डीप को एक डेटा संरचना के रूप में परिभाषित किया गया है जिसका रूट नोड पर कोई तत्व या कुंजी मान नहीं है। यह निम्नलिखित नियमों को लागू करके बनता है - रूट नोड में ऐसा कोई तत्व नहीं है जो इंगित करता हो कि रूट नोड खाली है। डेप का बायां सबट्री मिन हीप को इंगित करेगा। डीप का राइट सबट्री मैक्स हीप को दर्शाता

एक न्यूनतम-अधिकतम ढेर को एक पूर्ण बाइनरी ट्री के रूप में परिभाषित किया जाता है जिसमें वैकल्पिक न्यूनतम (या सम) और अधिकतम (या विषम) स्तर होते हैं। सम स्तरों को उदाहरण के लिए 0, 2, 4, आदि के रूप में दर्शाया जाता है, और विषम स्तरों को 1, 3, 5, आदि के रूप में दर्शाया जाता है। हम अगले बिंदुओं पर विचार क

डीप डेटा संरचना में तत्व सम्मिलित करने के लिए, हमें नीचे दर्शाए अनुसार न्यूनतम और अधिकतम मानों की गणना करने के लिए प्रक्रियाओं की आवश्यकता हो सकती है - प्रक्रिया min_value(m)://डीप में न्यूनतम मान की गणना करने के लिए। वापसी एम-2लॉग 2 ((m-1); प्रक्रिया max_value(m):// डीप में अधिकतम मान की गणना करन

अब हम डीप डेटा संरचना में न्यूनतम तत्वों को हटाने की तकनीक की व्याख्या करेंगे। हटाने के दौरान, हमारा मुख्य लक्ष्य डीप से न्यूनतम मूल्य को हटाना है। चूंकि पेड़ की ऊंचाई हमेशा लॉग एन होती है, यह लॉग एन के क्रम का समय लेती है। हम हटाने की कार्रवाई पर इस प्रकार चर्चा कर सकते हैं - Procedure deap_deletio

दोहरी ढेर सिंगल-एंडेड प्रायोरिटी क्यू (PQ) डेटा संरचनाओं से कुशल DEPQ (डबल एंडेड प्रायोरिटी क्यू) डेटा संरचनाओं पर पहुंचने के लिए सामान्य तरीकों का अस्तित्व, जो रिमूव (एनोड) ऑपरेशन का एक कुशल कार्यान्वयन भी प्रदान करता है (यह ऑपरेशन नोड एनोड को समाप्त करता है) पी क्यू)। इन विधियों में सबसे सरल, दोह

सिंगल-एंडेड प्रायोरिटी क्यू (PQ) डेटा संरचनाओं से कुशल DEPQ (डबल एंडेड प्रायोरिटी क्यू) डेटा संरचनाओं तक पहुंचने के लिए सामान्य तरीकों का अस्तित्व, जो रिमूव (bNode) ऑपरेशन का एक कुशल कार्यान्वयन भी प्रदान करता है (यह ऑपरेशन नोड bNode को समाप्त करता है) पी क्यू)। इन विधियों में से सबसे सरल, दोहरी संर

टोटल और लीफ पत्राचार अधिक परिष्कृत पत्राचार तकनीक हैं। इन दोनों तकनीकों में, आधे तत्व न्यूनतम PQ में और अन्य आधे अधिकतम PQ में स्थित होते हैं। जब तत्वों की संख्या विषम होती है, तो एक तत्व बफर में संग्रहीत होता है। यह बफ़र किया गया तत्व या तो PQ का सदस्य नहीं है। कुल पत्राचार तकनीक में, न्यूनतम PQ मे

एक मेल करने योग्य DEPQ (MDEPQ) को एक DEPQ (डबल एंडेड प्रायोरिटी क्यू) के रूप में परिभाषित किया गया है, जिसमें ऊपर सूचीबद्ध DEPQ संचालन के अलावा, ऑपरेशन मेल्ड (p, q) शामिल है ... DEPQs p और q को इसमें मिलाता है एक एकल डीईपीक्यू। डबल-एंडेड प्राथमिकता कतार p और q को मिलाने का परिणाम एकल डबल-एंडेड प्राथ

परफेक्ट हैशिंग की परिभाषा परफेक्ट हैशिंग को हैशिंग के एक मॉडल के रूप में परिभाषित किया गया है जिसमें n तत्वों के किसी भी सेट को समान आकार की हैश तालिका में संग्रहीत किया जा सकता है और निरंतर समय में लुकअप किया जा सकता है। इसका विशेष रूप से आविष्कार और चर्चा फ़्रेडमैन, कोमलोस और ज़ेमेरेडी (1984) द्व

परिभाषा डायनामिक परफेक्ट हैशिंग को हैश टेबल डेटा संरचना में टकराव को हल करने के लिए एक प्रोग्रामिंग विधि के रूप में परिभाषित किया गया है। आवेदन अपने हैश टेबल समकक्षों की तुलना में अधिक मेमोरी-गहन होने पर, यह विधि उन परिस्थितियों के लिए आदर्श है जहां तत्वों के बड़े सेट पर तेज़ क्वेरी, सम्मिलन और वि

