กราฟเป็นโครงสร้างข้อมูลที่ไม่เป็นเชิงเส้น นี่แสดงถึงข้อมูลโดยใช้โหนด และความสัมพันธ์โดยใช้ขอบ กราฟ G มีสองส่วน จุดยอดและขอบ จุดยอดจะแสดงโดยใช้ชุด V และขอบแสดงเป็นชุด E ดังนั้นสัญลักษณ์กราฟคือ G(V,E) มาดูตัวอย่างกันเพื่อให้ได้แนวคิด ในกราฟนี้มีจุดยอดห้าจุดและขอบห้าจุด ขอบถูกกำกับ ตัวอย่างเช่น หากเ

ที่นี่เราจะเห็นต้นไม้การค้นหาและความแตกต่าง มีต้นไม้ค้นหาที่แตกต่างกันมากมาย มีลักษณะแตกต่างกัน โครงสร้างการค้นหาพื้นฐานคือ Binary Search Tree (BST) ต้นไม้การค้นหาอื่นๆ ได้แก่ ต้นไม้ AVL ต้นไม้ B ต้นไม้สีแดง-ดำ ต้นไม้กระจาย ฯลฯ ต้นไม้เหล่านี้สามารถเปรียบเทียบได้ตามการดำเนินงาน เราจะเห็นความซับซ้อนข

หน่วยความจำที่ใช้ร่วมกัน เป็นบล็อกหน่วยความจำที่สามารถเข้าถึงได้มากกว่าหนึ่งโปรแกรม แนวคิดหน่วยความจำที่ใช้ร่วมกันใช้เพื่อจัดเตรียมวิธีการสื่อสารและให้การจัดการหน่วยความจำที่ซ้ำซ้อนน้อยลง กระจายหน่วยความจำที่ใช้ร่วมกัน ย่อว่า DSM คือการนำแนวคิดหน่วยความจำที่ใช้ร่วมกันไปใช้ในระบบแบบกระจาย ระบบ DSM ใ

BFS และ DFS เป็นอัลกอริธึมการข้ามผ่านกราฟ BFS อัลกอริธึมการค้นหาแบบกว้าง (BFS) จะข้ามกราฟในลักษณะที่กว้างและใช้คิวเพื่อจดจำจุดยอดถัดไปเพื่อเริ่มการค้นหาเมื่อจุดสิ้นสุดเกิดขึ้นในการวนซ้ำใดๆ DFS อัลกอริธึม Depth First Search (DFS) เคลื่อนที่ผ่านกราฟในลักษณะเชิงลึกและใช้สแต็กเพื่อจดจำจุดยอดถัดไปเพื

การจัดสรรช่องสัญญาณคงที่ (FCA) การจัดสรรช่องสัญญาณคงที่ (FCA) เป็นกลยุทธ์ของการจัดสรรช่องสัญญาณคงที่หรือช่องเสียงเพื่อจัดสรรให้กับเซลล์ เมื่อจัดสรรช่องแล้วจะไม่เปลี่ยนแปลง การจัดสรรประเภทนี้ใช้เพื่อเพิ่มความถี่ในการใช้งานสูงสุด หากผู้ใช้โทรออกและเซลล์ว่าง การโทรจะถูกบล็อก การยืมช่องจากช่องอื่นช่วยแ

JPEG และ PNG เป็นรูปแบบรูปภาพประเภทหนึ่งสำหรับจัดเก็บรูปภาพ JPEG ใช้อัลกอริธึมการบีบอัดแบบสูญเสียข้อมูลและรูปภาพอาจสูญเสียข้อมูลบางส่วนในขณะที่ PNG ใช้อัลกอริธึมการบีบอัดแบบไม่สูญเสียข้อมูล และไม่มีข้อมูลภาพสูญหายในรูปแบบ PNG ต่อไปนี้เป็นข้อแตกต่างที่สำคัญระหว่าง JPEG และ PNG ซีเนียร์ เลขที่ คีย์ J

e∈O(g) กล่าวโดยพื้นฐานแล้ว − สำหรับ อย่างน้อยหนึ่งรายการ 0, ∋ ค่าคงที่ a โดยที่ค่าอสมการ e(x)a. e∈o(g) กล่าวโดยพื้นฐานแล้ว − สำหรับ ทุก 0, ∋ ค่าคงที่ a ที่อสมการ e(x)a. e∈O(g) หมายความว่าการเติบโตของ e นั้นไม่เร็วไปกว่า g ในขณะที่ e∈o(g) หมายความว่าการเติบโตของ e นั้นช้ากว่า gs อย่างเคร่งครัด

