Graph

データ構造のグラフには、複数のポイントからなる複雑なネットワークが表示されます.
グラフィックのポイント:頂点(vertex)、直線:幹線(edge)

グラフィック用語

無方向図(無方向図):頂点と頂点が互いに双方向に接続されています.
反対に一方向(directed)であり、一方の方向からしか近づくことができず、他方の方向から近づくことができない.

入場回数(入場回数)/出駅回数(出駅回数):頂点と入場する幹線が何本あるかを示します.

隣接(隣接):2つの頂点の間に直接幹線がある場合、2つの頂点は隣接する頂点

である.

磁気リング(self-loop)

サイクル(cycle):1つの頂点から頂点に戻り、1つのサイクルがあります.

隣接行列

これはグラフィック用語の隣接行列であり,異なる頂点が隣接しているか否かを表す行列であり,22次元配列の形で表される.
例(上の図と同じ)

let a = [
	[0,0,1],  //A라는 정점이 C라는 정점을 바라본다는 의미
    [1,0,1],  //B라는 정점은 A와 C를 바라본다는 의믜
    [1,0,0]   //C라는 정점이 A라는 정점을 바라본다는 의믜
]

隣接マトリクスは、2つの頂点間に関係があるかどうかを決定するために使用され、主に最も速いパスを探すために使用されます.

Tree

資料構造の木は木をひっくり返す様子をしている.図形の複数の構造の無方向図の要素で、1本の枝から周囲に伸びる形状.
ツリー構造は、1つ以上のデータを下のデータに直接接続する階層化されたデータ構造です.

ツリー用語のクリア

ノード(Node):ツリー構造内のすべての独立データ

本(Root):ツリー構造の始点であるノード

親ノード(Parentノード):2つのノードが上下に接続するときにルートノードに相対的に近い

.

サブノード(Cildノード)が上下に接続する場合、ルートノードから相対的に離れたノード

.

リーフ(Leaf):ツリー構造の端点、サブノードのないノード

ツリーの深さ、高さ、レベル

深さ(depth):ツリー構造内のルートノードから特定のノードまでの深さ(depth).
ルートノードのdepthは0(デフォルト)で、次のノードになるたびにdepthは1増加します.

レベル(Level):ツリー構造では、同じ深さのノードを組み合わせて、深さが0のルートを表すレベルが1で、深さが1増加するにつれてlevelも1増加します.(既定レベルはルートノード1)同じレベルに並んでいるノードを兄弟ノードと呼びます.

-「高さ」(Height)ツリー構造のリーフノードからルートノードまでの高さ(height)を表し、初期ポーリング値は0です.
・「サブツリー」(Subtree)のツリー構造から根まで延びる大木の内部で、ツリー構造を有する小木とも呼ばれる.

Treeでのナビゲーション

ツリー構造は便利な構造を示すほか,有効な探索にも用いられる.
代表的なツリー構造はバイナリツリー(binary tree)とバイナリ検索ツリー(binary search tree)である.

バイナリツリー

ツリーは最大2つのサブノードで構成されています
2つのサブノードは、左サブノードと右サブノードに分けられます.
バイナリ・ツリーには、データの挿入と削除の方法によって、次の3つのタイプがあります.

バイナリ検索ツリー

すべての左側の子の値がルートまたは親より小さく、すべての右側の子の値がルートまたは親より大きいフィーチャーがあります.
バイナリ・ナビゲーション・ツリーがバランシング・ツリーでない場合、ノードは入力値の順に片側に集約される可能性があります(すべてのノードの値がルート・ディレクトリより大きい場合、ノードは右に傾くためです).
写真で理解するともっと早いです.