Red Black Tree เป็นต้นไม้ค้นหาแบบไบนารีที่สมดุลในตัวเอง โดยที่แต่ละโหนดของต้นไม้จะมีสีเป็นสีแดงหรือสีดำ มีการดำเนินการสามประเภทที่เราสามารถทำได้บน Red Black Tree – การค้นหา การแทรก และการลบ สมมติว่าเราต้องแทรกองค์ประกอบใน Red Black Tree ต่อไปนี้ ในการแทรกองค์ประกอบในทรีสีแดง-ดำ แนวคิดนั้นง่ายมาก

ต้นไม้นิพจน์ ต้นไม้นิพจน์คือสิ่งที่โหนดปลายสุดมีค่าที่จะดำเนินการ และโหนดภายในประกอบด้วยตัวดำเนินการที่โหนดปลายสุดจะถูกดำเนินการ ตัวอย่าง 4 + ((7 + 9) * 2) จะมีต้นไม้นิพจน์ดังนี้ อัลกอริทึมในการสร้างแผนผังนิพจน์ ให้ T เป็นต้นไม้นิพจน์ If T is not NULL:   If T->data is an operand:&

แทนที่จะให้เส้นทางที่สั้นที่สุดเพียงเส้นทางเดียว อัลกอริธึมเส้นทางที่สั้นที่สุดของเยนจะให้ k เส้นทางที่สั้นที่สุดเพื่อเราจะได้เส้นทางที่สั้นที่สุดเป็นอันดับสองและเส้นทางที่สั้นที่สุดเป็นอันดับสามเป็นต้น ลองพิจารณาสถานการณ์ที่เราต้องเดินทางจากสถานที่ A ไปยังสถานที่ B และมีหลายเส้นทางระหว่างสถานที่ A

ในบทความนี้ เราจะเข้าใจความแตกต่างระหว่างโครงสร้างข้อมูลเชิงเส้นและโครงสร้างข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงเส้น โครงสร้างข้อมูลเชิงเส้น องค์ประกอบของโครงสร้างดังกล่าวถูกจัดเรียงตามลำดับ ทุกองค์ประกอบสามารถเข้าถึงได้โดยการสำรวจผ่านโครงสร้างเชิงเส้น องค์ประกอบทั้งหมดของโครงสร้างเชิงเส้นอยู่ในระดับเดียว น

ในโพสต์นี้ เราจะเข้าใจความแตกต่างระหว่างการทำเหมืองข้อมูลเชิงพรรณนาและการทำเหมืองข้อมูลเชิงพยากรณ์ การทำเหมืองข้อมูลเชิงพรรณนา จะพยายามทำความเข้าใจกับสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีตด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลที่เก็บไว้ ข้อมูลที่ให้นั้นถูกต้อง มีการรายงานมาตรฐาน นอกจากนี้ยังมีการรายงานเฉพาะกิจ มันใช้

ในบทความนี้ เราจะเข้าใจความแตกต่างระหว่างการแบ่งประเภทและการถดถอย การจำแนกประเภท มันให้ค่าที่ไม่ต่อเนื่อง เมื่อให้กลุ่มข้อมูล วิธีนี้จะช่วยจัดกลุ่มข้อมูลออกเป็นกลุ่มต่างๆ การจัดกลุ่มนี้เป็นไปตามเกณฑ์ที่แตกต่างกัน ไม่เรียงลำดับ ฟังก์ชันการทำแผนที่ใช้เพื่อจับคู่ค่ากับคลาสที่กำหนดไว้ล่วง

ในโพสต์นี้ เราจะเข้าใจความแตกต่างระหว่างคีย์หลักและคีย์ต่างประเทศใน DBMS คีย์หลัก ใช้เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลในคอลัมน์เฉพาะไม่ซ้ำกัน ช่วยระบุบันทึกในฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์โดยเฉพาะ อนุญาตให้ใช้คีย์หลักหนึ่งคีย์ในตารางเท่านั้น เป็นการผสมผสานระหว่างข้อจำกัด UNIQUE และ Not Null ซึ่งหมายความว

