej Średni czas odszukania - wyszukiwanie liniowe Założenia: prawdopodobieństwo odwołania do każdego z rekordów jest jednakowe. L = N c i p i = i=1 N i=1 i N = N + 1 = O(N) 2
10 Bazy danych Struktury danych Średni czas odszukania rekordu Drzewa binarne w pamięci dyskowej Średni czas odszukania - wyszukiwanie binarne Odszukanie rekordu w przypadku: optymistycznym wymaga 1 próby, pesymistycznym wymaga log 2 (N + 1) prób. Średni czas odszukania rekordu: N L = c i p i = O(log 2 (N)). i=1
11 Średni czas odszukania - drzewo BST Bazy danych Struktury danych Średni czas odszukania rekordu Drzewa binarne w pamięci dyskowej Wyszukiwanie w drzewie binarnym w przypadku: optymistycznym wymaga 1 próby, pesymistycznym wymaga N prób drzewo degeneruje się do listy, np. dla posortowanych danych. Średnio liczba prób wynosi: gdzie γ jest stałą Eulera. L = 2(log 2 (N) + γ) 3, Drzewo wyważone skraca nam drogę poszukiwań średnio o 39%.
12 Drzewa binarne w pamięci dyskowej Bazy danych Struktury danych Średni czas odszukania rekordu Drzewa binarne w pamięci dyskowej Gdy drzewo binarne przechowywane jest na dysku, z każdym krokiem związany dostęp do dysku. Dla drzewa AVL - maksymalna liczba kroków log 2 N (wysokość drzewa).
13 Drzewa binarne w pamięci dyskowej Bazy danych Struktury danych Średni czas odszukania rekordu Drzewa binarne w pamięci dyskowej Gdy drzewo binarne przechowywane jest na dysku, z każdym krokiem związany dostęp do dysku. Dla drzewa AVL - maksymalna liczba kroków log 2 N (wysokość drzewa).
14 Drzewa binarne w pamięci dyskowej Bazy danych Struktury danych Średni czas odszukania rekordu Drzewa binarne w pamięci dyskowej Gdy drzewo binarne przechowywane jest na dysku, z każdym krokiem związany dostęp do dysku. Dla drzewa AVL - maksymalna liczba kroków log 2 N (wysokość drzewa).
15 Drzewa binarne w pamięci dyskowej Bazy danych Struktury danych Średni czas odszukania rekordu Drzewa binarne w pamięci dyskowej Gdy drzewo binarne przechowywane jest na dysku, z każdym krokiem związany dostęp do dysku. Dla drzewa AVL - maksymalna liczba kroków log 2 N (wysokość drzewa).
16 Drzewo wielokierunkowe Bazy danych Struktury danych Średni czas odszukania rekordu Drzewa binarne w pamięci dyskowej Własności drzewa: dla każdego składnika, z wyjątkiem pierwszego istnieje dokładnie jeden składnik poprzedni (poprzednik), każdy składnik posiada co najwyżej n (n 2) składników następnych (następników), pierwszy składnik (korzeń) nie posiada poprzednika, wszystkie składniki ostatnie (liście) nie mają następnika. Jeśli n = 2 to drzewo nazywamy drzewem binarnym. Gdy n > 2, drzewo nazywamy wielokierunkowym rzędu n. Każdą strukturę dającą się przedstawić w postaci drzewa wielokierunkowego można także przedstawić w postaci równoważnego drzewa binarnego.
17 Drzewo wielokierunkowe Bazy danych Struktury danych Średni czas odszukania rekordu Drzewa binarne w pamięci dyskowej
18 Sformułowanie problemu Sformułowanie problemu Zależność objętości bazy od wysokości drzewa Maksymalny czas dostępu wielokierunkowego Znalezienie takiej struktury drzewa wielokierunkowego, by dla danej objętości bazy V, czas odszukania rekordu danego kluczem był minimalny. Oznaczenia: h liczba poziomów drzewa, m i liczba elementów na stronie poziomu i, T D czas odczytu strony z dysku, T P czas realizacji operacji testu na danych w pamięci operacyjnej.
