그래프는 비선형 데이터 구조입니다. 노드를 사용하여 데이터를 나타내고 가장자리를 사용하여 관계를 나타냅니다. 그래프 G에는 두 개의 섹션이 있습니다. 꼭짓점과 모서리입니다. 정점은 집합 V를 사용하여 표현되고 가장자리는 집합 E로 표현됩니다. 따라서 그래프 표기법은 G(V,E)입니다. 아이디어를 얻기 위해 한 가지 예를 살펴보겠습니다. 이 그래프에는 5개의 꼭짓점과 5개의 모서리가 있습니다. 가장자리가 지시됩니다. 예를 들어 정점 B와 D를 연결하는 가장자리를 선택하면 소스 정점은 B이고 대상은 D입니다. 따라서 B를 D로 이

여기에서 일부 검색 트리와 차이점을 살펴보겠습니다. 다양한 검색 트리가 있습니다. 그들은 본질적으로 다릅니다. 기본 검색 트리는 이진 검색 트리(BST)입니다. 다른 검색 트리로는 AVL 트리, B 트리, Red-Black 트리, 스플레이 트리 등이 있습니다. 이 트리는 작업을 기반으로 비교할 수 있습니다. 이 트리의 시간 복잡도를 확인할 수 있습니다. 검색 트리 평균 사례 삽입 삭제 검색 이진 검색 트리 O(로그 n) O(로그 n) O(로그 n) AVL 트리 O(로그2 n) O(로그2 n) O(로그2 n) B

공유 메모리 둘 이상의 프로그램에서 액세스할 수 있는 메모리 블록입니다. 공유 메모리 개념은 통신 방법을 제공하고 중복 메모리 관리를 줄이는 데 사용됩니다. 분산 공유 메모리 약어로 DSM 분산 시스템에서 공유 메모리 개념의 구현입니다. DSM 시스템은 시스템에서 로컬 물리적 공유 메모리가 부족한 느슨하게 결합된 시스템에서 공유 메모리 모델을 구현합니다. 이러한 유형의 시스템에서 분산 공유 메모리는 모든 시스템(노드이라고도 함)에서 액세스할 수 있는 가상 메모리 공간을 제공합니다. ) 분산 계층 구조. DSM을 구현하는 동안 염

BFS와 DFS는 그래프 순회 알고리즘입니다. BFS BFS(Breadth First Search) 알고리즘은 그래프를 폭넓게 탐색하고 대기열을 사용하여 반복에서 막다른 골목이 발생할 때 다음 정점이 검색을 시작하도록 하는 것을 기억합니다. DFS DFS(Depth First Search) 알고리즘은 그래프를 깊이 방향으로 이동하고 스택을 사용하여 반복에서 막다른 골목이 발생할 때 다음 정점이 검색을 시작하도록 하는 것을 기억합니다. 다음은 BFS와 DFS의 중요한 차이점입니다. Sr. 아니요. 키 BFS DFS 1

고정 채널 할당(FCA) 고정 채널 할당(FCA) , 고정 채널 또는 음성 채널을 셀에 할당하는 전략입니다. 한 번 할당된 채널은 변경되지 않습니다. 이러한 유형의 할당은 주파수 사용을 최대화하는 데 사용됩니다. 사용자가 전화를 걸고 셀이 점유되면 통화가 차단됩니다. 다른 셀에서 채널을 차용하면 이 문제가 해결됩니다. 동적 채널 할당(DCA) 동적 채널 할당(DCA) , 요청에 따라 채널 또는 음성 채널을 할당하는 전략입니다. 사용자가 호출을 요청할 때마다 기지국은 채널 할당을 위해 Mobile Station Center에 요청

JPEG와 PNG는 모두 이미지를 저장하는 일종의 이미지 형식입니다. JPEG는 손실 압축 알고리즘을 사용하며 이미지는 일부 데이터가 손실될 수 있는 반면 PNG는 무손실 압축 알고리즘을 사용하며 PNG 형식에서는 이미지 데이터 손실이 없습니다. 다음은 JPEG와 PNG의 중요한 차이점입니다. Sr. 아니요. 키 JPEG PNG 1 의 약자 JPEG는 Joint Photographic Experts Group의 약자입니다. PNG는 Portable Network Graphics의 약자입니다. 2 압축 알고리즘 유형 JPEG는

e∈O(g)는 본질적으로 −라고 말합니다. 최소 1개 0, ∋ 부등식 e(x)a를 유지하는 상수 a 선택. e∈o(g)는 본질적으로 −라고 말합니다. 모든 0, ∋ 부등식 e(x)a를 유지하는 상수 a 선택. e∈O(g)는 e의 점근적 성장이 g의 것보다 빠르지 않다는 것을 의미하는 반면, e∈o(g)는 e의 점근적 성장이 g의 것보다 엄격하게 느리다는 것을 의미합니다. ≤ 대 <.와 같습니다. E.g. x2∈O(x2) x2∉o(x2) x2∈o(x3)

