Структуры данных древовидные

Представление каждой входной и выходной структуры данных древовидной структурной диаграммой. [c.133]

Для решения задач первой стадии выполняют преобразование файлов с сетевой структурой в древовидную структуру. Для этого строят набор деревьев, покрывающих все связи данных в сети. [c.113]

Сетевые структуры данных могут быть приведены к эквивалентным древовидным введением некоторой избыточности информации. [c.81]

На рис. 4.6 первые две таблицы выражают отношения Изделие—узел и Узел—деталь , имеюшие место в сетевой структуре, представленной на рис. 4.5. Правая таблица является соединением зтих двух отношений. Недостатки реляционных баз данных проистекают из принципов их построения при нормализации сетевых и древовидных структур появляется избыточность информации, кроме того, многократное выполнение операций соединения таблиц приводит к увеличению затрат машинного времени на обработку запросов пользователей. Однако широкие возможности в представлении различных структур данных, а также обеспечение соответствующей СУБД полной независимости прикладного ПО от данных на логическом и физическом уровне делают реляционные базы данных в ряде случаев более предпочтительными. [c.82]

ТРАНа, значение которой определяет адрес размещения структуры данных ГО в рабочей области. Под ГО понимается как отдельный графический примитив (например, точка, отрезок, окружность, ломаная, текст), так и более сложные ГО — ГК, состоящие из произвольного числа примитивов и других ГК. ГК имеет древовидную иерархическую структуру (см. рис. 2.11), причем число уровней иерархии не лимитируется. Операции, применяемые в ГК (например, поворот, масштабирование и др.), действуют на все примитивы, входящие в состав ГК- [c.33]

Древовидные структуры данных организуются по следующим правилам на первом уровне расположена только одна запись (корень дерева), к любой записи каждого уровня ведет адрес связи только от одной записи предыдущего уровня. Если эти условия нарушаются, получается сетевая структура данных. Таким образом, у сетевой структуры данных на первом уровне может быть сколько угодно записей, к записи последующего уровня могут вести адреса от любых записей предыдущего уровня. [c.269]

Произведение мощности на ширину полосы пропускания является важным параметром, используемым при разработке интегральных схем со сверхвысокой степенью интеграции. Это произведение также позволяет проводить сравнение оптоэлектронных логических матриц со всеми существующими электронными логическими матрицами. В последних подразделах данного раздела будет показано, что для фиксированных чувствительности фотодетектора, полосы частот и частоты появления ошибок произведение коэффициентов объединения по входу и разветвления по выходу для волоконно-оптической логической матрицы связано с мощностью входного сигнала. В дополнение к этому будет показано, что произведение этих коэффициентов оказывается связано с общим числом межэлементных соединений и производительностью системы. По этим причинам коэффициенты разветвления и объединения имеют критические значения. На рис. 9.4 показан пример соединения волокон встык, что позволяет реализовать высокие коэффициенты объединения по входу и разветвления по выходу либо в одном каскаде, либо в древовидной структуре. Данная методика была специально разработана для того, чтобы сделать. возможной реализацию больших волоконно-оптических логических матриц [12]. В случае необходимости разветвления волокна одиночное волокно большего диаметра служит источником, освещающим жгут волокон, имеющих маленький диаметр. Таким образом, свет от толстого волокна распределяется по всем тонким волокнам. Исходя из предположения о том, что величины угловых апертур тол- [c.245]

Наибольший интерес представляют такие структуры данных, которые представимы в виде бинарных моделей, т. е. в виде графов древовидной структуры. В модели памяти ЭВМ их можпо отобразить некоторым набором семантических таблиц, причем семантика представленных в них 1 т отношений будет являться отношением подчинения (включения). Отображается таким образом как иерархия семантических объектов, так и способ декомпозиции (членения) сложного семантического объекта на его более простые составляющие. [c.59]

Иерархическая модель данных. Она основана на понятии деревьев, состоящих из вершин и ребер. Вершина дерева ставится в соответствие совокупности атрибутов данных, характеризующих некоторый объект. ВершиНы и ребра дерева как бы образуют иерархическую древовидную структуру (ИДС), состоящую из п уровней (рис. 3.6). [c.107]

Рассмотренная информационная модель ЭМП построена в форме, удобной для понимания инженеров-проектировщиков. Для программно-технической реализации управляемой базы данных используются три основные структуры организации данных на уровне логического представления иерархические, сетевые и реляционные [49]. Иерархические структуры, подобно рассмотренной выше, имеют древовидную структуру. Сетевые структуры отличаются от иерархических тем, что элементы нижестоящего уровня могут иметь связи с различными элементами вышестоящих уровней, т. е. число корневых узлов может быть больше единицы, а соединения между элементами напоминают сеть, нарисованную произвольным образом. В общем случае сетевую структуру можно представить в виде объединения нескольких иерархических структур. Поэтому, вводя некоторую избыточность информации, можно осуществить декомпозицию сетевой структуры на несколько иерархических структур. [c.196]