19 Sformułowanie problemu Zależność objętości bazy od wysokości drzewa Maksymalny czas dostępu Zależność objętości bazy od wysokości drzewa h liczba poziomów drzewa, m i liczba elementów na stronie poziomu i. V = m 1 + (m 1 + 1) m 2 (m 1 + 1) (m 2 + 1) m 3 + (m 1 + 1) (m 2 + 1) (m 3 + 1) m (m 1 + 1) (m 2 + 1) (m 3 + 1)... (m h 1 + 1) m h
20 Sformułowanie problemu Zależność objętości bazy od wysokości drzewa Maksymalny czas dostępu Zależność objętości bazy od wysokości drzewa h liczba poziomów drzewa, m i liczba elementów na stronie poziomu i. V = (m 1 + 1) + (m 1 + 1) m 2 (m 1 + 1) (m 2 + 1) m 3 + (m 1 + 1) (m 2 + 1) (m 3 + 1) m (m 1 + 1) (m 2 + 1) (m 3 + 1)... (m h 1 + 1) m h 1
21 Sformułowanie problemu Zależność objętości bazy od wysokości drzewa Maksymalny czas dostępu Zależność objętości bazy od wysokości drzewa h liczba poziomów drzewa, m i liczba elementów na stronie poziomu i. V = (m 1 + 1) (1 + m 2 (m 2 + 1) m 3 + (m 2 + 1) (m 3 + 1) m (m 2 + 1) (m 3 + 1)... (m h 1 + 1) m h ) 1
22 Sformułowanie problemu Zależność objętości bazy od wysokości drzewa Maksymalny czas dostępu Zależność objętości bazy od wysokości drzewa h liczba poziomów drzewa, m i liczba elementów na stronie poziomu i. V = (m 1 + 1) (m 2 + 1) (1+... ) 1 m 3 + (m 3 + 1) m 4 + (m 3 + 1)... (m h 1 + 1) m h
23 Sformułowanie problemu Zależność objętości bazy od wysokości drzewa Maksymalny czas dostępu Zależność objętości bazy od wysokości drzewa h liczba poziomów drzewa, m i liczba elementów na stronie poziomu i. V = (m 1 + 1) (m 2 + 1) (m 3 + 1)... ) 1 (1+ m (m h 1 + 1) m h
24 Sformułowanie problemu Zależność objętości bazy od wysokości drzewa Maksymalny czas dostępu Zależność objętości bazy od wysokości drzewa h liczba poziomów drzewa, m i liczba elementów na stronie poziomu i. V = (m 1 + 1) (m 2 + 1) (m 3 + 1)... (1 + m h ) 1 = h (m j + 1) 1 j=1
25 Maksymalny czas dostępu Sformułowanie problemu Zależność objętości bazy od wysokości drzewa Maksymalny czas dostępu Maksymalny czas dostępu wyraża się wzorem: h T max = h T D + T P m j. j=1 Przy założeniu, że T D = αt P oraz T P = 1 h h T max = h α + m j = (α + m j ). j=1 j=1 h liczba poziomów drzewa, m i liczba elementów na stronie poziomu i, T D czas odczytu strony z dysku, T P czas realizacji operacji testu na danych w pamięci operacyjnej.
26 Maksymalny czas dostępu Sformułowanie problemu Zależność objętości bazy od wysokości drzewa Maksymalny czas dostępu Maksymalny czas dostępu wyraża się wzorem: h T max = h T D + T P m j. j=1 Przy założeniu, że T D = αt P oraz T P = 1 h h T max = h α + m j = (α + m j ). j=1 j=1 h liczba poziomów drzewa, m i liczba elementów na stronie poziomu i, T D czas odczytu strony z dysku, T P czas realizacji operacji testu na danych w pamięci operacyjnej.
