Состав дерево: Химический состав древесины.

Дерево — Древесина — Текстура дерева — Состав дерева

Дерево — древнейший спутник человечества, являющийся для него источником энергии и традиционным строительным материалом, не имеющим равноценной замены.

Древесина дерева состоит из целлюлозы, лигнина, золообразующих минеральных и органических веществ, изменчивость свойств и сочетания которых, а также различия в клеточной структуре, приводят к тому, что древесина разных пород дерева может быть тяжелой или легкой, жесткой или гибкой, твердей или мягкой. Таким образом, дереву присущи разнообразные характерные особенности, выдвигающие ее на передний край в ряду сырьевых материалов.

Одна из главных особенностей дерева — разнообразие пород, размеров, форм и свойств лесоматериалов. Это позволяет удовлетворить почти любые требования, предъявляемые к дереву. Дерево обладает высокой удельной прочностью, высокими показателями стойкости и эксплуатационных свойств, что важно при применении дерева в качестве строительного материала.

Сухая древесина дерева имеет хорошие   изоляционные свойства по отношению к теплу, звуку и электричеству. В соответствующих условиях применения дерево имеет тенденцию поглощать и рассеивать звуковые колебания, являясь незаменимым материалом для многих музыкальных инструментов.

Благодаря неповторимой текстуре и цвету, дерево — эстетически привлекательный материал, и его внешний вид можно улучшать с помощью различных видов отделки. Древесине дерева легко придать нужную форму механической обработкой, ее можно соединять клеями, гвоздями, шурупами, болтами и прочими креплениями. Поврежденные элементы дерева в конструкциях легко заменить, а сами конструкции перестроить. Кроме того, дерево стойко к окислению, действию кислот и водных растворов солей. Дерево оказывает хорошее сопротивление ударным нагрузкам, воспринимает пропитку антисептиками и антипиренами, что еще более повышает его ценность. Дерево отлично комбинируется почти с любыми материалами, как для функциональных целей, так и для получения эстетического эффекта.

Исторически сложилось так, что некоторые породы дерева используются для многих целей, в то время как другие породы дерева, менее доступные и не обладающие необходимыми качествами, применялись только в одной-двух областях. Вне конкуренции по широте применения — дуб.   Благодаря вязкости, прочности и долговечности высоко ценился в различных областях: судо- и мостостроении, бондарном производстве, строительстве домов и изготовлении инструментов, шпал, и, конечно, пола, лестниц, мебели и панельной обшивки.

В настоящее время в мире используются сотни пород дерева, которые подразделяются на два обширных класса — лиственные (твердые породы дерева), и хвойные (мягкие породы дерева). Различить их просто — хвойные породы отличаются игловидными или чешуевидными листьями (хвоей), которые остаются на деревьях в течение всего года (исключение составляет лиственница), а лиственные породы, опять же за небольшими исключениями, сбрасывают свои листья осенью или зимой.

И те, и другие имеют свои характеристики и широкий круг применения. Пилопродукция хвойных деревьев используется в строительстве для опалубки, строительных лесов, каркасов, обшивки пола, потолков, профильных изделий для внешней и внутренней отделки, обшивки панелями, простой встроенной мебели, оконных переплетов и др.

Лиственные породы дерева востребованы в строительстве для пола, архитектурных, декоративных изделий, профильных изделий для внутренней и внешней отдели, обшивки панелями.   Большая часть лиственных деревьев идет на мебель, полы и тару.

Но, перед тем как быть использованным, дерево проходит длительный и сложный технологический процесс, состоящий из грамотной сушки, защитной и декоративной обработки поверхности, раскроя, сортировки по прочности, внешнему виду и качеству отделки, и даже переработки и измельчения древесины. В результате, строительное и мебельное производства получают для своих нужд материалы из цельного дерева — самые ценные, более дешевые клееные деревянные конструкции, или многочисленные виды древесностружечных и древесноволокнистых плит, которые затем грунтуются, красятся, лакируются, или покрываются шпоном и пластиком.

