Térinformatikai adatszerkezetek
|
|
- Antal Fábián
- 7 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Térinformatikai adatszerkezetek 1. Pont Egy többdimenziós pont reprezentálható sokféle módon. A választott reprezentáció függ attól, hogy milyen alkalmazás során akarjuk használni, és milyen típusú műveleteket akarunk végrehajtani az adatokon. További kérdések is felmerülnek még, úgy mint, az adatbázisunk dinamikus vagy statikus, vagy az hogy mekkora adathalmazzal is kell majd dolgozni. 1.1 Nem-hierarchikus struktúrák: [1] Legegyszerűbb módja pontok tárolásának egy szekvenciális lista. Adott N rekord és k attribútum, viszont ebben az esetben minden keresés O(N*k) műveletigényű, hiszen minden rekordot meg kell vizsgálni. Egy kicsit hatékonyabb megoldás az invertált lista, amelynek a lényege, hogy van két listánk, az egyikben az adatok az x koordináta szerint, a másikban pedig az y koordináta szerint rendezettek. (A listában mutatókat tárolunk.) Ebben az esetben a művelet igény átlagosan O(N I-1/k ). Egy másik módszer a fix grid. Ebben az esetben a tér fel van osztva egyenlő méretű cellákra (2- dimenziós esetben négyzetekre, 3-dimenziós esetben kockákra)
2 Az ábrán látható példán a grid egy 100x100as koordináta teret reprezentál, amelyben minden négyzet 20x20as, így összes a tér 25 egyenlő cellára van osztva. Fix grid esetén a keresés átlagos műveletigénye: O(F*2 k ), ahol F a talált rekordok száma Hierarchikus struktúrák: Hierarchikus adatstruktúrák fontos reprezentációs eszközök sokféle területen, úgy mint képfeldolgozás, grafika, robotika és GIS. Ezek az adatszerkezetek a rekurzív dekompozíció elvén alapulnak, ami hasonló az oszd meg és uralkodj elvhez Pont negyedelőfa A pont negyedelőfa egyfajta kombinációja a gridnek és a bináris keresőfának, ami egy fa struktúrát eredményez nem egységes méretű cellákkal. Implementáció szempontjából a bináris keresőfa többdimenziós általánosítása. Minden pont egy csúcson helyezkedik el, és minden csúcs egy rekordtípus, ami hét mezőt tartalmaz. (Ebből az első négy a négy gyerekre mutató pointer.) Műveletek: Beszúrás: A beszúrás hasonlóan működik, mint bináris keresőfák esetében. Lényegében megkeressük a megfelelő rekordot az x és y koordináta alapján, minden csúcsnál kiválasztjuk a megfelelő részfát, és így haladunk tovább, amíg el nem érünk a fa aljára (NIL pointer), ami azt jelenti h megtaláltuk a helyet, ahova be kell szúrni az elemet. Így a beszúrásnak az átlagos műveletigénye O(log4N).
3 Törlés A törlés már meglehetősen bonyolultabb, mint az előzőekben látottak. Minden csúcsot, aminek a törölt csúcs a gyökere át kell helyezni a fában, ami nagyon drága. A példa bináris keresőfa esetében, ha töröljük az A csúcsot, akkor helyére a D vagy a G kerül, amik láthatóan a legközelebbi értékűek az eredeti törölt - csúcshoz képest. A probléma, hogy ezt nem ilyen könnyű megállapítani a negyedelőfa esetében, hiszen nincs olyan csúcs aminek szimultán az x és az y koordintája is a legközelebb esik a törölt csúcséhoz. Ilyen szempontból nem számít melyik csúcsot helyezzük át, mert úgyis sok más csúcs lesz, amit máshova kell áthelyezni. A pont-negyedelőfában négy jelölt van, mint lehetséges csere csúcs minden negyedhez egy (FIND_CANDIDATE()). Ezek után, ha megvan a jelöltek, ki kell választani a legjobbat bizonyos kritériumok alapján (pl: a határolótengelyhez közelebb eső) K-d fa (k-dimenziós fa) Tulajdonképpen ez egy bináris keresőfa, ahol minden csúcs egy k-dimenziós pont, azzal a különbséggel, hogy minden mélységi szinten különböző attribútum (vagy kulcs) értéket vizsgálunk. Például 2-dimenziós esetben (2-d fa) a csúcsok x koordinátáit hasonlítjuk össze a gyökérben, illetve a páros mélységi szinteken, a páratlan szinteken pedig az y koordinátát. Tehát a k-d fa előnye a pont-negyedelőfával szemben, hogy egy k-dimenziós tér esetén a k-d fában minden csúcsnál csak egy kulcsértékek kell összehasonlítani, míg a pont-negyedelőfnál az összes k- t. Ezzel szemben a pont-negyedlőfának még mindig van egy előnye, mégpedig, hogy eredendően párhuzamos szerkezetű, tehát a k kulcs összehasonlítása végrehajtódhat párhuzamosan. Példa:
4 Régió negyedelőfa [2] A régió negyedelőfa a tér egy részét reprezentálja 2-dimenzióban. A régiót dekomponálja azáltal, hogy négy negyedbe bontja, majd ezt újra és újra. A végén minden csúcsnak vagy négy gyereke van, vagy pedig nulla, ez esetben a csúcs egy levél. Egy n mélységű régió negyedelőfa például jól használható egy 2 n 2 n pixel nagyságú kép esetén, ahol minden pixel értéke 0 vagy 1. A gyökér csúcs reprezentálja a teljes kép régiót. Ha a pixelek egy régióban nem egyöntetűen 0-k vagy 1-k, akkor azt a régiót tovább kell negyedelni, egészen addig amíg minden régió vagy csak 0 vagy csak 1 értékű pixeleket tartalmaz PR negyedelőfa (Point Region quadtree) [3] A PR negyedelőfaa a régió negyedelőfa egy adaptációja pont adatokra. A PR negyedelőfa alapvetően úgy épül fel, mint a a szimpla régió negyedelőfa, azzal a különbséggel, hogy a levél csúcsok vagy üresek, vagy tartalmaznak egy adatpontot, és annak koordinátájit. Egy negyed maximum egy adatpontot tartalmazhat. Adatpontok beillesztése a PR negyedelőfába hasonlóképp működik, mint a pont negyedelőfába való beillesztés. Keresésnél, ha egy olyan negyedet találtunk ami már foglalt egy másik pont által, akkor negyedelni kell azt a negyedet, egészen addig, amíg a csúcsot egy olyan negyedbe tudjuk beszúrni, ami nem tartalmaz más csúcsot. Ez elég próblémás tud lenni abban az esetben, ha a csúcsok közti euklideszi távolság kicsi, mert akkor nagyon sok negyedelésre van szükség hogy külön régiókba kerüljenek.
