Grafik Kodlama – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
Grafik Kodlama ve Özyineleme Hesaplaması
Web ve belge veritabanları, CAD/CAM, CASE, ofis sistemleri ve yazılım yönetimi gibi yeni uygulamalarda ortaya çıkan bileşik nesnelerin manipüle edilmesinde ilişkisel veri tabanı sistemlerinin yetersiz kaldığı genel bir kanıdır. Özellikle özyinelemeli ilişkiler söz konusu olduğunda, mevcut ilişkisel sistemleri navigasyonel sistemlerin çok gerisine yerleştiren ilişkisel veritabanlarında bunları ele almak zahmetlidir.
Bu sorunun üstesinden gelmek için, zorluğu bir dereceye kadar azaltmak için birçok ilginç grafik kodlama yöntemi geliştirilmiştir. Bu makalede, uzay ve zaman karmaşıklıklarının analizi ve karşılaştırılması dahil olmak üzere bazı önemli yöntemlerin kısa bir açıklamasını veriyoruz.
Bileşik bir nesne genellikle yönlendirilmiş bir grafik (digraf) olarak temsil edilebilir. Örneğin, bir CAD veritabanında, bileşik bir nesne, birkaç alt tasarımdan oluşan karmaşık bir tasarıma karşılık gelir. Genellikle, alt tasarımlar birden fazla üst düzey tasarım tarafından paylaşılır ve böylece bir dizi tasarım hiyerarşisi, yönlendirilmiş bir döngüsel olmayan grafik (DAG) oluşturur.
Başka bir örnek olarak, yazarlar arasındaki referans ilişkilerini kaydeden bilimsel literatürün alıntı indeksi, yönlendirilmiş bir döngüsel grafik oluşturur. Üçüncü bir örnek olarak, bir ağaç hiyerarşisi olarak temsil edilebilecek, değişken sayıda yönetici-ast seviyesi olan bir şirketin geleneksel organizasyonunu ele alıyoruz.
İlişkisel bir sistemde, bileşik nesneler, tüm parçaları bir araya getirmek için birleşimler gerektiren birçok ilişkiye bölünmelidir. Birleştirme verimliliğini artırmaya yönelik tipik bir yaklaşım, birleştirilecek demetleri birleştirmek için ilişkileri gizli işaretçi alanlarıyla donatmaktır. Sözde birleştirme indeksi, bu zorluğu azaltmak için başka bir yardımcı erişim yoludur.
Ayrıca, karma ve büyük bir ana belleğe dayalı birkaç gelişmiş birleştirme algoritması önerilmiştir. Ek olarak, bir uzlaşma çözümüne ulaşmak için farklı bir girişim türü, ilişkisel veritabanlarını, ata yollarının birleştirilmiş yabancı anahtarlarının bir birincil anahtarda depolandığı bileşik nesnelerin kümelenmesi gibi yeni özelliklerle genişletmektir. İlişkisel sistemin bir başka uzantısı iç içe ilişkilerdir (veya NF2 ilişkileri).
İlişkisel teoriden ödün vermeden bileşik nesneleri temsil etmek için kullanılabilse de, alt ilişkilerin paylaşılamaması probleminden muzdariptir. Ayrıca, derinlik sabit olmadığı için özyinelemeli ilişkiler basit yuvalama ile temsil edilemez. Son olarak, tümdengelimli veritabanları ve nesne-ilişkisel veritabanları, bu sorunu ele almak için oldukça farklı iki uzantı olarak düşünülebilir.
Geçtiğimiz on yılda, grafik kodlamaya dayalı birleştirme işlemlerinden kaçınmak için oldukça farklı türde bir araştırma da yapıldı. Bu makalede, bu alandaki en önemli tekniklere genel bir bakış sunuyoruz ve ilişkisel bir ortamda “ata yollarını” paketlemek için yeni bir kodlama yaklaşımını tartışıyoruz.
Yalnızca O(e·b) zamanına ve O(n·b) uzayına ihtiyaç duyar, burada b, grafiğin tüm düğümlerini kapsayan en az sayıda ayrık yol olarak tanımlanan grafiğin genişliğidir. Bu hesaplama karmaşıklığı, grafik tabanlı algoritmalar, grafik kodlama ve matris tabanlı algoritmalar dahil olmak üzere bu problem için mevcut herhangi bir yöntemden daha iyidir.
