포인트 쿼드트리는 2차원 포인트 데이터를 나타내기 위해 구현된 이진 트리의 적응입니다. 모든 쿼드트리의 기능은 포인트 쿼드트리에서 공유됩니다. 일반적으로 O(log n) 시간에 실행되는 2차원의 정렬된 데이터 포인트를 비교하는 데 매우 효율적입니다. 포인트 쿼드트리는 완전성에 대해 언급할 가치가 있지만 k-d 트리는 일반화된 이진 검색을 위한 도구로서 이를 능가합니다. 포인트 쿼드트리는 다음과 같이 구성됩니다. 삽입할 다음 포인트가 주어지면 그것이 있는 셀을 계산하고 트리에 추가합니다. 새 점이 포함된 셀이 점을 통과하는 수

영역 쿼드트리는 특정 하위 영역에 해당하는 데이터로 구성된 각 리프 노드와 함께 영역을 4개의 동일한 사분면, 하위 사분면 등으로 분할하여 2차원 공간 분할을 나타내는 데 유용합니다. 트리의 각 노드는 정확히 4개의 자식과 연결되거나 자식이 없음(리프 노드)과 연결됩니다. 이 분해 전략을 따르는 쿼드트리의 높이는(즉, 더 세분화해야 하는 하위 사분면에 흥미로운 데이터가 있을 때까지 하위 사분면을 세분화) 분할되는 공간에서 관심 영역의 공간 분포에 민감하고 의존합니다. 영역 쿼드트리는 트라이 유형으로 표시됩니다. 깊이가 n인 영역

압축된 쿼드트리 세분화된 셀에 해당하는 모든 노드를 저장할 때 빈 노드를 많이 저장하게 될 수 있습니다. 그러한 희소 트리의 크기를 줄이는 것은 잎에 흥미로운 데이터가 있는 하위 트리(즉, 중요 하위 트리)만 저장함으로써 가능합니다. 다시 실제로 크기를 훨씬 더 줄일 수 있습니다. 중요한 하위 트리만 고려할 때 가지치기 프로세스는 중간 노드가 차수가 2인 트리의 긴 경로(한 부모와 한 자식에 대한 링크)를 피할 수 있습니다. 우리는 이 경로의 시작 부분에 노드 U를 저장하고(삭제된 노드를 나타내기 위해 일부 메타 데이터를 연결하고

컴퓨터 과학에서는 초평면을 파티션으로 구현하여 공간을 두 개의 볼록 세트로 재귀적으로 세분화하기 위해 이진 공간 분할(BSP)로 알려진 방법이 구현됩니다. 이러한 세분화 프로세스는 BSP 트리로 알려진 트리 데이터 구조의 형태로 영역 내의 개체 표현을 제공합니다. 이진 공간 파티셔닝은 1969년 3D 컴퓨터 그래픽의 맥락에서 발명되었습니다. 여기서 BSP 트리의 구조는 렌더링에 유용한 장면의 객체에 대한 공간 정보를 허용합니다. 주어진 위치에 있는 뷰어와 관련하여 빠르게 액세스할 수 있습니다. BSP의 다른 응용 프로그램에는 CA

공간 검색 구조는 60년대와 70년대에 컴퓨터 과학에서 발명된 동일한 아이디어를 기반으로 하며, 기하학적 데이터(예:사람 이름 목록)와 달리 기호 데이터의 큰 집합을 빠르게 처리하는 문제를 해결합니다. 먼저 알파벳에 따라 이름 목록을 정렬하고 정렬된 목록을 배열에 저장하면 n/2가 아닌 이진 검색 알고리즘을 사용하여 log2n 작업에서 일부 새 이름이 목록에 이미 있는지 여부를 계산할 수 있다는 것이 발명되었습니다. 순차 검색의 도움으로 필요한 예상 작업. 이것은 이름 목록에 존재하는 구조(알파벳 순서)를 추출하고 후속 작업(이름

1 B-rep 스트림 일부 표준 다각형 형식으로 외부적으로 정의된 B-rep을 가져오는 생산자 프로세스를 설정하도록 명시되어 있습니다. 웨이브 프론트 또는 java3D obj 파일을 기하학적 파이프라인의 입력 스트림으로 변환합니다. 폴리곤과 법선이 제공하는 경계 표현은 일관성 있게 지향되어야 합니다. 비평면 다각형 및 기타 기하학적 부정확성에 대처하기 위한 입력 파일의 필터링은 주로 컴퓨터 그래픽에서 구현되는 일반적으로 보관된 기하학적 모델에 필요할 수 있습니다. 일관성 있게 지향된 삼각형의 출력 스트림은 아래에 설명된 알고리즘

