プログラミング

ポイントクワッドツリーは、2次元のポイントデータを表すために実装されたバイナリツリーを応用したものです。すべての四分木の機能は、ポイント四分木によって共有されます。 多くの場合、2次元の順序付けられたデータポイントを比較するのに非常に効率的であり、通常はO（log n）時間で実行されます。ポイント四分木は完全性のために言及する価値がありますが、k-d木は、一般化された二分探索のツールとしてそれらを上回っています。 ポイント四分木は次のように構築されます。 次に挿入するポイントを指定して、それが存在するセルを計算し、ツリーに追加します。 新しいポイントは、それを含むセルが、ポイントを通る

領域クワッドツリーは、領域を4つの等しい象限、サブ象限などに分割し、各リーフノードが特定のサブ領域に対応するデータで構成されることにより、2次元で空間のパーティションを表すのに役立ちます。ツリーの各ノードは、正確に4つの子に関連付けられているか、子が関連付けられていません（リーフノード）。この分解戦略に従うクワッドツリーの高さ（つまり、より詳細な処理が必要なサブクアドラントに興味深いデータが存在するまで、サブクアドラントをサブディバイドする）は、破壊される空間内の興味深い領域の空間分布に敏感であり、依存します。領域の四分木は、トライの一種として示されます。 深さnの領域四分木は、2n×2nピ

圧縮された四分木 細分化されたセルに対応するすべてのノードを格納するときに、多くの空のノードを格納してしまう可能性があります。このようなまばらなツリーのサイズを縮小するには、葉に興味深いデータがあるサブツリー（つまり、「重要なサブツリー」）のみを保存します。ここでも、実際にサイズをさらに縮小することができます。重要なサブツリーのみを考慮する場合、プルーニングプロセスは、中間ノードの次数が2（1つの親と1つの子へのリンク）であるツリー内の長いパスを回避する場合があります。このパスの先頭にノードUを格納し（そして削除されたノードを表すためにいくつかのメタデータをそれに関連付けて）、その最後にルー

コンピュータサイエンスでは、超平面をパーティションとして実装することにより、空間を2つの凸集合に再帰的に分割するために、バイナリ空間分割（BSP）と呼ばれる方法が実装されています。この細分化のプロセスにより、BSPツリーと呼ばれるツリーデータ構造の形式で領域内のオブジェクトが表現されます。 バイナリ空間分割は、1969年に3Dコンピュータグラフィックスのコンテキストで発明されました。BSPツリーの構造により、レンダリングに役立つシーン内のオブジェクトに関する空間情報が可能になります。たとえば、オブジェクトは前から後ろに並べられます。すばやくアクセスできるように、特定の場所にいる視聴者を尊重し

空間検索構造は、人の名前のリストなどの幾何学的データとは対照的に、シンボリックデータの大規模なセットを迅速に処理する問題を解決するために60年代と70年代にコンピュータサイエンスで発明されたものと同じアイデアに基づいています。最初に名前のリストをアルファベット順に並べ替え、並べ替えたリストを配列に格納することで、n / 2ではなく、バイナリ検索アルゴリズムを使用して、log2n操作で新しい名前がすでにリストにあるかどうかを計算できることが発明されました。順次検索の助けを借りて必要とされる予想される操作。これは、名前のリストに存在する構造（アルファベット順）を抽出し、後続の操作（名前の検索）でそ

1B-repストリーム いくつかの標準的なポリゴン形式で外部的に定義されたB-repをインポートするプロデューサープロセスを設定することが明確に述べられています。ウェーブフロントまたはjava3Dobjファイルのいずれかを、ジオメトリックパイプラインの入力ストリームに入れます。ポリゴンと法線によって提供される境界表現は、コヒーレントに方向付けられている必要があります。非平面ポリゴンやその他の幾何学的不正確さに対処するための入力ファイルのフィルタリングは、主にコンピュータグラフィックスで実装される一般的にアーカイブされた幾何学的モデルに必要な場合があります。コヒーレントに方向付けられた三角形の

