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डेटा संरचना में बाइनरी हीप


हीप या बाइनरी हीप संतुलित बाइनरी ट्री डेटा संरचना का एक विशेष मामला है। यह पूर्ण बाइनरी ट्री संरचना है। तो एल-1 स्तर तक यह भरा हुआ है, और एल स्तर पर, सभी नोड्स बाएं से हैं। यहां रूट-नोड कुंजी की तुलना उसके बच्चों से की जाती है और उसके अनुसार व्यवस्थित किया जाता है। अगर a में चाइल्ड नोड b है तो -

key(a) ≥ key(b)

चूंकि माता-पिता का मूल्य बच्चे की तुलना में अधिक है, इसलिए यह संपत्ति मैक्स हीप उत्पन्न करती है। इस मानदंड के आधार पर, ढेर दो प्रकार का हो सकता है मैक्स हीप और मिन हीप।

ये क्रमशः मैक्स और मिन हीप के उदाहरण हैं -

डेटा संरचना में बाइनरी हीप


डेटा संरचना में बाइनरी हीप


  1. डेटा संरचना में आर-पेड़

    यहां हम R-Tree डेटा संरचना देखेंगे। आर-ट्री का उपयोग विशेष डेटा इंडेक्स को कुशल तरीके से स्टोर करने के लिए किया जाता है। विशेष डेटा क्वेरी और स्टोरेज रखने के लिए यह संरचना बहुत उपयोगी है। इस आर-पेड़ों में कुछ वास्तविक जीवन अनुप्रयोग हैं। ये नीचे की तरह हैं - बहुआयामी जानकारी को अनुक्रमित करना

  1. डेटा संरचना में बाइनरी ट्री एडीटी

    मूल अवधारणा एक बाइनरी ट्री को एक ऐसे पेड़ के रूप में परिभाषित किया जाता है जिसमें किसी भी नोड में दो से अधिक बच्चे नहीं हो सकते। किसी भी नोड की उच्चतम डिग्री दो होती है। यह इंगित करता है कि बाइनरी ट्री की डिग्री या तो शून्य या एक या दो होती है। उपरोक्त अंजीर में, बाइनरी ट्री में एक जड़ और दो उप

  1. हाफेज डेटा संरचना

    परिचय टेम्पलेट पैरामीटर या हाफएज डेटा संरचना (हाफएजडीएस के रूप में संक्षिप्त) के लिए एक एचडीएस को किनारे-केंद्रित डेटा संरचना के रूप में परिभाषित किया गया है, जो शिखर, किनारों और चेहरों की घटनाओं की जानकारी को बनाए रखने में सक्षम है, जैसे कि प्लानर मैप्स, पॉलीहेड्रा, या अन्य उन्मुख, द्वि-आयामी यादृ