Массив древ: Изделия из дерева — садовый декор, беседки, ограждения для дачи

Изделия из дерева — садовый декор, беседки, ограждения для дачи

КУПИТЬ В ИНТЕРНЕТ-МАГАЗИНЕ

Декларация о соответствии садовой мебели ТР ТС 025/2012
Приложение к декларации о соответствии садовой мебели ТР ТС 025/2012

Политика компании ООО «МАССИВ-ДРЕВ» в области FSC® сертификации (FSC-C008941)

Дерево – это естественный природный материал. Поэтому, приобретая деревянные изделия, вы проявляете заботу о своих родных и близких.

ООО «МАССИВ-ДРЕВ» производит оцилиндрованную древесину и готовые изделия из дерева для дачи — для ландшафтного дизайна, садового декора, приусадебного участка и огорода. Заказать и купить беседки, детские площадки, скамейки и т.д. вы сможете, позвонив нашим менеджерам по указанным на сайте телефонам.

Чтобы продлить срок эксплуатации готовой продукции, деревообработка включает в себя процесс импрегнирования древесины методом «вакуум-давление-вакуум» .

Компания «МАССИВ-ДРЕВ» работает в сфере деревообрабатывающей и лесной промышленности с 2000 года и за счет немалого опыта ценится на мировом рынке. За 17 лет нахождения на строительном рынке мы наладили прочные торговые связи с партнерами как ближнего, так и дальнего зарубежья. Мы экспортируем изделия из дерева в Германию, Литву, Польшу, Данию, Бельгию, Францию, Испанию, Италию, Голландию и т.д. Профессионализм наших сотрудников и их ответственное отношение к делу являются теми факторами, которые позволяют поддерживать выгодные отношения с нашими зарубежными партнерами.

Посмотреть видео о компании

Деревянные изделия

Беседки

Садовая мебель

Заборы

Садовый декор

Пушка

Телега

Ограждения

ПЕРЕЙТИ В ИНТЕРНЕТ-МАГАЗИН >>

Мы готовы принять заказы на проектирование ландшафтного дизайна и реализовать разработанный проект.

Изделия из дерева для дачи производятся преимущественно из сосны, которая является символом спокойствия и душевного комфорта. Считается, что этот материал положительно влияет на организм. Сосна отличается стойкостью к биологическим воздействиям и отлично выдерживает температурные колебания. Она легко обрабатывается из-за мягкости древесины; этот материал менее других склонен к короблению во время сушки. Более того, сосна отличается хорошей воздухо- и влагопроницаемостью. Являясь легкопропитывающимся материалом, эта порода хорошо относится к любому методу пропитки, что увеличивает ее долговечность.

ООО «Массив-древ» – Каталог садовой мебели с ценами

Компания занимается собственным производством изделий из дерева для дачи, для садового декора и приусадебного участка. Качественная древесина из сосны.

Общество с ограниченной ответственностью «МАССИВ-ДРЕВ»  УНП 290316406

 

Компания ООО «Массив-древ» занимается изготовлением изделий из дерева для дачи, для садового декора, приусадебного участка или огорода. В каталоге вы найдете:
– беседки;
– детские площадки;
– садовые качели;
– декоративные изделия.

 

«Массив-древ» с 2000 года работает в сфере деревообрабатывающей и лесной промышленности. За этот долгий период компания наладила торговые связи со многими странами дальнего и ближнего зарубежья. Готовая продукция из дерева экспортируется в Германию, Литву, Польшу, Бельгию, Францию и др. страны. Высококвалифицированные сотрудники и налаженная технология изготовления позволяют поддерживать отношения с зарубежными партнерами.

 

Каждое изделие для дачи производится из сосны. В народе она считается символом душевного спокойствия и равновесия. Помимо этого, сосна является деревом, которое отличается стойкостью к биологическим воздействиям и выдерживает температурные перепады.