내성 분석의 정의 및 중요성 공차 분석은 제조된 부품의 결함으로 인해 발생하는(즉, 발생하는) 제품에 대한 전체 변동 및 변동의 영향을 계산하는 데 사용되는 여러 프로세스에 사용되는 용어입니다. 공차 분석은 제품 설계 엔지니어가 부품 제조를 준비할 때 수행합니다. 이는 최종 사용자의 요구 사항을 충족하고 제조된 모든 구성 요소가 어셈블리 내에서 함께 장착되도록 보장하기 위해 수행됩니다. 내성 분석의 정의 공차 분석은 기계 부품 및 어셈블리의 잠재적 수집 변동 주제와 관련된 활동에 대한 일반 용어로 정의됩니다. 그 방법은 기계

조립 공차 누적 분석이란 무엇입니까? 간단히 말해서, 어셈블리 공차 누적 분석은 전체 어셈블리의 공차 값 또는 모든 구성 요소의 공차 값을 알고 있을 때 어셈블리의 특정 간격으로 정의됩니다. 어셈블리 공차 체인 스택업 분석은 다양한 방법으로 수행할 수 있습니다. 가장 간단한 절차를 최악의 경우 방법이라고 하며 여기에서 설명합니다. 조립 공차 누적의 최악의 경우 방법에 대한 논의 아래와 같이 두꺼운 시트 4개로 구성된 어셈블리가 있습니다. - 위 그림은 4장의 Sheet 두께와 허용오차를 나타냅니다. 치수 X를 계산해야 합

무작위 혼합 가능 힙(Meldable Priority Queue라고도 함)은 여러 공통 작업을 지원합니다. 이를 삽입, 삭제 및 검색 작업인 findMin이라고 합니다. 삽입 및 삭제 작업은 혼합 가능한 힙 Meld(A1, A2)에 고유한 추가 작업 측면에서 구현됩니다. 혼합 병합(병합이라고도 함) 작업의 기본 목표는 두 개의 힙(각 힙 루트 노드를 가져옴) A1과 A2를 가져와 병합하여 결과적으로 단일 힙 노드를 반환하는 것입니다. 이 힙 노드는 A1과 A2에 뿌리를 둔 두 하위 트리의 모든 요소를 ​​포함하는 힙의 루트 노드입

Left-Child Right-Sibling Representation은 각각의 모든 자식 노드에 대한 포인터를 유지 관리하는 대신 노드가 첫 번째 자식에 대한 포인터와 바로 다음 형제. 이 새로운 변환은 노드의 자식 수에 대한 사전 지식의 필요성을 제거할 뿐만 아니라 포인터의 수를 최대 2개로 제한하여 코딩을 훨씬 간단하게 만듭니다. 각 노드에서 동일한 부모의 자식을 왼쪽에서 오른쪽으로 연결하거나 연결합니다. 부모는 첫 번째 자식과만 연결되어야 합니다. 예시 왼쪽 자식 오른쪽 형제 트리 표현 9 장점 이 표현은 노드당 필

계산 복잡성 이론에 따르면 잠재적인 방법은 데이터 구조의 상각된 시간 및 공간 복잡성을 분석하기 위해 구현된 방법으로 정의되며, 이는 드물지만 값비싼 작업의 비용을 제거하는 일련의 작업에 대한 성능 척도입니다. 잠재적인 방법에서는 데이터 구조의 상태를 음수가 아닌 숫자로 변환하는 함수 Φ가 선택됩니다. S가 자료구조의 상태로 취급된다면, Φ(S)는 상각분석에서 계상되었으나 아직 수행되지 않은 작업을 의미한다. 따라서 Φ(S)는 해당 상태에 저장된 위치 에너지의 양을 계산하는 것으로 상상할 수 있습니다. 데이터 구조를 초기화하기 전

컴퓨터 과학에서 m-ary 트리는 일반적으로 다음과 같은 방식으로 계층적으로 표현되는 노드의 모음으로 정의됩니다. 트리는 루트 노드에서 시작됩니다. 트리의 각 노드는 하위 노드에 대한 포인터 목록을 유지 관리합니다. 자식 노드의 수가 m보다 작거나 같습니다. m-ary 트리의 일반적인 표현은 자식을 저장하기 위해 m 참조(또는 포인터)의 배열을 구현합니다(m은 자식 수의 상한선입니다). m-way 검색 트리 ㅏ. 비어 있거나 비. b(1<=b

스패닝 트리 한 가지 간단한 정의는 트리가 순환과 관련이 없는 연결된 그래프라는 것입니다. 여기서 순환은 간선을 반복하지 않고 노드에서 자체로 이동합니다. 연결된 그래프 G에 대한 스패닝 트리는 G의 모든 정점을 포함하는 트리로 정의됩니다. 스패닝 트리는 종종 인터넷 라우팅 알고리즘을 위해 구현됩니다. 인터넷에서 컴퓨터(노드)는 종종 많은 중복 물리적 연결로 연결됩니다. 그래프의 총 스패닝 트리 수입니다. 그래프가 n이 없는 완전한 그래프인 경우 정점의 수, 스패닝 트리의 총 수는 n(n-2) 여기서 n은 그래프의 노드 수