27 Sformułowanie problemu Zależność objętości bazy od wysokości drzewa Maksymalny czas dostępu Znaleźć przy ograniczeniu min T max = min m 1,m 2,...,m h,h m 1,m 2,...,m h,h h (α + m j ) j=1 h (m j + 1) 1 V = 0 j=1
28 Sformułowanie problemu Zależność objętości bazy od wysokości drzewa Maksymalny czas dostępu Znaleźć przy ograniczeniu min T max = min m 1,m 2,...,m h,h m 1,m 2,...,m h,h h (α + m j ) j=1 h (m j + 1) 1 V = 0 j=1 Jest to problem minimalizacji funkcji z ograniczeniami typu równościowego, które rozwiązuje się metodą mnożników Lagrange a.
29 Sformułowanie problemu Zależność objętości bazy od wysokości drzewa Maksymalny czas dostępu - rozwiązanie Zakładając, że wysokość drzewa h jest stała, struktura będzie optymalna, gdy rozmiary stron na każdym z poziomów będą takie same. Wtedy: Podsumowując: V = (m + 1) h 1 oraz T max = h(α + m). im większy współczynnik α tym bardziej opłaca się budować duże strony, czyli obniżać wysokość drzewa, większy rozmiar strony to większe zapotrzebowanie na pamięć operacyjną, konieczny jest rozsądny kompromis między zajętością pamięci a czasem odszukiwania rekordu.
30 Wady drzew BST - wprowadzenie Odszukiwanie w B-drzewie Drzewa BST, nawet w wersjach zrównoważonych, nie najlepiej nadają się do przechowywania na dysku komputera. Specyfika pamięci dyskowej polega na tym, że czas dostępu do niej jest znacznie (o kilka rzędów wielkości) dłuższy niż do pamięci wewnętrznej (RAM), odczyt i zapis danych dokonuje się większymi porcjami (zwanymi blokami lub stronami). Chaotyczne rozmieszczenie węzłów drzewa BST na dysku prowadzi do większej niż to naprawdę konieczne liczby dostępów.
31 - wprowadzenie - wprowadzenie Odszukiwanie w B-drzewie to drzewa poszukiwań wyższych rzędów wynalezione na początku lat sześćdziesiątych XX wieku przez Bayera i MacCreighta. W węźle drzewa poszukiwań rzędu n jest maksymalnie n wskaźników do synów oraz n-1 kluczy, które rozdzielają elementy poszczególnych poddrzew. Rozmiar węzła w B-drzewie dobiera się zwykle tak, aby możliwie dokładnie wypełniał on stronę na dysku. Zachowanie zrównoważenia umożliwione jest dzięki zmiennemu stopniowi wypełnienia węzłów.
32 - definicja - wprowadzenie Odszukiwanie w B-drzewie B-drzewo klasy t(h, m) jest drzewem pustym lub musi spełniać następujące własności: 1 korzeń jest liściem albo ma od 2 do 2m + 1 potomków, 2 wszystkie liście są na tym samym poziomie, 3 każdy węzeł wewnętrzny oprócz korzenia ma od m + 1 do 2m + 1 potomków i węzeł mający k potomków zawiera k-1 kluczy, 4 każdy liść zawiera od m do 2m kluczy.
33 - wnioski - wprowadzenie Odszukiwanie w B-drzewie Warunki (3) i (4) gwarantują wykorzystanie przestrzeni dysku przynajmniej w około 50%. Warunek (2) zapewnia niewielką wysokość drzewa, dla drzewa zawierającego N kluczy: log 2m+1 (N + 1) h 1 + log m+1 N Koszt odszukania w ch jest co najwyżej proporcjonalny do wysokości drzewa. Duża liczba m (np. 1024) jest kluczowa dla wydajności B-drzew.