При увеличении числа элементов информации в базе данных и усложнении логических связей между злементами древовидные и сетевые структуры становятся малопригодными для дальнейшего роста и модификации. [c.81]

Очевидно, что такая структура заголовка ГК позволяет включать ГК в состав другого ГК- Таким образом, средство объединения ГО и ГК позволяет строить древовидные иерархические структуры графических данных любой сложности. Операции, применяемые в ГК, действуют на все ГО, входящие в его состав. [c.33]

Электронное описание представляет собой древовидную структуру. Вершины дерева связаны с различными приложениями, с помощью которых выполнялось электронное описание устройства (обычно это тексты, таблицы, растровые и векторные изображения). Далее описаны данные, связанные с вершинами древовидной структуры, представленной на рис.45. [c.105]

Модель системы имеет древовидную структуру, где каждая ветвь представляет собой более детальное описание ветви вьющего уровня. Причем детализируются не только субъекты модели-функции, но и входные и выходные потоки данных. [c.274]

В случае общих древовидных структур поиск данных производится по составному ключу, код которого состоит из нескольких признаков. Каждый признак соответствует вершине дерева первый — вершине первого уровня, второй — вершине второго уровня и т. д. Когда у двух составных ключей несколько начальных признаков совпадает, то они имеют общие вершины в дереве. [c.270]

Для упрощения списковых, древовидных и сетевых моделей данных вводится понятие отношения, которое позволяет получить реляционную структуру. С помощью этого понятия набор данных представляется в виде таблиц. Табличное задание информации обладает некоторыми преимуществами. В таблице отсутствуют одинаковые строки, данные в пределах одного столбца однородны, столбцы однозначно поименованы, обращение к столбцам и строкам произвольное. Пусть заданы некоторые множества А , А , [c.270]

Древовидные структуры обычно строятся с помощью указателей-. элемент данных структуры содержит адрес другого элемента структуры. Связывая группы элементов, строят простые деревья, как на рис. 16.5. [c.377]

Простые древовидные структуры, отвечающие большинству требований, рассмотренных в разд. 16.7.1, — это списковые структуры, показанные на рис. 16.7 [178, 196]. Каждый элемент списка содержит данные и указатель на следующий элемент. Последний указатель списка равен нулю либо какому-нибудь некоторому небольшому числу. [c.378]

Заметим, что некоторые из этих систем, например ОКА, допускают увязку древовидных структур в сети путем установления ссылок между отдельными элементами различных деревьев. При этом достигается возможность реализации отношения многие к многим Увязка деревьев в сети в процессе проектирования базы данных усложняется иерархическим характером собственно ссылок, а также рядом жестких ограничений на их организацию. Из опыта известно, что с ростом числа ссылок между деревьями в базе данных, поддерживаемой СУБД ОКА, резко возрастает среднее время доступа к базе данных. [c.22]

Средства ИА позволяют определить с различной степенью полноты скалярные переменные, массивы, файлы, древовидные и сетевые структуры, отношения между элементами данных. При этом определение данных производится в терминах и понятиях, [c.84]

Автокорреляционная функция в уравнении (11.6) может быть вычислена с использованием древовидной структуры нахождения корреляционной функции, показанной на рис. 11.9, и системы, представленной на рис. 11.2. В -этом случае данные вводятся в умножители (предполагают, что имеется достаточное число процессоров), и затем копия этих данных, задержанная на интервал времени, равный максимальной требуемой задержке, вводится начиная с вершины древовидной структуры. На каждом шаге корреляция выполняется с задержкой на один шаг, до тех пор пока задержанный поток данных точно не установлен по отношению к оригинальным данным. Это обеспечивает нулевое значение задержки коэффициента автокорреляции. [c.391]

Логическая структура базы данных — иерархически связанные-сегменты (древовидная структура). Возможно 255 типов сегментов, 15 уровней иерархии. [c.184]

При организации банков данных используют различные структуры. Основными типами структур являются последовательная, списковая, древовидная, сетевая и реляционная. Для каждого типа структуры данных разработаны методы поиска информации. Последовательные структуры данных (массивы) характеризуются тем, что логический порядок элементов информации в них совпадает с физическим порядком расположения элементов. Элементами последовательной структуры данных являются зайиси. Записи организуются в массивы и характеризуются ключевым признаком. Последовательные структуры данных могут быть упорядоченными и неупорядоченными по значению ключевого признака, имя которого одинаково для всех записей. Чтобы задать последовательную структуру данных, необходимо указать адрес первой записи, длину записи и адрес последней записи. [c.268]

В базе данных САПР РАПИРА—5.3—82 (см, рис. 3.20) использована древовидная структура организации данных. Данные определяются по именам, под которыми они записываются, хранятся и извлекаются из БД. Имеющие одинаковый физический смысл данные объед - [c.129]

При увеличении числа указателей увеличивается также область памяти, занимаемая структурой. Но это не единственный недостаток увеличения числа указателей задача преобразования структуры становится более сложной и требует большего времени, если не проявить осторожности при добавлении указателей. При увеличении размеров сильносвязанных древовидных структур очень трудно хранить их на вспомогательных запоминающих устройствах со страничной организацией памяти. Все эти вопросы необходимо учитывать при проектировании древовидной структуры базы данных. [c.378]