통합 가능한 우선 순위 대기열 정의 무작위 혼합 가능 힙(또한 혼합 가능 힙 또는 무작위 혼합 가능 우선 순위 대기열)은 기본 구조도 힙 순서 이진 트리인 우선 순위 대기열 기반 데이터 구조로 정의됩니다. 그러나 기본 이진 트리의 모양에 대한 엄격하고 빠른 규칙은 없습니다. 장점 이 접근 방식은 유사한 데이터 구조에 비해 여러 가지 장점이 있습니다. 다른 데이터 구조보다 간단한 접근 방식을 제공합니다. 무작위 혼합 가능 힙에 대한 모든 작업은 적용하기 쉽고 복잡도 경계의 상수 요소가 작습니다. 또한 균형 상태를 유지할 필요가 없

페어링 힙은 비교적 구현이 쉽고 실용적인 상각 성능이 뛰어난 힙 데이터 구조 유형으로 정의됩니다. 페어링 힙은 힙 순서의 다중 트리 구조이며 단순화된 피보나치 힙으로 표시할 수 있습니다. 그들은 Prim의 MST 알고리즘과 같은 알고리즘을 구현하기 위한 강력한 선택으로 간주되며 다음 작업을 지원합니다(최소 힙 가정) - 최소 찾기 − 이 함수는 힙의 최상위 요소를 반환하는 역할을 합니다. 융합 −이 함수는 두 루트 요소를 비교하는 역할을 합니다. 작은 요소는 결과의 루트로 남아 있고, 큰 요소와 하위 트리는 이 루트의 자식으로

페어링 힙은 빈 힙이거나 루트 요소와 비어 있는 페어링 트리 목록을 포함하는 페어링 트리일 수 있습니다. 힙 순서 지정 속성은 노드의 부모가 노드 자체보다 크지 않아야 합니다. 다음 설명은 키 감소 작업을 지원하지 않는 순수하게 기능적인 힙을 고려합니다. 유형 PairingTree[Element] =Heap(요소:요소, 하위 힙:목록[PairingTree[Element]]) 유형 PairingHeap[요소] =비어 있음 | PairingTree[요소] 페어링 힙은 최소 페어링 힙과 최대 페어링 힙의 두 가지 유형으로 존재합

용융 작업의 상각 비용을 계산하는 것은 어려운 작업입니다. 주요 어려움은 무작위 작업 순서의 여러 지점에서 수행되는 작업 비용의 광범위한 변동을 누적하는 것입니다. 우리의 설계 목표가 일련의 작업 비용에 영향을 받지만 작업 시퀀스 비용의 관점에서 작업의 상각된 비용 개념을 정의하는 것은 아무 소용이 없습니다. 실제 비용의 변동을 설정하는 잠재적 기능을 구현하는 것은 상황을 처리하는 완벽한 방법입니다. 다음 주제에서는 상각 비용의 개념에 대해 논의합니다. B를 기본 연산 P ={P1을 사용하는 추상 데이터 유형(ADT)이라고 합시다

우선순위 큐를 완벽하게 사용하기 위해 페어링 힙이 구현됩니다. 우선 순위 대기열은 개체 집합의 최소값을 추적하므로 대기열에서 제거할 항목을 가져올 때마다 항상 최소값입니다. 우선 순위 대기열은 대부분 Dijkstra의 알고리즘을 사용하여 그래프에서 최단 경로를 계산할 때 구현됩니다. 페어링 힙은 사용하기 쉽고 실제 애플리케이션에서 잘 작동하기 때문에 완벽합니다. 특히, 그들은 상각 시간에 탁월하게 작동합니다. 개별 작업이 더 오랜 시간을 소비하는 반면 대기열의 전체 수명 주기에 대한 모든 작업의 ​​합은 빠릅니다. 페어링 힙은 코

소프트 힙은 5가지 유형의 작업에 대해 일정한 상각 시간으로 구성된 단순 힙 데이터 구조의 변형으로 정의됩니다. 이것은 힙에서 최대 특정 수의 키를 신중하게 손상(증가)하여 얻습니다. 일정한 시간 연산은 - 만들기 − 새로운 소프트 힙 생성 삽입(들, y) − 요소 y를 소프트 힙 s에 삽입 혼합(s, s) 두 개의 소프트 힙 및 s를 하나로 통합하여 둘 다 파괴 삭제(s, y) − 소프트 힙 s에서 요소 y 삭제 찾기 − 소프트 힙에서 키가 가장 적은 요소 가져오기 피보나치 힙과 같은 다른 힙은 손상 없이 이러한 경계의 대부분을