< K (2) = ( Adams, John ), P (2) = adres bloku 2 > < K (1) = ( Aaron, Ed ), P (1) = adres bloku 1 >
|
|
- Mieczysław Marczak
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
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 rekordy z tymi wartościami pól.: Indexing field value record block Wartości indeksu są uporządkowane, można więc stosować przeszukiwanie binarne. Plik indeksów jest znacznie mniejszy od właściwego pliku. Indeks podstawowy (ang. primary index) jest określony na uporządkowanym atrybucie (polu) klucza pliku uporządkowanego. Pole to jest wykorzystywane do fizycznego uporządkowania rekordów na dysku Indeks zgrupowany (ang. clustering index) jeśli atrybut (pole) porządkujący nie jest polem klucza, tzn. kilka rekordów w pliku może mieć tą samą wartość tego pola.!!!!! Plik może mieć tylko jedno fizyczne uporządkowanie, a więc...??? Indeks wtórny (drugorzędny) (ang. secondary index) jest określony na nieuporządkowanym atrybucie (polu) rekordu. Plik może mieć wiele indeksów wtórnych, niezależnie od indeksu podstawowego. Indeks wielopoziomowy - konstruowane na bazie indeksów podstawowych, zgrupowanych i wtórnych. Systemy baz danych - Zbyszko Królikowski 1 Indeks podstawowy przykład: Systemy baz danych - Zbyszko Królikowski 3 Indeks podstawowy Indeks podstawowy jest to uporządkowany plik rekordów o stałej długości i dwóch polach ordering key field to disk block Klucz główny Adres bloku dyskowego Dla każdego bloku pliku danych istnieje tylko jeden rekord indeksu w pliku indeksowym. Każdy rekord indeksu posiada wartość klucza podstawowego pierwszego rekordu w bloku oraz wskaźnik (adres) tego bloku. I-ty rekord indeksu: < K ( i ), P ( i ) > Pierwsze trzy rekordy indeksu z przykładu poniżej są następujące: < K (1) = ( Aaron, Ed ), P (1) = adres bloku 1 > < K (2) = ( Adams, John ), P (2) = adres bloku 2 > < K (3) = ( Alexander, Ed ), P (3) = adres bloku 3 > Systemy baz danych - Zbyszko Królikowski 2 Indeks podstawowy Ogólna liczba rekordów w pliku indeksu odpowiada liczbie bloków pliku danych. Pierwszy rekord w bloku danych jest nazywany rekordem kotwiczącym bloku (ang. anchor rekord). Indeks podstawowy jest indeksem rzadkim zawiera jeden rekord dla całego bloku danych, a nie dla każdego rekordu w pliku danych (indeks gęsty). Liczba bloków indeksu jest << od liczby bloków pliku; przeszukiwanie binarne w pliku indeksowym wymaga znacznie mniejszej liczby dostępów niż do pliku danych. Problemy: wstawianie i usuwanie rekordów w pliku danych Wstawienie nowego rekordu (np. Aker patrz rysunek wyżej) wymaga nie tylko przesunięcia rekordów w pliku danych ale również wymaga zmian w pliku indeksowym, ponieważ przesunięcie rekordów powoduje zmianę rekordu kotwiczącego bloku Rozwiązania: nieuporządkowany plik przepełnienia lub lista łączona rekordów przepełnienia Systemy baz danych - Zbyszko Królikowski 4
2 Indeks gęsty vs rzadki Systemy baz danych - Zbyszko Królikowski 5 Indeks zgrupowany Systemy baz danych - Zbyszko Królikowski 7 Indeks zgrupowany Jeżeli rekordy pliku są uporządkowane fizycznie według wartości pola niekluczowego (pole grupujące ang. clustering field) to indeks zdefiniowany na takim polu nazywamy indeksem zgrupowanym Poszczególne rekordy indeksu odnoszą się do unikalnych wartości pola grupującego i zawierają wskaźniki do zawsze pierwszego bloku danych zawierającego daną wartość pola grupującego. Wstawianie i usuwanie rekordów stanowi problem, ponieważ rekordy danych są