В настоящее время, современные деревообрабатывающие технологии в сочетании с уникальностью и неповторимостью природных свойств древесины позволяют создавать из дерева исключительно долговечные деревянные дома, мебель, инструменты и декоративные конструкции. Их совершенство достигается использованием в производстве изделий из дерева результатов технологического развития. Это позволяет поддерживать характеристики и гарантии на изделие из дерева такие же или даже выше, чем из любого другого материала.

17 февраля 2008

Читать другие статьи

Состав древесины — биологические свойства

В незащищенном виде в неблагоприятных условиях дерево постепенно теряет свои физические и эстетические свойства. О том как надолго сохранить ее прочность, ценные товарные качества, приятный внешний вид и предотвратить разрушающие процессы мы обсудим узнав ее химический состав и устойчивость ее основных компонентов в разных условиях…

Большинство людей не связанных с научной деятельностью, живут, не подозревая, что постоянно находятся в среде непрерывных химических, биологических и даже молекулярно-физических реакций. Разглядывая обычный кусок дерева вы не осознаете что у вас в руках сложный продукт биохимического синтеза, полученный в относительно короткое время абсолютно естественным природным путем.

Дерево, с научной точки зрения, настоящее чудо природы. Это биоволокнистый твердый материал органического происхождения с неравномерной структурой переплетенных длинных волокон, внутри которых образуются завязи, формирующие ветвистую систему кроны дерева. На продольном спиле ствола — завязи хорошо различимы уникальным узором и ближе к наружной его части становятся основанием сучкА.

Благодаря техническому прогрессу, нам позволено заглянуть за рамки того что доступно невооруженному глазу и изучить состав почти любого вещества. В данной статье мы коснемся лишь основных органических цепочек заполняющих древесину на 90-95%, таких как целлюлоза, гемицеллюлоза и лигнин, что бы наглядно описать процессы, которые нужно либо предотвратить, либо прервать, либо замедлить и законсервировать, чтобы избежать расслоения живых тканей и их связующих.

Целлюло́за

В переводе с латинского cellula — «клетка»

В живой древесине целлюлоза играет роль скелета или основной волокнистой решетки (клетчатки), которая составляет по некоторым источникам от 40-62% от общей массы сухого дерева. Она состоит из длинных молекулярных нитей соединенных водородными связями. Такая формула обеспечивает эластичность и твердость. Целлюлоза — это полимер, так как имеет линейное строение. Впервые открыта французским химиком Ансельмом Пайеном в 1838 году. В дереве, как и у всех высших растений это главная составная часть клеточных оболочек.

Лигнин

Клетчатка живой древесины, в процессе развития, заполняется растительными клетками стенки которых со временем деревенеют образуя лигнин (с латинского lignum — дерево, древесина). Его в сухой массе древесины около 30%. Он играет роль наполнителя, имеет прочную устойчивость на сжатие. На рисунке схематически отображена приблизительная формула вещества, так как по сути это смесь ароматических(хим. термин) полимеров. Именно благодаря лигнину древесина, в зависимости от породы, имеет свой цветовой окрас, и под воздействием солнечного света «выцветает».

 

Интересный факт: Количество и состав лигнина у лиственных и хвойных деревьев разный. У лиственных его процентная доля меньше и составляет 18-24% от общей сухой массы, а у хвойных 27-30 %.

 

Гемицеллюлоза

Связующим компонентом, участвующим в развитии и росте целлюлозной решетки, и который служит структурным компонентом клеточной стенки, являются пентозаны и гексозаны гемицеллюлозы. Их в сухой древесине содержится около 10-15%. Примечательно то что у хвойных пород преобладают гексозаны а у лиственных пентозаны.
Типичным представителем гексозанов является крахмал.
У пентозанов можно упомянуть арабан и ксилан.

