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==0) return true;
else loc = loc.right;
}
}
return false;
}
5. 2-3-Tree의 삽입
2-3-Tree의 삽입은 이진 검색 트리와 마찬가지인 항상 단말 노드에서 이루어진다는 것을 염두하고 과정을 생각해 보자.
0. 먼저 키 값이 삽입 될 단말 노드를 찾는다.
① 이 노드가 2
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트리의 높이를 한 레벨 감소시킬 수도 있다.
- 삭제 알고리즘
/* 사용된 변수
Finished : 삭제가 완료되었음을 나타내는 flag
Tempnode : 재분배를 위해 사용되는 정상 노드보다 큰 노드
Sibling : 인접 형제 노드
D-key : B-트리에서 삭제될 키
*/
search tree fo
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트리거가
//균형을 맞추고 새로운 서브트리가 됨
else if(a=f.left) then f.left <- b;
else if (a=f.right) then f.right <- b;
}//if(unbalanced = true)
return trus;
} //if (found=false)
return false;
end insertAVL()
}//왼쪽 불균형
} 1. AVL-Tree 란?
2. AVL-Tree가 나온 배경
3. AVL-T
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b-tree 알고리즘을 구현.
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1. 이진검색트리에서의 검색
키 x를 가진 노드를 검색하고자 할 때,
1) 성공적인 검색 : 트리에 키x를 가진 노드가 존재
-> 해당 노드를 return.
2) 실패하는 검색 : 트리에 키x를 가진 노드가 존재하지 않음
-> NIL값을 retur
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트리
2.1.2 의사결정트리
2.1.3 가지치기
2.1.4 군집화
2.2 분류방법
2.2.1 AD Tree
2.2.2 J48 Tree
2.3 특수기술
2.3.1 EM 알고리즘
3. 실험
3.1 실험데이터
3.2 속성변수
3.3 전처리과정
3.4 실험도구
3.5
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알고리즘은 탐색 시간이 길어, 실제 환경에서는 즉각적인 경로 변경이 불가능했습니다.
이 문제를 해결하기 위해, 저는 A* 알고리즘을 개선한 RRT*(Rapidly-exploring Random Tree) 알고리즘을 적용하여 경로 탐색 속도를 40% 향상시켰습니다. 또한, 실시
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트리로 자식노드가 최대 2개인 트리로 왼쪽 자식노드가 부모 노드가 가진 값보다 작고 오른쪽 자식노드가 부모노드가 가진 값보다 큰 조건을 만족하는 이진트리 구조
balanced tree일때는 logN(탐색할때 마다 데이터양이 1/2씩 감소하기 때문에) O
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