fizycznie uporządkowane. Rozwiązanie: rezerwowanie całego bloku dla każdej wartości pola grupującego wszystkie rekordy z tą wartością są lokowane w tym bloku. Jeśli jeden blok nie wystarcza, to alokowany jest dodatkowy blok i łączony z poprzednim wskaźnikiem Indeks zgrupowany jest również indeksem rzadkim, ponieważ dotyczy unikalnych wartości pola indeksowego, a nie wszystkich rekordów w pliku. Systemy baz danych - Zbyszko Królikowski 6 Indeks zgrupowany rozwiązanie problemu wstawiania i usuwania rekordów Systemy baz danych - Zbyszko Królikowski 8
3 Indeks wtórny Indeks wtórny jest zakładany na polu nieporządkującym plik danych. Może istnieć wiele indeksów wtórnych dla pojedynczej relacji. Systemy baz danych - Zbyszko Królikowski 9 Indeks wtórny na polu niekluczowym Indeks wtórny jest zakładany najczęściej na polu niekluczowym wiele rekordów w pliku danych może mieć tą samą wartość pola K ( i ) indeksu. Indeks wtórny daje logiczne uporządkowanie rekordów poprzez pole indeksowe. Implementacje indeksu wtórnego na polu niekluczowym: 1. Wiele rekordów indeksowych z tą samą wartością K ( i ) dla różnych rekordów pliku danych. 2. Zastosowanie rekordów indeksowych zmiennej długości, to znaczy, dla danej wartości K ( i ) utrzymywana jest lista wskaźników do odpowiednich bloków danych: < K ( i ), P1 ( i ), P2 ( i ),..., Pk ( i )> 3. Zastosowanie rzadkiego indeksu do bloku wskaźników rekordów. Rekord indeksu ma stałą długość i zawiera pojedynczą wartość indeksowanego pola. Tworzony jest jednak poziom pośredni, tj. blok rekordów wskaźników, dla utrzymania wielu wskaźników do rekordów danych wskaźnik P ( i ) w rekordzie indeksu < K ( i ), P ( i ) > wskazuje na blok wskaźników rekordów. Systemy baz danych - Zbyszko Królikowski 11 Indeks wtórny na polu klucza wtórnego Pole klucza wtórnego zawiera różne wartości dla każdego rekordu w pliku indeks wtórny jest uporządkowany według K ( i ), tak więc można wykonywać przeszukiwanie binarne na indeksie. Indeks wtórny jest indeksem gęstym jednemu rekordowi indeksu odpowiada jeden rekord pliku danych. Ponieważ rekordy pliku danych nie są fizycznie uporządkowane wg wartości klucza wtórnego, nie można wykorzystać rekordu kotwiczącego bloku dlatego rekord indeksu dotyczy jednego rekordu danych, a nie bloku jak to ma miejsce w wypadku indeksu podstawowego. P ( i ) są wskaźnikami do bloków blok musi być wczytany do pamięci operacyjnej i tam dopiero wyszukany odpowiedni rekord. Indeks wtórny wymaga więcej przestrzeni na dysku aniżeli indeks podstawowy. Systemy baz danych - Zbyszko Królikowski 10 Indeks wtórny na polu niekluczowym zastosowanie indeksu rzadkiego Systemy baz danych - Zbyszko Królikowski 12
4 Indeks wielopoziomowy Cel: zredukowanie czasu przeszukiwania indeksu. Przeszukiwanie binarne wymaga log2bi dostępów do bloków indeksu zajmującego bi bloków każdy krok przeszukiwania redukuje dwukrotnie rozmiar analizowanego indeksu. W przypadku indeksu wielopoziomowego, w każdym kroku redukujemy bfri krotnie rozmiar analizowanego indeksu. (bfri - współczynnik blokowania: liczba rekordów w bloku) przeszukiwanie indeksu wielopoziomowego wymaga średnio logbfribi dostępów do bloków pliku indeksowego. W ramach indeksu wielo poziomowego wyróżnia się I poziom indeksu (base level) (uporządkowany plik indeksowy z różnymi wartościami K ( i )) oraz II poziom indeksu (top level), który jest indeksem podstawowym dla poziomu I. II poziom ma po jednym rekordzie (dotyczącym rekordu