Древесина содержит и много других веществ:

• Дубильные вещества
• Пигменты
• Олеосмолы
• Жиры и масла
• Камеди
• Органич. кислоты
• Азотистые органич. вещества
• Зола

 

Дерево – это материал биологического происхождения, который в местах произрастания имеет и своих врагов и свои защитные свойства. Например Сосна, Лиственница и Кедр защищаются от неблагоприятного климата и суровых погодных условий насыщаясь смолой, Ангелим Ипе и Эвкалипт содержат большое количество камеди отпугивающей древоядных насекомых, а Дуб, Тик, Махагон и Палисандры богаты на дубильные экстракты и не пригодные в пищу для большинства паразитов. Однако в спиленном дереве процесс синтеза и обмена веществ прекращается и оно становится более восприимчиво к гниению и разложению, особенно в местах соприкосновения с почвой, водой, ультрафиолетом, поэтому все деревянные изделия и предметы а так же поверхности имеющие контакт с неблагоприятными погодными условиями, или средой с повышенной активностью насекомых, и древоядных червей – должны быть обработаны защитными составами с той степенью защиты которая предусмотрена в зависимости от породы древесины и от среды и внешнего воздействия в конкретных условиях.

Что такое древовидная структура в базах данных? Определение из SearchDataManagement

Управление данными

К

• Участник TechTarget

Что такое древовидная структура?

Древовидная структура данных — это алгоритм размещения и поиска файлов (называемых записями или ключами) в базе данных. Алгоритм находит данные, многократно делая выбор в точках принятия решений, называемых узлами.

У узла может быть всего две ветви (также называемые дочерними) или несколько десятков. Хотя структура древовидной структуры проста, с точки зрения количества узлов и дочерних элементов дерево может быть гигантским и сложным.

Преимущество древовидной структуры

Древовидная структура состоит из узлов, соединенных ребрами. Одним из его существенных преимуществ перед другими структурами данных, такими как массивы, связанные списки, стеки и очереди, является то, что это нелинейная структура данных, обеспечивающая более простой и быстрый доступ к данным.

В то время как линейные структуры данных хранят данные последовательно, древовидные структуры обеспечивают доступ к данным в разных направлениях.

По мере увеличения размера данных доступ к таким структурам становится медленнее, что может быть очень проблематично в современном гиперцифровом мире. Древовидные структуры могут избежать таких проблем.

Свойства древовидной структуры

Дерево может содержать один специальный узел, называемый «корнем», с нулем или множеством поддеревьев. Он также может вообще не содержать узлов. Каждое ребро прямо или косвенно происходит от корня. Дерево всегда рисуется в перевернутом виде, что означает, что корень находится наверху. У одного родительского узла может быть много дочерних узлов, но у каждого дочернего узла есть только один родительский узел. Максимальное количество дочерних элементов на узел называется «порядком» дерева.

В дереве записи хранятся в местах, называемых «листьями». Имя указывает, что записи всегда существуют в конечных точках; за ними ничего нет. Не каждый лист содержит запись, но больше половины. Лист, который не содержит данных, называется «нулевым». Максимальное количество операций доступа, необходимых для достижения нужной записи, называется «глубиной».

Единственный способ выполнить любую операцию с деревом — добраться до определенного узла. Для этого требуется алгоритм обхода дерева.

Уравновешенные и неуравновешенные деревья

Если порядок одинаков во всех узлах и глубина одинакова для каждой записи, говорят, что дерево сбалансировано . Другие деревья имеют разное количество потомков на узел, и разные записи могут располагаться на разной глубине. В этом случае говорят, что дерево имеет несбалансированную или асимметричную структуру.

Примеры древовидных структур данных.

На этом рисунке показаны три примера древовидных структур. Структуры А и В сбалансированы, а структура С несбалансирована.

Ключевые элементы в каждом дереве следующие:

• Корни расположены вверху и представлены красными линиями
• Узлы — серые точки
• Дети сплошные серые линии
• Листья внизу и представлены золотыми точками

По мере продвижения процесса от корня к листьям дочерние элементы могут разветвляться от узла. Однако потомки никогда не сливаются в узел.

Практическое дерево может иметь тысячи, миллионы или миллиарды узлов, дочерних элементов, листьев и записей. Показанные здесь деревья достаточно просты, чтобы их можно было визуализировать в двух измерениях, но для некоторых больших баз данных необходимы три измерения, чтобы четко отобразить древовидную структуру.

