Простая структура - данные
Cтраница 1
 |
Двусвязный циклический список ( сдвиги порождают циклическую группу.| Линейный двусвязный список ( сдвиги порождают частичную циклическую группу. [1] |
Простые структуры данных могут порождать более сложные путем задания суперпозиций структур со своими операторами доступа. [2]
Обращение к простой структуре данных нужно и для того, чтобы при всевозможных комбинациях и сложных построениях не утратить представления об их первооснове. Вдруг выскакивает интереснейший факт, какие-то явления неожиданно тесно коррелируют. При попытке объяснить, что происходит, мы забыли, что сведения об этих явлениях получены по ответам респондентов на два вопроса одинаковой конструкции, соседствующих в анкете, и что это, видимо, следствие монотонного реагирования на похожие по форме вопросы. Возвращаемся к исходным распределениям и видим, что они совершенно подобны именно в силу психологического эффекта эхо. [3]
Список - это простая структура данных, широко используемая в нечисловом программировании; Список - это последовательность, составленная из произвольного числа элементов, например знн, теннис, том, лыжи. [4]
В алгоритме используется несколько простых структур данных. Мы заводим список ILIST для кандидатов в интервалы оптимальности. Мы называем их кандидатами, поскольку на завершающей стадии алгоритма все оставшиеся кандидаты в интервалы будут уже интервалами оптимальности. [5]
Рассмотренные переменные времени представляют собой простую структуру данных. Выключение прерываний или иной способ, предотвращающий одновременную выборку данных параллельными процессами, называется блокировкой закрытием структуры данных. [6]
Для малых программ характерно использование простых структур данных, что упрощает понимание применения переменных. В случае с большими программами труднее уловить смысл и уяснить использование переменных, что может послужить дополнительным источником ошибок. Кроме того, усложняется создание эффективной структуры данных для файлов, используемых различными программистами разнообразными способами. [7]
Инженер знаний работает с экспертом так же, как и при ручном формировании знаний, однако предметные знания отделяются от остальной программы и представляются в виде концептуально простых структур данных, называемых базой знаний. Ее главными достоинствами являются прозрачность и гибкость: вчерашнюю базу знаний легче расширять и модифицировать в свете новейших изменений, чем это было возможно, когда знания выражались в машинном коде. [8]
Если же говорить серьезно, то равенство Вирта указывает на основополагающее значение и важность структур данных в программировании. Список членов семьи является примером простой структуры данных; родословное дерево представляет собой пример более сложной структуры данных. [9]
Обычно бывает не слишком трудно определить новую авторекурсивную функцию независимо от исходной функции и, как мы увидим, всегда можно определить ее взаимно рекурсивной. Но платой за такое легкое порождение итерационной реализации будут требуемые продолжения, являющиеся функциями высших порядков. Как мы видели, подобные объекты гораздо менее эффективны для реализации по сравнению с данными, и передаваемые как параметры в применении преобразуемой функции продолжения становятся чрезвычайно сложными, что лишает смысла само преобразование. Выигрыш этот метод дает, только когда продолжения можно представить такими простыми структурами данных, как счетчики или списки. В этом случае продолжение аналогично накопителю. [10]
Большинство представляющих интерес алгоритмов касаются методов организации данных, участвующих в вычислениях. Созданные таким образом объекты называются структурами данных, и они также являются центральными объектами изучения в компьютерных науках. Следовательно, алгоритмы и структуры данных идут рука об руку. В этой книге мы покажем, что структуры данных существуют в качестве субпродуктов или конечных продуктов алгоритмов и, следовательно, их нужно изучить, чтобы понять алгоритмы. Простые алгоритмы могут порождать сложные структуры данных и наоборот, сложные алгоритмы могут использовать простые структуры данных. [11]
Вообще говоря, картографы предпочитают векторные структуры данных перед растровыми из-за их сходства с графическими структурами, чаще всего связываемыми с бумажными картами. За некоторыми исключениями, картографические документы, создаваемые на основе векторных структур данных, сильно напоминают нарисованные от руки карты. Только лишь вывод карт не является главной целью ГИС, но способность измерять и анализировать картографически организованные данные. А для этого необходим какой-то способ комбинирования графических объектов с их атрибутами. Структуры данных должны разрабатываться так, чтобы обеспечивать эту связь, явно или косвенно. Кроме того, существуют многие другие характеристики графических структур, важные с точки зрения анализа карт. Мы должны перейти от простых структур данных к тому, что часто называют моделями данных, которые больше похожи на карты в смысле способности участвовать в анализе. Мы рассмотрим некоторые их типы, как для растровых, так и для векторных структур. [12]
Страницы: 1