ความหมายและความสำคัญของการวิเคราะห์ความคลาดเคลื่อน การวิเคราะห์ความคลาดเคลื่อนเป็นคำศัพท์ที่กำหนดให้กับกระบวนการต่างๆ ที่ใช้ในการคำนวณความผันแปรโดยรวมและผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงที่มีต่อผลิตภัณฑ์ที่เกิดจากความไม่สมบูรณ์ของชิ้นส่วนที่ผลิตขึ้น วิศวกรออกแบบผลิตภัณฑ์ดำเนินการวิเคราะห์ความคลาดเคลื่อนขณะ

การวิเคราะห์ความคลาดเคลื่อนของแอสเซมบลี Stack up คืออะไร กล่าวโดยย่อ การวิเคราะห์ความคลาดเคลื่อนของแอสเซมบลีสแต็คอัพถูกกำหนดให้เป็นค่าความทนทานของแอสเซมบลีทั้งหมดหรือช่องว่างเฉพาะของแอสเซมบลีเมื่อเราทราบเกี่ยวกับค่าความทนทานของส่วนประกอบทั้งหมด การวิเคราะห์สแต็คอัพความคลาดเคลื่อนของชุดประกอบสามารถ

ฮีป Meldable แบบสุ่ม (เรียกอีกอย่างว่า Meldable Priority Queue) รองรับการดำเนินการทั่วไปจำนวนหนึ่ง สิ่งเหล่านี้เรียกว่าการแทรก การลบ และการดำเนินการค้นหา findMin การดำเนินการแทรกและการลบจะดำเนินการในแง่ของการดำเนินการเพิ่มเติมเฉพาะสำหรับฮีปที่หลอมได้ Meld(A1, A2) เมล เป้าหมายพื้นฐานของการดำเนินการ

Left-Child Right-Sibling Representation เป็นการแสดงที่แตกต่างกันของทรี n-ary โดยที่แทนที่จะรักษาตัวชี้ไปยังโหนดย่อยทุกโหนด โหนดจะมีพอยน์เตอร์เพียงสองตัว ตัวแรกตัวชี้ไปยังโหนดย่อยตัวแรก และตัวชี้อีกตัวหนึ่ง มันเป็นพี่น้องคนต่อไปทันที การแปลงรูปแบบใหม่นี้ไม่เพียงแต่ขจัดความจำเป็นในการมีความรู้ก่อนหน้า

ตามทฤษฎีความซับซ้อนในการคำนวณ วิธีการที่เป็นไปได้ถูกกำหนดให้เป็นวิธีการที่ใช้ในการวิเคราะห์เวลาและความซับซ้อนของพื้นที่ตัดจำหน่ายของโครงสร้างข้อมูล ซึ่งเป็นการวัดประสิทธิภาพการทำงานเหนือลำดับการดำเนินการที่ช่วยลดต้นทุนของการดำเนินการที่ไม่บ่อยแต่มีราคาแพง ในวิธีที่เป็นไปได้ ฟังก์ชัน Φ จะถูกเลือกเพื

ต้นไม้ m-ary ในวิทยาการคอมพิวเตอร์ถูกกำหนดให้เป็นชุดของโหนดที่ปกติจะแสดงตามลำดับชั้นในลักษณะต่อไปนี้ ต้นไม้เริ่มต้นที่โหนดราก แต่ละโหนดของแผนผังจะเก็บรักษารายการตัวชี้ไปยังโหนดย่อย จำนวนโหนดย่อยน้อยกว่าหรือเท่ากับ m. การแทนค่าโดยทั่วไปของ m-ary tree จะใช้อาร์เรย์ของการอ้างอิง m (หรือพอยน์เตอร์) เ

ขยายต้นไม้ คำจำกัดความง่ายๆ ประการหนึ่งคือ ต้นไม้คือกราฟที่เชื่อมต่อกันซึ่งไม่มีวัฏจักร โดยที่วัฏจักรเราจะเปลี่ยนจากโหนดหนึ่งไปยังอีกจุดหนึ่งโดยไม่ทำให้เกิดขอบซ้ำ ต้นไม้ขยายสำหรับกราฟที่เชื่อมต่อ G ถูกกำหนดให้เป็นต้นไม้ที่มีจุดยอดทั้งหมดของ G การขยายต้นไม้มักจะถูกนำมาใช้สำหรับอัลกอริทึมการกำหนดเส

คิวลำดับความสำคัญที่หลอมได้ คำจำกัดความ ฮีป Meldable แบบสุ่ม (เช่น Meldable Heap หรือ Randomized Meldable Priority Queue) ถูกกำหนดให้เป็นโครงสร้างข้อมูลตามคิวที่มีลำดับความสำคัญ ซึ่งโครงสร้างพื้นฐานยังเป็นทรีไบนารีที่เรียงลำดับฮีปด้วย อย่างไรก็ตาม ไม่มีกฎเกณฑ์ที่ยากและรวดเร็วเกี่ยวกับรูปร่างของไบนา

การจับคู่ฮีปถูกกำหนดให้เป็นประเภทของโครงสร้างข้อมูลฮีปที่มีการนำไปใช้งานที่ค่อนข้างง่ายและประสิทธิภาพการตัดจำหน่ายที่ใช้งานได้จริงที่ยอดเยี่ยม การจับคู่ฮีปเป็นโครงสร้างแบบหลายทางที่เรียงลำดับฮีป และสามารถแสดงเป็นฮีป Fibonacci แบบง่ายได้ สิ่งเหล่านี้ถือเป็น ตัวเลือกที่แข็งแกร่ง สำหรับการนำอัลกอริธึ

ฮีปการจับคู่สามารถเป็นได้ทั้งฮีปว่าง หรือทรีการจับคู่ที่มีองค์ประกอบรูทและรายการทรีที่จับคู่อาจว่างเปล่า คุณสมบัติการเรียงลำดับฮีปต้องการให้พาเรนต์ของโหนดใด ๆ ไม่มากกว่าตัวโหนดเอง คำอธิบายต่อไปนี้พิจารณาถึงฮีปที่ใช้งานได้จริงซึ่งไม่สนับสนุนการทำงานของคีย์ลด ชนิด PairingTree[Element] =Heap(องค์ประ

การคำนวณต้นทุนตัดจำหน่ายของการดำเนินการหลอมเป็นงานที่ยาก ความยากหลักคือการสะสมสำหรับการเปลี่ยนแปลงที่หลากหลายในต้นทุนของการดำเนินการที่จุดต่าง ๆ ในลำดับการดำเนินการแบบสุ่ม แม้ว่าเป้าหมายการออกแบบของเราจะได้รับผลกระทบจากต้นทุนของลำดับการดำเนินการ การกำหนดแนวคิดของต้นทุนตัดจำหน่ายของการดำเนินการในแง่ข

การจับคู่ฮีปถูกนำมาใช้เพื่อการใช้งานคิวลำดับความสำคัญที่สมบูรณ์แบบ คิวลำดับความสำคัญจะรักษาการติดตามของชุดออบเจ็กต์ขั้นต่ำ ดังนั้นทุกครั้งที่เรานำบางสิ่งที่กำจัดออกจากคิว จะเป็นค่าต่ำสุดเสมอ คิวลำดับความสำคัญส่วนใหญ่จะนำมาใช้เมื่อใช้อัลกอริทึมของ Dijkstra เพื่อคำนวณเส้นทางที่สั้นที่สุดในกราฟ การจับ

ซอฟต์ฮีปถูกกำหนดให้เป็นรูปแบบของโครงสร้างข้อมูลฮีปอย่างง่ายที่ประกอบด้วยเวลาตัดจำหน่ายคงที่สำหรับการดำเนินการ 5 ประเภท สิ่งนี้ได้มาจากการ ทำลาย อย่างระมัดระวัง (เพิ่ม) คีย์ของค่าจำนวนหนึ่งในฮีปสูงสุด การดำเนินการเวลาคงที่คือ − สร้าง − สร้างซอฟต์ฮีปใหม่ แทรก(s, y) − แทรกองค์ประกอบ y ลงใน soft heap s