基本概念 データ処理の場合、R *ツリーは、空間情報のインデックスを作成するために実装されたRツリーのバリアントとして定義されます。 R *ツリーは、データの再挿入が必要になる場合があるため、標準のRツリーよりもわずかに高い建設費がかかります。ただし、結果のツリーは通常、クエリのパフォーマンスが向上します。標準のRツリーと同じように、ポイントデータと空間データの両方を格納できます。 R *ツリーの概念は、1990年にNorbert Beckmann、Hans-Peter Kriegel、Ralf Schneider、BernhardSeegerによって提案されました。 R*ツリーとRツリー

RツリーバリアントであるヒルベルトRツリーは、線、領域、3Dオブジェクト、または高次元の特徴ベースのパラメトリックオブジェクトなどの多次元オブジェクトのインデックスとして定義されます。これは、多次元オブジェクトのB+ツリーの拡張として想像できます。 Rツリーのパフォーマンスは、ノード上のデータ長方形をクラスター化するアルゴリズムの品質に依存します。ヒルベルトRツリーは、データの長方形に線形順序を課すために、空間充填曲線、特にヒルベルト曲線を実装します。 ヒルベルトのRツリーには2つのタイプがあります。1つは静的データベース用、もう1つは動的データベース用です。どちらの場合も、ヒルベルト空間

基本コンセプト 動的データ構造は、連続的に移動している幾何学的システムの属性を追跡するために実装されたデータ構造として定義されます。たとえば、動的凸包データ構造は、n個の移動点のグループの凸包を追跡します。 動的データ構造の開発は、ロボット工学、アニメーション、コンピューターグラフィックスでの衝突や可視性の検出など、連続運動する物理オブジェクトを含む計算幾何学の問題に触発されました。 概要 キネティックデータ構造は、時間の関数として呼び出される方法で変化する値のセットが存在するシステムに実装されます。したがって、システムにはいくつかの値があり、システム値vごとに、v =f（t）であること

基本概念 データ構造は、データのみを保持するために実装された特別なクラスとして定義されます。つまり、純粋なモデルです。車、子供、動物、イベント、従業員、会社、顧客...など。これらのデータは通常、他のクラスの先頭でインスタンス変数として宣言または考慮されます。 このクラスのメソッドは、実際に重要な作業を実行するべきではありません。そうしないと、データ構造クラスはデータ構造ではなくなります！ したがって、主に、メソッドはゲッターとセッター（つまり、アクセサーとミューテーター）です。これは、通常、インスタンス変数がプライベートとして扱われるためです。別の意見があります。データ構造変数はパブリ

アルゴリズムは、従うと特定のタスクを実行する有限の命令セットとして定義されます。すべてのアルゴリズムは、次の基準を満たす必要があります 入力。アルゴリズムには、指定されたオブジェクトのセットから取得または収集された0個以上の入力があります。 出力。アルゴリズムには、入力と特定の関係を持つ1つ以上の出力があります。 確実性。各ステップは明確に定義する必要があります。各指示は明確で明確でなければなりません。 有限性。アルゴリズムは、常に有限のステップ数の後に終了または終了する必要があります。 効果。実行するすべての操作は、正確かつ有限の長さで実行できるように、十分に基本的である必要があり

アルゴリズム分析 アルゴリズムの効率の分析は、実装前と実装後の2つの異なる段階で実行できます。 事前分析-これは、アルゴリズムの理論的分析として定義されます。アルゴリズムの効率は、他のすべての要因を想定して測定されます。プロセッサの速度は一定であり、実装には影響しません。 事後分析-これは、アルゴリズムの経験的分析として定義されます。選択したアルゴリズムは、プログラミング言語を使用して実装されます。次に、選択したアルゴリズムがターゲットコンピュータマシンで実行されます。この分析では、実行時間や必要なスペースなどの実際の統計が収集されます。 アルゴリズム分析は、関連するさまざまな操作の実

基本概念 ADTは抽象データ型を示します。 配列は、連続する要素を同じ順序で保持できるため、ADTとして定義されます。そして彼らは許可します インデックスまたは位置を介した特定の要素へのアクセス。 String、int、Personのいずれでもよいため、抽象的です int[] arrA = new int[1]; String[] arrB = new String[1]; Person[] arrC = new Person[3]; // where Person is treated as a defined class 利点 アイテムまたは要素への高速でランダムなアクセス。 メ

