プログラミング

強力なエンティティ 強力なエンティティは、スキーマ内の他のエンティティから独立しています。強力なエンティティには常に主キーがあります。 ERダイアグラムでは、強力なエンティティは長方形で表されます。 2つの強力なエンティティ間の関係は、ひし形で表されます。強力なエンティティのセットは、強力なエンティティセットと呼ばれます。 弱実体 弱いエンティティは強いエンティティに依存しており、対応する強いエンティティなしでは存在できません。強力なエンティティに関連付ける外部キーがあります。弱いエンティティは二重の長方形で表されます。強い実体と弱い実体の関係は二重のひし形で表されます。外部キーは、部分弁

換字式暗号技術 換字式暗号技術は、プレーンテキストを暗号文に暗号化するために使用される従来の暗号文技術です。この手法では、各文字が他の文字/数字または他の記号に置き換えられます。このテクニックはキャラクターのアイデンティティを変更しますが、キャラクターの位置は変更しません。 転置式暗号技術 転置暗号技術は、プレーンテキストを暗号文に暗号化するために使用される従来の暗号文技術でもあります。このテクニックでは、各キャラクターの位置が異なる位置に変更されます。 以下は、換字式暗号技術と転置式暗号技術の重要な違いの一部です。 Sr。いいえ。 キー 換字式暗号技術 転置式暗号技術

データパス CPUには、データセクションと制御セクションの2つのセクションがあります。データセクションは、データパスとも呼ばれます。レジスタ、ALU、および相互接続バスは、集合的にデータパスを構成します。データパスには次の3つのタイプがあります。 シングルサイクル 複数サイクル パイプライン 以下は、シングルサイクル、マルチサイクル、パイプラインのデータパスの重要な違いの一部です。 Sr。いいえ。 キー シングルサイクル 複数のサイクル パイプライン 1 サイクル シングルサイクルには1つのCPI（命令ごとのクロックサイクル）があります。 複数サイクル

プログラミングのコンテキストでは、アルゴリズムは、特定のタスクを実行し、目的の出力を実現するための、明確に定義された一連の命令です。ここでは、定義された命令のセットを言います。これは、ユーザーが期待どおりに実行された場合に、それらの命令の結果をどこかで知っていることを意味します。 命令の結果に関する知識に基づいて、アルゴリズムには2つのタイプがあります。つまり、決定論的アルゴリズムと非決定論的アルゴリズムです。以下は、両方のアルゴリズムの主な違いです- Sr。いいえ。 キー 決定論的アルゴリズム 非決定論的アルゴリズム 1 定義 すべてのアルゴリズムの結果が一意に定義されるア

ブロック暗号とストリーム暗号はどちらも暗号化の方法であり、主にプレーンテキストを暗号テキストに直接変換するために使用され、対称鍵暗号のファミリーに属しています。 以下は、ブロック暗号とストリーム暗号の重要な違いです。 Sr。いいえ。 キー ブロック暗号 ストリーム暗号 1 定義 ブロック暗号は、一度にブロックを取得することによってプレーンテキストの変換が実行される暗号化のタイプです。 一方、ストリーム暗号は、プレーンテキストの変換が一度に1バイトのプレーンテキストを取得することによって実行される暗号化のタイプです。 2 ビットの変換 ブロック暗号は一度にブロックを取得

Trieがあり、ユーザーが文字を入力するときに、一致する文字列Trieを表示する必要があります。この機能をオートコンプリートと呼びます。たとえば、Trieに xyzzzz、 xyz、 xxxyyxzzzが含まれている場合 ユーザーがxyと入力したとき 、次に xyzzzz、xyzを表示する必要があります 、など。、 結果を達成するための手順。 標準のTrieアルゴリズムを使用して文字列を検索します。 文字列が存在しない場合は、-1を返します。 文字列が存在し、Trieの単語の終わりである場合は、文字列を印刷します。 一致する文字列にノードがない場合は、戻ります。

フラッディングと固定ルーティングは、伝送線路で接続された多数の中間ルーターを介して、送信元から宛先にデータパケットを送信する方法です。 洪水 は、この単純な方法に従った非適応型ルーティング手法です。データパケットがルーターに到着すると、到着したリンクを除くすべての発信リンクに送信されます。 固定ルーティングアルゴリズム は、送信元から宛先にデータパケットを転送するための固定ルートまたはパスを設定する手順です。ルートは、数学的に計算された最適なパス、つまり、パケットをルーティングできる「最小コストのパス」です。ルートはルーティングテーブルに保存され、ネットワークのトポロジが変更された場合にの

