Работим за възстановяване на приложението Unionpedia в Google Play Store
🌟Упростихме нашия дизайн за по-добра навигация!
Instagram Facebook X LinkedIn

Дърво (структура от данни) и Структура от данни за непресичащи се множества

Комбинации: Разлики, Приликите, Jaccard Сходство коефициент, Препратки.

Разлика между Дърво (структура от данни) и Структура от данни за непресичащи се множества

Дърво (структура от данни) vs. Структура от данни за непресичащи се множества

Пример за дървовидна структура; На тази диаграма, точка (node) 5 е корена на дървото. Той е родител на точки 22 и 9, които са негови деца. Те съответно са родители на други точки. Дървото (или дървовидна структура) в програмирането е рекурсивна структура от данни, която се състои от върхове, които са свързани помежду си с ребра. Структура от данни за непресичащи се множества (Disjoint-set data structure, union–find data structure или merge–find set) в информатиката е структура от данни, която съдържа колекция от непресичащи се динамични множества, разделени на няколко несвързани (непрепокриващи се) подмножества.

Прилики между Дърво (структура от данни) и Структура от данни за непресичащи се множества

Дърво (структура от данни) и Структура от данни за непресичащи се множества има 1 общо нещо (в Юнионпедия): Списък (абстрактен тип данни).

Списък (абстрактен тип данни)

Списъкът (List) е линейна структура от данни, която съдържа в себе си поредица от елементи.

Дърво (структура от данни) и Списък (абстрактен тип данни) · Списък (абстрактен тип данни) и Структура от данни за непресичащи се множества · Виж повече »

Списъкът по-горе отговори на следните въпроси

Сравнение между Дърво (структура от данни) и Структура от данни за непресичащи се множества

Дърво (структура от данни) има 8 връзки, докато Структура от данни за непресичащи се множества има 2. Тъй като те са по-чести 1, индекса Jaccard е 10.00% = 1 / (8 + 2).

Препратки

Тази статия показва връзката между Дърво (структура от данни) и Структура от данни за непресичащи се множества. За да получите достъп до всяка статия, от която се извлича информацията, моля, посетете: