алгоритмы поиска данных 10 класс презентация
Это интересно!!!
алгоритмы поиска данных по информатике

алгоритмы поиска данных в бд

Роберт Седжвик Фундаментальные алгоритмы на C. Анализ/Структуры данных/Сортировка/Поиск = Algorithms in C. Fundamentals/Data

Сегодня мы завершаем новогоднюю серию постов, посвященных лекциям Школы анализа данных. Последний по порядку, но никак не по важности курс — «Алгоритмы и структуры данных поиска».
В этом курсе рассматриваются базовые алгоритмы и структуры данных, включая хешировани, сложность и модели вычислений, деревья поиска, B-деревья, задачи геометрического поиска, динамическую связность в графах и другое.
Мы учли то, о чём нас просили в комментариях к прошлым курсам — теперь при желании можно не только смотреть/скачивать лекции по отдельности, но и загрузить всё разом в виде открытой папки на Яндекс.Диске. Кстати — в предыдущих постах тоже появились такие же апдейты (вот ссылки для удобства: « машинное обучение», « дискретный анализ и теория вероятностей», « параллельные и распределённые вычисления»).
Лекции читает Максим Александрович Бабенко, заместитель директора отделения computer science, ассистент кафедры математической логики и теории алгоритмов механико-математического факультета МГУ им. М. В. Ломоносова, кандидат физико-математических наук.
Полный курс в виде папки на Яндекс.Диске
Лекция 1. Сложность и модели вычислений. Анализ учетных стоимостей (начало)
Основные ресурсы: память и время. О-символика. Примеры моделей вычисления: машина Тьюринга, RAM-машина. Сложность в среднем и худшем случаях. Пример: задача сортировки. Сортировка выбором. Теоретико-информационная нижняя оценка сложности. Разрешающие деревья. Нижняя оценка сложности в модели разрешающих деревьев. Массивы переменного размера: аддитивная и мультипликативная схемы реаллокации. Анализ мультипликативной схемы для массива переменного размера с помощью банковского метода.
Лекция 2. Анализ учетных стоимостей (окончание)
Анализ учетных стоимостей операций: функция потенциала, истинные и учетные стоимости. Стеки и очереди. Реализация на основе массива переменного размера и на основе связанного списка. Моделирование очереди с помощью двух стеков. Задача о поддержании динамического максимума в стеке и очереди. Изменяемые (mutable) и неизменяемые (immutable) структуры данных. Структуры данных с хранением истории (persistent). Immutable-стек и immutable-очередь. Проблема множественного будущего при анализе учетных стоимостей в persistent-структурах.

Введение 3 1. Алгоритмы поиска 5 1.1. Поиск в линейных структурах 6 1.1.1.  3. Ахо А., Хопкрофт Дж., Ульман Дж. Структуры данных и алгоритмы.

Лекция 3. Функции быстрой сортировки и сортировки слиянием
Понятие о методе «разделяй и властвуй». Алгоритм Merge-Sort. Слияние двух упорядоченных списков. Оценка сложности. K-way Merge-Sort для работы во внешней памяти. Сортировка слиянием без использования дополнительной памяти. Общая схема алгоритма Quick-Sort. Два варианта реализации Partition. Примеры неудачного выбора опорных элементов. Рандомизированный выбор опорного элемента. Сложность Quick-Sort в худшем и среднем случаях. Глубина рекурсии в худшем и среднем случаях. Элиминация хвостовой рекурсии. Задача об оптимальном дереве слияний. Коды Хаффмана. Слияние двух упорядоченных последовательностей различной длины. Теоретико-информационная нижняя оценка. Бинарный поиск «от края» (galloping).
Лекция 4. Порядковые статистики. Кучи (начало)
Нахождение порядковых статистик с помощью рандомизированной модификации алгоритма Quick-Sort. Линейность матожидания времени работы. Приближенные медианы. Выбор k-й порядковой статистики за линейное в худшем случае. Деревья со свойствами кучи. Почти полные бинарные деревья: нумерация вершин, навигация. Двоичная куча. Операция просеивания вниз и вверх. Реализация операций вставки, удаления и поиска минимума. Преобразование произвольного массива ключей в кучу (операция Make-Heap), линейность времени работы. Алгоритм сортировки Heap-Sort.
Лекция 5. Кучи (начало). Хэширование (начало)
k-ичные кучи, зависимость сложности операций от выбора k. Биномиальные (binomial), левацкие (leftlist) и косые (skew) кучи.
Лекция 6. Хэширование
Хеш-функции. Коллизии. Разрешение коллизий методом цепочек, методом последовательных проб и методом двойного хеширования. Гипотеза простого равномерного хеширования, оценка средней длины цепочки. Универсальные семейства хеш-функций, оценка средней длины цепочки. Построение универсального семейства для целочисленных ключей. Совершенные хеш-функции. Построение совершенной хеш-функции с помощью универсального семейства. Интерфейс множества с ошибками. Фильтр Блюма (Bloom filter). Оценка вероятности ложноположительного срабатывания. Интерфейс словаря с ошибками. Модификация фильтра Блюма (bloomier filter).