ในโพสต์นี้ เราจะเข้าใจความแตกต่างระหว่างข้อมูลและเมตาดาต้า ข้อมูล ข้อมูลประเภทใดก็ได้ที่เก็บไว้ในหน่วยความจำคอมพิวเตอร์ นำไปใช้ได้หลากหลายวัตถุประสงค์ในภายหลัง มันอาจจะใช่หรือไม่ใช่ข้อมูลก็ได้ อาจมีหรือไม่มีการประมวลผล ใน DBMS ข้อมูลจะถูกจัดเก็บเป็นไฟล์ที่สามารถนำทางได้ หรือในไดเร็กทอ

ที่นี่เราจะมาดูกันว่าช่วงฮีปคืออะไร ช่วงเวลาฮีปเป็นต้นไม้ไบนารีที่สมบูรณ์ ซึ่งแต่ละโหนด ยกเว้นโหนดสุดท้ายอาจมีสององค์ประกอบ ให้ลำดับความสำคัญของสององค์ประกอบในโหนด P คือ a และ b เรากำลังพิจารณา a ≤ b เราบอกว่าโหนด P หมายถึงช่วงปิด [a, b] โดยที่ a คือจุดสิ้นสุดด้านซ้ายของช่วงเวลาของ P และ b คือจุดสิ้

ที่นี่เราจะดูวิธีการค้นหาใน B-Tree การค้นหา B-Tree เรียกอีกอย่างว่าการค้นหา B-Tree สมมติว่าเรามี B-tree ด้านล่าง − ตัวอย่าง B-Tree − เทคนิคการค้นหาคล้ายกับแผนผังการค้นหาแบบไบนารีมาก สมมติว่าเราต้องการค้นหา 66 จากต้นไม้ด้านบน ดังนั้นเราจะเริ่มจากรูท ตอนนี้ 66 ใหญ่กว่าองค์ประกอบรูท 46 ดังนั้นเราจะย

ที่นี่เราจะดูวิธีการแทรกลงใน B-Tree สมมติว่าเรามี B-Tree ด้านล่าง − ตัวอย่าง B-Tree − ในการแทรกองค์ประกอบ แนวคิดจะคล้ายกับ BST มาก แต่เราต้องปฏิบัติตามกฎบางประการ แต่ละโหนดมีลูก m และองค์ประกอบ m-1 หากเราแทรกองค์ประกอบลงในโหนดเดียว มีสองสถานการณ์ หากโหนดมีองค์ประกอบน้อยกว่า m-1 องค์ประกอบใหม่จะถู

ที่นี่เราจะดูวิธีการลบโหนดจาก B-Tree สมมติว่าเรามี BTree ด้านล่าง - ตัวอย่าง B-Tree − การลบมีสองส่วน อันดับแรกเราต้องหาองค์ประกอบ กลยุทธ์นั้นก็เหมือนกับการสอบถาม ตอนนี้สำหรับการลบ เราต้องคำนึงถึงกฎบางอย่าง โหนดหนึ่งต้องมีองค์ประกอบอย่างน้อย m/2 ดังนั้นหากเราลบองค์ประกอบหนึ่งองค์ประกอบและองค์ประกอ

เราจะมาดูกันว่า B+ Tree คืออะไร B+ Trees เป็นเวอร์ชันขยายของ B-Trees ต้นไม้นี้รองรับการแทรก การลบ และการค้นหาที่ดีกว่าบน B-Tree B-trees คีย์และค่าบันทึกจะถูกเก็บไว้ในโหนดภายในและโหนดปลายสุด ในเร็กคอร์ดทรี B+ สามารถเก็บไว้ที่โหนดปลายสุด โหนดภายในจะเก็บเฉพาะค่าคีย์เท่านั้น โหนดใบไม้ของต้นไม้ B+ นั้นเ

ที่นี่เราจะดูวิธีดำเนินการค้นหาใน B+ Tree การค้นหา B+ Tree เรียกอีกอย่างว่า B+ Tree Querying อัลกอริธึมนี้คล้ายกับการสืบค้นของ B-Tree อย่างมาก นอกจากนี้ยังรองรับการสืบค้นข้อมูลตามช่วง สมมติว่าเรามีต้นไม้ B+ ด้านล่าง − ตัวอย่าง B+ Tree − เทคนิคการค้นหาคล้ายกับแผนผังการค้นหาแบบไบนารีมาก สมมติว่าเรา