5 2. Index struktúrák Az index egy olyan speciális adatszerkezet, amelyben gyorsan meg tudunk találni egy K1 kulcsértéket (ami akár többször is előfordulhat), majd a kulcsértékről mutatók segítségével gyorsan el tudunk jutni azokhoz a táblabeli sorokhoz, amelyek ezzel a kulcsértékkel rendelkeznek. Ugyanez az ötlet a térbeli indexeknél is. Tehát szükség van egy adatstruktúrára, amiben gyorsan lehet keresni, és a térbeli adatokat is jól jellemez. (Pl. lefedő téglalapokkal) 2.1. R-fa index [4][5] Az R-fa alapötlete, hogy csoportosítsuk az egymáshoz közeli alakzatokat, majd egy magasabb szinten reprezentáljuk azt a minimális lefedő téglalapjával. Így, hogy minden objektum egy határon belül van, a lekérdezések is gyorsabbak lehetnek, hiszen ha egy lekérdezés nem esik bele ebbe határolt régióba, akkor értelemszerűen egyik ezen belül lévő alakzatra sem lesz jó, így már az elején eldönthető. Példa: Keressük azokat az alakzatokat, amik tartalmazzák az adott pontot. Ha nem használnánk indexet, akkor minden alakzaton végig kéne menni, viszont az R-fa index megkönnyíti a dolgunk. Megnézzük először a gyökérelemet, mert ha már az se tartalmazza a pontot, akkor egyik gyereke se. Ha azt kapjuk, hogy tartalmazza, akkor megvizsgáljuk a gyerekeit, hogy melyik lefedő télglalapjába esik bele a pont és arra haladunk tovább lefelé. Ezután két eset lehetséges 1) Egyszercsak olyan szintre érünk, ahol semelyik gyerek se tartalmazza a pontot, holott a szülő csúcs lefedő téglalapja tartalmazta. Ez esetben a pontot egyik alakzat sem tartalmazza. 2) Eljutunk a levél szintig, és megtaláljuk a megfelelő alakzatot/alakzatokat.
6 Látható, hogy keresésnél az R-fa indexelés nagyon gyors és praktikus, de van hátránya is. Ez például akkor ütközik ki nagyon, amikor olyan alakzattal van dolgunk, ami elég szabálytalan és előnytelen alakú, tehát a lefogó téglalappal se lehet megfelelően közelíteni. Szintén problémát jelent, hogy nehéz vele alkalmazkodni a dinamikus változásokhoz. Tehát ha az adatbázisban az alakzatok változnak, akkor ezzel együtt változik a lefedő téglalap is, és ennek hatása végiggyűrűzik felfele a fán, ami így eléggé költséges Negyedelőfa index [4] Tehát, mint korábban láthattuk, a régió negyedlőfa úgy működött, hogy az alazatunkat negyedüljük újra és újra. Az eljárás során kapott téglalapokat rasztereknek nevezzük. A negyedeléstől függően az eljárás végén lehetnek egységes nagyságú rasztereink, illetve különbözőek is. (Ez alapján nevezzük az indexelést fix indexelésnek, illetve hibrid indexelésnek.) Az alakzatok indexelése azt fogja jelenteni, hogy hozzájuk rendeljük azokat a rasztereket, amelyek nem diszjunktak tőlük. Így az alakzat indexbeli raszterei lefedik az alakzatot. A negyedlőfa indexelés nagy előnye az R-fa indexeléshez képest, hogy sokkal jobban lehet vele közelíteni az alakzatok. Míg az R-fa esetében eléggé rossz közelítést kaptunk a lefedő téglalappal, ha az alakzat túl szabálytalan alakú volt, így ez a negyedelőfa indexeléssel nem baj, mert a hibrid indexelés lehetővé teszi, hogy egészen finom részeket is jól lehessen közelíteni, míg a nagy homogén régiókat nem aprózzuk el. Szintén az előnyére írható, hogy a változásokat is jobban tolerálja. Nem kell a teljes indexstruktúrát újraszervezni, ha valami apró változást történt, hanem csak néhány rasztert hozzáadni, illetve elvenni. Viszont hátránya, hogy tárolásnál jóval nagyobb helyet igényel, mint az R-fa index.
