データ構造におけるブールの不等式
確率論では、ブールの不等式（ユニオンバウンドとも呼ばれる）によると、有限または可算のイベントセットについて、少なくとも1つのイベントが発生する確率は以下です。個々のイベントの確率の合計。
数学では、確率論はランダムなイベントの確率について研究する重要なブランチとして示されます。確率は、実験の結果であるイベントが発生する可能性の測定値として示されます。
例 −コインを投げることは実験として示され、頭または尾を取得することはイベントとして示されます。理想的には、50％-50％の確率、つまり頭または尾のいずれかを取得する確率が1 / 2-1/2です。
確率論には非常に多くの重要な概念があります。
ブールの不等式はその1つです。
和集合またはブールの不等式は、いくつかのイベントの和集合の確率がいくつかの値よりも小さいことを示す必要がある場合に適用されます。
2つのイベントCとDについて、私たちが持っていることを忘れないでください
P(C ∪ D) = P(C) + P(D) − P(C ∩ D) ≤ P(C) + P(D).
同様に、3つのイベントC、D、およびEについて、次のように記述できます
P(C ∪ D ∪ E) = P((C ∪ D) ∪ E) ≤ P(C ∪ D) + P(E) ≤ P(C) + P(D) + P(E).
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データ構造のB+ツリー
ここでは、B+ツリーとは何かを確認します。 B +ツリーは、Bツリーの拡張バージョンです。このツリーは、Bツリーのより良い挿入、削除、および検索をサポートします。 Bツリー、キー、およびレコード値は、内部ノードとリーフノードに格納されます。 B +ツリーレコードでは、リーフノードに保存できます。内部ノードはキー値のみを保存します。 B+ツリーのリーフノードもリンクリストのようにリンクされています B+ツリーの例 − これは、検索、挿入、削除などの基本的な操作をサポートします。各ノードで、アイテムが並べ替えられます。位置iの要素には、その前後に子があります。したがって、以前に痛んだ
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ハーフエッジデータ構造
はじめに テンプレートパラメータまたはハーフエッジデータ構造（HalfedgeDSと略記）のHDSは、平面マップ、多面体、またはその他の方向付け可能な2次元など、頂点、エッジ、および面の入射情報を維持できるエッジ中心のデータ構造として定義されます。ランダムな次元に埋め込まれたサーフェス。各エッジは、反対方向の2つのハーフエッジに分割されます。各ハーフエッジには、1つの入射面と1つの入射頂点が格納されます。各面と各頂点に1つの入射ハーフエッジが格納されます。ハーフエッジデータ構造のバリエーションを減らすと、面のハーフエッジポインタや面の保存など、この情報の一部を削除できます。 ハーフエッジデ