기본 개념 데이터 처리의 경우 R*-트리는 공간 정보를 인덱싱하기 위해 구현된 R-트리의 변형으로 정의됩니다. R*-트리는 데이터를 다시 삽입해야 할 수 있으므로 표준 R-트리보다 구성 비용이 약간 더 큽니다. 그러나 결과 트리는 일반적으로 더 나은 쿼리 성능을 갖습니다. 표준 R-트리와 동일하게 점 및 공간 데이터를 모두 저장할 수 있습니다. R*-tree의 개념은 1990년 Norbert Beckmann, Hans-Peter Kriegel, Ralf Schneider 및 Bernhard Seeger에 의해 제안되었습니다. R

R-트리 변형인 Hilbert R-트리는 선, 영역, 3D 개체 또는 고차원 기능 기반 매개변수 개체와 같은 다차원 개체에 대한 인덱스로 정의됩니다. 다차원 개체에 대한 B+-트리의 확장으로 상상할 수 있습니다. R-트리의 성능은 노드의 데이터 사각형을 클러스터링하는 알고리즘의 품질에 따라 다릅니다. Hilbert R-tree는 데이터 직사각형에 선형 순서를 부과하기 위해 공간 채우기 곡선, 특히 Hilbert 곡선을 구현합니다. Hilbert R-tree는 두 가지 유형이 있습니다. 하나는 정적 데이터베이스용이고 다른 하나는

기본 개념 키네틱 데이터 구조는 연속적으로 움직이는 기하학적 시스템의 속성을 추적하기 위해 구현된 데이터 구조로 정의됩니다. 예를 들어, 운동 볼록 껍질 데이터 구조는 n개의 이동 점 그룹의 볼록 껍질을 추적합니다. 운동 데이터 구조의 개발은 로봇 공학, 애니메이션 또는 컴퓨터 그래픽의 충돌 또는 가시성 감지와 같이 연속 동작하는 물리적 개체와 관련된 계산 기하학 문제에서 영감을 받았습니다. 개요 Kinetic 데이터 구조는 시간의 함수로 호출되는 방식으로 변경되는 값 집합이 있는 시스템에서 구현됩니다. 따라서 시스템에는 몇

기본 개념 데이터 구조는 데이터만 보유하도록 구현된 특수 클래스로 정의됩니다. 자동차, 아이, 동물, 이벤트, 직원, 회사, 고객 등. 이러한 데이터는 일반적으로 다른 클래스의 시작 부분에서 인스턴스 변수로 선언되거나 간주됩니다. 이 클래스의 메소드는 실제 중요한 작업을 수행하지 않아야 합니다. 그렇지 않으면 데이터 구조 클래스는 더 이상 데이터 구조가 아닙니다! 따라서 주로 메서드는 getter 및 setter(즉, 접근자 및 변경자)입니다. 일반적으로 인스턴스 변수가 비공개로 처리되기 때문입니다. 다른 의견이 있습니다. 데

알고리즘은 따르는 경우 특정 작업을 수행하는 유한한 명령 집합으로 정의됩니다. 모든 알고리즘은 다음 기준을 충족해야 합니다. 입력. 알고리즘에는 지정된 개체 집합에서 가져오거나 수집한 0개 이상의 입력이 있습니다. 산출. 알고리즘에는 입력과 특정 관계가 있는 하나 이상의 출력이 있습니다. 확실성. 각 단계는 명확하게 정의되어야 합니다. 각 지침은 명확하고 모호하지 않아야 합니다. 유한성. 알고리즘은 항상 유한한 수의 단계 후에 완료되거나 종료되어야 합니다. 유효성. 수행할 모든 작업은 정확하고 유한한 길이로 수행될 수 있을

알고리즘 분석 알고리즘의 효율성 분석은 구현 전과 구현 후의 두 단계에서 수행할 수 있습니다. 선험적 분석 - 이것은 알고리즘의 이론적 분석으로 정의됩니다. 알고리즘의 효율성은 다음과 같은 다른 모든 요소를 ​​가정하여 측정됩니다. 프로세서의 속도는 일정하며 구현에 영향을 미치지 않습니다. 사후 분석 - 이것은 알고리즘의 경험적 분석으로 정의됩니다. 선택한 알고리즘은 프로그래밍 언어를 사용하여 구현됩니다. 다음으로 선택한 알고리즘이 대상 컴퓨터 시스템에서 실행됩니다. 이 분석에서는 필요한 실행 시간 및 공간과 같은 실제 통계를

기본 개념 ADT는 추상 데이터 유형을 나타냅니다. 배열은 동일한 순서로 연속 요소를 보유할 수 있기 때문에 ADT로 정의됩니다. 그리고 그들은 허용 인덱스 또는 위치를 통해 특정 요소에 대한 액세스. String, int 또는 Person이 될 수 있기 때문에 추상입니다. int[] arrA = new int[1]; String[] arrB = new String[1]; Person[] arrC = new Person[3]; // where Person is treated as a defined class 장점 항목 또는

기본 개념 이진 트리는 노드가 두 개 이상의 자식을 가질 수 없는 트리로 정의됩니다. 모든 노드의 최고 차수는 2입니다. 이것은 이진 트리의 차수가 0 또는 1 또는 2임을 나타냅니다. 위의 그림에서 이진 트리는 루트와 두 개의 하위 트리 TreeLeft와 TreeRight로 구성됩니다. 이진 트리의 왼쪽에 있는 모든 노드를 왼쪽 하위 트리라고 하고 이진 트리의 오른쪽에 있는 모든 노드를 오른쪽 하위 트리라고 합니다. 구현 이진 트리에는 최대 두 개의 자식이 있습니다. 우리는 그들에게 직접적인 포인터를 할당할 수 있습니다.

