Без темы
<<  Auditting iPhone and iPad applications B?ume im Winter  >>
Красно-черные деревья
Красно-черные деревья
Повороты
Повороты
Алгоритм вставки
Алгоритм вставки
Алгоритм вставки
Алгоритм вставки
Алгоритм вставки
Алгоритм вставки
Алгоритм удаления
Алгоритм удаления
Алгоритм удаления
Алгоритм удаления
Алгоритм удаления
Алгоритм удаления
Алгоритм удаления
Алгоритм удаления
Алгоритм удаления
Алгоритм удаления
Дерево порядковой статистики – пример*
Дерево порядковой статистики – пример*
Выборка элемента с заданным рангом - пример
Выборка элемента с заданным рангом - пример
Определение ранга элемента - пример
Определение ранга элемента - пример
Поддержка размера поддеревьев
Поддержка размера поддеревьев
Картинки из презентации «Augmenting Data Structures, Dynamic Order Statistics» к уроку английского языка на тему «Без темы»

Автор: ta. Чтобы познакомиться с картинкой полного размера, нажмите на её эскиз. Чтобы можно было использовать все картинки для урока английского языка, скачайте бесплатно презентацию «Augmenting Data Structures, Dynamic Order Statistics.pptx» со всеми картинками в zip-архиве размером 804 КБ.