Термины древовидной структуры

Общие термины, связанные с древовидными структурами, включают:

• Узел: Объект, содержащий ключ или значение
  • Почти все узлы имеют указатели на дочерние узлы
  • Внешние узлы не связаны с дочерними узлами
• Корень: Верхний узел дерева
  • Всегда только один корень дерева
• Внутренний узел: Любой узел, имеющий хотя бы один дочерний узел
  • Также называется внутренним узлом или ответвленным узлом
• Внешний узел: Последние узлы каждого пути
  • Также называется внешним узлом, конечным узлом или конечным узлом
• Край: Связь между двумя узлами
• Степень узла: Общее количество ветвей этого узла
• Высота узла: Длина самого длинного нисходящего пути от узла к конечному узлу
• Глубина узла: Количество ребер от корня до узла
• Родительский: Любой узел (кроме корневого узла) с одним ребром вверх к узлу
• Дочерний: Узел ниже родительского узла, соединенный своим краем вниз
• Поддерево: Потомки узла
• Высота дерева: Высота корневого узла или глубина самого глубокого узла
• Лес: Коллекция непересекающихся деревьев

Различные типы древовидных структур

Общее дерево — это структура данных без ограничений на иерархическую структуру. Это означает, что узел может иметь любое количество потомков. Это дерево используется для хранения иерархических данных, таких как структуры папок.

Другие распространенные древовидные структуры:

• Бинарное дерево: В структуре бинарного дерева узел может иметь не более двух дочерних узлов, известных как левый дочерний и правый дочерние узлы.
• Дерево Адельсона-Вельского и Лэндиса (AVL): Дерево AVL — это самобалансирующееся дерево, в котором каждый узел поддерживает значение, называемое коэффициентом баланса , которое относится к разнице высот между левым и правым поддеревьями. Для каждого узла коэффициент баланса равен -1,0 или 1.
• B-дерево: B-дерево — это самобалансирующееся дерево поиска, узлы которого могут содержать более одного ключа и двух или более дочерних элементов.
• Двоичное дерево поиска: Значение левого потомка узла всегда должно быть меньше или равно значению родителя. Кроме того, значение правого потомка всегда должно быть больше или равно значению родителя.
• Дерево расширения: Структура дерева расширения относится к самобалансирующемуся двоичному дереву поиска, которое перестраивается (или «расширяется»), чтобы можно было снова быстро получить доступ к недавно использованным элементам.
• T-tree: Самобалансирующаяся древовидная структура, оптимизированная для баз данных, которая хранит и данные, и индекс в памяти.
• Дерево кучи: Когда сопровождающее значение ключа каждого родительского узла больше или эквивалентно значениям ключа любого из значений ключа их дочерних узлов.
• Trie: Произносится как «попытка» и происходит от слова «поиск». Структура дерева дерева хранит и организует строки как элементы данных на визуальном графике. Trie также называют деревом ключевых слов.

Иерархия структур данных, иллюстрирующая отношения типов данных и структур данных.

Применение древовидных структур

Популярные применения древовидных структур включают:

• Древовидные структуры также используются для простой идентификации присутствия элемента в наборе.
• Двоичное дерево поиска, которое является более ограниченным расширением двоичного дерева, используется для реализации алгоритмов сортировки и в поисковых приложениях, в которых данные постоянно вводятся и выводятся.
• Компиляторы используют бинарные деревья для построения синтаксических деревьев и хранения таблиц маршрутизации в маршрутизаторах.
• Большинство популярных баз данных используют B-деревья и T-деревья для хранения данных.
• B-деревья используются при индексировании баз данных для ускорения поиска и в файловых системах для реализации каталогов.
• Дерево кучи используется для выполнения операции сортировки, называемой сортировкой кучи.
• Структура данных trie используется в современных маршрутизаторах для хранения маршрутной информации.

Ознакомьтесь с основные рекомендации по работе с большими данными для бизнеса и как улучшить качество данных .

Последнее обновление: ноябрь 2021 г.