34 Odszukiwanie w B-drzewie - wprowadzenie Odszukiwanie w B-drzewie Poszukiwanie klucza X rozpoczynamy od korzenia. W aktualnym węźle zawierającym klucze k 1 < k 2 <... < k n szukamy klucza X (sekwencyjnie lub binarnie). Jeśli to poszukiwanie kończy się niepowodzeniem, to: jeśli aktualny węzeł jest liściem - klucza X w ogóle nie ma w drzewie lub mając wyznaczony indeks i o tej własności, że k i 1 < x < k i (przy założeniu, że k 0 = oraz k n+1 = ), rekurencyjnie poszukujemy klucza x w poddrzewie o korzeniu wskazywanym przez p i.
35 Przykład odszukiwania w B-drzewie - wprowadzenie Odszukiwanie w B-drzewie Przykład klasy t(3,2)
36 Przykład odszukiwania w B-drzewie - wprowadzenie Odszukiwanie w B-drzewie Szukany rekord o kluczu 40
37 Przykład odszukiwania w B-drzewie - wprowadzenie Odszukiwanie w B-drzewie Szukany rekord o kluczu 15
38 Przykład odszukiwania w B-drzewie - wprowadzenie Odszukiwanie w B-drzewie Szukany rekord o kluczu 16
39 - wprowadzenie Odszukiwanie w B-drzewie Dołączanie poprzedzone jest algorytmem odszukania. Znany jest więc węzeł, do którego ma być dołączony element. Dołączenie może być bezkolizyjne i element dołączany jest w ten sposób, by zachować rosnące uporządkowanie wartości klucza na stronie, spowodować przepełnienie strony, gdy na stronie zapamiętanych jest już 2m elementów.
40 - wprowadzenie Odszukiwanie w B-drzewie W przypadku przepełnienia stosuje się metodę kompensacji, gdy jedna ze stron sąsiadujących ze stroną z przepełnioną zawiera mniej niż 2m elementów metodę podziału przepełnionej strony na dwie, co może wywołać potrzebę podziału na jeszcze wyższym poziomie i tak aż do korzenia. Konsekwencją podziału strony korzenia jest powiększenie wysokości drzewa, dlatego w pierwszym rzędzie stosuje się metodę kompensacji.
41 Przykład wstawiania w B-drzewie - wprowadzenie Odszukiwanie w B-drzewie Wstawiany rekord o kluczu 34 - odszukanie strony
42 Przykład wstawiania w B-drzewie - wprowadzenie Odszukiwanie w B-drzewie Wstawiany rekord o kluczu 34 - dołączenie bezkolizyjne
43 Przykład wstawiania w B-drzewie - wprowadzenie Odszukiwanie w B-drzewie Wstawiany rekord o kluczu 48 - przepełnienie
44 Przykład wstawiania w B-drzewie - wprowadzenie Odszukiwanie w B-drzewie Wstawiany rekord o kluczu 48 - metoda kompensacji
45 Przykład wstawiania w B-drzewie - wprowadzenie Odszukiwanie w B-drzewie Wstawiany rekord o kluczu 48 - przepełnienie
46 Przykład wstawiania w B-drzewie - wprowadzenie Odszukiwanie w B-drzewie Wstawiany rekord o kluczu 48 - metoda podziału
47 - wprowadzenie Odszukiwanie w B-drzewie również zaczyna się od odszukania węzła z kluczem do usunięcia. Jeśli znaleziony węzeł jest liściem, to element jest z niego usuwany. Jeśli znaleziony węzeł nie jest liściem, to 1 w miejsce usuwanego elementu, wpisywany jest element E min o najmniejszej wartości klucza z poddrzewa wskazywanego przez wskaźnik, stojący bezpośrednio po prawej stronie usuwanego elementu. 2 Element E min jest następnie wstawiany w miejsce elementu usuwanego i usuwany ze strony liścia.
48 - wprowadzenie Odszukiwanie w B-drzewie Usunięcie elementu może spowodować niedomiar (liczba elementów na stronie może spaść poniżej wartości m). W przypadku niedomiaru stosuje się metodę łączenia, gdy jedna ze stron sąsiadujących ze stroną z niedomiarem zawiera tylko m elementów, metodę kompensacji. Stosowanie operacji łączenia jest jedyną metodą zmniejszenia wysokości drzewa.
49 Przykład usuwania w B-drzewie - wprowadzenie Odszukiwanie w B-drzewie Usuwany rekord o kluczu 38 - usunięcie bezkolizyjne
50 Przykład usuwania w B-drzewie - wprowadzenie Odszukiwanie w B-drzewie Usuwany rekord o kluczu 48 - problem niedomiaru
51 Przykład usuwania w B-drzewie - wprowadzenie Odszukiwanie w B-drzewie Usuwany rekord o kluczu 48 - metoda łączenia
52 Przykład usuwania w B-drzewie - wprowadzenie Odszukiwanie w B-drzewie Usuwany rekord o kluczu 25 - znaleziony węzeł nie jest liściem, więc szukany jest element E min w odpowiednim poddrzewie
53 Przykład usuwania w B-drzewie - wprowadzenie Odszukiwanie w B-drzewie Usuwany rekord o kluczu 25 krok 1 - w miejsce usuwanego elementu, wpisywany jest element E min
54 Przykład usuwania w B-drzewie - wprowadzenie Odszukiwanie w B-drzewie Usuwany rekord o kluczu 25 krok 2 - ostateczne usunięcie jest bezkolizyjne
Tadeusz 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 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< 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 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 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 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 szczegółowo2012-01-16 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 szczegółowoAlgorytmy i struktury danych. Wykład 4 Tablice nieporządkowane i uporządkowane
Algorytmy i struktury danych Wykład 4 Tablice nieporządkowane i uporządkowane Tablice uporządkowane Szukanie binarne Szukanie interpolacyjne Tablice uporządkowane Szukanie binarne O(log N) Szukanie interpolacyjne
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 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 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 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 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 szczegółowoIndeksy. Wprowadzenie. Indeksy jednopoziomowe indeks podstawowy indeks zgrupowany indeks wtórny. Indeksy wielopoziomowe
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
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 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 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 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 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 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 szczegółowoStruktury Danych i Złożoność Obliczeniowa
Struktury Danych i Złożoność Obliczeniowa Zajęcia 3 Struktury drzewiaste drzewo binarne szczególny przypadek drzewa, które jest szczególnym przypadkiem grafu skierowanego, stopień każdego wierzchołka jest
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 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 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 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 szczegółowoAiSD zadanie drugie. Gliwiński Jarosław Marek Kruczyński Konrad Marek Grupa dziekańska I5. 10 kwietnia 2008
AiSD zadanie drugie Gliwiński Jarosław Marek Kruczyński Konrad Marek Grupa dziekańska I5 10 kwietnia 2008 1 Wstęp W nowym zadaniu porównywano efektywność kilku operacji na dwóch różnie zorganizowanych
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 szczegółowoLista liniowa dwukierunkowa
53 Lista liniowa dwukierunkowa Jest to lista złożona z elementów, z których każdy posiada, oprócz wskaźnika na element następny, również wskaźnik na element poprzedni. Zdefiniujmy element listy dwukierunkowej
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 szczegółowoDrzewa poszukiwań binarnych