定義 ダイクストラのアルゴリズムは、ソースノードと呼ばれる特定のノードから連結グラフ内の他のすべてのノードへの最短経路を見つけます。ソースノードをルートとする最短パスツリーを生成します。ルーティングコストを最小限に抑えることを目的として、最適なルートを生成するためにコンピュータネットワークで広く使用されています。 ダイクストラのアルゴリズム 入力-ネットワークを表すグラフ。およびソースノード、s 出力-ルートノードとしてsを使用した最短パスツリーspt[]。 初期化- 距離の配列dist[] サイズの|V | （ノードの数）、ここで dist [s] = 0 およびdis

コンピュータネットワークでは、最短経路アルゴリズムは、ルーティングコストを最小限に抑えるために、ネットワークノード間の最適な経路を見つけることを目的としています。これらは、グラフ理論で提案されている最短経路アルゴリズムの直接的なアプリケーションです。 説明 ネットワークは、M個のエッジ（伝送ライン）で接続されたN個の頂点（ノードまたはネットワークデバイス）で構成されていると考えてください。各エッジは、伝送線路の物理的な距離または伝送遅延を表す重みに関連付けられています。最短経路アルゴリズムのターゲットは、エッジに沿った頂点の任意のペア間のルートを見つけることです。そのため、エッジの重みの合計

この投稿では、プリム法とクラスカル法のアルゴリズムの違いを理解します。 最小スパニングツリー（MST）のためのクラスカルのアルゴリズム 接続された無向グラフが与えられた場合、そのようなグラフのスパニングツリーは、すべての頂点を接続するツリーであるサブグラフです。 1つのグラフに複数のスパニングツリーを含めることができます。 重み付きの接続された無向グラフの最小スパニングツリー（MST）（最小重みスパニングツリーとも呼ばれます）は、他のすべてのスパニングツリーの重み以下の重みを持つスパニングツリーです。 スパニングツリーの重みは、スパニングツリーのすべてのエッジに関連付けられた重みを加算するこ

この投稿では、欲張りアルゴリズムと動的計画法の違いを理解します。 欲張りアルゴリズム これは、段階的にソリューションを部分的に構築するアルゴリズムパラダイムです。次のステップは、最も明白で即時の利益が得られるように選択されます。 ローカル最適値の選択を伴う問題は、グローバル最適値/問題の解決策を選択するのに役立ちます。そのようなものは欲張りアルゴリズムに関連する問題を食べました。 欲張りアルゴリズムが最適なソリューションにつながるかどうかは定かではありません。 問題のすべての段階で最適な選択が行われます。つまり、局所的な最適解です。 以前のソリューション/値に戻ったり変更したりする必要がな

この投稿では、アルゴリズムと擬似コードの違いを理解します- アルゴリズム これは、明確に定義された一連のステップとして定義されます。 これらの手順は、手元にある問題を解決する/解決する方法を提供します。 これは体系的で論理的なアプローチであり、手順は段階的に定義されます。 特定の問題の解決策を提供します。 このソリューションはマシンコードに変換され、システムによって実行されて関連する出力が得られます。 多くの単純な操作を組み合わせて、より複雑な操作を形成します。これは、コンピューターによって簡単に実行されます。 アルゴリズムは、自然言語、フローチャートなどを使用して表すことができます。 理解

この投稿では、フラッドフィルアルゴリズムとバウンダリーフィルアルゴリズムの違いを理解します。これらは領域を埋めるアルゴリズムであり、ランダムなピクセルが領域の元の色を持っているかどうかに基づいて区別できます。 塗りつぶしアルゴリズム シードフィルアルゴリズムとも呼ばれます。 多次元配列に関して、特定のノードに接続されている面積を計算します。 これは、内側の部分、つまり画像の境界に異なる色が含まれている特定の領域を塗りつぶしたり、色を変更したりすることで機能します。 境界線があり、明確な色の領域がある近隣の画像で表されます。 これらの部品を痛めるために、特定の内部色を交換することができます。

