एक गतिशील उंगली खोज डेटा संरचना को अंगुलियों की खोज के अलावा उंगली द्वारा दी गई स्थिति में तत्वों को सम्मिलित करना और हटाना भी करना चाहिए। उंगली खोज ट्री को O(log d) समय में उंगलियों की खोज का समर्थन करने वाले B-पेड़ों के एक प्रकार के रूप में परिभाषित किया गया है और O(1) समय में अपडेट किया जाता है,

इस खंड में हम बताते हैं कि कैसे (2,4) -पेड़ स्तरीय लिंक की शुरूआत द्वारा कुशल उंगली खोजों का समर्थन कर सकते हैं। इस खंड में बताए गए विचार ऊंचाई-संतुलित पेड़ों के अधिक सामान्य वर्ग के लिए भी लागू होते हैं, जिन्हें (ए, बी) -ट्री, बी ≥ 2 ए के लिए दर्शाया गया है। ए (2,4) -ट्री को ऊंचाई-संतुलित खोज पेड़

नियतात्मक खोज पेड़ों के दो यादृच्छिक विकल्प यादृच्छिक द्विआधारी खोज पेड़, ट्रेप्स और स्किप सूचियां हैं। ट्रैप और स्किप दोनों सूचियों को सुरुचिपूर्ण डेटा संरचनाओं के रूप में परिभाषित किया गया है, जहां रैंडमाइजेशन सरल और कुशल अद्यतन संचालन की सुविधा प्रदान करता है। इस खंड में हम बताते हैं कि कैसे डेट

स्किप सूची में, केवल इस बिंदु a से खोज जारी रखकर तत्व b वाले नोड से तत्व a की खोज की जा सकती है। ध्यान दें कि यदि a b, तो खोज आगे की दिशा में आगे बढ़ती है। बैकवर्ड केस स्किप लिस्ट में सामान्य खोज के सममित है, लेकिन फॉरवर्ड केस वास्तव में अधिक जटिल है। आम तौर पर, स्किप सूची में खोज तेजी से होने क

एडेप्टिव मर्ज सॉर्ट एडेप्टिव मर्ज सॉर्ट सॉर्ट किए गए सब-लिस्ट मर्ज सॉर्ट का मर्जिंग करता है। हालांकि, प्रारंभिक उप-सूची का आकार आकार 1 की उप-सूची होने के बजाय तत्वों की सूची के बीच क्रम के अस्तित्व पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, चित्र में सूची पर विचार करें। इसमें 2 क्रमबद्ध उप-सूचियाँ होत

प्ले ट्री को एक सेल्फ-बैलेंसिंग बाइनरी सर्च ट्री के रूप में परिभाषित किया गया है जिसमें अतिरिक्त संपत्ति है जो हाल ही में एक्सेस किए गए तत्वों को फिर से एक्सेस करने के लिए त्वरित है। मूल संचालन जैसे कि सम्मिलन, लुक-अप और निष्कासन, ओ (लॉग एन) परिशोधन समय में स्प्ले ट्री द्वारा किया जाता है। गैर-यादृच

गतिशील इष्टतमता अनुमान स्प्ले ट्री के लिए सिद्ध प्रदर्शन गारंटी के अलावा, बहुत रुचि के साथ एक अप्रमाणित अनुमान है। गतिशील इष्टतमता अनुमान इस अनुमान को दर्शाता है। किसी भी बाइनरी सर्च ट्री एल्गोरिथम जैसे बी को डी (वाई) +1 की लागत पर रूट से वाई तक पथ को पार करके एक तत्व y तक पहुंचने दें, और एक्सेस के

स्टेटिक फिंगर थ्योरम - मान लें कि f को एक विशिष्ट तत्व के रूप में माना जाता है जिसे उंगली कहा जाता है। फिर नीचे दी गई अभिव्यक्ति एक अनुक्रम को चलाने की लागत पर बाध्य है O(m + n log(n) + Σ Sum log (|f - i[j]| + 1))j ध्यान दें - |एफ-आई| उंगली और आइटम i के बीच वस्तुओं के सममित क्रम में दूरी के र

दिए गए जंगल के लिए, हम दिए गए किनारों में से कुछ धराशायी बनाते हैं और बाकी को ठोस रखा जाता है। प्रत्येक गैर-पत्ती नोड अपने बच्चों में से केवल एक ठोस किनारे से जुड़ा होता है। अन्य सभी बच्चों को एक धराशायी किनारे की मदद से जोड़ा जाएगा। अधिक ठोस होने के लिए, किसी दिए गए पेड़ में, सबसे दाहिनी कड़ी (उसक

आभासी पेड़ में, कुछ किनारों को ठोस माना जाता है और कुछ को धराशायी माना जाता है। सामान्य खेल केवल ठोस वृक्षों में ही किया जाता है। वर्चुअल ट्री में नोड y पर splay करने के लिए, निम्न विधि लागू की जाती है। एल्गोरिथ्म पेड़ को तीन बार देखता है, प्रत्येक पास में एक बार, और उसे बदल देता है। पहले पास में,

