0
  1. Trang chủ >
  2. Công Nghệ Thông Tin >
  3. Cơ sở dữ liệu >

Cấu trúc dữ liệu : CÂY ĐỎ ĐEN part 1 doc

Cấu trúc dữ liệu : CÂY ĐỎ ĐEN part 1 doc

Cấu trúc dữ liệu : CÂY ĐỎ ĐEN part 1 doc

... NGHĨA CÂY ĐỎ ĐEN Cây đỏ đen là một cây nhị phân tìm kiếm (BST) tuân thủ các quy tắc sau: (hình 2) (1) Mọi node phải là đỏ hoặc đen. (2) Node gốc và các node lá (NIL) phải luôn luôn đen. (3) ... hồi quy tắc đỏ- đen được xác định bởi các màu và cấu hình của node X và những bà con của nó. Có 3 khả năng xảy ra được xem xét như sau:(hình 6) 1 BÀI 6: CÂY ĐỎ ĐEN 1. GIỚI THIỆU Cây tìm kiếm ... trường hợp, cây đỏ đen cây cân bằng hiệu quả nhất, ít ra thì khi dữ liệu được lưu trữ trong bộ nhớ chứ không phải trong những tập tin. Trước khi khảo sát cây đỏ đen, hãy xem lại cây không...
  • 7
  • 338
  • 0
Cấu trúc dữ liệu : CÂY ĐỎ ĐEN part 2 doc

Cấu trúc dữ liệu : CÂY ĐỎ ĐEN part 2 doc

... năng 1: P đen ii) Khả năng 2: P đỏ và X là cháu ngoại của G iii) Khả năng 3: P đỏ và X là cháu nội của G Chúng ta sẽ xét các khả năng trên một cách cụ thể như sau: i) Khả năng 1: P đen P đen ... cháu trong X (18 ) đi ngang hơn là đi lên, như thế cây sẽ không còn cân bằng như trước. 13 6. TÍNH HIỆU QUẢ CỦA CÂY ĐỎ ĐEN Giống như cây tìm kiếm nhị phân thông thường, cây đỏ đen có thể cho ... điều thuận lợi là trong cây đỏ đen, dữ liệu đã sắp xếp không làm giảm hiệu suất O(N). Một trở ngại trong cây đỏ đen là việc cài đặt các phép toán phức tạp hơn so với cây BST. Chúng ta có thể...
  • 6
  • 458
  • 0
Cấu trúc dữ liệu cây đỏ đen

Cấu trúc dữ liệu cây đỏ đen

... ĐỊNH NGHĨA CÂY ĐỎ ĐEN Cây đỏ đen là một cây nhị phân tìm kiếm (BST) tuân thủ các quy tắc sau: (hình 2) (1) Mọi node phải là đỏ hoặc đen. (2) Node gốc và các node lá (NIL) phải luôn luôn đen. (3) ... hồi quy tắc đỏ- đen được xác định bởi các màu và cấu hình của node X và những bà con của nó. Có 3 khả năng xảy ra được xem xét như sau:(hình 6)7BÀI 6: CÂY ĐỎ ĐEN 1. GIỚI THIỆU Cây tìm kiếm ... trường hợp, cây đỏ đen cây cân bằng hiệu quả nhất, ít ra thì khi dữ liệu được lưu trữ trong bộ nhớ chứ không phải trong những tập tin.Trước khi khảo sát cây đỏ đen, hãy xem lại cây không...
  • 13
  • 2,235
  • 8
Tài liệu Báo cáo - Cấu trúc dữ liệu - Cây đỏ đen doc

Tài liệu Báo cáo - Cấu trúc dữ liệu - Cây đỏ đen doc

... khôngKhả năng 2u node P đỏ ay đổi về màn phải làm mkhả năng sa : P đen 2: P đỏ và X 3: P đỏ và Xlượt xét các : P đen ng hợp đơn -đỏ (quy tắcg bị vi phạm 2: P đỏ và Xỏ và X là noàu. ... y->parent->right = x; else Cây Đỏ Đen 6 C : height <= 2 log(n +1) height : Chiều cao cây Tính chất: height <= 2 * bh(x) Thời gian tìm kiếm: O( log n ) Chứng Minh: III- Các thuật toán ... ncao đen (bllà mọi đườnBổ đ : Một cây đỏ ân bằng đưkiểm tra xemdựng lại cấu hĩa: hị phân tìm phải là đỏ và các nodnode là đỏ, ng dẫn từ gốnode mới, c cây sẽ đượcHode đen trêlack...
  • 31
  • 520
  • 1
Cấu trúc dữ liệu : CÂY CÂN BẰNG part 1 potx