7 Irodalomjegyzék: [1] The Design and Analysis of Spatial Data Structures Hanan Samet [2] The region quadtree [3] Hierarchical Spatial Data Structures Hanan Samet [4] Térbeli indexelés Nikovits Tibor [5] R-tree
Térinformatikai adatszerkezetek
Térinformatikai adatszerkezetek Bevezetés A térinformatika célja, hogy grafikus, térképi formához kötve mutasson be gazdasági, társadalmi, politikai és egyéb adatokat, elősegítve ezzel az adott terület
RészletesebbenR ++ -tree: an efficient spatial access method for highly redundant point data - Martin Šumák, Peter Gurský
R ++ -tree: an efficient spatial access method for highly redundant point data - Martin Šumák, Peter Gurský Recenzió: Németh Boldizsár Térbeli indexelés Az adatszerkezetek alapvetően fontos feladata, hogy
RészletesebbenTérinformatikai adatszerkezetek
Térinformatikai adatszerkezetek Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar, Programtervező Informatikus MSc. Információs Rendszerek szakirány Speciális Algoritmusok beadandó feladat Készítette: Kukovecz
Részletesebben17. A 2-3 fák és B-fák. 2-3 fák
17. A 2-3 fák és B-fák 2-3 fák Fontos jelentősége, hogy belőlük fejlődtek ki a B-fák. Def.: Minden belső csúcsnak 2 vagy 3 gyermeke van. A levelek egy szinten helyezkednek el. Az adatrekordok/kulcsok csak
RészletesebbenAlgoritmusok és adatszerkezetek gyakorlat 07
Algoritmusok és adatszerkezetek gyakorlat 0 Keresőfák Fák Fa: összefüggő, körmentes gráf, melyre igaz, hogy: - (Általában) egy gyökér csúcsa van, melynek 0 vagy több részfája van - Pontosan egy út vezet
RészletesebbenB-fa. Felépítés, alapvető műveletek. Programozás II. előadás. Szénási Sándor.
B-fa Felépítés, alapvető műveletek előadás http://nik.uni-obuda.hu/prog2 Szénási Sándor szenasi.sandor@nik.uni-obuda.hu Óbudai Egyetem,Neumann János Informatikai Kar B-fa Felépítése Beszúrás művelete Törlés
Részletesebben10. előadás Speciális többágú fák
10. előadás Adatszerkezetek és algoritmusok előadás 2018. április 17., és Debreceni Egyetem Informatikai Kar 10.1 A többágú fák kezelésére nincsenek általános elvek, implementációjuk elsősorban alkalmazásfüggő.
RészletesebbenAlgoritmuselmélet. 2-3 fák. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem. 8.
Algoritmuselmélet 2-3 fák Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem 8. előadás Katona Gyula Y. (BME SZIT) Algoritmuselmélet 8. előadás
Részletesebbenfile:///d:/okt/ad/jegyzet/ad1/b+fa.html
1 / 5 2016. 11. 30. 12:58 B+ fák CSci 340: Database & Web systems Home Syllabus Readings Assignments Tests Links Computer Science Hendrix College Az alábbiakban Dr. Carl Burch B+-trees című Internetes
RészletesebbenAdatszerkezetek 7a. Dr. IványiPéter
Adatszerkezetek 7a. Dr. IványiPéter 1 Fák Fákat akkor használunk, ha az adatok között valamilyen alá- és fölérendeltség van. Pl. könyvtárszerkezet gyökér () Nincsennek hurkok!!! 2 Bináris fák Azokat a
RészletesebbenAlgoritmusok és adatszerkezetek gyakorlat 06 Adatszerkezetek
Algoritmusok és adatszerkezetek gyakorlat 06 Adatszerkezetek Tömb Ugyanolyan típusú elemeket tárol A mérete előre definiált kell legyen és nem lehet megváltoztatni futás során Legyen n a tömb mérete. Ekkor:
RészletesebbenA számítástudomány alapjai. Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
A számítástudomány alapjai Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Bináris keresőfa, kupac Katona Gyula Y. (BME SZIT) A számítástudomány
Részletesebben7. BINÁRIS FÁK 7.1. A bináris fa absztrakt adattípus 7.2. A bináris fa absztrakt adatszerkezet
7. BINÁRIS FÁK Az előző fejezetekben már találkoztunk bináris fákkal. Ezt a központi fontosságú adatszerkezetet most vezetjük be a saját helyén és az általános fák szerepét szűkítve, csak a bináris fát
Részletesebben10. tétel. Adatszerkezetek és algoritmusok vizsga Frissült: 2013. január 28.
10. tétel Adatszerkezetek és algoritmusok vizsga Frissült: 2013. január 28. 2-3 fák Hatékony keresőfa-konstrukció. Ez is fa, de a binárisnál annyival bonyolultabb hogy egy nem-levél csúcsnak 2 vagy 3 fia
RészletesebbenAdatszerkezetek Adatszerkezet fogalma. Az értékhalmaz struktúrája
Adatszerkezetek Összetett adattípus Meghatározói: A felvehető értékek halmaza Az értékhalmaz struktúrája Az ábrázolás módja Műveletei Adatszerkezet fogalma Direkt szorzat Minden eleme a T i halmazokból
RészletesebbenA programozás alapjai előadás. [<struktúra változó azonosítók>] ; Dinamikus adatszerkezetek:
A programozás alapjai 1 Dinamikus adatszerkezetek:. előadás Híradástechnikai Tanszék Dinamikus adatszerkezetek: Adott építőelemekből, adott szabályok szerint felépített, de nem rögzített méretű adatszerkezetek.
Részletesebbenfile:///d:/apa/okt/ad/jegyzet/ad1/b+fa.html
1 / 6 2018.01.20. 23:23 B+ fák CSci 340: Database & Web systems Home Syllabus Readings Assignments Tests Links Computer Science Hendrix College Az alábbiakban Dr. Carl Burch B+-trees című Internetes tananyagának
RészletesebbenFák 2009.04.06. Témakörök. Fa definíciója. Rekurzív típusok, fa adatszerkezet Bináris keresőfa, bejárások Bináris keresőfa, módosítás B-fa
Fák szenasi.sandor@nik.bmf.hu PPT 2007/2008 tavasz http://nik.bmf.hu/ppt 1 Rekurzív típusok, fa adatszerkezet Bináris keresőfa, bejárások Bináris keresőfa, módosítás B-fa Témakörök 2 Fa (Tree): csomópontok
RészletesebbenAdatszerkezetek 2. Dr. Iványi Péter
Adatszerkezetek 2. Dr. Iványi Péter 1 Fák Fákat akkor használunk, ha az adatok között valamilyen alá- és fölérendeltség van. Pl. könyvtárszerkezet gyökér (root) Nincsennek hurkok!!! 2 Bináris fák Azokat
RészletesebbenAdatszerkezetek I. 7. előadás. (Horváth Gyula anyagai felhasználásával)
Adatszerkezetek I. 7. előadás (Horváth Gyula anyagai felhasználásával) Bináris fa A fa (bináris fa) rekurzív adatszerkezet: BinFa:= Fa := ÜresFa Rekord(Elem,BinFa,BinFa) ÜresFa Rekord(Elem,Fák) 2/37 Bináris
RészletesebbenProgramozás alapjai II. (7. ea) C++ Speciális adatszerkezetek. Tömbök. Kiegészítő anyag: speciális adatszerkezetek
Programozás alapjai II. (7. ea) C++ Kiegészítő anyag: speciális adatszerkezetek Szeberényi Imre BME IIT M Ű E G Y E T E M 1 7 8 2 C++ programozási nyelv BME-IIT Sz.I. 2016.04.05. - 1
RészletesebbenSpeciális adatszerkezetek. Programozás alapjai II. (8. ea) C++ Tömbök. Tömbök/2. N dimenziós tömb. Nagyméretű ritka tömbök
Programozás alapjai II. (8. ea) C++ Kiegészítő anyag: speciális adatszerkezetek Szeberényi Imre BME IIT Speciális adatszerkezetek A helyes adatábrázolás választása, a helyes adatszerkezet
RészletesebbenAdatszerkezetek I. 8. előadás. (Horváth Gyula anyagai felhasználásával)
Adatszerkezetek I. 8. előadás (Horváth Gyula anyagai felhasználásával) Kereső- és rendezőfák Közös tulajdonságok: A gyökérelem (vagy kulcsértéke) nagyobb vagy egyenlő minden tőle balra levő elemnél. A
RészletesebbenProgramozás alapjai II. (7. ea) C++
Programozás alapjai II. (7. ea) C++ Kiegészítő anyag: speciális adatszerkezetek Szeberényi Imre BME IIT M Ű E G Y E T E M 1 7 8 2 C++ programozási nyelv BME-IIT Sz.I. 2016.04.05. - 1
RészletesebbenAdatszerkezetek 1. Dr. Iványi Péter
Adatszerkezetek 1. Dr. Iványi Péter 1 Adat Adat minden, amit a számítógépünkben tárolunk és a külvilágból jön Az adatnak két fontos tulajdonsága van: Értéke Típusa 2 Adat típusa Az adatot kódoltan tároljuk
RészletesebbenFájlszervezés. Adatbázisok tervezése, megvalósítása és menedzselése
Fájlszervezés Adatbázisok tervezése, megvalósítása és menedzselése Célok: gyors lekérdezés, gyors adatmódosítás, minél kisebb tárolási terület. Kezdetek Nincs általánosan legjobb optimalizáció. Az egyik
RészletesebbenStruktúra nélküli adatszerkezetek
Struktúra nélküli adatszerkezetek Homogén adatszerkezetek (minden adatelem azonos típusú) osztályozása Struktúra nélküli (Nincs kapcsolat az adatelemek között.) Halmaz Multihalmaz Asszociatív 20:24 1 A
Részletesebben7 7, ,22 13,22 13, ,28
Általános keresőfák 7 7,13 13 13 7 20 7 20,22 13,22 13,22 7 20 25 7 20 25,28 Általános keresőfa Az általános keresőfa olyan absztrakt adatszerkezet, amely fa és minden cellájában nem csak egy (adat), hanem
Részletesebben15. A VERSENYRENDEZÉS
15. A VERSENYRENDEZÉS A versenyrendezés (tournament sort) a maximum-kiválasztó rendezések közé tartozik, ugyanis az elemek közül újra és újra kiválasztja (eltávolítja és kiírja) a legnagyobbat. Az eljárás
RészletesebbenHierarchikus adatszerkezetek
5. előadás Hierarchikus adatszerkezetek A hierarchikus adatszerkezet olyan < A, R > rendezett pár, amelynél van egy kitüntetett r A gyökérelem úgy, hogy: 1. r nem lehet végpont, azaz a A esetén R(a,r)
Részletesebben(Solid modeling, Geometric modeling) Testmodell: egy létező vagy elképzelt objektum digitális reprezentációja.
Testmodellezés Testmodellezés (Solid modeling, Geometric modeling) Testmodell: egy létező vagy elképzelt objektum digitális reprezentációja. A tervezés (modellezés) során megadjuk a objektum geometria
RészletesebbenAdatszerkezetek. Nevezetes algoritmusok (Keresések, rendezések)
Adatszerkezetek Nevezetes algoritmusok (Keresések, rendezések) Keresések A probléma általános megfogalmazása: Adott egy N elemű sorozat, keressük meg azt az elemet (határozzuk meg a helyét a sorozatban),
RészletesebbenIonogram releváns területeinek meghatározása és elemzésének automatikus megvalósítása
Ionogram releváns területeinek meghatározása és elemzésének automatikus megvalósítása Előadó: Pieler Gergely, MSc hallgató, Nyugat-magyarországi Egyetem Konzulens: Bencsik Gergely, PhD hallgató, Nyugat-magyarországi
RészletesebbenUgrólisták. RSL Insert Example. insert(22) with 3 flips. Runtime?