基本概念 二分木は、ノードが3つを超える子を持つことができないツリーとして定義されます。ノードの最高次数は2です。これは、二分木の次数が0または1または2であることを示しています。 上の図では、二分木はルートと2つのサブツリーTreeLeftとTreeRightで構成されています。二分木の左側にあるすべてのノードは左側のサブツリーと呼ばれ、二分木の右側にあるすべてのノードは右側のサブツリーと呼ばれます。 実装 二分木には最大2つの子があります。それらに直接ポインタを割り当てることができます。ツリーノードの宣言は、ノードがキー情報に加えて他のノードへの2つのポインタ（左と右）を含む構

新しいペア（キー、要素）のホームバケットがいっぱいになると、オーバーフローが発生します。 オーバーフローに対処する可能性があります ハッシュテーブルを体系的に検索して、いっぱいになっていないバケットを探します。 線形プロービング（線形オープンアドレス法）。 二次プロービング。 ランダムプロービング。 各バケットがホームバケットであるすべてのペアのリストを保持できるようにすることで、オーバーフローを排除します。 配列線形リスト。 チェーン。 オープンアドレス法は、すべての要素がハッシュテーブルに直接格納されるようにするために実行されるため、さまざまなメソッドを実装して衝突を解決し

スタックとキューの違いの前に、プログラミングにおけるデータ型の概念を理解することをお勧めします。データ型は、データを格納するために変数が作成されるデータの型であると述べています。主に、プリミティブデータ型と非プリミティブデータ型の2種類のデータ型があります。プリミティブデータ型は事前定義されたタイプのデータであり、プログラミング言語でサポートされていますが、非プリミティブデータ型はプログラミング言語で定義されていません。プログラマーによって作成されました。 現在、スタックとキューはどちらも非プリミティブデータ構造ですが、内部実装に基づいて、以下のように、これらのデータ構造の両方の主な違いをい

私たちが知っているように、プログラミングは完全にデータを中心に展開します。これは、すべてのビジネスロジックが実装されるデータであり、アプリケーションまたはプロジェクトの機能を構成するデータの流れです。そのため、最適化された使用のためにデータを整理して保存し、優れたデータモデルを使用して効果的なプログラミングを行うことが非常に重要になります。 一般に、データ型とデータ構造はどちらもデータの性質と編成を扱うのと同じように見えますが、2つのうち、1つはデータの種類と性質を表し、もう1つはそのデータを保存できるコレクションを表します。 データ型とデータ構造の重要な違いは次のとおりです Sr。

プログラミングでは、データ型は、ユーザーが使用することを目的としたデータの種類と性質を示します。これは、コンパイラまたはインタプリタが処理するデータ型であり、メインメモリに対応する格納場所を提供します。データを保存するために、データの性質に応じて異なるデータ構造を導入しました。データは主に線形クラスと非線形クラスに分類されるため、特に非線形データの場合、理解を深めるためにそのようなデータを表すグラフとツリーの概念があります。 グラフとツリーの両方が非線形データを表すために使用されたため、両方がノードとエッジで構成されているため、いくつかの共通の特性を共有していますが、以下にリストされている両

漸化式 多次元配列を再帰的に定義する方程式です。 ここでは、漸化式に基づいて質問を解決します。 Solve the recurrence reation:T(n) = 12T(n/2) + 9n2 + 2. T(n) = 12T(n/2) + 9n2 + 2. Here, a = 12 and b = 2 and f(n) = 9(n)2 + 2 It is of the form f(n) = O(n^c), where c = 2 これは、マスターの定理条件で形成されます。 So, logb(a) = log2(12) = 3.58 Using case 1 of the master

秘密鍵と公開鍵の用語は、暗号化と復号化で使用されます。これらのキーは、機密情報を暗号化/復号化するために使用されます。 秘密鍵 秘密鍵は、データの暗号化と復号化の両方に使用されます。このキーは、暗号化された機密情報の送信者と受信者の間で共有されます。秘密鍵は対称とも呼ばれ、両方の当事者に共通です。秘密鍵暗号化は、公開鍵暗号化メカニズムよりも高速です。 公開鍵 公開鍵は暗号化に使用され、秘密鍵はデータの復号化に使用されます。秘密鍵は、暗号化された機密情報の送信者と受信者の間で共有されます。公開鍵は非対称暗号化とも呼ばれます。 以下は秘密鍵と公開鍵の重要な違いの一部です。 Sr。いいえ。