Галерея диаграмм связей Алгоритм поиска структуры данных
Некоторые часто используемые алгоритмы поиска структур данных включают b-дерево, b-дерево и т. д. Поиск — это процесс поиска элементов данных, соответствующих определенным условиям в наборе данных. Надеюсь, эта картинка будет вам полезна.
Отредактировано в 2023-09-18 01:39:07A segunda unidade do Curso Obrigatório de Biologia resumiu e organizou os pontos de conhecimento, abrangendo todos os conteúdos básicos, o que é muito conveniente para todos aprenderem. Adequado para revisão e visualização de exames para melhorar a eficiência do aprendizado. Apresse-se e colete-o para aprender juntos!
Este é um mapa mental sobre Extração e corrosão de mim. O conteúdo principal inclui: Corrosão de metais, Extração de metais e a série de reatividade.
Este é um mapa mental sobre Reatividade de metais. O conteúdo principal inclui: Reações de deslocamento de metais, A série de reatividade de metais.
A segunda unidade do Curso Obrigatório de Biologia resumiu e organizou os pontos de conhecimento, abrangendo todos os conteúdos básicos, o que é muito conveniente para todos aprenderem. Adequado para revisão e visualização de exames para melhorar a eficiência do aprendizado. Apresse-se e colete-o para aprender juntos!
Este é um mapa mental sobre Extração e corrosão de mim. O conteúdo principal inclui: Corrosão de metais, Extração de metais e a série de reatividade.
Este é um mapa mental sobre Reatividade de metais. O conteúdo principal inclui: Reações de deslocamento de metais, A série de reatividade de metais.
Находить
Основные понятия поиска
Процесс поиска элементов данных, соответствующих определенным условиям в коллекции данных.
средняя длина поиска
n — количество элементов в таблице поиска Pi — вероятность обнаружения i-го элемента. Обычно предполагается, что каждый элемент имеет одинаковую вероятность поиска, Pi=1/n. Ci — количество сравнений для поиска i-го элемента.
метод последовательного поиска
Последовательный поиск общих линейных таблиц
Последовательный поиск в упорядоченном списке
Метод половинного поиска
Упорядоченный список последовательностей (массив)
метод поиска блоков
Улучшенный метод двоичного поиска и последовательного поиска. Индексную таблицу необходимо упорядочить, а порядок расположения узлов внутри блока не требуется.
1. Выберите самое большое ключевое слово в каждом блоке, чтобы сформировать индексную таблицу. 2. ① Сначала выполните половинный поиск или последовательный поиск в индексной таблице, чтобы определить, в каком блоке находится искомая запись. ② Используйте последовательный метод для поиска в определенных блоках.
B-дерево и его основные операции
B-дерево (многостороннее сбалансированное дерево поиска)
Порядок B-дерева (м): максимальное количество дочерних узлов всех узлов B-дерева.
B-дерево m-порядка
Каждый узел в дереве имеет не более m поддеревьев (то есть он содержит не более m-1 ключевых слов).
Если корневой узел не является конечным узлом, существует как минимум два поддерева.
Все нелистовые узлы, кроме корневого узла, содержат не менее ⌈m/2⌉ поддеревьев. (т.е. содержать не менее ⌈m/2⌉-1 ключевых слов)
Все конечные узлы отображаются на одном уровне без какой-либо информации.
Высота дерева B
n ключевых слов, высота h, порядок m
Поиск по B-дереву
Вставка в B-дерево
1. Позиционирование
2. Вставьте
Удаление B-дерева
терминальный узел
нетерминальный узел
Основные понятия B-деревьев
B-дерево порядка m должно удовлетворять следующим условиям: 1) Каждый узел ветвления имеет не более m поддеревьев (дочерних узлов). 2) Нелистовой корневой узел имеет как минимум два поддерева, а каждый другой узел ветвления имеет как минимум одно поддерево. 3) Количество поддеревьев узла равно количеству ключевых слов. 4) Все листовые узлы содержат все ключевые слова и указатели на соответствующие записи. Ключевые слова расположены в листовых узлах в порядке размера, а соседние листовые узлы связаны друг с другом в порядке размера. 5) Все узлы ветвей содержат только максимальное значение ключевых слов в каждом из своих подузлов и указателей на свои подузлы.
Сравните B-дерево и B-дерево
хеш-таблица
основная концепция
Хэш-таблица устанавливает прямую связь между ключевыми словами и адресами хранения. Функция, которая сопоставляет ключевые слова с соответствующими адресами, называется хеш-функцией.
конфликт
Хэш-функция сопоставляет два или более разных ключа с одним и тем же адресом.
агрегация (накопление)
Не-синонимы конкурируют за адрес
Метод строительства
метод прямой адресации
метод деления с оставлением остатка
цифровая аналитика
Метод квадратного среднего
Возьмите средние цифры квадрата значения ключевого слова в качестве хеш-адреса.
метод складывания
Как справляться с конфликтами
открытый метод адресации
склонен к агрегации
метод
Линейный метод обнаружения
метод обнаружения квадратов
перефразирование
метод псевдослучайной последовательности
Метод застежки-молнии (цепочка)
Подходит для частых удалений и вставок
Поместите конфликтующие значения в линейный связанный список
Никакой агрегации не произойдет
Поиск хеша и анализ производительности
коэффициент заполнения
Коэффициент заполнения = количество записей в таблице n/длина хэш-таблицы m.
Сопоставление строкового шаблона
определение строки
Конечная последовательность из нуля или более символов
структура хранения строк
Постоянное последовательное представление хранилища
Представление выделенной памяти в куче
Представление хранилища блокчейна
Основные операции со строками
сопоставление строкового шаблона
КМП