Ugrólisták Ugrólisták Ugrólisták Ugrólisták RSL Insert Example insert(22) with 3 flips 13 8 29 20 10 23 19 11 2 13 22 8 29 20 10 23 19 11 2 Runtime? Ugrólisták Empirical analysis http://www.inf.u-szeged.hu/~tnemeth/alga2/eloadasok/skiplists.pdf
RészletesebbenAdatszerkezetek 2. Dr. Iványi Péter
Adatszerkezetek 2. Dr. Iványi Péter 1 Hash tábla A bináris fáknál O(log n) a legjobb eset a keresésre. Ha valamilyen közvetlen címzést használunk, akkor akár O(1) is elérhető. A hash tábla a tömb általánosításaként
RészletesebbenAdatbáziskezelés. Indexek, normalizálás NZS 1
Adatbáziskezelés Indexek, normalizálás NZS 1 Fáljszervezés módjai Soros elérés: a rekordok a fájlban tetszőleges sorrendben, például a felvitel sorrendjében helyezkednek el. A rekord azonosítója vagyis
RészletesebbenBuborékrendezés: Hanoi Tornyai: Asszimptótikus fv.ek: Láncolt ábrázolás: For ciklussal:
Buborékrendezés: For ciklussal: Hanoi Tornyai: Asszimptótikus fv.ek: Láncolt ábr.: ha p egy mutató típusú változó akkor p^ az általa mutatott adatelem, p^.adat;p^.mut. A semmibe mutató ponter a NIL.Szabad
RészletesebbenAdatszerkezetek Tömb, sor, verem. Dr. Iványi Péter
Adatszerkezetek Tömb, sor, verem Dr. Iványi Péter 1 Adat Adat minden, amit a számítógépünkben tárolunk és a külvilágból jön Az adatnak két fontos tulajdonsága van: Értéke Típusa 2 Adat típusa Az adatot
RészletesebbenALAPOK. 0 és 255 közé eső számértékek tárolására. Számértékek, például távolságok, pontszámok, darabszámok.
ADATBÁZIS-KEZELÉS ALAPOK Főbb Adattípusok: Igen/Nem Bájt Ez az adattípus logikai adatok tárolására alkalmas. A logikai adatok mindössze két értéket vehetnek fel. (Igen/Nem, Igaz/Hamis, Férfi/Nő, Fej/Írás
RészletesebbenKupac adatszerkezet. 1. ábra.
Kupac adatszerkezet A bináris kupac egy majdnem teljes bináris fa, amely minden szintjén teljesen kitöltött kivéve a legalacsonyabb szintet, ahol balról jobbra haladva egy adott csúcsig vannak elemek.
RészletesebbenAdaptív dinamikus szegmentálás idősorok indexeléséhez
Adaptív dinamikus szegmentálás idősorok indexeléséhez IPM-08irAREAE kurzus cikkfeldolgozás Balassi Márton 1 Englert Péter 1 Tömösy Péter 1 1 Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar 2013. november
RészletesebbenA lista adatszerkezet A lista elemek egymásutániságát jelenti. Fajtái: statikus, dinamikus lista.
Lista adatszerkezet A lista adatszerkezet jellemzői 1 Különböző problémák számítógépes megoldása során gyakran van szükség olyan adatszerkezetre, amely nagyszámú, azonos típusú elem tárolására alkalmas,
RészletesebbenAdatszerkezetek 1. előadás
Adatszerkezetek 1. előadás Irodalom: Lipschutz: Adatszerkezetek Morvay, Sebők: Számítógépes adatkezelés Cormen, Leiserson, Rives, Stein: Új algoritmusok http://it.inf.unideb.hu/~halasz http://it.inf.unideb.hu/adatszerk
RészletesebbenEgyirányban láncolt lista
Egyirányban láncolt lista A tárhely (listaelem) az adatelem értékén kívül egy mutatót tartalmaz, amely a következő listaelem címét tartalmazza. A láncolt lista első elemének címét egy, a láncszerkezeten
RészletesebbenAdatszerkezetek és algoritmusok
2010. január 8. Bevezet El z órák anyagainak áttekintése Ismétlés Adatszerkezetek osztályozása Sor, Verem, Lengyelforma Statikus, tömbös reprezentáció Dinamikus, láncolt reprezentáció Láncolt lista Lassú
RészletesebbenKupac adatszerkezet. A[i] bal fia A[2i] A[i] jobb fia A[2i + 1]
Kupac adatszerkezet A bináris kupac egy majdnem teljes bináris fa, amely minden szintjén teljesen kitöltött kivéve a legalacsonyabb szintet, ahol balról jobbra haladva egy adott csúcsig vannak elemek.
RészletesebbenAlgoritmusok és adatszerkezetek 2.
Algoritmusok és adatszerkezetek 2. Varga Balázs gyakorlata alapján Készítette: Nagy Krisztián 1. gyakorlat Nyílt címzéses hash-elés A nyílt címzésű hash táblákban a láncolással ellentétben egy indexen
RészletesebbenAdatmodellek. 2. rész
Adatmodellek 2. rész Makány György Alapfogalmak JEL ADAT INFORMÁCIÓ ADATHALMAZ ADATÁLLOMÁNY ADATBÁZIS 2 Alapfogalmak JEL ADATHALMAZ észlelhető, felfogható fizikai érték ADAT a valós világ egy jelenségéből
RészletesebbenElengedhetetlen a játékokban, mozi produkciós eszközökben Nélküle kvantum hatás lép fel. Az objektumok áthaladnak a többi objektumon
Bevezetés Ütközés detektálás Elengedhetetlen a játékokban, mozi produkciós eszközökben Nélküle kvantum hatás lép fel Az objektumok áthaladnak a többi objektumon A valósághű megjelenítés része Nem tisztán
RészletesebbenProgramozás alapjai 9. előadás. Wagner György Általános Informatikai Tanszék
9. előadás Wagner György Általános Informatikai Tanszék Leszámoló rendezés Elve: a rendezett listában a j-ik kulcs pontosan j-1 kulcsnál lesz nagyobb. (Ezért ha egy kulcsról tudjuk, hogy 27 másiknál nagyobb,
RészletesebbenCohen-Sutherland vágóalgoritmus
Vágási algoritmusok Alapprobléma Van egy alakzatunk (szakaszokból felépítve) és van egy "ablakunk" (lehet a monitor, vagy egy téglalap alakú tartomány, vagy ennél szabálytalanabb poligon által határolt
RészletesebbenNégyágú fák Quad trees
Négyágú fák Quad trees Kolozsvár, 2010 Nagy Tímea 1 Bevezetés Napjainkban a térbeli informatika jelentős fejlődésnek indult. A kérés nagy mennyiségű adatok feldolgozására láthatóan növekszik, kötelezvén
RészletesebbenPTE PMMIK Infrastruktúra és Mérnöki Geoinformatika Tanszék
Kérdés, amire választ ad: Bárhol mi van? Az objektumok geometriáját a terület egészét lefedő szabályos sokszögekkel, általában négyzettel írja le. Egysége a képelem pixel raszter cella. A pixelekhez kapcsolódnak
RészletesebbenTÉRINFORMATIKAI ALGORITMUSOK
Topológiai algoritmusok és adatszerkezetek TÉRINFORMATIKAI ALGORITMUSOK Cserép Máté mcserep@caesar.elte.hu 2015. november 18. EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM INFORMATIKAI KAR BEVEZETŐ Topológia: olyan matematikai
RészletesebbenAlgoritmuselmélet 2. előadás
Algoritmuselmélet 2. előadás Katona Gyula Y. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Számítástudományi Tsz. I. B. 137/b kiskat@cs.bme.hu 2002 Február 12. ALGORITMUSELMÉLET 2. ELŐADÁS 1 Buborék-rendezés
RészletesebbenBináris keresőfa. Felépítés, alapvető műveletek. Programozás II. előadás. Szénási Sándor
Bináris keresőfa Felépítés, alapvető műveletek előadás http://nik.uni-obuda.hu/prog2 Szénási Sándor szenasi.sandor@nik.uni-obuda.hu Óbudai Egyetem,Neumann János Informatikai Kar Bináris keresőfa Rekurzív
RészletesebbenTÉRINFORMATIKAI ALGORITMUSOK
Topológiai algoritmusok és adatszerkezetek TÉRINFORMATIKAI ALGORITMUSOK Cserép Máté mcserep@inf.elte.hu 2017. november 22. EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM INFORMATIKAI KAR BEVEZETŐ Topológia: olyan matematikai
RészletesebbenHaladó rendezések. PPT 2007/2008 tavasz.
Haladó rendezések szenasi.sandor@nik.bmf.hu PPT 2007/2008 tavasz http://nik.bmf.hu/ppt 1 Témakörök Alapvető összehasonlító rendezések Shell rendezés Kupacrendezés Leszámláló rendezés Radix rendezés Edényrendezés
Részletesebben9. előadás. A táblázat. A táblázatról általában, soros, önátrendező, rendezett és kulcstranszformációs táblázat
. előadás ról általában, soros, önátrendező, rendezett és kulcstranszformációs Adatszerkezetek és algoritmusok előadás 0. április. ról általában,, és Debreceni Egyetem Informatikai Kar. Általános tudnivalók
RészletesebbenRendezések. Összehasonlító rendezések
Rendezések Összehasonlító rendezések Remdezés - Alapfeladat: Egy A nevű N elemű sorozat elemeinek nagyság szerinti sorrendbe rendezése - Feltételezzük: o A sorozat elemei olyanok, amelyekre a >, relációk
RészletesebbenHátralevı órák. Néhány fontos probléma. Többdimenziós adatbázisok. k dimenziós térbeli indexek
1 2 Hátralevı órák 1. A negyedik paradigma 2. Amdahl-törvénye és az Amdahl-szám 3. x64 alapú nagyteljesítményű hardverek 4. Adattároló rendszerek 5. Hálózatok 6. Relációs adatbázis-kezelők 7. Adatok tárolása
RészletesebbenElemi adatszerkezetek
2017/12/16 17:22 1/18 Elemi adatszerkezetek < Programozás Elemi adatszerkezetek Szerző: Sallai András Copyright Sallai András, 2011, 2014 Licenc: GNU Free Documentation License 1.3 Web: http://szit.hu
RészletesebbenNavigáci. stervezés. Algoritmusok és alkalmazásaik. Osváth Róbert Sorbán Sámuel
Navigáci ció és s mozgástervez stervezés Algoritmusok és alkalmazásaik Osváth Róbert Sorbán Sámuel Feladat Adottak: pálya (C), játékos, játékos ismerethalmaza, kezdőpont, célpont. Pálya szerkezete: akadályokkal
RészletesebbenC programozási nyelv Pointerek, tömbök, pointer aritmetika
C programozási nyelv Pointerek, tömbök, pointer aritmetika Dr. Schuster György 2011. június 16. C programozási nyelv Pointerek, tömbök, pointer aritmetika 2011. június 16. 1 / 15 Pointerek (mutatók) Pointerek
RészletesebbenTöbbfelhasználós és internetes térkép kezelés, megjelenítés
Többfelhasználós és internetes térkép kezelés, megjelenítés Többfelhasználós környezetek Egyszerű fájlszerveres megoldás, LAN (Novel, Windows hálózat) Egy fájl egyidejű módosítása több helyről nem lehetséges
Részletesebben21. Adatszerkezetek Az adattípus absztrakciós szintjei Absztrakt adattípus (ADT) Absztrakt adatszerkezet (ADS) Egyszerű adattípusok Tömbök