Продолжить чтение О древовидной структуре

• 7 методов и концепций моделирования данных для бизнеса

• Почему понимание структур данных так важно для программистов

• Моделирование данных и архитектура данных: в чем разница?

• 5 принципов хорошо спроектированной архитектуры данных

• Разработка стратегии корпоративных данных: 10 шагов

Копать глубже в хранилище данных

• Защита детей путем сканирования зашифрованных сообщений — это «волшебное мышление», говорит кембриджский профессор

  Автор: Билл Гудвин

• 6 типов сетевых топологий

  Автор: Эндрю Фрелих

• Требуется деревня: защита детей в Интернете — обязанность каждого

  Автор: Питер Эллисон

• Технологические компании рискуют быть принужденными законом защищать детей, говорит эксперт по онлайн-безопасности

  Автор: Билл Гудвин

Бизнес-аналитика

• ThoughtSpot, партнер DBT, присоединится к BI и моделированию данных

  Поставщик аналитики и инструмента с открытым исходным кодом уже разработал интеграцию, которая сочетает в себе BI самообслуживания и семантическое моделирование,. ..

• Инструмент Ascend.io предлагает бесплатный сбор данных для пользователей Snowflake

  Free Ingest призывает клиентов поставщика использовать его инструменты импорта данных, а не сторонние, чтобы упростить…

• Советы экспертов о том, как начать работу с аналитикой самообслуживания

  В дополнение к простой в использовании платформе BI, ключом к развитию успешной культуры данных, управляемой бизнес-аналитиками, является …

ПоискAWS

• AWS Control Tower стремится упростить управление несколькими учетными записями

  Многие организации с трудом управляют своей огромной коллекцией учетных записей AWS, но Control Tower может помочь. Сервис автоматизирует…

• Разбираем модель ценообразования Amazon EKS

  В модели ценообразования Amazon EKS есть несколько важных переменных. Покопайтесь в цифрах, чтобы убедиться, что вы развернули службу. ..

• Сравните EKS и самоуправляемый Kubernetes на AWS

  Пользователи AWS сталкиваются с выбором при развертывании Kubernetes: запускать его самостоятельно на EC2 или позволить Amazon выполнять тяжелую работу с помощью EKS. См…

Управление контентом

• Лучшее программное обеспечение для управления корпоративным контентом 2023 года

  Когда дело доходит до ECM, необходимо учитывать множество поставщиков. Изучите 10 платформ, чтобы понять их возможности и …

• 3 преимущества систем управления информацией о продуктах Системы PIM

  помогают розничным торговцам управлять информацией о продуктах по каналам. Основные преимущества системы PIM включают в себя улучшенную работу сотрудников …

• 7 лучших практик для стратегий управления знаниями

  Организации не могут развернуть стратегию управления знаниями за один день. Тем не менее, используя эти передовые методы, эти предприятия могут …

ПоискOracle

• Oracle ставит перед собой высокие национальные цели в области ЭУЗ с приобретением Cerner

  Приобретя Cerner, Oracle нацелилась на создание национальной анонимной базы данных пациентов — дорога, заполненная …

• Благодаря Cerner Oracle Cloud Infrastructure получает импульс

  Oracle планирует приобрести Cerner в рамках сделки на сумму около 30 миллиардов долларов. Второй по величине поставщик электронных медицинских карт в США может вдохнуть новую жизнь в …

• Верховный суд встал на сторону Google в иске о нарушении авторских прав на Oracle API

  Верховный суд постановил 6-2, что API-интерфейсы Java, используемые в телефонах Android, не подпадают под действие американского закона об авторском праве, в связи с чем …

ПоискSAP

• Безопасность SAP требует определенных навыков, командной работы

  Критические уязвимости SAP вызывают постоянную озабоченность, и их количество растет по мере того, как системы SAP становятся все более открытыми благодаря цифровому преобразованию и. ..