1 Drzewa poszukiwań binarnych Kacper Pawłowski Streszczenie W tej pracy przedstawię zagadnienia związane z drzewami poszukiwań binarnych. Przytoczę poszczególne operacje na tej strukturze danych oraz ich
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 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 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 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 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 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 szczegółowoAlgorytmy i struktury danych
Algorytmy i struktury danych ĆWICZENIE 2 - WYBRANE ZŁOŻONE STRUKTURY DANYCH - (12.3.212) Prowadząca: dr hab. inż. Małgorzata Sterna Informatyka i3, poniedziałek godz. 11:45 Adam Matuszewski, nr 1655 Oliver
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 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 szczegółowoTablice z haszowaniem
Tablice z haszowaniem - efektywna metoda reprezentacji słowników (zbiorów dynamicznych, na których zdefiniowane są operacje Insert, Search i Delete) - jest uogólnieniem zwykłej tablicy - przyspiesza operacje
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 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 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 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 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 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 szczegółowoKoszt zamortyzowany. Potencjał - Fundusz Ubezpieczeń Kosztów Algorytmicznych
Koszt zamortyzowany Jeśli mamy ciąg operacji, to koszt zamortyzowany jednej z nich jest sumarycznym kosztem wykonania wszystkich operacji podzielonym przez liczbę operacji. Inaczej mówiąc jest to, dla
Bardziej szczegółowoEGZAMIN - Wersja A. ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH Lisek89 opracowanie kartki od Pani dr E. Koszelew
1. ( pkt) Dany jest algorytm, który dla dowolnej liczby naturalnej n, powinien wyznaczyd sumę kolejnych liczb naturalnych mniejszych od n. Wynik algorytmu jest zapisany w zmiennej suma. Algorytm i=1; suma=0;
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 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 szczegółowoOSTASZEWSKI Paweł (55566) PAWLICKI Piotr (55567) Algorytmy i Struktury Danych PIŁA
OSTASZEWSKI Paweł (55566) PAWLICKI Piotr (55567) 20.11.2002 Algorytmy i Struktury Danych PIŁA ZŁOŻONE STRUKTURY DANYCH C za s tw or ze nia s tr uk tur y (m s ) TWORZENIE ZŁOŻONYCH STRUKTUR DANYCH: 00 0
Bardziej szczegółowoWykład 3. Drzewa czerwono-czarne
Wykład 3 Drzewa czerwono-czarne 1 Drzewa zbalansowane Wprowadzenie Drzewa czerwono-czarne Definicja, wysokość drzewa Rotacje, operacje wstawiania i usuwania Literatura Cormen, Leiserson, Rivest, Wprowadzenie
Bardziej szczegółowoTablice z haszowaniem
Tablice z haszowaniem - efektywna metoda reprezentacji słowników (zbiorów dynamicznych, na których zdefiniowane są operacje Insert, Search i Delete) - jest uogólnieniem zwykłej tablicy - przyspiesza operacje
Bardziej szczegółowoAlgorytmy i struktury danych. Wykład 6 Tablice rozproszone cz. 2
Algorytmy i struktury danych Wykład 6 Tablice rozproszone cz. 2 Na poprzednim wykładzie Wiele problemów wymaga dynamicznych zbiorów danych, na których można wykonywać operacje: wstawiania (Insert) szukania
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 szczegółowoSystem plików przykłady. implementacji
Dariusz Wawrzyniak Plan wykładu CP/M MS DOS ISO 9660 UNIX NTFS System plików (2) 1 Przykłady systemu plików (1) CP/M katalog zawiera blok kontrolny pliku (FCB), identyfikujący 16 jednostek alokacji (zawierający
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 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 szczegółowoZASADY PROGRAMOWANIA KOMPUTERÓW
POLITECHNIKA WARSZAWSKA Instytut Automatyki i i Robotyki ZASADY PROGRAMOWANIA KOMPUTERÓW Język Język programowania: C/C++ Środowisko programistyczne: C++Builder 6 Wykład 9.. Wskaźniki i i zmienne dynamiczne.