बहुविकल्पी हैशिंग का नाम इसलिए रखा गया है क्योंकि यह कई हैश फ़ंक्शन के कार्यान्वयन को नियोजित करता है। उच्च स्तर पर, जब कई हैश फ़ंक्शन होते हैं, तो प्रत्येक आइटम को कई बकेट में मैप किया जाता है और इसलिए एल्गोरिथम डिज़ाइनर को यह चुनने की स्वतंत्रता होती है कि उनमें से कौन सा आइटम रहेगा। यह पता चला है

ब्लूम फ़िल्टर को एक डेटा संरचना के रूप में परिभाषित किया जाता है, जिसे एक सेट में तत्व की उपस्थिति को तीव्र और मेमोरी कुशल तरीके से पहचानने के लिए डिज़ाइन किया गया है। एक विशिष्ट डेटा संरचना जिसका नाम संभाव्य डेटा संरचना . है ब्लूम फिल्टर के रूप में लागू किया गया है। यह डेटा संरचना हमें यह पहचानने

ब्लूम फिल्टर के लिए तीन प्रदर्शन मेट्रिक्स हैं जिन्हें बंद किया जा सकता है:गणना या निष्पादन समय (हैश फ़ंक्शन की संख्या के अनुरूप), फ़िल्टर का आकार (बिट्स की संख्या एम के अनुरूप), और त्रुटि की संभावना (इससे मेल खाती है झूठी सकारात्मक दर f =(1 - p)k ) ब्लूम फ़िल्टर (बीएफ) लुकअप प्रदर्शन और अंतरिक्ष

मूल अवधारणा एक काउंटिंग ब्लूम फ़िल्टर को ब्लूम फ़िल्टर की एक सामान्यीकृत डेटा संरचना के रूप में परिभाषित किया जाता है जिसे यह परीक्षण करने के लिए कार्यान्वित किया जाता है कि तत्वों का एक क्रम दिए जाने पर किसी दिए गए तत्व की गणना संख्या दी गई सीमा से कम है या नहीं। एक सामान्यीकृत रूप के रूप में, ब्ल

काउंटर साइज हमें अतिप्रवाह से बचने के लिए पर्याप्त बड़े काउंटरों का चयन करना चाहिए। पॉइसन सन्निकटन द्वारा सुझाया गया आकार 4 बिट/काउंटर है। k =(ln 2)m/n काउंटर लागू करने वाला औसत भार ln 2 है। संभावना है कि किसी काउंटर के लोड न्यूनतम 16:≈e-ln2 . हो (एलएन 2)16 /16!≈6.78E-17 तुलना के लिए हम 4 बिट/काउंट

हम पहले मेमोरी ब्लॉक का चयन करते हैं। फिर हम प्रत्येक ब्लॉक के भीतर स्थानीय ब्लूम फ़िल्टर का चयन करते हैं। यह मेमोरी ब्लॉक के बीच असंतुलन पैदा कर सकता है यह फ़िल्टर कुशल है, लेकिन खराब झूठी सकारात्मक दर (FPR) है। पहली बार में, ब्लॉक किए गए ब्लूम फ़िल्टर में समान आकार के मानक ब्लूम फ़िल्टर के समान FP

पुनर्संतुलन एल्गोरिदम निम्नलिखित तरीके से किया जा सकता है - डे-स्टाउट-वॉरेन एल्गोरिथम हम डे-स्टाउट-वॉरेन एल्गोरिथम का उपयोग करके वास्तव में पुनर्संतुलन पद्धति को लागू कर सकते हैं। यह नोड्स की संख्या में रैखिक है। निम्नलिखित छद्म कोड में मूल DSW एल्गोरिथम की एक प्रस्तुति है। एक नोड आवंटित किया जात

मूल अवधारणा बहुआयामी बाइनरी सर्च ट्री (संक्षिप्त के-डी ट्री) को मल्टीकी रिकॉर्ड्स को स्टोर करने के लिए डेटा संरचना के रूप में परिभाषित किया गया है। इस संरचना को सांख्यिकी और डेटा विश्लेषण में कई ज्यामितीय समस्याओं को हल करने के लिए लागू किया गया है। एक के-डी पेड़ (के-आयामी पेड़ के लिए छोटा) को के-

एक मल्टीवे ट्री को एक ऐसे पेड़ के रूप में परिभाषित किया जाता है जिसमें दो से अधिक बच्चे हो सकते हैं। यदि एक मल्टीवे ट्री में अधिकतम m बच्चे हो सकते हैं, तो इस ट्री को ऑर्डर m (या m-way ट्री) का मल्टीवे ट्री कहा जाता है। अन्य पेड़ों की तरह जिनका अध्ययन किया गया है, एम-वे ट्री में नोड्स एम-1 कुंजी फ़

डेटा संरचना पर एक उंगली खोज को किसी भी खोज ऑपरेशन के विस्तार के रूप में परिभाषित किया जाता है जो संरचना का समर्थन करता है, जहां डेटा संरचना में एक तत्व के लिए एक संदर्भ (उंगली) क्वेरी के साथ दिया जाता है। जबकि किसी तत्व के लिए खोज समय को अक्सर डेटा संरचना में तत्वों की संख्या के एक कार्य के रूप में