Keresem néhány példát fa szerkezetek, amelyek használják a kereskedelmi / szabad szoftver projektek, modern vagy régi. Látom példák wikipedia, de én keresek több konkrét példát, és hogyan használják őket. Például elsődleges kulcsok adatbázisok (amit én olvastam) tárolt BST szerkezet vagy egy variáció a BST (nyugodtan javítson ki, ezen)
Kérdésem nem korlátozódik a bináris keresés Fák (BSTs), akkor lehet bármely változását, mint a piros-fekete, AVL és így tovább.
Adatbázis indexek általában tároljuk variamts B * fák, annak ellenére, hogy neve nem bináris fák.
Nem baj, ha ezek a példák egy srác kicsit generikus azaz kapcsolódnak grafikonok, és nem feltétlenül a fákat? Ha igen, olvasson tovább.
Mondanom legtöbb XML / Markup értelmezők használni fák. Lásd Apache Xerces például. Vagy a Xalan XSLT feldolgozó. Köszönjük mathewsdave26 eszembe!
A PDF egy fa alapú formátum. Ez egy rootcsomópontot, majd egy catalogcsomópont (ezek gyakran ugyanaz), majd egy pagescsomópontot, amely több gyermek pagecsomópontokat. Termelők / fogyasztók gyakran egy kiegyensúlyozott fát végrehajtását tárolni a memóriájában dokumentum.
Számítógépes sakk játékok építeni egy hatalmas fa (képzés), amelyhez a szilva a futás segítségével heurisztikus elérni az optimális lépés.
Flare egy vizualizációs könyvtár írt AS. Érdemes megnézni, hogy az adatokat tárgyak vannak leképezve. Különösen a flare.analyticscsomag erősen használ gráfstruktúra átívelő, fák stb
A social networking a jelenlegi divatos szó CS kutatás. Magától értetődik, hogy a kapcsolatok / viszonyok nagyon természetesen modellezni grafikonok. Gyakran előfordul, hogy fákat használnak, hogy képviselje / azonosítsa érdekes jelenség. Hogyan választ olyan kérdésekre, mint „Vajon Harry és Sally bármilyen közös barát (ok)?”
Néhány nagyon sikeres fizika / játékok motorok építeni fák szimulálják az emberi mozgást. A fa ebben az esetben jellemzően megfelel a beállított tevékenységeket; A kontextus határozza meg, melyik utat kell venni arra, hogy egy adott választ.
Döntési fa alapú tanulás valójában képez félelmetes területe adatbányászati kutatás. Számos ismert módszer létezik, mint a zsákoló, fellendítése, valamint azok módosításait, amelyek a munka a fán. Az ilyen munka gyakran létrehozásához használt prediktív modellt.
Gyakori probléma bioinformatikai, hogy keressen hatalmas adatbázisok találni mérkőzést egy adott lekérdezési karaktersorozat. Megpróbálja egy gyakori eset van.
Jó néhány sikeres (készlet) kereskedő használja döntési fák a napi kereskedés -, hogy válasszon egy kereskedelmi, hogy kilépjen egy. Gyakran ezek nem kodifikált egy számítógépes program, hanem írt le valahol a hátsó a notebook.
A B adatbázisban index B * fák jelentése Kiegyensúlyozott, nem bináris. A fa tartjuk egyenletes mélységben az egyenletes hozzáférés alkalommal.
Nézzük bármelyik Datawarehousing termékek meglátja okos módon tárolni és fúrás fa alakú méreteket. Kapsz egy fa struktúra hely (ország, régió, állam, m megyei, városi, stb.) És az idő (év, hónap, nap, óra). E két dimenzió közös szerte sok területen, de sok más, valós adatokat is alkalmas arra, hogy a fát.
Például az élelmiszer-kiskereskedelemben, a gyökér a fa akkor lehetett volna élelmiszert, amely lebontja a tej és tejtermékek, gyümölcs és zöldség stb követően egy szál akkor lehetett volna. Konzerv bab, a felső szinten máris beszél kamionnyi, akkor majd jön le a raklap, doboz, ón méretben. Mind a különböző SKU (raktározási egység) fontos valakinek a boltban vagy a társaság. Ezután különböző típusú bab, a különböző szállítók, a gyártók - mind példák a fák azonos méretű.
Mind a különböző termékek formájában egy hatalmas fa, különböző módon szeletelés és dicinng.
C ++ számos olyan gyűjtemények (set, multi_set, térkép, multi_map), amely általában megvalósított piros-fekete fák, egyfajta kiegyensúlyozott fa.