kotwiczącego) dla każdego bloku indeksów z poziomu I. Indeksy wielopoziomowe można konstruować z wykorzystaniem indeksów podstawowych, wtórnych i zgrupowanych, pod warunkiem, że indeks I poziomu ma różne wartości dla K ( i ) i rekordy stałej długości. Systemy baz danych - Zbyszko Królikowski 13 Indeks wielopoziomowy Problem: wstawianie i usuwanie rekordów (np. wstaw rekord K = 45) pociąga za sobą konieczność modyfikacji indeksu Rozwiązanie: pozostawienie w blokach pliku indeksowego wolnej przestrzeni Indeks taki nazywamy dynamicznym indeksem wielopoziomowym Najczęściej spotykana implementacja: struktury typu B drzewo lub B+ - drzewo. Systemy baz danych - Zbyszko Królikowski 15 Indeks wielopoziomowy Systemy baz danych - Zbyszko Królikowski 14 Dynamiczny indeks wielopoziomowy typu drzewo B-drzewa są specjalnym przypadkiem drzewowej struktury danych Drzewo składa się z wierzchołków (węzłów) (nodes). Każdy węzeł (z wyjątkiem korzenia) ma jeden węzeł rodzica i zero lub więcej węzłów dzieci. Węzeł, który nie ma dzieci jest nazywany liściem. Węzły nie-liście są nazywane węzłami wewnętrznymi. Poddrzewo wierzchołka składa się z tego wierzchołka i wszystkich węzłów następników. Jednym ze sposobów implementacji drzewa jest przechowywanie w węźle tylu wskaźników ile ten węzeł ma dzieci. Czasami w węźle przechowywany jest również wskaźnik do rodzica. Oprócz wskaźników węzły zawierają również dodatkowe informacje, to jest wartości pól indeksowych pliku, które są wykorzystywane do wyszukiwania poszczególnych rekordów. Systemy baz danych - Zbyszko Królikowski 16
5 Dynamiczny indeks wielopoziomowy typu drzewo Subtree for node B A root node (level 0) B C D nodes at level 1 E F G H I nodes at level 2 J K nodes at level 3 Nodes E, J, C, G, H, and K are leaf nodes of the tree Systemy baz danych - Zbyszko Królikowski 17 Struktura S-drzewa budowa węzła 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 Wyszukując wartość Xi podążamy za wskaźnikiem Pi zgodnie z formułą w warunku (2) definicji powyżej Systemy baz danych - Zbyszko Królikowski 19 S-drzewo S-drzewo (ang. search tree) jest specjalnym typem drzewa, wykorzystywanym do wyszukiwania rekordów, mając daną wartość jednego z jego pól. Indeksy wielopoziomowe w wersji podstawowej mogą być traktowane jako odmiana S-drzewa. S-drzewem rzędu p nazywamy takie drzewo, że każdy wierzchołek tego drzewa posiada co najwyżej p 1 wartości szukanych i p wskaźników do poddrzew w porządku < P1, K1, P2, K2,..., Pq-1, Kq-1, Pq > gdzie q p. Pi jest wskaźnikiem pustym lub wskaźnikiem do podrzewa. W każdej chwili S-drzewo spełnia dwa ograniczenia: dla każdego wierzchołka: K1 < K2 <... < Kq-1; dla wszystkich wartości X w poddrzewie wskazanym przez Pi spełnione są następujące warunki: Ki-1 < X < Ki, dla 1 < i < q X < Ki, dla i = 1 Ki-1 < X, dla i = q Systemy baz danych - Zbyszko Królikowski 18 S-drzewo jako mechanizm wyszukiwania rekordów w pliku Wartości w drzewie mogą być wartościami jednego z pól pliku (pole przeszukiwania search field) Każda wartość w drzewie jest związana ze wskaźnikiem do rekordu, który zawiera tą wartość (alternatywnie wskaźnik może być do bloku zawierającego ten rekord) tree node null tree Systemy baz danych - Zbyszko Królikowski 20