ที่นี่เราจะดูวิธีการแทรกลงใน B+ Tree สมมติว่าเรามี B+ Tree อยู่ด้านล่าง − ตัวอย่าง B+ Tree − ในการแทรกองค์ประกอบ แนวคิดจะคล้ายกับ B-Tree มาก หากองค์ประกอบหนึ่งถูกแทรก สิ่งนั้นจะถูกเก็บไว้ที่โหนดปลายสุด หากสิ่งนั้นมีอยู่ในโหนดภายใน โหนดนั้นจะอยู่ที่นั่นที่ส่วนปลายของตัวมันเอง สมมติว่าเราต้องการแท

ที่นี่เราจะดูวิธีการลบโหนดจาก B+ Tree สมมติว่าเรามี B+ Tree เหมือนต่ำกว่า 7 ลบ; ตัวอย่าง B+ Tree − การลบมีสองส่วน อันดับแรกเราต้องหาองค์ประกอบ กลยุทธ์นั้นก็เหมือนกับการสอบถาม ตอนนี้สำหรับการลบ เราต้องคำนึงถึงกฎบางอย่าง โหนดหนึ่งต้องมีองค์ประกอบอย่างน้อย m/2 ดังนั้นหากเราลบองค์ประกอบหนึ่งองค์ประก

ในส่วนนี้เราจะดูว่าแผนผังช่วงเวลาคืออะไร ตามชื่อที่แนะนำ ต้นไม้ช่วงเวลาเป็นต้นไม้ที่เกี่ยวข้องกับช่วงเวลา ดังนั้นก่อนจะพูดถึงต้นไม้ช่วงเวลา มาดูช่วงเบื้องต้นกันก่อน ช่วงเวลานั้นเป็นช่วง ดังนั้นหากช่วงหนึ่งเขียนเป็น [a, b] แสดงว่าช่วงเริ่มต้นจาก a และสิ้นสุดที่ b ตอนนี้ สมมติว่ามีช่วงเวลา [10, 20] จ

ในส่วนนี้เราจะมาดูกันว่าต้นไม้ส่วนคืออะไร ก่อนจะพูดถึงเรื่องนั้น มาดูปัญหากันก่อน สมมติว่าเรามีอาร์เรย์ arr[0,…,n-1] เราสามารถดำเนินการต่อไปนี้ได้ - ค้นหาผลรวมขององค์ประกอบจากดัชนี l ถึง r โดยที่ 0 ≤ l ≤ r ≤ n-1 เปลี่ยนค่าขององค์ประกอบที่ระบุของอาร์เรย์เป็นค่าใหม่ x เราต้องทำ arr[i] =x ผมอยู่

ในส่วนนี้เราจะมาดูกันว่าอะไรคือต้นไม้ K-ary ต้นไม้ K-ary เป็นต้นไม้ที่รูทแล้ว ซึ่งแต่ละโหนดสามารถมีลูกได้มากสุด k จำนวน ถ้าค่าของ k คือ 2 ค่านี้เรียกว่าไบนารีทรี ต้นไม้ไบนารีหรือทรีทรีนารีเป็นต้นไม้เคอารีเฉพาะบางต้น ดังนั้นต้นไม้ k-ary จึงมีลักษณะทั่วไป ตัวอย่าง K-ary Tree − ในตัวอย่างข้างต้น มี

ที่นี่เราจะมาดูกันว่าไดกราฟ Acyclic คืออะไร acyclic digraphs เป็นกราฟกำกับที่ไม่มีวงจรกำกับ Directed Acyclic Graphs ย่อมาจาก DAG DAG จำกัด ทุกอันมีอย่างน้อยหนึ่งโหนดที่มีระดับนอกเป็น 0 ตัวอย่างของ DAG ที่มีหนึ่งโหนด - ตัวอย่างของ DAG ที่มีสองโหนด - ตัวอย่างของ DAG ที่มีสามโหนด -