この投稿では、フローチャートとアルゴリズムの違いを理解しましょう。 アルゴリズム これは、明確に定義された一連のステップとして定義されます。 これらの手順は、手元にある問題を解決する/解決する方法を提供します。 これは体系的で論理的なアプローチであり、手順は段階的に定義されます。 特定の問題の解決策を提供します。 このソリューションはマシンコードに変換され、システムによって実行されて関連する出力が得られます。 多くの単純な操作を組み合わせて、より複雑な操作を形成します。これは、コンピューターによって簡単に実行されます。 アルゴリズムは、自然言語、フローチャートなどを使用して表すことができます

この投稿では、完全仮想化と準仮想化の違いを理解します 完全仮想化 このプロセスは、1966年にIBMによって導入されました。これは、サーバー仮想化のための最初のソフトウェアソリューションであると考えられています。バイナリ変換と直接アプローチ方式を使用しています。 この場合、ゲストOSは、仮想マシンを使用して仮想化レイヤーおよびハードウェアから完全に分離されます。 完全仮想化の例には、MicrosoftおよびParallelsシステムが含まれます。 仮想マシンは、完全に分離された方法で変更されていないOSを実行することに加えて、命令の実行を許可します。 準仮想化と比較して安全性が低いと考えら

この投稿では、集約と関連付けの違いを理解します。 関連付け それは共通の目的を持っている人々の組織として理解することができます。また、それらが正式な構造で構成されていることも示しています。これは、ある種のアクティビティを表す2つのオブジェクト間の二項関係を表します。 複数のオブジェクト間の関係です。 例としては、健康的な食品の摂取が、健康的な体重だけでなく、肌、髪の毛、体力、活動性の良さにどのように関係しているかが挙げられます。 関連付けは、一方のクラスがもう一方のクラスを使用する2つのクラス間の関係です。 本質的に柔軟性がありません これは、オブジェクト間に何らかのリンク/関係がある

この投稿では、手続き型言語と非手続き型言語の違いを理解します- 手続き型言語 プログラムコードは、一連の命令の形式で記述されています。 ユーザーは、何を実行する必要があり、どのように実行できるか、つまり、ステップバイステップの手順を指定します。 コマンド駆動型言語と見なされます。 マシンの状態で動作します。 そのセマンティクスは、他のパラダイムと比較して難しいです。 プログラムのサイズは大きくなります。 これらのステップは順次メソッドで実行されます。 制限されたデータ型と特定の許可された値のみを返します。 全体的な効率は高いです。 手順は、特定の/一連の問題を解決するために作成されています。

この投稿では、トップダウン解析とボトムアップ解析の違いを理解します- トップダウン構文解析とボトムアップ構文解析は、ツリーを解析してツリーの先頭に到達するための異なる手法です。これは、以下で説明する2つの異なる方法で実行できます。 トップダウン構文解析 これは、最初に解析ツリーの最高レベルを調べてから、解析ツリーに到達するまでの解析手法です。 これは文法の規則を使用して行われます。 左端の派生を使用します。 この解析方法は、入力文字列の左端の派生を決定しようとします。 ここでは、解析は最上部から解析ツリーのリーフノードまで、つまりトップダウン方式で実行されます。 この解析手法の主な決定は、

まず、高級言語と低水準言語について学びましょう- 高級言語 低水準言語と比較して、簡単に解釈およびコンパイルできます。 プログラマーに優しい言語と見なすことができます。 わかりやすいです。 デバッグは簡単です。 メンテナンスの面で簡単です。 コンパイラ/インタプリタを機械語に変換する必要があります。 さまざまなプラットフォームで実行できます。 ある場所から別の場所に移植できます。 低水準言語と比較して、メモリ効率が低く、つまり、より多くのメモリを消費します。 高級言語の例には、C、C ++、Java、Pythonが含まれます。 今日では広く使用されています。 低水準言語 マシンレベルの言

この投稿では、バブルソートと選択ソートの違いを理解します バブルソート これは単純な並べ替えアルゴリズムです。 リストを繰り返し処理し、隣接する要素のペアを比較して並べ替えます。 隣接する要素に基づいて、スワップが行われます。 選択ソートと比較して効率的です。 選択ソートに比べて遅いです。 アイテム交換を使用して要素を交換します。 すべての要素が正しい順序になるまで、要素は繰り返し交換されます。 以下はバブルソートアルゴリズムです アルゴリズム begin BubbleSort(list)    for all element