找到關於演算法分析的210篇文章

可合併優先佇列和斜堆

Arnab Chakraborty
更新於 2020年1月2日 06:57:05

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可合併優先佇列定義一種隨機可合併堆(也稱為可合併堆或隨機可合併優先佇列)被定義為一種基於優先佇列的資料結構,其底層結構也是一個堆排序二叉樹。但是,對底層二叉樹的形狀沒有嚴格的規定。優點這種方法比類似的資料結構具有許多優點。它比其他資料結構提供更簡單的方法。隨機可合併堆的所有操作都易於應用,其複雜度界限中的常數因子很小。也不需要保持平衡條件,也不需要衛星... 閱讀更多

連通性、距離和生成樹

Arnab Chakraborty
更新於 2020年1月2日 06:54:08

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生成樹一個簡單的定義是,樹是一個沒有環的連通圖,其中環允許我們從一個節點到自身而不重複一條邊。連通圖 G 的生成樹被定義為包含 G 的所有頂點的樹。生成樹通常用於網際網路路由演算法。在網際網路中,計算機(節點)通常透過許多冗餘的物理連線連線起來。圖中生成樹的總數。如果一個圖是一個具有 n 個頂點的完全圖,那麼生成樹的總數為 n(n-2),其中 n 表示... 閱讀更多

m叉樹

Arnab Chakraborty
更新於 2020年1月2日 06:50:47

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在計算機科學中,m叉樹被定義為節點的集合,通常以以下方式分層表示。樹從根節點開始。樹的每個節點都維護一個指向其子節點的指標列表。子節點的數量小於或等於 m。m叉樹的典型表示實現了一個 m 個引用(或指標)的陣列來儲存子節點(注意,m 是子節點數量的上限)。m路搜尋樹a. 為空b. 包含一個包含 b (1

勢能法

Arnab Chakraborty
更新於 2020年1月2日 06:45:11

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根據計算複雜性理論,勢能法被定義為一種用於分析資料結構的攤銷時間和空間複雜度的方法,它衡量的是資料結構在一系列操作中的效能,消除了不頻繁但代價高昂的操作的成本。在勢能法中,選擇一個函式 Φ 來將資料結構的狀態轉換為非負數。如果 S 被視為資料結構的狀態,則 Φ(S) 表示在攤銷分析中已被考慮但尚未執行的工作。因此,可以將 Φ(S) 想象為計算已在攤銷分析中考慮但尚未執行的工作量... 閱讀更多

樹的左孩子右兄弟表示法

Arnab Chakraborty
更新於 2020年1月2日 13:13:38

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左孩子右兄弟表示法是 n叉樹的不同表示法,其中,節點不是維護指向每個子節點的指標,而是隻儲存兩個指標,第一個指標指向它的第一個子節點,另一個指標指向它緊鄰的下一個兄弟節點。這種新的轉換不僅消除了預先了解節點有多少個子節點的需要,而且還將指標的數量限制在最多兩個,因此使編碼變得簡單得多。在每個節點處,從左到右連線同一父節點的子節點。父節點應該連線... 閱讀更多

可合併優先佇列操作

Arnab Chakraborty
更新於 2020年1月2日 06:36:10

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隨機可合併堆(也稱為可合併優先佇列)支援許多常見操作。這些被稱為插入、刪除和搜尋操作 findMin。插入和刪除操作是根據可合併堆特有的附加操作 Meld(A1, A2) 來實現的。合併合併(也稱為合併)操作的基本目標是獲取兩個堆(透過獲取每個堆的根節點),A1 和 A2,並將它們合併,返回單個堆節點作為結果。這個堆節點是包含兩個以…為根的子樹中所有元素的堆的根節點... 閱讀更多

公差累積

Arnab Chakraborty
更新於 2020年1月2日 06:33:44

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什麼是裝配公差累積分析?簡而言之,裝配公差累積分析被定義為當我們知道所有元件的公差值時,整個裝配或裝配特定間隙的公差值。裝配公差鏈累積分析可以透過不同的方式完成。最簡單的過程稱為最壞情況法,我們在這裡討論。關於裝配公差累積的最壞情況法討論讓,我們有四個厚板的裝配,如下所示-四個板的厚度和公差顯示在上圖中。... 閱讀更多

最壞情況公差分析

Arnab Chakraborty
更新於 2020年1月2日 06:29:34

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公差分析的定義和重要性公差分析是指用於計算整體變化以及由製造零件缺陷引起的潛在變化對產品的影響的許多過程的術語。公差分析由產品設計工程師在準備製造元件時執行。這樣做是為了確保根據終端使用者的需求,並保證所有制造的元件都可以在裝配體中組裝在一起。公差分析的定義公差分析是指與機械零件和元件中潛在累積變化的主題相關的活動的總稱。... 閱讀更多

實現分散式共享記憶體的演算法

sudhir sharma
更新於 2019年10月16日 07:22:39

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共享記憶體是可以被多個程式訪問的記憶體塊。共享記憶體的概念用於提供一種通訊方式並提供更少的冗餘記憶體管理。分散式共享記憶體縮寫為 DSM,是在分散式系統中實現共享記憶體概念的方法。DSM 系統在缺乏本地物理共享記憶體的鬆散耦合系統中實現了共享記憶體模型。在這種型別的系統中,分散式共享記憶體提供了一個虛擬記憶體空間,該空間可由分散式層次結構的所有系統(也稱為節點)訪問。一些... 閱讀更多

資料結構中搜索樹的比較

Arnab Chakraborty
更新於 2019年8月27日 13:51:07

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這裡我們將看到一些搜尋樹及其區別。存在許多不同的搜尋樹,它們在本質上有所不同。基本的搜尋樹是二叉搜尋樹 (BST)。其他一些搜尋樹包括 AVL 樹、B 樹、紅黑樹、伸展樹等。這些樹可以根據它們的運算進行比較。我們將看到這些樹的時間複雜度。搜尋樹 平均情況 插入 刪除 搜尋二叉搜尋樹 O(log n) O(log n) O(log n)AVL 樹 O(log₂ n) O(log₂ n) O(log₂ n)B 樹 O(log n) O(log n) O(log n)紅黑樹 O(log n) O(log n) O(log n)伸展樹 O(log₂ n) O(log₂ n) O(log₂ n)搜尋樹 最壞情況 插入 刪除 搜尋二叉搜尋樹 O(n) O(n) O(n)AVL 樹 O(log₂ n) O(log₂ n) O(log₂ n)B 樹 O(log n) O(log n) O(log n)紅黑樹 O(log n) O(log n) O(log n)伸展樹 ... 閱讀更多

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