(A C ++ szabvány nem írja elő kifejezetten e végrehajtás, de ez a legegyszerűbb kivitele megfelel a komplexitás követelményeknek.)
Az én projektben, a szerkesztési és beviteli rendszer felmérés / népszámlálási adatok, használjuk a bináris döntési fa eldönteni, hogy milyen változók egy rekord imputálására vagy nem tulajdonít. A bináris döntési fa lehetővé teszi számunkra, hogy hatékonyan döntéseket hozni a pályák a fán mi kell és nem vállal.
Azt hiszem, ez a megközelítés (bár lehet, hogy nem csak a bináris fák) használjuk a mesterséges intelligencia alkalmazások, valamint
Bináris fák óta használják Tér Paritioning és rejtett felszín eltávolítás a 3D-s játékok a régi, úgy vélem, hogy az egyik volt alkalmazott a játék Doom.
Egy router / switch helyen dolgoztam szoktuk egy csomó fa szerkezetek, a szoftver route tábla használtunk radix tree (elég gyakori választás egy IP-útválasztási táblázat).
A OSPF végrehajtására használta piros-fekete fák , a BGP végrehajtására felhasználta skiplists .
Technikailag skiplists nem fastruktúrák de a gyakorlatban nagyon hasonló, és ők nagyon cool.
Határozottan használt halmokat egy kicsit is gondolt rá, hogy már jó ideje ott dolgoztam.
A DNS-lekérdezések .. semmit térkép segítségével használja AVL
System.Collections.Generic.SortedList <T> használ bináris kereső fába, mint az alatta lévő végrehajtását. Ugyanez igaz a System.Collections.GenericSortedDictionary <T> . Bármely kód segítségével SortedList <T> vagy SortedDictionary <T> használ bináris kereső fába.
Írj egy egyszerű rekurzív származású elemző, és ez létrehoz egy elemzési fa.
Bill-Of-anyagok szerkezete a gyártás során használt (például egy autó áll a részegységek, rekurzív le az anyák és csavarok).
Szimbólumtáblázata (amint az a fordító).
Számlatükör használt projekt menedzsment. Egy átfogó projekt alprojektek, amelyhez költségeket lehet alkalmazni.
Vállalat szervezeti felépítése: részlegek, osztályok, stb
Tartalomjegyzék a dokumentumot.
Leszármazottai egy személy, ősei egy személy.
Bármilyen Lisp s-kifejezés, beleértve a Lisp programot.
A fájlrendszer egy fa struktúra. Tehát nézd meg a forrást minden szabad fájlrendszer.
A fordító generál AST saját forráskódot, köztes szakaszban. Tehát nézd meg a forrást minden szabad fordító.
Az általunk használt fa struktúra modellezésére egy részét osztályozási rendszert. Alkatrészek sorolják „osztály”, amelyek a szülő osztály és így tovább. A felső szintű osztályok vezetni a szöveget fülek a katalógusban UI. Osztályok alkalmazására is árképzési szabályok, azonosítja a „hot spot” a jármű, amelyben az alkatrészek jelennek meg a „konfigurátor” stb modellezzük a fa SQL segítségével Joe Celko a beágyazott készletek és betölteni őket on-demand be a memóriába a jobb teljesítmény. A leggyakoribb kérdések teszünk a „kik az én leszármazottai”, és „ez az osztály az őse az enyém?”
Nagyon hasznos
Automatikus teljes funkciók szoftver (pl. Keresőprogram „javaslatok”, IDE típus / szimbólum befejezése, e-mail és címjegyzék nevét, stb.) Gyakran megvalósítva próbálkozások, amelyek a fa szerkezetek.
Van egy treap megvalósított ActionScript. Forrás:
A treap része a AS3Commons Collections keretet . A módosított treap használják vissza a mellékelt SortedSet és SortedMap gyűjtemények.
Osztályozása általában tárgyak nagyon gyakran használatával történik fák. És nagyon gyakran egy grafikon lenne sokkal alkalmasabb, mint egy fa, de a fa kínál két nagy előnye van a grafikon:
Tedd magad, mint a gyökér a fa, és most, hogy a szülők, mint a gyermekek, fa és a szülők a szülők, mint a gyerekek a fa, és ez lehet, hogy egy teljes körű alkalmazása esetén fa.
Tehát végrehajtási valami, ahol a teljes hierarchia család igényel használhatja fát annak végrehajtására.