2. Adatszerkezetek Az adattípus absztrakciós szintjei http://people.inf.elte.hu/fekete/docs_/adt_ads.pdf Absztrakt adattípus (ADT) Az adattípust úgy specifikáljuk, hogy szerkezetére, reprezentálására,
RészletesebbenTáblázatok. Táblázatok beszúrása. Cellák kijelölése
Táblázatok Táblázatok beszúrása A táblázatok sorokba és oszlopokba rendezett téglalap alakú cellákból épülnek fel. A cellák tartalmazhatnak képet vagy szöveget. A táblázatok használhatók adatok megjelenítésére,
RészletesebbenLáthatósági kérdések
Láthatósági kérdések Láthatósági algoritmusok Adott térbeli objektum és adott nézőpont esetén el kell döntenünk, hogy mi látható az adott alakzatból a nézőpontból, vagy irányából nézve. Az algoritmusok
RészletesebbenLáncolt listák. Egyszerű, rendezett és speciális láncolt listák. Programozás II. előadás. Szénási Sándor
Láncolt listák Egyszerű, rendezett és speciális láncolt listák előadás http://nik.uni-obuda.hu/prog2 Szénási Sándor szenasi.sandor@nik.uni-obuda.hu Óbudai Egyetem,Neumann János Informatikai Kar Láncolt
Részletesebben5. SOR. Üres: S Sorba: S E S Sorból: S S E Első: S E
5. SOR A sor adatszerkezet is ismerős a mindennapokból, például a várakozási sornak számos előfordulásával van dolgunk, akár emberekről akár tárgyakról (pl. munkadarabokról) legyen szó. A sor adattípus
RészletesebbenAdatszerkezetek I. 4. előadás
Adatszerkezetek I. 4. előadás Kupac A kupac olyan véges elemsokaság, amely rendelkezik az alábbi tulajdonságokkal: 1. Minden elemnek legfeljebb két rákövetkezője (leszármazottja) lehet. Azaz bináris fának
RészletesebbenTáblázatok fontosabb műveletei 1
Táblázatok fontosabb műveletei 1 - - Soros táblázat procedure BESZÚR1(TÁBLA, újelem) - - beszúrás soros táblázatba - - a táblázatot egy rekordokat tartalmazó dinamikus vektorral reprezentáljuk - - a rekordok
RészletesebbenWeb-programozó Web-programozó
Az Országos Képzési Jegyzékről és az Országos Képzési Jegyzékbe történő felvétel és törlés eljárási rendjéről szóló 133/2010. (IV. 22.) Korm. rendelet alapján. Szakképesítés, szakképesítés-elágazás, rész-szakképesítés,
RészletesebbenAdatszerkezetek Bevezetés Adatszerkezet Adatszerkezet típusok Műveletek Bonyolultság
datszerkezetek Bevezetés datszerkezet adatok rendszerének matematikai, logikai modellje elég jó ahhoz, hogy tükrözze a valós kapcsolatokat elég egyszerű a kezeléshez datszerkezet típusok Tömbök lineáris
RészletesebbenAlgoritmusok és adatszerkezetek II.
Szegedi Tudományegyetem - Természettudományi és Informatikai Kar - Informatikai Tanszékcsoport - Számítógépes Algoritmusok és Mesterséges Intelligencia Tanszék - Németh Tamás Algoritmusok és adatszerkezetek
RészletesebbenRendezettminta-fa [2] [2]
Rendezettminta-fa Minden p ponthoz tároljuk a p gyökerű fa belső pontjainak számát (méretét) Adott elem rangja: az elem sorszáma (sorrendben hányadik az adatszekezetben) Adott rangú elem keresése - T[r]
RészletesebbenFa (Tree): csomópontok (nodes) halmaza, amelyeket élek (edges) kötnek össze, és teljesülnek az alábbi feltételek:
Fák szenasi.sandor@nik.bmf.hu PPT 2007/2008 tavasz http://nik.bmf.hu/ppt 1 Témakörök Rekurzív típusok, fa adatszerkezet Bináris keresőfa, bejárások Bináris keresőfa, módosítás Piros-fekete fa B-fa 2 Fa
RészletesebbenBranch-and-Bound. 1. Az egészértéketű programozás. a korlátozás és szétválasztás módszere Bevezető Definíció. 11.
11. gyakorlat Branch-and-Bound a korlátozás és szétválasztás módszere 1. Az egészértéketű programozás 1.1. Bevezető Bizonyos feladatok modellezése kapcsán előfordulhat olyan eset, hogy a megoldás során
RészletesebbenGyakori elemhalmazok kinyerése
Gyakori elemhalmazok kinyerése Balambér Dávid Budapesti M szaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamosmérnöki és Informatikai Kar Számítástudomány szakirány 2011 március 11. Balambér Dávid (BME) Gyakori
RészletesebbenAlgoritmusok és adatszerkezetek I. 3. előadás
Algoritmusok és adatszerkezetek I. 3. előadás Kupac A kupac olyan véges elemsokaság, amely rendelkezik az alábbi tulajdonságokkal: 1. Minden elemnek legfeljebb két rákövetkezője (leszármazottja) lehet.
RészletesebbenAlapok (a K2D rendszer alapjai)
Alapok (a K2D rendszer alapjai) 1 1. Bevezetés... 3 2. Fastruktúra... 3 2.1. Nyitása, zárása... 3 2.2. Fülek... 5 2.3. Licence kulcs érvényesítése... 9 2.4. Új elem felvitele... 10 2.5. Elem törlése...
Részletesebben1. ábra. Egy rekurzív preorder bejárás. Egy másik rekurzív preorder bejárás
Preorder ejárás Fa bejárásán olyan algoritmust értünk, amelynek bemenete egy F fa és egy M művelet, és az algoritmus adott sorrendben pontosan egyszer végrehajtja az M műveletet a fa pontjaiban lévő adatokra.