6 S-drzewo jako mechanizm wyszukiwania rekordów w pliku cd. S-drzewo może być pamiętane na dysku przez przypisanie każdemu węzłowi bloku dyskowego Gdy nowy rekord jest wstawiany należy uaktualnić S-drzewo, przez wprowadzenie wartości pola przeszukiwania nowego rekordu i wskaźnika do tego rekordu w S-drzewie Z każdym S-drzewem są związane odpowiednie procedury wstawiania i usuwania wartości nie gwarantują one jednak, że dynamicznie tworzone i modyfikowane S-drzewo jest zrównoważone (zbalansowane), co oznacza, że wszystkie liście znajdują się na tym samym poziomie Utrzymywanie zrównoważenia jest bardzo ważne, ponieważ gwarantuje, że nie będzie węzłów na wysokich poziomach, co wymagałoby dostępu do wielu bloków podczas wyszukiwania Problem usuwania rekordów: może prowadzić do pustych węzłów wymagających pamięci i zwiększających liczbę poziomów Systemy baz danych - Zbyszko Królikowski 21 B-drzewo definicja cd. 4. Każdy wierzchołek ma co najwyżej p wskaźników do poddrzew 5. Każdy wierzchołek, za wyjątkiem korzenia i liści, posiada co najmniej [ ( p / 2 ) ] wskaźników do poddrzew. Korzeń posiada co najmniej 2 wskaźniki do poddrzew, za wyjątkiem sytuacji, gdy jest jedynym wierzchołkiem w grafie. 6. Wierzchołek o q wskaźnikach do poddrzew, q p, posiada q-1 wartości kluczy. 7. Wszystkie liście znajdują się na tym samym poziomie. Liście posiadają strukturę zbliżoną do struktury wierzchołków wewnętrznych liście nie posiadają wskaźników do poddrzew. 8. Dla każdej wartości klucza X w poddrzewie wskazywanym przez wskaźnik Pi spełnione są następujące warunki: Systemy baz danych - Zbyszko Królikowski 23 B-drzewo B-drzewo jest S-drzewem z dodatkowymi ograniczeniami ograniczenia te mają na celu zagwarantowanie, że drzewo jest zrównoważone i że wolna przestrzeń (na skutek usuwania rekordów nie będzie nigdy zbyt duża B-drzewo rzędu p definiujemy następująco: 1. Każdy wierzchołek wewnętrzny posiada następującą strukturę: < P1, ( K1, Pr1 ), P2, ( K2, Pr2),..., ( Kq-1, Prq-1 ), Pq > gdzie q p. Pi jest wskaźnikiem do poddrzewa. Pri jest wskaźnikiem do bloku danych zawierających rekord o wartości klucza Ki. 2. Dla każdego wierzchołka K1 < K2 <... < Kq-1 3. Dla każdej wartości klucza X w poddrzewie wskazywanym przez wskaźnik Pi spełnione są następujące warunki: Ki-1 < X < Ki, dla 1 < i < q X < Ki, dla i = 1 Ki-1 < X, dla i = q Systemy baz danych - Zbyszko Królikowski 22 B-drzewo P K Pr K Pr P K Pr i-1 i-1 i i... K Pr q-1 q-1 P q tree data data tree data tree X X X X < K 1 K i-1 < X < K i K q-1 < X Węzeł B-drzewa z q-1 wartościami pola przeszukiwań tree node data null tree Wartości pola przeszukiwań były wprowadzane w nastepującej kolejności: 8, 5, 1, 7, 3, 12, 9, 6 Systemy baz danych - Zbyszko Królikowski 24 i
7 B+-drzewo Wariant B-drzewa najczęściej wykorzystywany w praktyce Inna struktura węzłów pośrednich i liści w liściach wartości i wskaźniki do danych (gdy indeks dla pola niekluczowego: wskaźniki do danych wskazują na blok ze wskaźnikami do rekordów) w węzłach pośrednich wartości i wskaźniki do poddrzew (niektóre wartości z liści powtarzają się w węzłach pośrednich) Liście połączone w listę Systemy baz danych - Zbyszko Królikowski 25 B+-drzewo Systemy baz danych - Zbyszko Królikowski 26
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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 szczegółowoWPROWADZENIE DO BAZ DANYCH
WPROWADZENIE DO BAZ DANYCH Pojęcie danych i baz danych Dane to wszystkie informacje jakie przechowujemy, aby w każdej chwili mieć do nich dostęp. Baza danych (data base) to uporządkowany zbiór danych z
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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 szczegółowoKrzysztof Kadowski. PL-E3579, PL-EA0312,