Örneğin, gösterilen ağaçlarda her kenar aynı maliyete sahipse, gösterilen grafiğin maksimum dallanması vb. G = (V, E) için maksimum dallanmanın, kökü r (i = 1, …, m) olan bir T ağacı kümesi olduğunu varsayalım. Dallanma için sanal bir kök r ve her T için bir kenar r → ri tanıtarak, G’nin temsili olarak adlandırılan bir G ağacı elde ederiz.
Örneğin, gösterilen ağaç, gösterilen grafiğin temsilidir. Optimum dallanmaları bulmak için Tarjan’ın algoritmasını kullanarak, her kenarın maliyeti birbirine eşitse, O(|E|) zamanında yönlü bir grafik için her zaman maksimum bir dallanma bulabiliriz. Bu nedenle, bir DAG için temsili ağaç doğrusal zamanda oluşturulabilir.
Kodlama yapma programı
Kodlama yapma sitesi
Bilgisayar grafiği Ders NOTLARI
Kodlama Nedir
1.sınıf kodlama nasıl yapılır
Kodlama nasıl yapılır bilgisayar
Bilgisayar grafiği Dersi
Kodlama nasıl Yapılır
İLİŞKİSEL VERİTABANLARINDA TEKRARLAMA HESABI
Düğümlerin nesneleri, kenarların üst-alt ilişkileri temsil ettiği, ikili bir ilişkide saklanan bir digrafla temsil edilen bileşik nesneleri ele alıyoruz. Birçok uygulamada, tüm ata-torun çiftleri olarak tanımlanan bir digrafın geçişli kapanışının hesaplanması gerekir.
Bu makalede, temel olarak ilişkisel bir ortamda grafik kodlamasını gözden geçireceğiz. Aşağıdaki, parça-alt parça ilişkilerini barındırmak için tipik bir yapıdır.
Geçişli kapanışların ve özyinelemeli ilişkilerin hesaplanması, çizge teorisinde klasik bir problemdir ve CAD/CAM, ofis sistemleri, veri tabanları, programlama dilleri gibi veri mühendisliğinde çeşitli uygulamalara sahiptir.
Tüm bu uygulamalar için problemler, kenarları etiketlenmemiş şekilde yönlendirilmiş bir grafik olarak gösterilebilir ve bu makalede açıklanan teknikler kullanılarak çözülebilir. Ancak pratikte, yalnızca ağırlıklı yönlendirilmiş grafikler olarak adlandırılan kullanılarak temsil edilebilecek başka tür bir problem vardır.
Onlar için kenarlar etiketler veya mesafelerle ilişkilendirilir ve verilen iki düğüm arasındaki en kısa (veya en uzun) yollar sıklıkla sorulur. Açıkçası, bu teknikler bu tür sorunları çözemez. Sorgu değerlendirmesini hızlandırmak için veri yapısındaki yol bilgilerini kodlamak için genişletilmeleri gerekir.
Bunun için ilginç bir konu, geçişli kapanışlardan daha zorlayıcı olan ve yakın gelecekte önemli bir araştırma konusu olan minimum bilginin nasıl korunacağı ancak yüksek verimin nasıl elde edileceğidir.
Sonuç
Bu yazıda, ilişkisel bir ortamda özyineleme hesaplamasına genel bir bakış sunuyoruz ve veri tabanı topluluğunda önerilen yöntemlerin yanı sıra çeşitli geleneksel stratejilerle karşılaştırılan bir digrafı etiketlemek için yeni bir kodlama yöntemi sunuyoruz.
Yöntemimiz, bir ağaç etiketleme yöntemine ve en kısa bağlantı ağlarını bulmak için çizge teorisinde kullanılan dallanma kavramına dayanmaktadır. Dallanma, aslında bir orman olan, ancak grafiğin tüm düğümlerini kapsayan belirli bir digrafın alt grafiğidir.
Bir yandan, önerilen kodlama şeması, özyinelemeli ilişkileri tanımak için önceden yayınlanmış tüm stratejiler arasında en küçük alan gereksinimlerine ulaşır.
Öte yandan, O(e·b) zamanında ve O(n·b) uzayında DAG’ler için geçişli kapanışları hesaplamak için yeni bir algoritmaya yol açar; burada n, bir DAG’ın düğümlerinin sayısını temsil eder, e kenarların sayısı ve b DAG’nin genişliği. Ek olarak, bu yöntem döngüsel digraflara genişletilebilir ve özellikle ilişkisel bir ortam için uygundur.