Cấu trúc dữ liệu : CÂY CÂN BẰNG part 1 potx

... của cây AVL có chiều cao h. Ta có N(0) = 0, N (1) = 1 và N(2) = 2. Cây AVL có chiều cao h sẽ có 1 cây con AVL chiều cao h -1 1 cây con AVL chiều cao h-2. Như vậy: N(h) = 1 + N(h -1) ... năng sau: Trường hợp 1: cây T lệch về bên trái (có 3 khả năng) 4 2.4. Cấu trúc dữ liệu cho cây AVL Chỉ số cân bằng của một nút: Chỉ số cân bằng của một nút là hiệu của chiều cao cây con ... d : cây AVL tối thiểu có chiều cao h=4 22. CÂY NHỊ PHÂN CÂN BẰNG (AVL Tree) 2 .1. Định nghĩa: Cây nhị phân tìm kiếm cân bằng là cây mà tại mỗi nút của nó độ cao của cây con trái và của cây...
  • 6
  • 429
  • 0
Cấu trúc dữ liệu : CÂY CÂN BẰNG part 2 pptx

Cấu trúc dữ liệu : CÂY CÂN BẰNG part 2 pptx

... trước khi cân bằng cây T có chiều cao h+2 trong cả 3 trường hợp 1. 1, 1. 2 và 1. 3. Sau khi cân bằng, trong 2 trường hợp 1. 1 và 1. 3 cây có chiều cao h +1; còn ở trường hợp 1. 2 cây vẫn có chiều cao ... quay đơn Left-Left T/h 1. 2: cây T1 không lệch. Ta thực hiện phép quay đơn Left-Left 10 Ttoán quay kép Left - Right B 1: gốc T; T1 = T->pLeft; T2 = T1->pRight; T->pLeft = ... th : T->balFactor = EH; T1->balFactor = EH; break; Nếu T2->balFactor = RH th : T->balFactor = EH; T1->balFactor = LH; break; B 3: T2->balFactor = EH; T = T2; 11 ...
  • 5
  • 561
  • 2
Cấu trúc dữ liệu và giải thuật (phần 1) doc

Cấu trúc dữ liệu và giải thuật (phần 1) doc

... Phép toán số học:– Cộng: Tăng, giảm– Nhân: Nhân, chia, mod• Các trường hợp của phép đếm: 1. Trường hợp tốt nhất: Thời gian tính toán ngắn nhất mà một giải thuật cần đối với dữ liệu nhập tốt ... nhấtPhPhéép đp đếếmm3. Trường hợp xấu nhất: Thời gian tính toán màmột giải thuật cần đối với dữ liệu nhập xấu nhất”.Ví d : Cho 1 dãy số gồm N phần tử, tìm kiếm phần tử x trong dãy. ... nhập tốt nhất”.2. Trường hợp trung bình: Thời gian tính toán màmột giải thuật cần đối với dữ liệu nhập thông thường”.VVííddụụ2. Giải thuật 2: if (a > b) elseif (a > c) if (b...
  • 10
  • 319
  • 0
Cấu trúc dữ liệu : Cây 2-3-4 part 2 docx

Cấu trúc dữ liệu : Cây 2-3-4 part 2 docx

... vào cây 2-3-4 5. Biến đổi cây 2-3-4 sang cây Đỏ- Đen Một cây 2-3-4 có thể được biến đổi sang cây đỏ- đen bằng cách áp dụng các luật sau: Biến đổi bất kỳ 2-node ở cây 2-3-4 sang node đen ... 10 Hình 7 Chuyển đổi từ cây 2-3-4 sang cây đỏ- đen 11 Hình 4.8 trình bày cây 2-3-4 và cây đỏ- đen tương ứng với nó bằng cách áp dụng các ... các cây con được tạo ra từ 3-node và 4-nút. Các luật của cây đỏ- đen tự động thoả mãn với sự chuyển đổi này. Kiểm tra rằng: Hai node đỏ không bao giờ được kết nối, và số lượng các node đen là...
  • 5
  • 491
  • 4
Cấu trúc dữ liệu : Cây 2-3-4 part 1 ppt

Cấu trúc dữ liệu : Cây 2-3-4 part 1 ppt

... cho 18 . 1 BÀI 7: CÂY 2-3-4 1. Giới thiệu về cây 2-3-4 Chúng ta sẽ xem xét các đặc tính của cây 2-3-4 và mối quan hệ khá gần gũi giữa cây 2-3-4 và cây đỏ- đen. Hình 1 trình bày một cây ... luôn có số node con nhiều hơn 1 so với số mục dữ liệu của nó. Nói cách khác, đối với mọi node với số con là k và số mục dữ liệu là d, thì : k = d + 1 6Mục dữ liệu A không thay đổi. Hai node ... có thể có 3 cách sắp xếp sau: Một node với một mục dữ liệu thì luôn luôn có 2 con. Một node với hai mục dữ liệu thì luôn luôn có 3 con. Một node với ba mục dữ liệu thì luôn luôn có 4 con....
  • 6
  • 525
  • 3

Xem thêm

Từ khóa: cây cấu trúc dữ liệucấu trúc dữ liệu và giải thuật đỗ xuân lôicây trong cấu trúc dữ liệucấu trúc dữ liệu kiểu câyđồ án cấu trúc dữ liệu và thuật toánNghiên cứu sự biến đổi một số cytokin ở bệnh nhân xơ cứng bì hệ thốngBáo cáo quy trình mua hàng CT CP Công Nghệ NPVMột số giải pháp nâng cao chất lượng streaming thích ứng video trên nền giao thức HTTPBiện pháp quản lý hoạt động dạy hát xoan trong trường trung học cơ sở huyện lâm thao, phú thọGiáo án Sinh học 11 bài 13: Thực hành phát hiện diệp lục và carôtenôitGiáo án Sinh học 11 bài 13: Thực hành phát hiện diệp lục và carôtenôitNGHIÊN CỨU CÔNG NGHỆ KẾT NỐI VÔ TUYẾN CỰ LY XA, CÔNG SUẤT THẤP LPWAN SLIDEQuản lý hoạt động học tập của học sinh theo hướng phát triển kỹ năng học tập hợp tác tại các trường phổ thông dân tộc bán trú huyện ba chẽ, tỉnh quảng ninhTrả hồ sơ điều tra bổ sung đối với các tội xâm phạm sở hữu có tính chất chiếm đoạt theo pháp luật Tố tụng hình sự Việt Nam từ thực tiễn thành phố Hồ Chí Minh (Luận văn thạc sĩ)Nghiên cứu khả năng đo năng lượng điện bằng hệ thu thập dữ liệu 16 kênh DEWE 5000Sở hữu ruộng đất và kinh tế nông nghiệp châu ôn (lạng sơn) nửa đầu thế kỷ XIXKiểm sát việc giải quyết tố giác, tin báo về tội phạm và kiến nghị khởi tố theo pháp luật tố tụng hình sự Việt Nam từ thực tiễn tỉnh Bình Định (Luận văn thạc sĩ)Quản lý nợ xấu tại Agribank chi nhánh huyện Phù Yên, tỉnh Sơn La (Luận văn thạc sĩ)BT Tieng anh 6 UNIT 2Giáo án Sinh học 11 bài 14: Thực hành phát hiện hô hấp ở thực vậtGiáo án Sinh học 11 bài 14: Thực hành phát hiện hô hấp ở thực vậtĐổi mới quản lý tài chính trong hoạt động khoa học xã hội trường hợp viện hàn lâm khoa học xã hội việt namHIỆU QUẢ CỦA MÔ HÌNH XỬ LÝ BÙN HOẠT TÍNH BẰNG KIỀMMÔN TRUYỀN THÔNG MARKETING TÍCH HỢPTÁI CHẾ NHỰA VÀ QUẢN LÝ CHẤT THẢI Ở HOA KỲ