Részletesebbenmodell, amiben csak bináris sok-egy kapcsolatok (link, memberowner,
Informatika szigorlat 10-es tétel: Adatmodellezés Adatmodellezésnek azt az absztrakciós folyamatot nevezzük, amelyben a valós (mikró)világ tényeit, valamint a tények közötti kapcsolatokat tükröző adatokat,
RészletesebbenRendezések. A rendezési probléma: Bemenet: Kimenet: n számot tartalmazó (a 1,a 2,,a n ) sorozat
9. Előadás Rendezések A rendezési probléma: Bemenet: n számot tartalmazó (a 1,a 2,,a n ) sorozat Kimenet: a bemenő sorozat olyan (a 1, a 2,,a n ) permutációja, hogy a 1 a 2 a n 2 Rendezések Általánosabban:
RészletesebbenGráfok 2. Legrövidebb utak, feszítőfák. Szoftvertervezés és -fejlesztés II. előadás. Szénási Sándor
Gráfok 2. Legrövidebb utak, feszítőfák előadás http://nik.uni-obuda.hu/sztf2 Szénási Sándor Óbudai Egyetem,Neumann János Informatikai Kar Legrövidebb utak keresése Minimális feszítőfa keresése Gráfok 2
RészletesebbenPélda 30 14, 22 55,
Piros-Fekete fák 0 Példa 14, 22 55, 77 0 14 55 22 77 Piros-Fekete fák A piros-fekete fa olyan bináris keresőfa, amelynek minden pontja egy extra bit információt tartalmaz, ez a pont színe, amelynek értékei:
RészletesebbenHelyzet: 1853, London, Soho, kolerajárvány, 700 halott Kérdés: honnan ered a járvány? Adatok: az elhunytak neve, lakhelye Megoldás dr.
Alapfogalmak... - az információáradat idejét éljük - az összes információ több mint 2/3-a valamilyen módon helyhez kötött - a mindennapi életben feltett kérdések nagy része helyhez kötött Hol van a legjobb
RészletesebbenADATBÁZIS-KEZELÉS ALAPOK I.
ADATBÁZIS-KEZELÉS ALAPOK I. AZ ADATBÁZIS FOGALMA Az adatbázis tágabb értelemben egy olyan adathalmaz, amelynek elemei egy meghatározott tulajdonságuk alapján összetartozónak tekinthetők. Az adatbázis-kezelőknek
RészletesebbenKeresőfák és nevezetes algoritmusaikat szemléltető program
EÖTVÖS LORÁND TUDOMÁNYEGYETEM INFORMATIKAI KAR Algoritmusok és Alkalmazásaik Tanszék Keresőfák és nevezetes algoritmusaikat szemléltető program Témavezető: Veszprémi Anna Mestertanár Szerző: Ujj László
RészletesebbenAdatszerkezetek I. 6. előadás
Adatszerkezetek I. 6. előadás Táblázat A táblázat olyan halmazféleség, amelyben az elemeket kulcsértékkel azonosítjuk. A szokásos halmazműveletekből azonban csak néhányat definiálunk rá: Üres: Táblázat
RészletesebbenJAVASLAT A TOP-K ELEMCSERÉK KERESÉSÉRE NAGY ONLINE KÖZÖSSÉGEKBEN
JAVASLAT A TOP-K ELEMCSERÉK KERESÉSÉRE NAGY ONLINE KÖZÖSSÉGEKBEN Supporting Top-k item exchange recommendations in large online communities Barabás Gábor Nagy Dávid Nemes Tamás Probléma Cserekereskedelem
RészletesebbenEllenőrző kérdések. 36. Ha t szintű indexet használunk, mennyi a keresési költség blokkműveletek számában mérve? (1 pont) log 2 (B(I (t) )) + t
Ellenőrző kérdések 2. Kis dolgozat kérdései 36. Ha t szintű indexet használunk, mennyi a keresési költség blokkműveletek számában mérve? (1 pont) log 2 (B(I (t) )) + t 37. Ha t szintű indexet használunk,
RészletesebbenLáncolt Listák. Adat1 Adat2 Adat3 ø. Adat1 Adat2 ø Adat3
Láncolt Listák Adatszerkezetek Adatszerkezet: Az adatelemek egy olyan véges halmaza, amelyben az adatelemek között szerkezeti összefüggések vannak Megvalósítások: - Tömb, Láncolt lista, Fa, Kupac, Gráf,
RészletesebbenAlgoritmusok és adatszerkezetek gyakorlat 03 Oszd meg és uralkodj. Nagy
Algoritmusok és adatszerkezetek gyakorlat 03 Oszd meg és uralkodj Divide & Conquer (,,Oszd meg és uralkodj ) paradigma Divide: Osszuk fel az adott problémát kisebb problémákra. Conquer: Oldjuk meg a kisebb
Részletesebben2. Visszalépéses keresés
2. Visszalépéses keresés Visszalépéses keresés A visszalépéses keresés egy olyan KR, amely globális munkaterülete: egy út a startcsúcsból az aktuális csúcsba (az útról leágazó még ki nem próbált élekkel
RészletesebbenAdatbázisok elmélete
Adatbázisok elmélete Fizikai szervezés, tárkezelés, lekérdezések optimalizálása Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem 2017. október
RészletesebbenAbsztrakt adatstruktúrák A bináris fák
ciós lámpa a legnagyobb élettartamú és a legjobb hatásfokú fényforrásnak tekinthető, nyugodtan mondhatjuk, hogy a jövő fényforrása. Ezt bizonyítja az a tény, hogy ezen a területen a kutatások és a bejelentett
RészletesebbenGyakorló feladatok ZH-ra
Algoritmuselmélet Schlotter Ildi 2011. április 6. ildi@cs.bme.hu Gyakorló feladatok ZH-ra Nagyságrendek 1. Egy algoritmusról tudjuk, hogy a lépésszáma O(n 2 ). Lehetséges-e, hogy (a) minden páros n-re
RészletesebbenAlgoritmusok és adatszerkezetek I. 1. előadás
Algoritmusok és adatszerkezetek I 1 előadás Típusok osztályozása Összetettség (strukturáltság) szempontjából: elemi (vagy skalár, vagy strukturálatlan) összetett (más szóval strukturált) Strukturálási
Részletesebben6. LISTÁK ábra. A lista absztrakt adatszerkezet (ADS)
6. LISTÁK Az előző fejezetekben megismerkedtünk a láncolt ábrázolással. Láttuk a verem és a sor, valamint előre tekintve a keresőfa pointeres megvalósításának a lehetőségét és előnyeit. A láncolt ábrázolással
Részletesebben