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多くの場合、データ構造が決まれば、利用するアルゴリズムは比較的自明に決まる。しかし場合によっては、順番が逆になる。つまり、与えられた仕事をこなす最適なアルゴリズムを使うために、そのアルゴリズムが前提としている特定のデータ構造が選択される。いずれにしても適切なデータ構造の選択は極めて重要であ
ド間を結ぶエッジ(枝、辺)あるいはリンクで表すこともできるが、木構造専用の、特に有向の根付き木となるような表現が使われることも多い。 データ構造として使われる木は、ほとんどの場合、根となるノードが決められた根付き木である。さらに、有向木であることも多い。 ノード間の関係は家系図に見立てた用語で表現
V から選んだ2つの元からなる集合の集合である。 グラフを実際に表現するための主なデータ構造として、2種類のデータ構造がある。第一は隣接リストと呼ばれるもので、各ノード毎に隣接するノードのリストを保持するデータ構造である。第二は隣接行列と呼ばれるもので、行と列にエッジの始点と終点となるノードが並ん
キーに対応した値を格納している。2分探索木と異なり、各ノードに個々のキーが格納されるのではなく、木構造上のノードの位置とキーが対応している。 キーが文字列である連想配列の実装構造としても使われる。右図の例では、ノードを表す丸の中にキー
リヘッダーとの相互運用性の問題を引き起こすケースがある(例えばヘッダーで #pragma pack(8) を使用し、プロジェクトのパッキングがこれよりも小さい場合)。このため、プロジェクトパッキングをデフォルトの8バイト以外の値に設定すると、ライブラリヘッダーで使用される #pragma
構造図(こうぞうず、Structural drawing)は、建物やその他の構造物をどのように構築するかを示す1つの計画または一連計画の設計図。 構造図は通常、専門の構造技術者によって作成され、 建築図に組み込まれる。主に構造物の耐荷重性部材に関係し、使用される材料のサイズと種類、および接続に関す
永続データ構造(えいぞくデータこうぞう、英: Persistent data structure)は、変更される際に変更前のバージョンを常に保持するデータ構造である。このようなデータ構造は、更新の際に元のデータ構造を書き換えるのではなく、新たなデータ構造を生成すると考えられ、イミュータブルなデータ構造の構築に利用可能である。
非構造化データ (ひこうぞうかデータ、Unstructured Data) とは、構造定義されておらず、主に関係モデルにうまく適合しないデータモデルに分類されるデータを指す。 従来より、人は商業活動や自然現象などを記録/測定した数値を、意味のあるデータ(情報)として活用してきた。そのような数値データ