• Платформа SAP с низким кодом надеется заполнить пробелы разработчиков

  SAP Build, новая платформа с низким кодом, дебютировавшая на SAP TechEd, предназначена для того, чтобы бизнес-пользователи могли создавать приложения, но она …

• SAP Sustainability Control Tower стремится упростить отчетность ESG

  SAP Sustainability Control Tower позволяет компаниям любого размера собирать данные ESG и управлять ими. Обновленная модель SaaS ориентирована на…

8 полезных древовидных структур данных, о которых стоит знать | by Vijini Mallawaarachchi

Обзор 8 различных древовидных структур данных

Что приходит вам на ум, когда вы думаете о дереве? Корни, ветви и листья? Вам может прийти на ум большой дуб с корнями, ветвями и листьями. Точно так же в информатике древовидная структура данных имеет корни, ветви и листья, но рисуется в перевернутом виде. Дерево — это иерархическая структура данных, которая может представлять отношения между различными узлами. В этой статье я кратко познакомлю вас с 8 типами древовидных структур данных.

Свойства дерева

• Дерево может не содержать узлов или содержать один специальный узел, называемый корнем , с нулем или более поддеревьев.
• Каждое ребро дерева прямо или косвенно происходит от корня.
• У каждого ребенка есть только один родитель, но у одного родителя может быть много детей.

Рис. 1. Терминология деревьев

В этой статье я кратко объясню следующие 10 древовидных структур данных и их использование.

1. Общее дерево
2. Бинарное дерево
3. Двоичное дерево поиска
4. Дерево AVL
5. Красно-черное дерево
6. Расширенное дерево
7. Treap
8. B-дерево

Свойства

1. Следуйте свойствам дерева.
2. У узла может быть любое количество потомков.

Рис. 2. Общее дерево

Использование

1. Используется для хранения иерархических данных, таких как структуры папок.

Двоичное дерево — это древовидная структура данных, в которой можно найти следующие свойства.

Свойства

1. Следуйте свойствам дерева.
2. У узла может быть не более двух дочерних узлов (потомков).
3. Эти два дочерних узла известны как левый дочерний узел и правый дочерний узел .

Рис. 3. Двоичное дерево

Использование

1. Используется компиляторами для построения синтаксических деревьев.
2. Используется для реализации синтаксических анализаторов выражений и решателей выражений.
3. Используется для хранения таблиц маршрутизаторов в маршрутизаторах.

Двоичное дерево поиска является более ограниченным расширением двоичного дерева.

Свойства

1. Следуйте свойствам бинарного дерева.
2. Обладает уникальным свойством, известным как свойство двоичного дерева поиска . Это свойство указывает, что значение (или ключ) левого дочернего узла данного узла должно быть меньше или равно родительскому значению, а значение правого дочернего элемента должно быть больше или равно родительскому значению.

Рис. 4. Двоичное дерево поиска

Использование

1. Используется для реализации простых алгоритмов сортировки.
2. Может использоваться как приоритетная очередь.
3. Используется во многих поисковых приложениях, где данные постоянно вводятся и уходят.

Дерево AVL — это самобалансирующееся двоичное дерево поиска. Это первое представленное дерево, которое автоматически балансирует свою высоту.

Свойства

1. Следуйте свойствам бинарных деревьев поиска.
2. Самобалансирующийся.
3. Каждый узел хранит значение, называемое коэффициентом баланса , которое представляет собой разницу в высоте между его левым и правым поддеревьями.
4. Все узлы должны иметь коэффициент баланса -1, 0 или 1.

После выполнения вставки или удаления, если есть хотя бы один узел, который не имеет коэффициента баланса -1, 0 или 1, тогда повороты следует выполнять для балансировки дерева (самобалансировка). Подробнее об операциях поворота вы можете прочитать в моей предыдущей статье с здесь .

Рис. 5. Дерево AVL

Применение

1. Используется в ситуациях с частыми вставками.
2. Используется в подсистеме управления памятью ядра Linux для поиска областей памяти процессов во время вытеснения.

Красно-черное дерево — это самобалансирующееся бинарное дерево поиска, в котором каждый узел имеет свой цвет; красный или черный. Цвета узлов используются для того, чтобы дерево оставалось примерно сбалансированным во время вставок и удалений.