ФГОБУ ВПО "СибГУТИ" Кафедра вычислительных систем Алгоритмы поиска данных Преподаватель: Доцент Кафедры ВС, к.т.н

Лекция 7. Деревья поиска (начало)
Определение дерева поиска. Вставка и удаление элементов. Inorder-обход дерева. Красно черные деревья: определение и основные свойства. Реализация операций вставки для красно-черного дерева. Splay-деревья. Операция splay: zig, zig-zig и zig-zag шаги. Реализация операций вставки, удаления, слияния и разделения для splay-деревьев.
Лекция 8. Деревья поиска (окончание). Декартовы деревья
Декартовы деревья (дучи). Единственность декартова дерева для заданного набора различных ключей и приоритетов. Логарифмическая оценка матожидания высоты дучи.Операции слияния и разделения для дуч. Операции вставки и удаления элементов для дуч. Построение декартового дерева за линейное время при условии предварительной сортировки ключей.
Лекция 9. B-деревья. Система непересекающихся множеств
B+ деревья: определения и основные свойства. Операции поиска, вставки и удаления для B+ деревьев. Системы непересекающихся множеств. Реализация с использованием леса. Ранги вершин, эвристика ранга. Логарифмическая оценка ранга через количество элементов. Рандомизированная ранговая эвристика. Эвристика сжатия путей. Оценка учетной стоимости операций (без доказательства).
Лекция 10. Задачи RMQ и LCA
Задачи RMQ (range minimum query) и LCA (least common ancestor). Сведение от задачи RMQ к задаче LCA, декартово дерево. Алгоритм Таржана для offline-версии задачи LCA. Простейшие алгоритмы для online-версии задачи LCA: полная и разреженная таблицы ответов. Алгоритм Фарах-Колтона-Бендера для к задаче ±1-RMQ. Сведение задачи LCA к задаче ±1-RMQ: эйлеров обход дерева.
Лекция 11. Задачи геометрического поиска
Location problem, stabbing problem. Деревья интервалов. Сведение системы интервалов к двумерной задаче. Задача поиска точек в коридоре. Priority search tree. Задача поиска точек в прямоугольнике. Дерево отрезков по координате X, упорядоченные по Y списки точек в каждой вершине. Сложность O(n log n) для построения и O(log^2 n) для запроса. Уменьшение времени поиска до O(log n). Задача одновременного поиска в наборе упорядоченных списков. Fractional cascading.
Лекция 12. Динамическая связность в графах
Задача о динамической связности: вставки и удаления ребер, запросы о связности. Частный случай задачи для случая лесов. Деревья эйлеровых обходов: слияние и разделение. Использование амортизации и набора остовных лесов для решения со сложностью O(log^2 n).
Ну к примеру есть две темы:
1) Сейчас очень появляется много языков для работы с очень большим объемом данных. К примеру Go, Rust и др. Об этом ничего пока у Вас нету. Более-того не слышал мнение Ваших специалистов на этот счет, может пропустил мимо ушейглазсознания?
2) Также сейчас все больше и больше набирает популярность «функциональщина» т.е. язык Haskel и др. Каково Ваше мнение по этому направлению компьютерной лингвистики и если применяется то где, как и насколько хорошо стало? Возможно опять проворонил мимо сознания и Вы это уже где-то рассказали?!
В седьмой лекции рассмотрена реализация операции вставки для красно-черного дерева, но не реализация удаления. Интересно, что и в книге Роберта Лафоре «Структуры данных и алгоритмы в Java» со всеми подробностями изложена балансировка при вставке, а вот удаление упоминается вскользь со словами «это сложно, читайте Кормена». Балансировку при удалении действительно настолько сложно реализовать, что ее почти никто не рассматривает?
P.S. Кормена я пробежал глазами, отметив, что там при балансировке при удалении используется ссылка на родительский узел, что снижало для меня ценность алгоритма — в моей реализации класса Node использовались только ссылки на левое и правое поддеревья.

Базы данных Статьи Алгоритмы Алгоритмы.  Режим ПОИСК ДОКУМЕНТОВ (Документ → Найти) предоставляет возможность поиска документов.


Алгоритмы поиска в тексте. Автор: Андрей Боровский Источник: RSDN Magazine #0.  Прежде всего следует определить тип данных «таблица смещений».

В этой части мы посмотрим на пять основных алгоритмов сортировки данных в массиве.  А точнее, двоичное (бинарное) дерево поиска (binary search tree).


infoscope@writeme.com. Мы представляем алгоритмы и их реализации на Си сортировки и поиска данных с составными ключами для приложений


21. Алгоритмы поиска элементов в массиве данных. МАССИВ — а) область машинной памяти

Алгоритм двоичного поиска (АДП): Двоичный поиск осуществляется на  Временная сложность алгоритма при худшем варианте входных данных — θ(n²).


Простейшие алгоритмы для online-версии задачи LCA: полная и разреженная таблицы ответов.  Структуры данных для геометрического поиска.


Алгоритмы сортироваки, алгоритмы поиска  Кстати — почему заминусовали книжку Альфреда Ахо «Структуры данных и алгоритмы» (ссылка на озон)?

Приводятся сверхбыстрые в "среднем" алгоритмы поиска, используемые в геометрических базах данных.


Первую статью, где мы создали форму и jQuery скрипт который передает данные обработчику, читайте здесь  Функция необходимые для создания алгоритма поиска.


Последний по порядку, но никак не по важности курс — «Алгоритмы и структуры данных поиска».

Сортировка. Поиск. Работа с датами. Алгоритмы графики.  На русском языке: алгоритм, структуры данных, алгоритмическое обеспечение человеческой


4.12.1. Алгоритмы поиска. Очень часто в реальной жизни нам приходится сталкиваться с задачей поиска информации в объеме данных.


Примеры поиска : поиск требуемого элемента в базе данных  Алгоритм двоичного поиска используется только в упорядоченных массивах по требуемому свойству.31 мая 2011

2. Задачи поиска в структурах данных.  и алгоритм линейного поиска с барьером выглядит следующим образом


Рекомендуем

rd-ok.ru Телефон: +7 (382) 089-44-12 Адрес: Краснодарский край, Армавир, Посёлок РТС, дом 43