Каталог товаров Массив-древ

Мягкая мебель Детская мебель Мебель из массива Садовая мебель

Мягкая мебель


фабрика

Массив-древ


Детская мебель


фабрика

Массив-древ

фабрика

Массив-древ

фабрика

Массив-древ


Мебель из массива


фабрика

Массив-древ

фабрика

Массив-древ

фабрика

Массив-древ

фабрика

Массив-древ

фабрика

Массив-древ

фабрика

Массив-древ

фабрика

Массив-древ

фабрика

Массив-древ

фабрика

Массив-древ

фабрика

Массив-древ


Садовая мебель


фабрика

Массив-древ

фабрика

Массив-древ

фабрика

Массив-древ

фабрика

Массив-древ

фабрика

Массив-древ

фабрика

Массив-древ

фабрика

Массив-древ

фабрика

Массив-древ

фабрика

Массив-древ

фабрика

Массив-древ

фабрика

Массив-древ

фабрика

Массив-древ

фабрика

Массив-древ

фабрика

Массив-древ

фабрика

Массив-древ

фабрика

Массив-древ

фабрика

Массив-древ

фабрика

Массив-древ

фабрика

Массив-древ

фабрика

Массив-древ



Отзывы о Массив-древ

Женя  14. 05.2019

★★★★★

Отлично

Достоинства: Качество

Недостатки: нет

Комментарий: Заказывали деревянную беседку для дачи,получилась очень и очень красивая! Работа выполнена качественно и достаточно быстро

Ваш отзыв о компании

Текст отзыва

Плюсы (кратко)

Минусы (кратко)

Общая оценка:  

Ваше имя

Ваш телефон

(модератор свяжется с вами, если понадобится подтвердить информацию)


Назад

Массив-древ

★★★★★

Отзывов: 1

python — Возврат массива из рекурсивного поиска в двоичном дереве

спросил

Изменено 1 год, 2 месяца назад

Просмотрено 569 раз

Привет, я сделал простое двоичное дерево и добавил метод обхода предварительного заказа.

После нескольких идей я застрял в поиске способа вернуть каждое значение из метод traverse_pre() в массиве.

 класс BST:
    защита __init__(я, значение):
        self.value = значение
        self.left = Нет
        self.right = Нет
    определение add_child (я, значение):
        если собственное значение:
            если значение < self.value:
                если self.left == Нет:
                    self.left = BST (значение)
                еще:
                    self.left.add_child(val)
            еще:
                если val > self.value:
                    если self.right == Нет:
                        self.right = BST (значение)
                    еще:
                        self.right.add_child (val)
        еще:
            self.value = значение
    деф traverse_pre(я):
        если сам.ушел:
            self.left.traverse_pre()
        печать (собственное значение)
        если само.право:
            self.right.traverse_pre()
Дерево = BST (5)
Дерево.
 
 add_child(10)
Дерево.add_child(8)
Дерево.add_child(2)
Дерево.add_child(4)
Дерево.add_child(7)
Дерево.traverse_pre()

Как изменить функцию traverse_pre() , чтобы она возвращала массив, состоящий из значений узла. Есть ли хороший пример этого процесса, чтобы я мог понять это дальше, я немного застрял в том, как значения могут быть добавлены к массиву в рамках рекурсии.

  • python
  • рекурсия
  • бинарное дерево
  • бинарное дерево поиска
  • обход дерева

1

Я бы не рекомендовал копировать все дерево в промежуточный список с помощью .Добавить или .Расширить . Вместо этого используйте yield , что делает ваше дерево итерируемым и способным напрямую работать со многими встроенными функциями Python —

 class BST:
    # ...
    предзаказ (самостоятельно):
        # ценить
        выход
        # левый
        если self. left: выход из self.left.preorder()
        # верно
        если self.right: выход из self.right.preorder()

Мы можем просто переупорядочить строки, чтобы предложить различные обходы, такие как в заказе —

 класс BST:
    # ...
    определение порядка (я):
        # левый
        если self.left: выход из self.left.inorder()
        # ценить
        выход
        # верно
        если self.right: выход из self.right.inorder()

И почтовый заказ —

 класс BST:
    # ...
    деф почтовый заказ(я):
        # левый
        если self.left: выход из self.left.postorder()
        # верно
        если self.right: выход из self.right.postorder()
        # ценить
        выход

Использование генераторов обеспечивает инверсию управления. Вместо того, чтобы функция обхода определяла, что происходит с каждым узлом, вызывающая сторона остается с решением о том, что делать. Если список действительно является желаемой целью, просто используйте list —

 list(mytree. preorder())
 
 # => [ ... ]

Тем не менее, остальную часть кода можно улучшить. Нет необходимости мутировать узлы и путать собственный контекст и рекурсивные методы в ваших Класс BST напрямую. Функциональный подход с тонкой оболочкой класса облегчит вам рост функциональности вашего дерева. Дополнительные сведения об этом методе см. в соответствующих вопросах и ответах.

