Cтраница 1
Соответствующая структура данных Т организована следующим образом. Ее основой является сбалансированное по высоте двоичное дерево поиска Т ( с некоторой предосторожностью вместо него можно было бы использовать 2 - 3-дерево ( Aho, Hop-croft, Ulman ( 1974), ( с. Процедура поиска будет производиться в соответствии со значением абсциссы ( - координаты) точек, так что прохождение листьев дерева слева направо дает множество точек, упорядоченное по - координате. Заметим, что последовательность точек В-оболочки ( ее вершин) также упорядочена по возрастанию абсциссы, и, следовательно, она является подпоследовательностью глобальной последовательности точек, хранящейся в листьях дерева. [1]
Указанные рамки производительности служат целью разработки соответствующей структуры данных. [2]
Указанные рамки производительности служат целью разработки соответствующей структуры данных. Они представляют собой последствия того факта, что во всех реализациях имеется один или два цикла, которые выполняют итерацию на корнях деревьев биномиальной очереди. [3]
Запросы на создание таблицы обеспечивают создание структуры новой таблицы, соответствующей структуре данных результирующей таблицы запроса. В новую таблицу автоматически загружаются записи, являющиеся результатом выборки. [4]
Чтобы рассмотренный алгоритм выполнял сортировку за линейное время, необходимо использовать в нем соответствующие структуры данных. А именно, каждый список братьев в верхнем и нижнем деревьях будем представлять с помощью однородного дерева поиска с указателями ( см. приложение), каждый лист которого соответствует паре из списка братьев. [5]
Чтобы удовлетворить всем этим требованиям, АУ центрального процессора содержит блоки дополнительного оборудования, обеспечивающего вычисления с соответствующими структурами данных. На схеме ( см. рис. 3.1) это показано несколькими типами АУ. Для быстрого запоминания и использования вновь промежуточных результатов, индексации адресов в командах, быстрого запоминания текущего состояния ВС, для возможности временного переключения на программу и возвращения затем к прерванной программе ЦП снабжается небольшим количеством быстрых регистров, которые составляют сверхоперативную память. При этом ЦП приобретает некоторую автономность и короткие программы, главным образом управляющего плана, может выполнять, не обращаясь к ОЗУ. [6]
Используемая семантическая модель данных позволяет вводить в ИА новые понятия, сущности и отношения относительно объектов предметной области, программно формировать соответствующие структуры данных и подъязык для манипулирования с новыми включенными компонентами. [7]
Абстракция дерева используется часто, и рассмотренные в этом разделе различия важны, поскольку знание различных абстракций деревьев - существенная составляющая определения эффективного алгоритма и соответствующих структур данных для решения данной задачи. Часто приходится работать непосредственно с конкретными представлениями деревьев без учета конкретной абстракции, но в то же время часто имеет смысл поработать с соответствующей абстракцией дерева, а затем рассмотреть различные конкретные представления. В книге приведено множество примеров этого процесса. [8]
Стек представляет собой структуру данных, хорошо подходящую для обхода области, однако существуют задачи, в которых необходимо удалять элементы из массива в той же последовательности, в какой они в него вводились. Соответствующая структура данных называется очередью. Функция ADD ( p, Q) - поставить пиксел р в очередь Q - аналогична функции PUSH, определенной для стека. Большего внимания заслуживает функция REMOVE ( Q) ( ОЧИСТИТЬ), которая обеспечивает удаление точки из очереди. Эти функции описаны в алгоритме 6.3. Отметим, что для обозначения начала и конца очереди используются два отдельных индекса. Эта структура данных проста, однако, поскольку ее реализация требует определенных затрат памяти, последнюю приходится периодически перераспределять. [9]
Очевидно, что наиболее понятный и полезный для человека способ представления графа - изображение графа на плоскости в виде точек и соединяющих их линий - будет совершенно бесполезным, если мы захотим решать с помощью ЭВМ задачи, связанные с графами. Выбор соответствующей структуры данных для представления графов имеет принципиальное влияние на эффективность алгоритмов, поэтому мы подробнее остановимся на этой проблеме. Мы покажем несколько различных способов представления и кратко разберем их основные достоинства и недостатки. [10]
Жизненно важным шагом в процессе проектирования логики является выбор алгоритма и соответствующих структур данных. Сегодня лишь немногие алгоритмы создаются впервые; огромное их число уже было изобретено, и весьма вероятно, что уже имеется один или несколько алгоритмов, вполне устраивающих проектировщика. [11]
Одним из принципиальных решений в процессе логического проектирования является выбор алгоритма и соответствующих структур данных. К настоящему времени разработано значительное количество алгоритмов и имеется определенная возможность удовлетворить потребности проектировщиков. Считается, что, прежде чем принять решение на разработку алгоритма, лучше сосредоточить внимание на поиске уже известных. Если же поиск не приводит к желательному результату, то алгоритм необходимо разработать. [12]
Невыполняемые операции предназначены для организации массивов данных по конкретному проекту и задания последовательности выполняемых задач. С их помощью формируются задачи, ориентированные на данный проект, а также соответствующие структуры данных, общие для ряда операционных модулей. [13]
Ri, имеются отношения иерархии, причем элементы s; , si S были явно представлены узлами соответствующей структуры данных. [14]
R /, имеются отношения иерархии, причем элементы s -, si S были явно представлены узлами соответствующей структуры данных. [15]