새 쌍(키, 요소)에 대한 홈 버킷이 가득 찼을 때 오버플로가 발생합니다. 오버플로를 처리할 수 있습니다. 가득 차지 않은 버킷에 대해 체계적인 방식으로 해시 테이블을 검색합니다. 선형 탐색(선형 개방 주소 지정). 2차 프로빙. 무작위 조사. 각 버킷이 홈 버킷인 모든 쌍의 목록을 유지하도록 허용하여 오버플로를 제거합니다. 배열 선형 목록입니다. 체인. 모든 요소가 해시 테이블에 직접 저장되도록 개방형 주소 지정이 수행되므로 다양한 방법을 구현하여 충돌 해결을 시도합니다. Linear Probing은 테이블의 다음

스택과 큐의 차이점을 알아보기 전에 데이터 유형은 데이터를 저장하기 위해 변수가 생성되는 데이터 유형이라는 프로그래밍의 데이터 유형 개념을 이해하는 것이 좋습니다. 기본적으로 기본 데이터 유형이 사전 정의된 데이터 유형인 기본 데이터 유형과 비기본 데이터 유형의 두 가지 유형이 있습니다. 이 유형은 프로그래밍 언어에서 지원하는 반면 비기본 데이터 유형은 프로그래밍 언어에 의해 정의되지 않지만 대신 프로그래머가 만들었습니다. 이제 Stack과 Queue는 둘 다 기본이 아닌 데이터 구조이지만 내부 구현을 기반으로 두 데이터 구조 사

우리가 알고 있듯이 프로그래밍은 전적으로 데이터를 중심으로 이루어집니다. 모든 비즈니스 로직이 구현되는 데이터이며 애플리케이션 또는 프로젝트의 기능을 구성하는 데이터의 흐름입니다. 따라서 최적화된 사용을 위해 데이터를 구성하고 저장하는 것이 매우 중요해지고 좋은 데이터 모델로 효과적인 프로그래밍을 수행합니다. 일반적으로 데이터 유형과 데이터 구조는 둘 다 데이터의 특성과 구성을 다루는 것과 동일한 것으로 보이지만 둘 중 하나는 데이터의 유형과 특성을 설명하고 다른 하나는 해당 데이터를 저장할 수 있는 컬렉션을 나타냅니다. 다음은

프로그래밍에서 데이터 유형은 사용자가 사용하려는 데이터의 유형과 특성을 나타냅니다. 컴파일러나 인터프리터가 처리할 데이터 유형이며 메인 메모리에 해당 저장 위치를 ​​제공합니다. 이제 데이터를 저장하기 위해 데이터의 특성에 따라 다른 데이터 구조를 도입했습니다. 데이터는 주로 Linear와 Nonlinear 클래스로 구분되므로 특히 Non Linear 데이터의 경우 Graph와 Tree의 개념을 이용하여 이러한 데이터를 표현하는 것이 이해를 돕기 위한 것입니다. 이제 그래프와 트리가 모두 비선형 데이터를 나타내는 데 사용되었으므로

반복 관계 다차원 배열을 재귀적으로 정의하는 방정식입니다. 여기서 우리는 반복 관계를 기반으로 그 문제를 해결할 것입니다. Solve the recurrence reation:T(n) = 12T(n/2) + 9n2 + 2. T(n) = 12T(n/2) + 9n2 + 2. Here, a = 12 and b = 2 and f(n) = 9(n)2 + 2 It is of the form f(n) = O(n^c), where c = 2 이것은 마스터의 정리 조건에서 형성되며, So, logb(a) = log2(12) = 3.58 Usin

개인 키 및 공개 키 용어는 암호화 및 복호화에 사용됩니다. 이 키는 민감한 정보를 암호화/복호화하는 데 사용됩니다. 개인 키 개인 키는 데이터를 암호화하고 해독하는 데 사용됩니다. 이 키는 암호화된 민감한 정보의 발신자와 수신자 간에 공유됩니다. 개인 키는 대칭이라고도 하며 양 당사자에게 공통적입니다. 개인 키 암호화는 공개 키 암호화 메커니즘보다 빠릅니다. 공개 키 공개 키는 암호화에 사용되며 개인 키는 데이터를 복호화하는 데 사용됩니다. 개인 키는 암호화된 민감한 정보의 발신자와 수신자 간에 공유됩니다. 공개 키는 비대칭