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 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 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 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 szczegółowostruktury danych dla operacji słownikowych
struktury danych dla operacji słownikowych tablica nieuporządkowana tablica uporządkowana lista dowiązaniowa drzewo poszukiwań binarnych drzewa zrównoważone z tablice haszowaniem tablice z haszowaniem
Bardziej szczegółowoSortowanie. Kolejki priorytetowe i algorytm Heapsort Dynamiczny problem sortowania:
Sortowanie Kolejki priorytetowe i algorytm Heapsort Dynamiczny problem sortowania: podać strukturę danych dla elementów dynamicznego skończonego multi-zbioru S, względem którego są wykonywane następujące
Bardziej szczegółowoDistributed Hash Tables i ich zastosowania
Distributed Hash Tables i ich zastosowania Seminarium z Systemów Rozproszonych, 2005/2006 Spis treści 1 Czym sa DHT? Typowe zastosowania 2 3 Sieci P2P Cooperative File System Czym sa DHT? Typowe zastosowania
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 szczegółowoOptymalizacja poleceń SQL Metody dostępu do danych
Optymalizacja poleceń SQL Metody dostępu do danych 1 Metody dostępu do danych Określają, w jaki sposób dane polecenia SQL są odczytywane z miejsca ich fizycznej lokalizacji. Dostęp do tabeli: pełne przeglądnięcie,
Bardziej szczegółowoAlgorytmy i Struktury Danych. (c) Marcin Sydow. Słownik. Tablica mieszająca. Słowniki. Słownik uporządkowany. Drzewo BST.
i Zawartość wykładu definicja słownika analiza naiwnych implementacji słownika tablice mieszające własności funkcji mieszającej analiza operacji słownika zaimplementowanych na tablicy mieszającej sposoby
Bardziej szczegółowoSortowanie - wybrane algorytmy
Sortowanie - wybrane algorytmy Aleksandra Wilkowska Wydział Matematyki - Katedra Matematyki Stosowanej Politechika Wrocławska 2 maja 2018 1 / 39 Plan prezentacji Złożoność obliczeniowa Sortowanie bąbelkowe
Bardziej szczegółowoWstęp do programowania
Wieczorowe Studia Licencjackie Wrocław, 9.01.2007 Wstęp do programowania Wykład nr 13 Listy usuwanie elementów Poniżej prezentujemy funkcję, która usuwa element o podanej wartości pola wiek z nieuporządkowanej
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 szczegółowoAlgorytm selekcji Hoare a. Łukasz Miemus
Algorytm selekcji Hoare a Łukasz Miemus 1 lutego 2006 Rozdział 1 O algorytmie 1.1 Problem Mamy tablicę A[N] różnych elementów i zmienną int K, takie że 1 K N. Oczekiwane rozwiązanie to określenie K-tego
Bardziej szczegółowoSystem plików przykłady implementacji
System plików przykłady implementacji Dariusz Wawrzyniak CP/M MS DOS ISO 9660 UNIX NTFS Plan wykładu System plików (2) Przykłady implementacji systemu plików (1) Przykłady implementacji systemu plików
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 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 szczegółowoTabela wewnętrzna - definicja
ABAP/4 Tabela wewnętrzna - definicja Temporalna tabela przechowywana w pamięci operacyjnej serwera aplikacji Tworzona, wypełniana i modyfikowana jest przez program podczas jego wykonywania i usuwana, gdy
Bardziej szczegółowoPorównanie czasów działania algorytmów sortowania przez wstawianie i scalanie
Więcej o sprawności algorytmów Porównanie czasów działania algorytmów sortowania przez wstawianie i scalanie Załóżmy, że możemy wykonać dane zadanie przy użyciu dwóch algorytmów: jednego o złożoności czasowej
Bardziej szczegółowoStruktura danych. Sposób uporządkowania informacji w komputerze. Na strukturach danych operują algorytmy. Przykładowe struktury danych:
Struktura danych Sposób uporządkowania informacji w komputerze. Na strukturach danych operują algorytmy. Przykładowe struktury danych: rekord tablica lista stos kolejka drzewo i jego odmiany (np. drzewo
Bardziej szczegółowo