Свойства

1. Следуйте свойствам бинарных деревьев поиска.
2. Самобалансирующийся.
3. Каждый узел либо красный, либо черный.
4. Корень черный (иногда опускается).
5. Все листья (обозначаемые как NIL) черные.
6. Если узел красный, то оба его потомка черные.
7. Каждый путь от заданного узла к любому из его листовых узлов должен проходить через одинаковое количество черных узлов.

Рис. 6. Дерево AVL

Использование

1. В качестве основы для структур данных, используемых в вычислительной геометрии.
2. Используется в планировщике Completely Fair Scheduler используется в текущих ядрах Linux.
3. Используется в реализации системного вызова epoll ядра Linux.

Расширенное дерево — это самобалансирующееся двоичное дерево поиска.

Свойства

1. Следуйте свойствам бинарных деревьев поиска.
2. Самобалансирующийся.
3. К недавно использованным элементам можно снова получить быстрый доступ.

После выполнения поиска, вставки или удаления развернутые деревья выполняют действие, называемое развертыванием , при котором дерево перестраивается (используя повороты) таким образом, чтобы конкретный элемент помещался в корень дерева.

Рис. 7. Поиск в развернутом дереве

Использование

1. Используется для реализации кэшей
2. Используется в сборщиках мусора.
3. Используется при сжатии данных

treap (название происходит от tree + heap ) — это двоичное дерево поиска.

Свойства

1. Каждый узел имеет два значения; ключ и приоритет .
2. Ключи следуют за свойством двоичного дерева поиска.
3. Приоритеты (случайные значения) следуют свойству кучи.

Рис. 8. Treap (алфавитные ключи красного цвета соответствуют свойству BST, а числовые значения синего цвета соответствуют максимальному порядку кучи)

Использование

1. Используется для поддержки сертификатов авторизации в криптосистемах с открытым ключом.
2. Может использоваться для выполнения операций быстрой установки.

B-дерево — это самобалансирующееся дерево поиска, содержащее несколько узлов, в которых данные хранятся в отсортированном порядке. Каждый узел имеет 2 или более дочерних элементов и состоит из нескольких ключей.

Свойства

1. Каждый узел x имеет следующее:

— x.n (количество ключей)

— x.keyᵢ (ключи хранятся в порядке возрастания)

— x.leaf (является ли x листом или нет)

2. Каждый узел x имеет (x.n + 1) потомков.

3. Ключи x.keyᵢ разделяют диапазоны ключей, хранящиеся в каждом поддереве.

4. Все листья имеют одинаковую глубину, которая является высотой дерева.

5. Узлы имеют нижнюю и верхнюю границы количества ключей, которые можно хранить. Здесь мы рассматриваем значение t≥2, называемое минимальной степенью (или фактором ветвления ) дерева B.

— Корень должен иметь хотя бы один ключ.

— Каждый второй узел должен иметь не менее (t-1) ключей и не более (2t-1) ключей. Следовательно, у каждого узла будет не менее t дочерних элементов и не более 2t дочерних элементов. Мы говорим, что узел равен полный , если у него есть (2t-1) ключи.

Рис. 9. B-дерево

Использование

1. Используется при индексации базы данных для ускорения поиска.
2. Используется в файловых системах для реализации каталогов.

Шпаргалку по временным сложностям операций со структурой данных можно найти по этой ссылке.

Надеюсь, эта статья оказалась вам полезной как простое введение в древовидные структуры. Я хотел бы услышать ваши мысли. 😇

Следите за новыми статьями о других структурах данных. Если вы не читали мои предыдущие статьи о структурах данных, посмотрите их по ссылкам ниже.

8 общих структур данных, которые должен знать каждый программист

Структуры данных — это специализированные средства организации и хранения данных в компьютерах таким образом, чтобы мы могли выполнять…

Введение в самобалансирующиеся двоичные деревья поиска

в направлении datascience.com

Большое спасибо за чтение!

Ура! 😃

[1] Введение в алгоритмы (третье издание) Томаса Х.