Krzysztof Kadowski PL-E3579, PL-EA0312, kadowski@jkk.edu.pl Bazą danych nazywamy zbiór informacji w postaci tabel oraz narzędzi stosowanych do gromadzenia, przekształcania oraz wyszukiwania danych. Baza
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 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 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 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 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 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 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 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 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 szczegółowoPLAN WYKŁADU BAZY DANYCH HIERARCHIA MECHANIZMÓW SKŁADOWANIA PRZECHOWYWANIA BAZ DANYCH
PLAN WYKŁADU Składowanie danych Podstawowe struktury plikowe Organizacja plików BAZY DANYCH Wykład 8 dr inż. Agnieszka Bołtuć HIERARCHIA MECHANIZMÓW SKŁADOWANIA Podstawowy mechanizm składowania pamięć
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 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 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. 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 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 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 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 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 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 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 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 szczegółowoBaza danych. Baza danych to:
Baza danych Baza danych to: zbiór danych o określonej strukturze, zapisany na zewnętrznym nośniku (najczęściej dysku twardym komputera), mogący zaspokoić potrzeby wielu użytkowników korzystających z niego
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 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 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 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 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 szczegółowoPojęcie systemu informacyjnego i informatycznego
BAZY DANYCH Pojęcie systemu informacyjnego i informatycznego DANE wszelkie liczby, fakty, pojęcia zarejestrowane w celu uzyskania wiedzy o realnym świecie. INFORMACJA - znaczenie przypisywane danym. SYSTEM
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 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 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 szczegółowoBazy danych. wprowadzenie teoretyczne. Piotr Prekurat 1
Bazy danych wprowadzenie teoretyczne Piotr Prekurat 1 Baza danych Jest to zbiór danych lub jakichkolwiek innych materiałów i elementów zgromadzonych według określonej systematyki lub metody. Zatem jest
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 szczegółowo77. Modelowanie bazy danych rodzaje połączeń relacyjnych, pojęcie klucza obcego.
77. Modelowanie bazy danych rodzaje połączeń relacyjnych, pojęcie klucza obcego. Przy modelowaniu bazy danych możemy wyróżnić następujące typy połączeń relacyjnych: jeden do wielu, jeden do jednego, wiele
Bardziej szczegółowoBazy danych TERMINOLOGIA
Bazy danych TERMINOLOGIA Dane Dane są wartościami przechowywanymi w bazie danych. Dane są statyczne w tym sensie, że zachowują swój stan aż do zmodyfikowania ich ręcznie lub przez jakiś automatyczny proces.
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 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 szczegółowoT A B E L E i K W E R E N D Y
BAZY DANYCH LABORATORIUM T A B E L E i K W E R E N D Y W bazie danych programu Microsoft Access informacje rozmieszczone tabelami w tabelach.! " # o czekoladkach ich nazwy, rysunki i koszty produkcji.
Bardziej szczegółowoAutor: Joanna Karwowska
Autor: Joanna Karwowska Klucz podstawowy PRIMARY KEY Klucz kandydujący UNIQUE Klucz alternatywny - klucze kandydujące, które nie zostały wybrane na klucz podstawowy Klucz obcy - REFERENCES Tworząc tabelę,
Bardziej szczegółowoProgramowanie obiektowe i C++ dla matematyków
Programowanie obiektowe i C++ dla matematyków Bartosz Szreder szreder (at) mimuw... 22 XI 2011 Uwaga! Ponieważ już sobie powiedzieliśmy np. o wskaźnikach i referencjach, przez które nie chcemy przegrzebywać
Bardziej szczegółowoFizyczna struktura bazy danych w SQL Serwerze
Sposób przechowywania danych na dysku twardym komputera ma zasadnicze znaczenie dla wydajności całej bazy i jest powodem tworzenia między innymi indeksów. Fizyczna struktura bazy danych w SQL Serwerze
Bardziej szczegółowoSystem plików ReiserFs
System plików ReiserFs Mateusz Zakrzewski 18 stycznia 2004 1 Najważniejsze informacje. Autor tego systemu plików: Hans Reiser oraz firma Namesys. ReiserFs to skrót od Reiser File System. Wersja 3 to najnowsza
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 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 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 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 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 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 szczegółowoBazy danych - BD. Organizacja plików. Wykład przygotował: Robert Wrembel. BD wykład 5 (1)
Organizacja plików Wykład przygotował: Robert Wrembel BD wykład 5 (1) 1 Plan wykładu Struktura przechowywania danych i organizacja rekordów w blokach Rodzaje organizacji plików pliki nieuporządkowane pliki
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 szczegółowoECDL/ICDL Użytkowanie baz danych Moduł S1 Sylabus - wersja 6.0
ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych Moduł S1 Sylabus - wersja 6.0 Przeznaczenie Sylabusa Dokument ten zawiera szczegółowy Sylabus dla modułu ECDL/ICDL Użytkowanie baz danych. Sylabus opisuje zakres wiedzy
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 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 szczegółowoIndeksowanie w bazach danych
w bazach Katedra Informatyki Stosowanej AGH 5grudnia2013 Outline 1 2 3 4 Czym jest indeks? Indeks to struktura, która ma przyspieszyć wyszukiwanie. Indeks definiowany jest dla atrybutów, które nazywamy
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 szczegółowoSystemy baz danych. mgr inż. Sylwia Glińska
Systemy baz danych Wykład 1 mgr inż. Sylwia Glińska Baza danych Baza danych to uporządkowany zbiór danych z określonej dziedziny tematycznej, zorganizowany w sposób ułatwiający do nich dostęp. System zarządzania
Bardziej szczegółowoOgólne wiadomości o grafach
Ogólne wiadomości o grafach Algorytmy i struktury danych Wykład 5. Rok akademicki: / Pojęcie grafu Graf zbiór wierzchołków połączonych za pomocą krawędzi. Podstawowe rodzaje grafów: grafy nieskierowane,
Bardziej szczegółowoAlgorytmy sztucznej inteligencji
www.math.uni.lodz.pl/ radmat Przeszukiwanie z ograniczeniami Zagadnienie przeszukiwania z ograniczeniami stanowi grupę problemów przeszukiwania w przestrzeni stanów, które składa się ze: 1 skończonego
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 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 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 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 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 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 szczegółowo