हफमैन कोड एक हफ़मैन कोड को एक विशेष प्रकार के इष्टतम उपसर्ग कोड के रूप में परिभाषित किया जाता है जो आमतौर पर दोषरहित डेटा संपीड़न के लिए उपयोग किया जाता है। इस तरह के कोड को खोजने या लागू करने की प्रक्रिया हफ़मैन कोडिंग के माध्यम से आगे बढ़ती है, एक एल्गोरिथम जिसे डेविड ए। हफ़मैन द्वारा विकसित किय

एक सरल एल्गोरिथम n प्रारंभिक हफ़मैन पेड़ों का एक संग्रह तैयार किया गया है, जिनमें से प्रत्येक एक एकल पत्ती नोड है। n पेड़ों को वज़न (आवृत्ति) द्वारा व्यवस्थित प्राथमिकता वाली कतार में रखें। पहले दो पेड़ों को हटाएं या हटाएं (जिन पेड़ों का वजन सबसे छोटा है)। इन दो पेड़ों को मिलाकर एक नया पेड़ बनाएं ज

सीमित ऊँचाई या गहराई सीमित हफ़मैन ट्री का आरेख नीचे दिया गया है ट्री गहराई सीमा एक गैर-तुच्छ मुद्दा है जिससे वास्तविक दुनिया के अधिकांश हफ़मैन कार्यान्वयनों को निपटना होगा। हफ़मैन निर्माण ऊंचाई या गहराई को सीमित नहीं करता है। यदि ऐसा होता, तो उसका इष्टतम होना संभव नहीं होता। माना जाता है कि हफ़म

असमान अक्षर लागतों के लिए इष्टतम उपसर्ग-मुक्त कोड खोजने की समस्या में न्यूनतम लागत उपसर्ग-मुक्त कोड की गणना करना शामिल है जिसमें एन्कोडिंग वर्णमाला में असमान लागत (लंबाई) अक्षर होते हैं, लंबाई α और β, जहां α β। हम खुद को बाइनरी ट्री तक सीमित रखते हैं। कोड को एकतरफा पेड़ द्वारा दर्शाया जाता है, उसी

बकेटिंग बनाता है, हैश तालिका एकल आयामी सरणी के बजाय 2D सरणी के रूप में। सरणी में प्रत्येक प्रविष्टि बड़ी है, एम आइटम रखने के लिए पर्याप्त है (एम डेटा की मात्रा नहीं है। बस स्थिर है)। समस्याएं बहुत सारे व्यर्थ स्थान बनाए जाते हैं। यदि एम पार हो गया है, तो दूसरी रणनीति को लागू करने की आवश्यकता होगी।

बहुभिन्नरूपी क्रॉस-अनुभागीय डेटा (अर्थात समय-श्रृंखला या दोहराया माप नहीं) आयताकार डेटा द्वारा इंगित किया जाता है जिसमें प्रत्येक स्तंभ एक चर (सुविधा) होता है, और प्रत्येक पंक्ति एक केस या रिकॉर्ड होती है। आयत डेटा का प्रतिनिधित्व करने की पहली प्रक्रिया इसे उच्च-आयामी बिंदु डेटा पर मैप करना और बिंद

कम्प्यूटेशनल ज्यामिति के मामले में, लघु पीएसएलजी, (या सीधी रेखा विमान ग्राफ, या विमान सीधी रेखा ग्राफ) में एक प्लानर सीधी रेखा ग्राफ, विमान में एक प्लानर ग्राफ को एम्बेड करने के लिए लागू शब्द के रूप में परिभाषित किया जाता है जैसे कि इसके किनारों को सीधी रेखा के खंडों में मैप किया गया है। Fárys theor

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

एक श्रेणी ट्री को बिंदुओं की सूची रखने के लिए एक आदेशित ट्री डेटा संरचना के रूप में परिभाषित किया गया है। यह किसी दी गई सीमा के भीतर सभी बिंदुओं को कुशलता से पुनर्प्राप्त करने की अनुमति देता है, और आमतौर पर दो या उच्च आयामों में लागू किया जाता है। O(logd . के तेज़ क्वेरी समय को छोड़कर यह kd-tree के

क्वाडट्री एक दो-आयामी स्थान पर बिंदुओं के डेटा को कुशलतापूर्वक संग्रहीत करने के लिए लागू किए गए पेड़ हैं। इस पेड़ में, प्रत्येक नोड में अधिकतम चार बच्चे होते हैं। हम निम्नलिखित चरणों को लागू करने वाले द्वि-आयामी क्षेत्र से एक क्वाडट्री बना सकते हैं वर्तमान दो आयामी स्थान चार बक्सों में विभाजित है।