Совокупность реквизитов СЕИ и их связей можно рассматривать как некоторую логическую структуру (информационное пространство), над которым задаются формальные правила вывода. Логическая структура может быть отображена в иерархическую или иерархически-сетевую модель данных. Однако взаимосвязи между СЕИ на этапе формализации специфицируются как древовидные. Собственно, это отражает присущую экономической и другим видам информации иерархичность строения, конечное число координат, определяющих каждую информационную совокупность в пространстве Р (где Р = ХиУ, т. е. объединение информационных объектов во входном и выходном множествах системы 5), превалирование простых арифметических операций. [c.49]

База данных имеет иерархическую древовидную структуру. Обращение к данным производится символически с использованием глобальных переменных языка ДИАМС. Супервизор базы данных интерпретирует символические обращения в последовательность команд ввода-вывода к внешней памяти на дисках. Все операции ввода-вывода с дисками осуществляются через буферные области памяти в ОЗУ размером до 55 блоков по 512 слов. Часто применяемые блоки остаются в памяти, уменьшая число возможных обращений к диску. [c.207]

Компиляторы в ИНМОС создают образ процесса таким образом, что он делится на процедурный сегмент, сегмент данных и стек, что позволяет создавать реентерабельные программы. Поэтому несколько процессов в системе могут одновременно выполнять одну копию программы. Изначально процесс создается при запуске системы, затем порождение процессов происходит по системному вызову FORK. Процесс, выполняющий вызов FORK, называется порождающим, а созданный процесс — порожденным. Порожденное множество процессов имеет древовидную структуру, при этом используются понятия отец , сын , брат . Порожденный процесс наследует все файлы, открытые его отцом , Сын будет иметь отцовский текущий каталог и управляющий терминал. Работа процесса заключается в выполнении некоторой программы— выполняемого файла. Процесс может сменить выполняемый им файл. [c.216]

После описания вершины первого уровня описываются все вершины второго уровня, связанные с ней. Для этого исходная группа делится на подгруппы, в каждую из которых входят СК, имеющие одинаковые первые и вторые уровни иерархии призначной части. Этот процесс продолжается до тех пор, пока не будут построены все вершины, соответствующие максимальному уровню характеристик, входящих в данную группу. Затем этот процесс выполняется для всех остальных групп. В результате формируется полное описание логической базы данных, представляющей собой совокупность информационных массивов древовидной структуры. Формально этот процесс описан в статье Сеничкина В. И. Автоматизированное построение базы данных иерархической структуры (см. настоящий сборник). Для завершения информационно-логического описания целевой системы необходимо установить связь между информационными массивами, с одной стороны, и внешними результатами и входными сообщениями — с другой. С этой целью в информационный проект включены спецификации внешних результатов, рабочих и нормативных таблиц, а также спецификации схем ввода и базисных массивов. Спецификации внешних результатов отражают взаимосвязь между документами (таблицами) целевой системы и структурой информационных массивов, т. е. каждогт переменной, входящей в тот или иной документ, ставится в соответствие вершина дерева структуры информационного массива, б которую входит эта переменная. Таким образом, можно получить любой документ, двигаясь по дереву, отражающему структуру информационного массива, от одной вершины к другой последовательно. [c.116]

Многоуровневость позволяет строить модели объекта, имеющего сложную древовидную структуру. Модульность — это свойство создавать модели фрагментов объекта проектирования независимо друг от друга. Данное свойство позволяет в значительной степени уменьшить затраты при разработке моделей на новые объекты вследствие создания банка типовых конструктивных и технологических элементов, представляя конструк-тивно-технологические решения. ПМК SPM позволяет строить гибкую систему параметризации объекта, способную не только управлять внешним обликом объекта, но и воспроизводить его кинематические возможности. Включение в модель вариантов структур позволяет менять состав элементов в решении в зависимости от изменения внешних воздействий. [c.608]

В начальном состоянии для простоты рассмотрим одно опорное слово, имеющее 10 фреймов. Все 10 наборов 16-ти коэффициентов ЛПИ для опорного слова вво/1 ятся в процессор посредством быстродействующих линий связи с памятью. Древовидные структуры вверху на рис. 11.13 выполняют умножение и суммирование в уравнении (11.11). Опорные фреймы постепенно загружаются таким образом, чтобы обеспечить накопление данных слева направо, по всем фреймам. Выход древовидных структур представляет собой столбец с локальными расстояниями (см. рис. 11.12, а), изменяющимися во времени. [c.399]

Parameters появляется диалоговое окно файла технологических параметров проекта. Информация размещается в древовидной структуре, подобной расположению папок и файлов в дереве проводника Windows. В этом диалоговом окне возможно устанавливать параметр технологии проекта и журналы, копировать технологические параметры в проект или из проекта, рассматривать или изменять свойства данных и просматривать или изменять иерархию файла. [c.420]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...