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डेटा संरचना में मैक्स WBLT संक्रियाएँ (Max WBLT Operations)


यहाँ हम देखेंगे कि विभिन्न मैक्स-WBLT संक्रियाएँ क्या हैं। HBLT में सम्मिलन, विलोपन और आरंभीकरण जैसे विभिन्न संक्रियाएँ होती हैं। वे WBLT के समान ही हैं। हालांकि, मेल्ड (meld) संक्रिया को एक ही शीर्ष-से-नीचे (top-to-bottom) पास में किया जा सकता है।

WBLT के लिए एकल पास मेल्ड संक्रिया संभव है। क्योंकि हम w मानों को नीचे जाते हुए ढूंढ सकते हैं। हम w मानों को अपडेट कर सकते हैं और आवश्यकतानुसार उपट्री को स्वैप कर सकते हैं। HBLT के लिए, हम ट्री के नीचे जाते हुए s मानों को नहीं ढूंढ सकते।

चूंकि मेल्ड को एक ही शीर्ष-से-नीचे पास में किया जा सकता है, तो सम्मिलन और विलोपन भी कुशलतापूर्वक किए जा सकते हैं। इसलिए सम्मिलन और विलोपन एक स्थिर कारक द्वारा तेज़ हैं। यहाँ हम मनमाने ढंग से स्थित नोड K में तत्व को O(log n) समय में नहीं हटा सकते। इसके पीछे कारण यह है कि नोड K के O(n) पूर्वज हो सकते हैं, जिनके w मान अपडेट होंगे। इसलिए यह मर्ज करने योग्य डबल-एंडेड प्रायोरिटी क्यू अनुप्रयोगों के लिए अच्छा नहीं है।


  1. डेटा संरचना में रैखिक जांच (Linear Probing) डेटा संरचना में रैखिक जांच (Linear Probing)

    इस अनुभाग में हम देखेंगे कि ओपन एड्रेसिंग योजना में रैखिक जांच (Linear Probing) तकनीक क्या है। एक सामान्य हैश फ़ंक्शन h(x) : U → {0, 1, …, m – 1} है। ओपन एड्रेसिंग योजना में, वास्तविक हैश फ़ंक्शन h(x) सामान्य हैश फ़ंक्शन h(x) लेता है और उसके साथ एक और भाग जोड़ता है ताकि एक रैखिक समीकरण बनाया जा सके

  1. डेटा संरचना में दो मैक्स HBLT का मेल्डिंग (Melding Two Max HBLTs) डेटा संरचना में दो मैक्स HBLT का मेल्डिंग (Melding Two Max HBLTs)

    मेल्ड रणनीति पुनरावर्तन (recursion) का उपयोग करके आसानी से की जाती है। मान लीजिए A और B दो HBLT हैं, जिन्हें मेल्ड किया जाएगा। यदि उनमें से एक खाली है, तो बस दूसरे को अंतिम परिणाम बना दें। यदि कोई खाली HBLT नहीं है, तो हमें दोनों रूट में तत्वों की तुलना करनी होगी। बड़े तत्व वाली जड़ मेल्डेड HBLT की

  1. हाफएज डेटा स्ट्रक्चर (Halfedge Data Structure) हाफएज डेटा स्ट्रक्चर (Halfedge Data Structure)

    परिचय (Introduction) टेम्पलेट पैरामीटर्स के लिए HDS या हाफएज डेटा स्ट्रक्चर (Halfedge Data Structure - संक्षिप्त HalfedgeDS) को एक एज-केंद्रित डेटा स्ट्रक्चर (Edge-centered Data Structure) के रूप में परिभाषित किया जाता है जो वर्टेक्स, एज और फेसेस (Vertices, Edges and Faces) की घटना जानकारी (Incidenc