Если вам нужно упростить деревья значительного размера, может потребоваться другой метод обхода. Просто спросите в комментариях, и кто-то может помочь вам найти то, что вы ищете.

0

Я бы сделал так — все ветки возвращают свои списки подэлементов.

Если узел не имеет подэлементов, он возвращает только свое значение. В противном случае он также содержит элементы из дочерних элементов.

Расширение добавляет все элементы из списка результатов дочернего узла в список результатов родительского узла.

 класс BST:
    защита __init__(я, значение):
        self.value = значение
        self.left = Нет
        self.right = Нет
    определение add_child (я, значение):
        если собственное значение:
            если значение < self.value:
                если self.left == Нет:
                    self.left = BST (значение)
                еще:
                    self.left.add_child(val)
            еще:
                если val > self.value:
                    если self.right == Нет:
                        self.right = BST (значение)
                    еще:
                        self.right.add_child (val)
        еще:
            self.value = значение
    деф traverse_pre(я):
        результаты = []
        если сам.ушел:
            results.extend(self.left.traverse_pre())
        результаты.добавлять(самостоятельное значение)
        если само.право:
            results.extend(self.right.traverse_pre())
        возвращать результаты
Дерево = BST (5)
Дерево.add_child(10)
Дерево. add_child(8)
Дерево.add_child(2)
Дерево.add_child(4)
Дерево.add_child(7)
печать (Дерево.traverse_pre())

Вы можете использовать массив в качестве глобальной переменной, а в функции traverse_pre() вы можете добавить значение к этому массиву, а не распечатывать его.

 обр = []
класс БСТ:
    защита __init__(я, значение):
        self.value = значение
        self.left = Нет
        self.right = Нет
    определение add_child (я, значение):
        если собственное значение:
            если значение < self.value:
                если self.left == Нет:
                    self.left = BST (значение)
                еще:
                    self.left.add_child(val)
            еще:
                если val > self.value:
                    если self.right == Нет:
                        self.right = BST (значение)
                    еще:
                        self.right.add_child (val)
        еще:
            self.value = значение
    деф traverse_pre(я):
        если сам. ушел:
            self.left.traverse_pre()
        arr.append(self.value)
        если само.право:
            self.right.traverse_pre()
Дерево = BST (5)
Дерево.add_child(10)
Дерево.add_child(8)
Дерево.add_child(2)
Дерево.add_child(4)
Дерево.add_child(7)
Дерево.traverse_pre()
печать (обр.)

Я бы подошел к проблеме так:

 def traverse_pre(self):
    rslt = [self.value]
    если сам.ушел:
        rslt.extend(self.left.traverse_pre())
    если само.право:
        rslt.extend(self.right.traverse_pre())

Зарегистрируйтесь или войдите в систему

Зарегистрируйтесь с помощью Google

Зарегистрироваться через Facebook

Зарегистрируйтесь, используя адрес электронной почты и пароль

Опубликовать как гость

Электронная почта

Обязательно, но не отображается

Опубликовать как гость

Электронная почта

Требуется, но не отображается

Обзор встроенных деревьев Heaps and Array

Обзор встроенных деревьев Heaps and Array
Обзор встроенных деревьев Heaps и Array

В этом документе мы рассмотрим важные идеи, лежащие в основе

  1. Встраивание бинарных деревьев в массивы
  2. Определение и использование структур данных Heap для нахождения минимального (максимального) элемента множества.

Массив встроенных двоичных деревьев

Двоичные деревья можно эффективно хранить в массивах с помощью кодировка, которая хранит элементы дерева по определенным индексам в массиве. Можно вычислить индексы этих узлов дерева левый дочерний, правый дочерний и родительский узлы, используя простую формулу.

Мы можем представить себе этот процесс по следующей картинке.

Деревья как массивы с неявными ссылками

Чтобы это работало, должны выполняться несколько инвариантов.