Augmenting Data Structures, Dynamic Order Statistics

содержание презентации «Augmenting Data Structures, Dynamic Order Statistics.pptx»
Сл Текст Сл Текст
1Augmenting Data Structures, Dynamic 13в красно-чёрных деревьях содержимое
Order Statistics. Клишин Алексей, 86м22 (записи) директорий; Отслеживаю тся
Линева Татьяна, 85м1 Макарова Татьяна, диапазоны виртуальных адресов (VMAs),
85м1. дескрипторы файлов, на которых применяется
2Содержание. Красно-черные деревья опрос вызовом epoll(), криптографические
Определение, пример Основные операции ключи и сетевые пакеты в планировщике
Повороты Алгоритмы Динамические порядковые "hierarchical token bucket"
статистики Выборка элемента с заданным (классовая дисциплина очереди НТВ).
рангом Определение ранга элемента 14Динамические порядковые статистики.
Поддержка размера поддеревьев Сравнение с i-ой порядковой статистикой множества из n
AVL-деревьями Применение. 2. элементов (i ? {1, 2, … , n}) является
3Красно-черные деревья. Свойства: элемент множества с i-ым в порядке
Каждый узел дерева является красным или возрастания ключом Ранг элемента – его
черным; Если узел красный, то оба дочерних порядковый номер в линейно упорядоченном
узла черные; Для каждого узла все пути от множестве Дерево порядковой статистики
него до листьев, являющихся потомками (order-statistic tree) - красно-чёрное
данного узла содержат одно и то же дерево T, каждая вершина x которого,
количество черных узлов. Корень дерева помимо обычных полей key[x], color[x],
всегда чёрный; Каждый лист дерева является p[x], left[x] и right[x], имеет поле
черным. 3. size[x] size[nil] = 0 size[x] =
4Красно-черные деревья. Пример. Каждый size[left[x]] + size[right[x]] + 1. 14.
узел дерева содержит поля color, key, 15Дерево порядковой статистики –
left, right и p. 4. пример*. 15. * Рис. 14.1 из [1].
5Красно-черные деревья. Основные 16Выборка элемента с заданным рангом.
операции. Лемма: красно-черное дерево с n 16. OS_SELECT(x, i) r = size[left[x]] + 1
внутренними узлами имеет высоту не более, if i = r then return x else if i < r
чем 2lg(n + 1). Вставка then return OS_SELECT(left [x], i) else
элемента(RB_INSERT, RB_INSERT_FIXUP) return OS_SELECT(right[x], i - r). Время
Удаление элемента(RB_DELETE, работы процедуры OS_SELECT в динамическом
RB_DELETE_FIXUP) Вспомогательная операция множестве из n элементов равно O(lg n).
– повороты(LEFT_ROTATION, RIGHT_ROTATION) 17Выборка элемента с заданным рангом -
Вставка, удаление – O(h), повороты – O(1), пример. 17.
где h – высота дерева. 5. 18Определение ранга элемента. 18.
6Повороты. 6. LEFT_ROTATE(T, x) y = OS_RANK(T, x) r = size[left[x]] + 1 y = x
right[x] устанавливаем y right [x] = left while y ? root[T] do if y = right[p[y]]
[y] левое поддерево y становится правым then r = r + size[left[p[y]]] + 1 y = p[y]
поддеревом x if left [y] ? nil[t] then return r. Время работы процедуры OS_RANK в
p[left [y]] = x p[y] = p[x] перенос динамическом множестве из n элементов
родителя x в y if p[x] = nil[t] then равно O(lg n).
root[t] = y else if x = left[p[x]] then 19Определение ранга элемента - пример.
left[p[x]] = y else right[p[x]] = y left 19.
[y] = x x – левый дочерний y p[x] = y. 20Поддержка размера поддеревьев. 20.
7Алгоритм вставки. 7. RB_INSERT(T, z) y LEFT_ROTATE(T, x) … 13) size[y] = size[x]
= nil[T] x = root [T] while x ? nil[T] do 14) size[x] = size[left[x]] +
y = x if key [z] < key [x] if y = nil size[right[x]] + 1.
[T] then x = left [x] else x = right [x] 21Расширение структур данных. 21. Выбор
p[x] = y then root [T] = z else if key [z] базовой структуры данных Определение
< key [y] then left [y] = z else right необходимой дополнительной информации,
[y] = z left [z] = nil [T] right [z] = nil которую следует хранить в базовой
[T] color [z] = RED RB_INSERT_FIXUP(T, z). структуре данных и поддерживать ее
8Алгоритм вставки. 8. актуальность Проверка того, что
RB_INSERT_FIXUP(T, z) while color [p[z]] = дополнительная информация может
RED do if p[z] = left [p[p[z]]] then y = поддерживаться основными модифицирующими
right [p[p[z]]] if color [y] = RED then операциями над базовой структурой данных
color [p[z]] = BLACK 1 color [y] = BLACK 1 4. Разработка новых операций.
color [p[p[z]]] = RED 1 z = p[p[z]] 1 else 22Расширение структур данных – теорема.
if z = right [p[z]] then z = p[z] 2 22. Теорема. Пусть f – поле, которое
LEFT_ROTATE(T, z) 2 color [p[z]] = BLACK 3 расширяет красно - черное дерево T из n
color [p[p[z]]] = RED 3 RIGHT_ROTATE(T, узлов, и пусть содержимое поля f узла х
p[p[z]]) 3 else (то же, что и в “then”, с может быть вычислено с использованием лишь
заменой left на right и наоборот) color информации, хранящейся в узлах х, left[x],
[root[t]] = BLACK. Красный предок, красный right[x], включая f[left[x]] и
"дядя" f[rigth[x]]. Тогда мы можем поддерживать
9Алгоритм вставки. 9. актуальность информации f во всех узлах
RB_INSERT_FIXUP(T, z) while color [p[z]] = дерева T в процессе вставки и удаления без
RED do if p[z] = left [p[p[z]]] then y = влияния на асимптотическое время работы
right [p[p[z]]] if color [y] = RED then данных процедур O(lg n).
color [p[z]] = BLACK 1 color [y] = BLACK 1 23Сравнение с AVL-деревьями. 23.
color [p[p[z]]] = RED 1 z = p[p[z]] 1 else АВЛ-дерево — сбалансированное по высоте
if z = right [p[z]] then z = p[z] 2 двоичное дерево поиска: для каждой его
LEFT_ROTATE(T, z) 2 color [p[z]] = BLACK 3 вершины высота её двух поддеревьев
color [p[p[z]]] = RED 3 RIGHT_ROTATE(T, различается не более чем на 1. Общее:
p[p[z]]) 3 else (то же, что и в “then”, с Время вставки и удаления O(lg n) Для
заменой left на right и наоборот) color модификации обоих типов деревьев требуется
[root[t]] = BLACK. Красный предок, выполнение дополнительных ротаций. Разное:
черный"дядя" Когда общее число узлов дерева одинаково,
10Алгоритм удаления. 10. максимальная высота AVL- дерева всегда
11Алгоритм удаления. 11. Если брат этого будет меньше 2. Для хранения
ребёнка удаленной вершины красный, то красно-черного дерева требуется меньше
делаем вращение вокруг ребра между отцом и памяти.
братом, тогда брат становится родителем 24График производительности. Вставка
отца. Красим его в чёрный, а отца - в элемента. 24. Intel Core i5-2520M CPU 2.50
красный цвет. 2. Если брат текущей вершины Ghz 8.00 GB Ram, Win7 x64.
был чёрным, то получаем три случая: Оба 25График производительности. Удаление
ребёнка у брата чёрные. Красим брата в элемента. 25. Intel Core i5-2520M CPU 2.50
красный цвет и рассматриваем далее отца Ghz 8.00 GB Ram, Win7 x64.
вершины. 26Список литературы. 26. Кормен Т.,
12Алгоритм удаления. 12. Если у брата Лейзерсон Ч., Ривест Р. Алгоритмы:
правый ребёнок чёрный, а левый красный, то построение и анализ. — М.: МЦНМО, 2002.
перекрашиваем брата и его левого сына и Lecture 11: Augmenting Data Structures,
делаем вращение RIGHT_ROTATE(T, b). Если у Dynamic Order Statistics, Interval Trees
брата правый ребёнок красный, то // MITOPENCOURSEWARE Massachusetts
перекрашиваем брата в цвет отца, его Institute Of Technology. – URL:
ребёнка и отца - в чёрный, делаем вращение http://ocw.mit.edu/courses/electrical-engi
LEFT_ROTATE(T, a) и выходим из алгоритма. eering-and-computer-science/6-046j-introdu
13Применение. 13. Красно-черные деревья tion-to-algorithms-sma-5503-fall-2005/vide
используются в ядре Linux: Планировщики -lectures/lecture-11-augmenting-data-struc
ввода-вывода; deadline (алгоритм крайнего ures-dynamic-order-statistics-interval-tre
срока) и CFQ (completely fair queuing - s/ Работа со структурами данных в языках
абсолютно честная очередь) используют Си и Python: Часть 9. Красно-черные
красно-чёрные деревья для отслеживания деревья // IBM. – URL:
запросов; драйвер пакетной записи CD/DVD http://www.ibm.com/developerworks/ru/libra
использует красно-чёрные деревья для этих y/l-data_structures_09/ Красно-чёрные
же целей; Код таймеров высокого разрешения деревья (Red black trees) в ядре
использует красно-чёрное дерево для Linux//rfLinux. – URL:
упорядочивания невыполненных запросов на http://rflinux.blogspot.com/2011/10/red-bl
таймеры. Файловая система ext3 отслеживает ck-trees-linux_16.html.
Augmenting Data Structures, Dynamic Order Statistics.pptx
http://900igr.net/kartinka/anglijskij-jazyk/augmenting-data-structures-dynamic-order-statistics-87161.html
cсылка на страницу

Augmenting Data Structures, Dynamic Order Statistics

другие презентации на тему «Augmenting Data Structures, Dynamic Order Statistics»

«Data Mining» - История и основные понятия. Понятие Data Mining. Анализ связей (корреляционный и регрессионный анализ, факторный анализ, дисперсионный анализ). Технологические методы. Литература по Data Mining. Введение в Data Mining. Алгоритмы. Перспективы метода и выводы. Кросс-проверка - известный метод получения оценок неизвестных параметров модели.

«Центр английского языка» - Все в ваших руках. Центр английского языка. Мы расширим Ваши возможности получения информации. Обучение за рубежом. Пользоваться свободно Интернетом. Вы сможете всецело насладиться искусством. Casual English. Изучая английский язык с нами, Вы сможете общаться с людьми. Центр английского языка «You’re the best».

«The english-speaking countries» - Australia. Scotland. The English-speaking countries. USA. Disneyland. Great Britain.

«Учебник по английскому» - Отличительными особенностями обучения грамматической стороне речи в УМК “English 5” являются: Приложения в учебнике. Преемственность в обучении английскому языку между начальной и средней школой. Состав УМК. Тексты аудиозаписей заданий из УМК. УМК «English 5» (четвертый год обучения). Примечание: Количество ЛЕ в учебниках по английскому языку для 2-4 классов.

«Окружающая среда Великобритании» - Как по-английски «окружающая среда»? Что такое окружающая среда? Тема нашего проекта: «Охрана окружающей среды Великобритании». Разделиться на группы. Тестирование Составление отчетной презентации Высказывание на английском языке по данной теме. Без чего нам нельзя прожить? Зачем стране нужны леса? Что нужно делать, чтобы сохранить планету чистой?

«Буквы английского алфавита» - G is for girl. M is for may. N is for nine. C is for cat. L is for letter. V is in five. Who is in the garden. D is for dog. Y is for a yard where children play. E is for eight. R is for red. O is for one. F is for flowers. B is for books. A is for apples. K is for kite. X is in six. Q is for questions.

Без темы

661 презентация
Урок

Английский язык

29 тем
Картинки
900igr.net > Презентации по английскому языку > Без темы > Augmenting Data Structures, Dynamic Order Statistics