Двоичные Б-деревья (ДБД) m1 презентация в формате PowerPoint - скачать бесплатно

Скачать презентацию на тему: "Двоичные Б-деревья (ДБД) m1" с количеством слайдов в размере 12 страниц. У нас вы найдете презентацию на любую тему и для каждого класса школьной программы. Мы уверены, что наши слайды помогут найти вам свою аудиторию. Весь материал предоставлен бесплатно, в знак благодарности мы просим Вас поделиться ссылками в социальных сетях и по возможности добавьте наш сайт MirPpt.ru в закладки.

Нажмите для просмотра
Двоичные Б-деревья (ДБД) m1

1: Двоичные Б-деревья (ДБД) m1 Б-деревья первого порядка не имеет смысла использовать для представления больших множеств данных, требующих вторичной памяти. Кроме неэффективного обращения к внешнему носителю, приблизительно половина страниц будут содержать только один элемент. Поэтому забудем о внешней памяти и вновь займемся построением деревьев поиска, находящихся в оперативной памяти.

2: Определение. Двоичное Б-дерево состоит из страниц с одним или двумя элементами, страница содержит две или три ссылки на поддеревья. Определение. Двоичное Б-дерево состоит из страниц с одним или двумя элементами, страница содержит две или три ссылки на поддеревья. Пример: или Так как имеем дело с оперативной памятью, то необходимо её эффективно использовать. Поэтому представление страницы в виде массива уже не подходит. Решение – динамическое размещение на основе списочной структуры. Страница - список из одного или двух элементов.

3: Так как каждая страница может иметь не более трех потомков (содержать не более трех ссылок), то попытаемся объединить ссылки на потомков и ссылки внутри страницы (вертикальные и горизонтальные). Так как каждая страница может иметь не более трех потомков (содержать не более трех ссылок), то попытаемся объединить ссылки на потомков и ссылки внутри страницы (вертикальные и горизонтальные). Тогда страницы Б-дерева теряют свою целостность. Элементы начинают играть роль вершин в двоичном дереве.

4: Однако, Необходимо делать различия между горизонтальными и вертикальными ссылками; Необходимо следить, чтобы все листья были на одном уровне. Введем логические переменные HR и VR – горизонтальный и вертикальный рост дерева. Показатель баланса Bal 0 или 1 Bal помещаем в структуру дерева, переменные HR и VR – глобальные.

5: Рассмотрим добавление вершины в ДБД. Рассмотрим добавление вершины в ДБД. Различают 4 возможных ситуации, возникающие при росте левых и правых поддеревьев

7: Алгоритм построения ДБД VR1 HR1 B2INSERT(D, Vertex &p) IF ( pNULL ) , p--Data D, p--Left p--Right NULL, p--Bal 0, VR 1 ELSE IF ( p--Data D) B2INSERT(D, p--Left) IF ( VR1 ) IF (p--Bal0) qp--Left, p--Leftq--Right, q--Rightp, pq, q--Bal1, VR0, HR1 ELSE p--Bal0, VR1, HR0 FI ELSE HR0 FI

8: ELSE IF (p--DataRight) ELSE IF (p--DataRight) IF (VR1) p--Bal1, HR1, VR0 ELSE IF (HR1) IF(p--Bal1) qp--Right, p--Bal0, q--Bal0, p--Rightq--Left, q--Leftp, pq, VR1, HR0 ELSE HR0 FI FI FI FI FI

9: К У Р А П О В Е Л Н И Т

10: К У Р А П О В Е Л Н И Т Очевидно, что двоичные Б-деревья представляют собой альтернативу критерию АВЛ-сбалансированности.

11: Отметим некоторые отличия: Отметим некоторые отличия: АВЛ-деревья – подмножество всех двоичных деревьев. Следовательно, класс ДБД шире, а их длина пути поиска в среднем хуже, чем у АВЛ-деревьев. Высота двоичного Б-дерева: h При m1: h Длина пути ДБД может в два раза превышать высоту: L 2 Для сравнения, в плохом АВЛ-дереве: L 1,44

12: Однако, при построении ДБД реже приходится переставлять вершины (повороты выполняются лишь в двух случаях). Однако, при построении ДБД реже приходится переставлять вершины (повороты выполняются лишь в двух случаях). Поэтому ДБД предпочтительней, когда чаще добавляются вершины, АВЛ-деревья предпочтительнее, когда чаще производится поиск элементов. Кроме того, существует зависимость от особенностей реализации, поэтому вопрос о применении того или иного типа деревьев следует решать индивидуально для каждой конкретной задачи.

Скачать презентацию


MirPpt.ru