  • Массив должен быть больше, чем количество узлов в дереве.
  • Дерево должно быть сбалансировано. Либо полное дерево, либо полное дерево.
  • Массив должен быть нулевым индексом (первый слот должен иметь нулевой индекс) или формулы не получится.
  • Дополнительная переменная, указывающая последний используемый слот в массиве. Этот индекс отмечает самый правый узел в последнем ранге дерева. Это будет индекс 9 в рисунок выше, указывающий на узел с меткой E.

Формулы для вычисления дочерних и родительских отношений дерева:

  • корень = 0
 
  • левый_ребенок я = я * 2 + 1
 
  • right_child я = я * 2 + 2
 
  • родитель я | даже i = (i `div` 2) - 1
         | нечетное я = я `div` 2

Отвалы

  • Куча — это структура данных, используемая для эффективного поиска наименьшего (или наибольшего) элемент в наборе.
  • Минимальные кучи облегчают поиск наименьшего элемента. Максимальные кучи облегчают поиск самого большого элемента.
  • Кучи основаны на деревьях. Эти деревья сохраняют свойство кучи.
    1. Инвариант кучи. Ценность каждого ребенка больше, чем значение родителя. Мы описание Min-heaps здесь (используйте меньше, чем для Max-heaps).
  • Деревья должны быть в основном сбалансированы, чтобы удержать перечисленные ниже затраты.
  • Доступ к элементам кучи обычно имеет следующие затраты.
    1. Стоимость нахождения наименьшего (самого большого) элемента требует постоянного времени.
    2. Стоимость удаления наименьшего (наибольшего) элемента требует времени, пропорционального логарифму количества элементов в наборе.
    3. Стоимость добавления нового элемента требует времени, пропорционального логарифмическому количеству элементов в наборе.
  • Кучи могут быть реализованы с использованием массивов (с использованием описанного выше встраивания дерева) или с использованием сбалансированного бинарные деревья. В классе мы реализовали кучи в обоих направлениях. Мы использовали левые деревья для обеспечения баланса.
  • Деревья с левым свойством имеют следующий инвариант.
    1. Левый инвариант. Ранг каждого левого ребенка равен или превышает ранг cooresponsing правый ребенок. Ранг дерева – это длина самого правого пути.
  • Кучи формируют основу для эффективной сортировки, называемой сортировкой кучи, стоимость которой пропорциональна n*log(n), где n — количество отсортированных элементов.
  • Кучи — это структура данных, наиболее часто используемая для реализации приоритетных очередей.

Трассировка на основе массива

Трассировка добавления последовательности элементов в пустую Max-кучу . Обратите внимание, что дерево всегда либо полное, либо завершенное. дерево. Обратите внимание, как последняя переменная всегда указывает к индексу последнего узла дерева.

пустая куча

  добавить 3 
 3


 0 1 2 3 4 5 6 индекс
[3,-99,-99,-99,-99,-99,-99] последние значения = 0

  добавить 6 
 +-6
 3


 0 1 2 3 4 5 6 индекс
[6,3,-99,-99,-99,-99,-99] последние значения = 1
  добавить 9 
 +-9-+
 3 6


 0 1 2 3 4 5 6 индекс
[9,3,6,-99,-99,-99,-99] последние значения = 2

  добавить 7 
   +-9-+
 +-7 6
 3


 0 1 2 3 4 5 6 индекс
[9,7,6,3,-99,-99,-99] последние значения = 3

  удалить самый большой элемент 
 +-7-+
 3 6


 0 1 2 3 4 5 6 индекс
[7,3,6,9,-99,-99,-99] последние значения = 2

  добавить 8 
   +-8-+
 +-7 6
 3


 0 1 2 3 4 5 6 индекс
[8,7,6,3,-99,-99,-99] последние значения = 3

  добавить 2 
   +---8-+
 +-7-+ 6
 3 2


 0 1 2 3 4 5 6 индекс
[8,7,6,3,2,-99,-99] последние значения = 4

  добавить 56 
   +---56---+
 +-7-+ +-8
 3 2 6


  0 1 2 3 4 5 6 индекс
[56,7,8,3,2,6,-99] последние значения = 5

  удалить самый большой элемент 
   +---8-+
 +-7-+ 6
 3 2


 0 1 2 3 4 5 6 индекс
[8,7,6,3,2,56,-99] последние значения = 4

Левоинвариантная древовидная трассировка

Трассировка добавления последовательности элементов в пустую Min-кучу .

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *