Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
1 مشخص می کند که Z0 می تواند توسط Z1 جایگزین شود. در رسمی سازی کلاسیک از دستور زبان مولد که اولین بار توسط نوام چامسکی در دههٔ ۵۰ پیشنهاد شد، گرامر G شامل اجزای زیر است: یک دستور زبان به صورت یک چهارتایی مرتب formula_10 نشان داده می شود. مثال. به عنوان مثال، موارد زیر نشان دهنده یک مقدار صحیح بیان شده در فرم بکوس-نائور است. &lt;digit&gt; ::= '۰' | '۱' | '۲' | '۳' | '۴' | '۵' | '۶' | '۷' | '۸' | '۹' در این مثال نمادهای (-،۰٬۱،۲٬۳،۴٬۵،۶٬۷،۸٬۹) نمادهای پایانی و &lt;digit&gt; و &lt;integer&gt; غیرپایانی ها هستند. "توجه: رشته هایی با آغاز صفر مانند "۰۰۵۶" یا "۰۰۰۰" نیز در این زبان جای می گیرند. "
سالن تئاتر دالبی (با تلفظ انگلیسی دالبی تیه تر ) با نام سابق سالن تئاتر کوداک یا مرکز تئاتر هالیوود و هایلند یک سالن تئاتر و اجتماعات است که در منطقه هالیوود شهر لس آنجلس قرار دارد. این سالن که در سال ۲۰۰۱ میلادی تأسیس شده است ظرفیت آن ۳٬۳۳۲ نفر و از سال ۲۰۰۲ تاکنون میزبان مراسم اسکار است. کنسرت ها. سالن تئاتر دالبی میزبان کنسرت خوانندگان زیادی همچون کریستینا آگیلرا، الیسا، سلین دیون، آندریا بوچلی، دیکسی چیکس، ماریا کری، بیانسه، آلیشا کیز، الویس کاستلو، شاریس، کرز، بری مانیلو، پرنس، ایان اندرسون، دیوید گیلمور،ابی،عارف، معین، شادمهر عقیلی، گوگوش، لیلا فروهر، اندی،شهره صولتی، فرزاد فرزین ، امید سلطانی، شاهکار بینش پژوه، محمدرضا گلزار و آرش لباف بوده است.
اصلان (خالد) علیویچ ماسخادوف، ، ، ، ، (۲۱ سپتامبر ۱۹۵۱–۸ مارس ۲۰۰۵)، رهبر جنبش استقلال طلبی چچن و سومین رئیس جمهور جمهوری چچن ایچکریا بود. وی به سبب پیروزی های بااهمیت در جنگ نخست چچن، که منجر به تأسیس جمهوری چچن ایچکریا شد، مقبولیت زیادی به دست آورده بود. در ژانویهٔ ۱۹۹۷ در انتخابات به عنوان رئیس جمهور چچن انتخاب شد. ماسخادوف با آغاز جنگ دوم چچن در اوت ۱۹۹۹، به رهبری مقاومت مسلحانه در برابر ارتش روسیه پرداخت. وی در ماه مارس ۲۰۰۵ در روستای تولستوی-یورت در شمال چچن کشته شد.
آتش سوزی ساختمان خیابان جمهوری اشاره به آتش سوزی یک ساختمان ۵ طبقه در خیابان جمهوری تهران دارد که حوالی ساعت ۱۱ صبح روز ۲۹ دی ۱۳۹۲ رخ داد. در این حادثه که در یک کارگاه تولید پوشاک رخ داد، در حالی که مأموران سازمان آتش نشانی در حال امدادرسانی بودند، ۲ نفر از کارگران زن کارگاه که برای نجات جانشان از پنجره ها آویزان شده بودند، از ارتفاع سقوط کردند و جان باختند. افراد حاضر در نزدیک محل حادثه با استفاده از گوشی های تلفن خود از صحنه سقوط این دو کارگر فیلمبرداری کردند و فیلم آن در اینترنت منتشر شد. در هنگام امدادرسانی برای نجات این دو زن، نردبان هیدرولیکی هنگام باز شدن دچار مشکل شد و باز نشد. چندی بعد یک وبسایت به نام "پیام نو" مدارکی را افشا کرد که نشان می دادند که شهرداری تهران بیش از ۱ سال است از انجام خدمات تعمیرات و نگهداری تجهیزات آتش نشانی تهران توسط "ایویکو ماگیروس" (شرکت تأمین کننده تجهیزات ایمنی آتش نشانی) سرباززده است و علیرغم هشدارهای "ایویکو ماگیروس" ترتیب اثری نداده است. این حادثه حساسیت افکار عمومی و رسانه های ایران را برانگیخت. پس از این حادثه، بر اساس دستور بازپرس پرونده رئیس ایستگاه آتش نشانی مورد
نظر و آتش نشان اپراتور خودرو آتش نشانی حامل نردبان نجات دستگیر شدند. محسن سرخو عضو شورای اسلامی شهر تهران خواستار استعفای شهردار تهران محمدباقر قالیباف شد. پیگیری و بررسی حادثه. دولت. رئیس جمهور حسن روحانی در نامه ای به وزیر کشور عبدالرضا رحمانی فضلی به وی دستور داد تا در اسرع وقت به حادثه رسیدگی کرده و گزارش دهد. شورای شهر تهران. احمد مسجدجامعی رئیس شورای اسلامی شهر تهران دستور پیگیری دلیل حادثه را داد. مجلس شورای اسلامی. مجلس شورای اسلامی کمیته ای ۳ نفره متشکل از سید مهدی هاشمی، مهرداد بذرپاش و علیرضا محجوب را مسئول بررسی حادثه نمود. گزارش آتش نشانی به شهرداری تهران. سازمان آتش نشانی تهران در تاریخ ۲ بهمن گزارشی را از بررسی حادثه به شهرداری تهران داد که در رسانه ها نیز اعلام شد. منابع. سایت جامع آتش نشانی ایران
یان لنیتسا (یان لنیکا؛ ژان لنیکا)()متولد۴ ژانویه ۱۹۲۸، ، لهستان - ۵ اکتبر سال ۲۰۰۱، برلین) یک طراح گرافیک و کارگردان پویانمایی (انیمیشن)، نویسنده و منتقد هنری و از بانیان مکتب پوستر لهستانی بود. در دهه ۱۹۵۰ به ورشو نقل مکان کرد و از سال ۱۹۶۳ در پاریس زندگی کرد او پروفسور دانشگاه های شهرهای کاسل و برلین بود و دهه پایانی زندگی اش را در برلین سپری کرد. در سال ۱۹۵۲ از مدرسه معماری پلی تکنیک ورشو دانش آموخته شد. لنتیسا از سال ۱۹۳۵ تصویرسازی و طراحی در مجلات را آغاز کرد و در سال ۱۹۵۰ اولین پوسترهای خود را برای تئاتر و سینما خلق کرد. او برای کتابهای کودکان تصویرسازی می کرد و طراح صحنه تئاتر نیز بود. او جوایز زیادی را برای کارهای هنری (از جمله جایزه دو سالانه بین المللی پوستر فیلم ورشو در کارلووی واری) دریافت کرده است. در سال ۱۹۹۹ از جشنواره فیلم کراکوف جایزه یک عمر دست آورد را با نام اژدهای اژدهایان بدست آورد. از فیلم ها یا مجموعه های تلویزیونی که وی در آن ها نقش داشته است می توان به "خانه" اشاره نمود.
عوارض خارج هرمی یا علاِِِیم خارج هرمی (Extrapyramidal symptoms EPS) اصولاً اختلالات حرکات عضلانی هستند که در دو شکل حاد و تاخیری (tardive) بروز کرده و در اثر مصرف زیاد برخی داروها مانند متوکلوپرامید و داروهای آنتی سایکوتیک دیده می شوند. مواردی همانند واکنش های دیستونیک ( dystonia) مثل انقباض عضلات گردن، آکاتزی (Akathisia) (ناتوانی در بیحرکت ماندن)، آکینزی (ناتوانی در شروع حرکت)، برادی کینزیا (bradykinesia) (کندی حرکات)، لرزش( tremor)، تاردیو دیسکینزی ( tardive dyskinesia) (حرکات نامنظم و جهشی) و پارکینسونیسم مثل سفتی (rigidity) عضلات از ان جمله اند. عوارض خارج هرمی اغلب نتیجه مصرف داروهای آنتاگونیست دوپامین هستند مانند داروهای آنتی سایکوتیک (فنوتیازین ها، بوتیروفنون ها ، الانزاپین ، تیوگزانتین ها و... )که موجب نوعی پارکینسونیسم کاذب میشوند. چون علت اصلی بروز این عوارض مهار دوپامین در عقده های قاعده ای مغز و بروز اثرات کولینرژیک است گاه برای اجتناب از عوارض اکستراپیرامیدال داروهای آنتی سایکوتیک همراه با آنها داروهای آنتی کولینرژیک مانند تری هگزیفنیدیل و بی پریدن تجویز میشود. آگونیستهای دوپامین مانند پرامی پکسو
ل نیز موثرند. جستارهای وابسته. دستگاه خارج هرمی راه هرمی
الگوریتم سثی-اولمن (انگلیسی: Sethi–Ullman) درعلوم رایانه الگوریتم Sethi–Ullman به خاطر مخترعان آن Ravi Sethi و Jeffrey D. Ullman به این نام، نامگذاری شده است. این الگوریتم درخت نحوی محض را با استفاده از کمترین دستورالعمل ممکن به زبان ماشین ترجمه می کند. دید کلی. هنگام تولید کد برای عبارتهای حسابی، مترجم باید تصمیم بگیرد که بهترین راه برای ترجمه عبارت با توجه به تعداد دستورالعمل های استفاده شده و همچنین تعداد ثبات های لازم برای ارزیابی یک زیر درخت معین، کدام است. به خصوص در صورتی که تعداد ثبات های آزاد اندک باشند، ترتیب ارزیابی نسبت به طول کد تولید شده می تواند مهم باشد، زیرا ترتیب های مختلف شاید باعث جابجا شدن تعداد زیاد یا اندکی از کدمیانی از حافظه و بازگرداندن به آن می شود. الگوریتم Sethi–Ullman (که با نام Sethi–Ullman numbering نیز شناخته می شود) ویژگی تولید کدی که نیاز به کمترین تعداد دستورالعمل ممکن، همچنین کمترین حداقل تعداد رجوع به حافظه را دارد، را برآورده می کند. (با این فرض که خاصیت جابجایی و انجمنی در بیش تر موارد براساس عملگر اعمال می شود ولی خاصیت توزیع پذیری مانند a * b + a * c = a * (b + c) برق
رار نیست. ) لطفاً توجه داشته باشید که الگوریتم زمانی به درستی اجرا می شود که هیچ کدام از خاصیت جابجایی و خاصیت انجمنی برای عبارت مورد استفاده برقرار نباشد و همچنین تغییر شکل محاسباتی قابل انجام نباشد. الگوریتم Sethi–Ullman ساده. الگوریتم Sethi–Ullman ساده به صورت زیر کار می کند (برای معماری load-store): مثال. برای عبارت حسابی (a = (b + c+ f * g) * (d + 3 درخت نحوی محض به این شکل خواهد بود: = a * / / / / d 3 / / b c f g برای اجرای ادامه الگوریتم، ما فقط نیاز داریم عبارت (b + c + f * g) * (d + 3) را امتحان کنیم، به عنوان مثال ما فقط باید به زیردرخت راست علامت "=" نگاه کنیم: * / / / / d 3 / / b c f g حال ما شروع به تبدیل درخت به پیمایش پیش ترتیب می کنیم، برای ارزیابی هر زیر درخت تعداد ثبات های لازم را تخصیص می دهیم. *2 / +2 +1 / d1 30 +1 *1 b1 c0f1 g0 از این درخت می توان دید که ما به 2 ثبات برای محاسبه زیردرخت چپ "*" نیاز داریم، ولی فقز 1 ثبات برای محاسبه زیردرخت راست. گره های "c" و "g" به دلایل زیر به ثبات نیاز ندارند: اگر T یک برگ درخت باشد، آنگاه تعداد ثباتهای لازم برای ارزیابی براساس اینکه T زیردرخت راست یا
چپ باشد، 0 یا 1 می شود.(از آنجایی که عملیاتی مانند جمع کردن A و R1 می تواند به صورت مستقیم و بدون ذخیره سازی مؤلفه سمت راست در ثبات انجام گیرد). بنابراین ما اول باید شروع به نشر کد زیردرخت چپ کنیم، چرا که ممکن است ما به موقعیتی برسیم که فقط 2 ثبات برای انجام کلیه محاسبات باقی مانده باشد. اگر ما حالا زیردرخت سمت راست را محاسبه کنیم (که فقط 1 ثبات نیاز دارد)، پس از آن ما نیاز به 1 ثبات برای نگهداری نتیجه زیردرخت سمت راست داریم، در زمانی که در حال محاسبه زیردرخت چپ هستیم (که به 2 ثبات نیاز خواهد داشت)، در نتیجه به صورت همزمان به 3 ثبات نیاز خواهیم داشت. محاسبه زیردرخت چپ به 2 ثبات نیاز دارد ولی نتیجهٔ آن را می توان در 1 ثبات ذخیره کرد، و از آنجا که زیردرخت راست فقط به 1 ثبات نیاز دارد، ارزیابی عبارت را با 2 ثبات باقی مانده امکان پذیر است. الگوریتم Sethi–Ullman پیشرفته. در نسخه پیشرفته الگوریتم Sethi–Ullman، عبارات محاسباتی ابتدا با استفاده از خواص جبری عملگرهای استفاده شده، تبدیل می شوند.
علاءالدین (حمید) عترتی کوشالی (۱۳۳۱–۱۳۶۰ لاهیجان) فوتبالیست سابق تیم های سپیدرود رشت، ملوان بندر انزلی، دارایی و پرسپولیس تهران بود. عترتی کوشالی همچنین سابقه عضویت در تیم منتخب ایران را نیز در کارنامه دارد. اعدام. علاءالدین عترتی کوشالی به جرم عضویت در سازمان مجاهدین خلق ایران در ۷ دی ۱۳۶۰ پس از تحمل شکنجه های فراوان به دست مأموران جمهوری اسلامی و به دستور شخص ابوالحسن کریمی فرماندار وقت لاهیجان تیرباران شد.
پرامی پکسول رده درمانی: داروهای هورمونی دوپامینرژیک اشکال دارویی: قرص موارد مصرف. پرامی پکسول در درمان پارکینسون ، در کنترل بیماری سندروم پای بی قرار و سر درد خوشه ای مصرف می شود. مکانیسم اثر. این دارو آگونیست مستقیم گیرنده های دوپامینی مغز است. گیرنده های D2S ، D2L ، D3 و D4. عوارض جانبی. تهوع، استفراغ، سردرد، گیجی، افت فشار خون وضعیتی، خواب آلودگی، توهم، ضعف و بیخوابی از عوارض جانبی دارو هستند. جستارهای وابسته. دوپامین بروموکریپتین
پروفایلز یک آلبوم مشترک از نیک میسن، درامر پینک فلوید و ریک فن گیتاریست 10cc است که در سال ۱۹۸۵ عرضه شد. آهنگها. این آلبوم به جز در دو آهنگ، یک آلبوم بی کلام است: «دروغ برای دروغ» که دیوید گیلمور گیتاریست و خواننده ی پینک فلوید و مگی ریلی که سابقه همکاری با مایک الدفیلد را دارد، در آن به اجرا می پردازند و «اسرائیل» که کیبوردیست یوفو آنرا می خواند.
کاربی دوپا رده درمانی: داروهای هورمونی دوپامینرژیک اشکال دارویی: قرص موارد مصرف. کاربی دوپا در درمان پارکینسون مصرف می شود. این دارو به صورت ترکیبی با لوودوپا مصرف می شود مانند قرص لوودوپاسی که ۲۵۰ میلی گرم لوودوپا بعلاوه ۲۵ میلی گرم کاربی دوپا است. مکانیسم اثر. کاربی دوپا با مهار آنزیم دوپادکربوکسیلاز (DDC) دکربوکسیله شدن محیطی لودووپا را مهار کرده و در نتیجه سرعت تبدیل آن به دوپامین را در بافت های خارج مغزی کاهش می دهد. این عمل موجب افزایش لوودوپای در دسترس برای انتقال به مغز می شود؛ یعنی جایی که لوودوپا در اثر دکربوکسیله شدن به دوپامین تبدیل می شود. چون کاربی دوپا از سد خونی مغزی عبور نمی کند لذا در عملکرد اصلی لوودوپا در مغز تداخلی ایجاد نمی شود ولی عوارض جانبی محیطی دارو به دلیل کاهش تشکیل دوپامین در محیط کاهش می یابد مانند تهوع، استفراغ و اثرات قلبی عروقی . سایر کاربردها. کاربی دوپا همراه با هیدروکسی تریپتوفان-۵ نیز مصرف می شود. جستارهای وابسته. لوودوپا
کدهای سه آدرسی در علوم کامپیوتر، کدهای سه آدرسی (اغلب به اختصار TAC یا 3AC) به عنوان کد میانی استفاده می شوند تا با کمک بهینه سازی کامپایلر اجرای کد را بهبود بخشند. هر دستورالعمل TAC حداکثر سه عملوند دارد و به طور معمول ترکیبی از انتساب و یک عملگر باینری است. برای مثال : codice_1 . این نام برگرفته از استفاده از سه عملوند است، ولی ممکن است حتی دستورالعمل با عملوند کمتر نیز وجود داشته باشد. از آنجا که کد سه آدرسی به عنوان یک زبان میانی در کامپایلر استفاده می شوند، عملوندها به احتمال زیاد آدرسهای حافظهٔ پایه یا ثبات های پردازنده نیستند، اما آدرس های نمادین به آدرس واقعی در تخصیص ثبات ترجمه خواهند شد. از آنجایی که کدهای سه آدرسی توسط کامپایلرها تولید می شوند، غیرمعمول نیست که عملوندها به صورت دنباله ای از شماره ها به ترتیب نام گذاری شوند. پالایش کد سه آدرسه به فرم واگذاری ثابت است. منابع. ویکی پدیای انگلیسی
در نظریه زبان صوری، یک گرامر مستقل از متن هنگامی در فرم نرمال چامسکی (نامگذاری به خاطر نوآم چامسکی) است که تمام قوانین تولید آن با فرم زیر باشید: به طوریکه formula_4, formula_5 و formula_6 کاراکترهای غیرپایانه و formula_7 یک کاراکتر پایانه (کاراکتری که یک مقدار ثابت را نشان می دهد)، کاراکتر شروع، و formula_8 رشته تهی است. همچنین هیچ کدام از formula_5 یا formula_6 نمی توانند کاراکتر شروع باشند، و سومین قانون تولید فقط زمانی ظاهر می شود که formula_11 در formula_12باشد، یعنی زبان توسط گرامر مستقل از متن formula_13 ایجاد شده باشد. هر گرامر در فرم نرمال چامسکی یک گرامر مستقل از متن می باشد و برعکس، هر گرامر مستقل از متنی را می توان به فرم معادل نرمال چامسکی تبدیل کرد. چندین الگوریتم برای انجام چنین تبدیلی شناخته شده است. این تبدیل در بسیاری از کتاب های درسی در نظریه ماشین ها، مانند Hopcroft و Ullman، ۱۹۷۹ توصیف شده است. همان طور که توسط "Lange and Leiß" اشاره شده است، اشکال این تبدیل این است که می تواند به بزرگ شدن نامطلوب اندازه گرامر منجر شود. اندازه یک گرامر، مجموع اندازه های قانون های تولید آن است، که در آن سا
یز هر قانون طول سمت راست آن به علاوه یک می باشد. formula_14 اندازه گرامر formula_13 را نشان می دهد، این اندازه در بدترین حالت بین formula_16 و formula_17 و وابسته به الگوریتم تبدیل استفاده شده، می باشد. تعریف جایگزین. تعریف دیگر فرم نرمال چامسکی به صورت زیر است: (برای مثال Hopcroft و Ullman، ۱۹۷۸ و Hopcroft et al. 2006) به طوریکه formula_4, formula_5 و formula_6 کاراکترهای غیرپایانه و formula_7 یک کاراکتر پایانه است. هنگام استفاده از این تعریف، formula_5 یا formula_6 می توانند کاراکتر شروع باشند. فقط آن گرامرهای مستقل از متنی که رشتهٔ تهی ایجاد نمی کنند می توانند به فرم کاهش یافتهٔ چامسکی تبدیل شوند.
هرم دودویی یک داده ساختار هرم است که از یک درخت دودویی استفاده می کند. می توان به این داده ساختار به عنوان یک درخت دودویی نگاه کرد با این تفاوت که باید دو محدودیت را در نظر بگیریم. اول اینکه ای درخت، درخت دودویی کامل است، در همهٔ سطح های این درخت این ویژگی برقرار است به جز احتمالاً سطح اخر که در سطح اخر گره ها از چپ به راست پر هستند (خاصیت ظاهری). و مورد دوم اینکه همه گره ها از فرزندشان کوچک ترمساوی (یا بزرگ ترمساوی) هستند. اگر همه گره ها از فرزندانشان کوچک ترمساوی باشند "هرم کمینه" و اگر همه گره ها بزرگ ترمساوی از فرزندانشان باشند "هرم بیشینه" نامگذاری می شوند (خاصیت هرم). اغلب برای پیاده سازی صف اولویت از هرم کمینه استفاده می شود. به این دلیل اینکه ترتیب فرزندان در هرم به طورمشخص نیست می توان جای آن ها را عوض کرد مگراینکه خاصیت ظاهری نقض شود. عملگرهای هرم. هردو عمل درج و حذف در هرم دودویی در زمان (O(log n انجام می شود. درج. برای درج کردن الگوریتم به صورت زیر است: تعداد عملیات مورد نیاز به تعداد سطح هایی که عنصر جدید برای پیدا کردن مکان مناسب برای ارضا کردن ویژگی هرم باید طی کند بستگی دارد به همین دلیل به طو
ر متوسط این عملیات در زمان (O(log n انجام می شود. به عنوان مثال یک هرم بیشینه را در نظر بگیریم: حال می خواهیم گره با کلید ۱۵ را درج کنیم: با توجه به اینکه هنوز ویژگی هرم بیشینه رعایت نشده است باید جای جای ریشه با فرزند سمت راست عوض کرد. حذف. روش حذف کردن ریشه هرم و بازسازی هرم به منظور حفظ ویژگی آن پایین-هرم نامیده می شود که این روش به صورت زیر است: به عنوان مثال می خواهیم گره با کلید ۱۱ را حذف کنیم: ۱۱ را حذف می کنیم و با ۴ جابه جا می کنیم حال مرحله ۳ الگوریتم را انجام می دهیم در بدترین حالت ریشه جدید باید تا پایین ترین سطح بیاید تا ویژگی هرم برقرار شود، این جمله معنی می دهد که عملیات حذف با ارتفاع درخت رابطه دارد که به طور متوسط (O(log n است. ایجاد. یک هرم می تواند با درج های متوالی ساخته شود. پیچیدگی زمانی این کار (O(n log n، زیرا هر درج در زمان (O(log n صورت میگرد وعمل درج n با انجام می شود، اما این روش بهینه نیست. روش بهینه با قرار دادن عناصر به صروت دلخواه در یک درخت دودویی شروع می شود سپس از پایین ترین سطح شروع می کند و به سمت بالا حرکت می کند. ریشه هر زیردرخت رو به پایین را حرکت می دهد تا ویژگی هرم با
زیابی شود. به دلیل اینکه ارتفاع درخت formula_1 است، درست کردن ویژگی هرم همهٔ زیردرخت ها برابر است با: که مقدار واقعی عبارت بالا برابر است با: که (s2(n برابر است با جمع همهٔ رقم های نماینده های دودویی n و (e2(n توان دو در فاکتوگیری اول n است. تابع ساختن هرم بیشینه یک آرایه را به یک درخت دودویی که هرم بیشینه هست تبدیل می کند و از تابع Max-Heapify استفاده می کند. شبه کد به صورت زیر است: Build-Max-Heap ("A") "heap_length"["A"] ← "length"["A"] for "i" ← "floor"("length"["A"]/2) downto 1 do Max-Heapify("A", "i") پیاده سازی هرم. هرم ها به طور رایج با آرایه پیاده سازی می شوند. یک درخت دودویی می تواند در یک آرایه ذخیره شود. هیچ فضایی برای اشاره گر نیاز نیست، درعوض گره فرزندان و پدر به وسیلهٔ حساب کردن شاخص های آرایه پیدا می شوند. با این ویژگی پیاده سازی هرم به صورت ساده انجام می شود. جزییات به موقعیت ریشه بستگی دارد که به نوبه خود به محدودیت زبان برنامه نویسی مورد استفاده برای پیاده سازی بستگی دارد. به طور خاص تر بعضی اوقات ریشه در مکان ۱ قرار می گیرد. n را تعداد عناصر هرم در نظر بگبرید و i را هم مقدار دلخواه اندیس آر
ایه، اگر ریشه را در اندیس صفر قرار دهیم انگاه اندیس هر عنصر به صورت زیر می شود: اگر ریشه در اندیس ۱ قرار بگیرد، اندیس هر عنصر به صورت زیر می شود: این پیاده سازی هم چنین برای استفاده به عنوان صف اولویت مناسب است. عملیات هرم بالا/هرم پایین می تواند در شرایط یک آرایه به صورت زیر اعلام شود: فرض کنید که ویژگی هرم نگه می دارد برای مشخصه های "b", "b"+1, ... , "e". تابع غربال کردن به پایین ویژگی هرم را به"b"−1, "b", "b"+1, ... , "e" گسترش می دهد، فقط اندیس "i" = "b"−۱ می تواند این ویژگی را نقض کند. فرض کنید اندیس "j" بزرگترین بچه[ "a"["i" در هرم بیشینه (کوچکترین فرزند در درخت کمینه) باشد. با جابه جا کردن ["a"["i" و ["a"["j" ویژگی هرم برای اندیس "i" برقرار می شود. در این مرحله تنها مسیله این است که ویژگی هرم برای اندیس "j" برقرار نباشد. تابع غربال کردن به پایین عملی می کنددم-بازگشتیرا تا برای همه عناصر ویژگی هرم برقرار باشد. تابع غربال کردن به پایین سریع عمل می کند. در هر مرحله فقط به دو مقایسه و یک جابه جایی نیاز دارد. مقدار شاخص در هر تکرار دوبرابر کار می کند، به طوری که تعداد مراحل حداکثر برابر است باlog2 " e" برای
یک هرم بزرگ و استفاده کردن از حافظه مجازی ذخیره کردن در آرایه به صورت بالا ناکارآمد است.(تقریباً) هر سطر که در یک صفحه (حافظه کامپیوتر) متفاوت است، هرم های دودویی هستند که زیردرخت ها را در یک حافظه منفرد نگه می دارند، تعداد حافظه های قابل دسترسی به بالا از عامل ده را کاهش می دهد. عمل ادغام دو هرم دودویی در ("Θ("n صورت می گیرد که n اندازه هرم است. بهتر است که شما به طور ساده دو آرایه هرم را ادغام کنید و سپس از حاصل یک هرم دودویی بسازید. یک هرم با "n" عنصر و یک هرم با "k" عنصر می توانند در ("O(log "n" log "k با هم ادغام شوند.. یک الگوریتم برای جداکردن یک هرم دودویی با "n" عنصر و تبدیل به دو هرم دودویی با "n-k" عنصر "k" عنصر، به ترتیب، براساس یک دیدگاه جدید هرم به عنوان مجموعه مرتب شده زیرهرم ارائه شد. این الگوریتم به ("O(log "n" * log "n مقایسه نیاز دارد. این دیدگاه جدید همچنین به طور مفهومی الگوریتم ساده برای ادغام دو هرم ارائه می دهد. وقتی که ادغام یک کار رایج است، پیاده سازی یک هرم متفاوت توصیه می شود، مانند هرم دوجمله ای که در ("O(log "n ادغام می شود. به علاوه یک هرم دودویی می تواند با یک داده ساختار درخت
دودویی مرسوم پیاده سازی شود، اما یک نکته برای پیدا کردن عنصر مجاور آخرین سطح روی هرم دودویی وجود دارد. این عنصر می تواند به صورت الگوریتمی پیدا شود یا با اضافه کردن اصلاعات اضافی به گره هاکه نخ نامیده می شود مانند اضافه کردن یک فیلد بعدی به هر گره پیدا شود. می توان با اصلاح ساختار هرم هر دو عنصر کوچکترین و بزرگترین در ("O(log "n پیدا کرد. برای اینکار ردیف های متاوب بین هرم بیشینه و کمینه را جایگزین می کنیم. این الگوریتم ها تقریباً متاوب هستند، اما در هر مرحله باید ردیف های متاوب را با مقایسه های متناوب در نظر بگیریم. کارایی این الگوریتم تقریباً مشابه جهت منفرد طبیعی هرم است. این ایده می تواند برای هرم-بیشینه-کمینه-میانه تعمیم پیذا کند. اشتقاق معادلات شاخص. در یک آرایه هرم، پدر و فرزندان می توانند با یک حساب ساده روی مشخصه (اندیس) آرایه پیدا شوند. در این بخش به بررسی معدلات مشتق شده هرم وقتی که اندیس ریشه در آرایه صفر است و یادداشت هایی وقتی اندیس ریشه در آرایه یک است را می پردازیم. برای جلوگیری از ابهام، سطح را فاصله از ریشه معنی می کنیم، به طوری که خود ریشه در سطح صفر هست. گره های فرزندان. به طور عمومی گره ک
ه در اندیس "i" هست، فرزند سمت راست ان در اندیس"2i+۲" هست. گره "i" را در سطح "L" در نظر بگیرید، و توجه کنید که هر سطح "l" دقیقاً formula_10 گره شمامل می شود. به علاوه دقیقاً formula_11 گره در لایه های بالایی شامل می شوند. به دلیل اینکه ریشه در اندیس صفر هست "k" امین گره در اندیس formula_12 ذخیره می شود. این مشاهدات را برای نتیجه در کنار هم قرار می دهیم تا عبارت زیر برای "اندیس اخرین عنصر در لایه l بدست بیاید" "j" را گره های بعد از گره "i" در نظر بگیرید، به طوری که: هر کدام از گره های "j" باید دقیقاً دو فرزند داشته باشند، بنابراین باید وجود داشته باشد formula_15 گره برای جداسازی formula_16's فرزند راست از انتهای خودش لایه (formula_17) به عنوان مورد نیاز. توجه کنید که فرزند سمت چپ یک گره یک مکان قبل تر از فرزند سمت راست است بنابراین: formula_19. اگر ریشه به جای اندیس صفر در اندیس یک باشد، اندیس آخرین گره در هر سطح برابر است با formula_11. همچنین با استفاده از مطالب ذکر شده برای یک هرم با اندیس یک ریشه formula_21 و formula_22. گره پدر. هر گره یا فرزند سمت چپ یا فرزند سمت راست پدر خودش هست، بنابراین: در نتیجه: حال
عبارت formula_26 را در نظر بگیرید. اگر گره "i" فرزند سمت چپ باشد، به طور بدیهی این نتیجه بدست می اید، اگرچه، اگر گره "i" فرزند راست باشد این نتیجه درست است. در این مورد، formula_27 باید زوج باشد بنابراین formula_28 باید فرد باشد. بنابراین، با صرف نظر از اینکه گره "i" فرزند سمت راست یا چپ است، پدر این گره با عبارت زیر حساب می شود: مین-هیپ. مین-هیپ دارای ویژگی مین-هیپ است. در واقع برای هر گره formula_16 به جز ریشه، رابطهٔ زیر صدق می کند: کوچک ترین عضو هرم در ریشه قرار دارد. برای الگوریتم مرتب سازی هرمی از مکس هیپ استفاده می شود. مین هیپ معمولاً برای صف های اولویت مورد استفاده قرار می گیرد.
در علوم رایانه یک درخت درخت جستجوی دودویی خود-متوازن, هر درخت جستجوی دودویی گره-محور است که به طور خودکار ارتفاعش را (حداکثر تعداد مراحل زیر ریشه) در درج و حذف عنصر دلخواه، کوچک نگه می دارد. این ساختارها اجراهای مؤثری برای لیست های مرتب تغییر ناپذیر به وجود می آورد و می تواند به عنوان نوع داده انتزاعی چون آرایه انجمنی, صف اولویت دار و مجموعه ها، مورد استفاده قرار گیرد. نمای کلی. بیشتر عملیات روی یک درخت جستجوی دودویی (ددج), زمانی مستقیماً متناسب با ارتفاع درخت می برند. پس مطلوب است که ارتفاع را کوچک نگه داریم. یک درخت دودویی با ارتفاع h می تواند شامل حداکثر 20+21+···+2"h" = 2"h"+1−۱ گره باشد. بنابراین برای درختی با n گره و ارتفاع h داریم: formula_1 و این دلالت دارد بر اینکه: formula_2. به بیان دیگر حداقل ارتفاع یک درخت با n گره برابر است با log2("n") با روند کردن رو به پایین داریم: formula_3 هرچند ساده ترین الگوریتم برای درج عنصر در ددج، ممکن است یک درخت با ارتفاع n را در حالتهای مشترک نتیجه دهد. برای مثال وقتی عناصر در ترتیب مرتب شدهٔ کلیدها درج می شوند، درخت به یک لیست پیوندی با n گره تبدیل می شود. اختلاف ک
ارایی این دو موقعیت ممکن است خیلی زیاد باشد. برای مثال برای n=۱٬۰۰۰٬۰۰۰ حداقل ارتفاع برابر است با: formula_4. اگر این آیتم های داده شده پیش از زمان شناخته شوند، به طور متوسط با اضافه کردن مقادیر در ترتیب تصادفی که یک درخت جستجوی دودویی را نتیجه می دهد، می توان ارتفاع درخت را همچنان کوچک نگه داشت. هرچند موقعیت های بسیاری (همانند الگوریتم های برخط) که این تصادفی کردن غیرقابل دوام است. درخت های دودویی خود متوازن این مسئله را با اعمال تغییراتی بر روی درخت (همانند چرخش درخت) در زمان های کلیدی به منظور نگه داشتن ارتفاع متناسب با log2("n"), حداقل کرده اند. اگرچه یک سربار درگیر باشد، ممکن است در مدت زمان اجرای طولانی با اطمینان حاصل کردن از سریع اجرا شدن عملیات بعدی، توجیه شده باشد. نگه داشتن درخت در حداقل مقدار آن formula_5 همیشه دوام پذیر نیست. می شود ثابت کرد که هر الگوریتم درج که قبلاً همانند آن را انجام دادیم، یک سربار بیش از اندازه خواهد داشت. از این رو بیشتر الگوریتم های ددج خود-متوازن، ارتفاع را تا یک ضریبی از کران پایین، ثابت نگه می دارند. در کران بالای مجانبی (O بزرگ) یک ساختار ددج خود متوازن که شامل n عنصر
است, اجازهٔ وارسی، درج و حذف یک عنصر را در بدترین زمان اجرای (O(log n و در پیمایش درخت روی همهٔ عناصر در زمان (O(n می دهد. برای بعضی از اجراها، این ها کران های زمان در-عمل هستند. در صورتی که برای بقیه، آن ها کران های مستهلک بیش از یک دنباله از عملیات هستند. این زمان ها، به طور مجانبی برای همهٔ سختمان داده هایی که کلیدها را فقط در مقایسه دستکاری می کنند، بهینه هستند. پیاده سازی. ساختمان داده های محبوب که این نوع درخت را شامل می شوند، عبارتند از: برنامه های کاربردی. درخت های جستجوی دودویی خود-متوازن به طور معمول می توانند در ساخت و نگهداری لیست های مرتب شده استفاده شوند. مانند صفوف اولویت و همچنین می توانند به عنوان آرایه انجمنی مورد استفاده قرار گیرند. جفت های دارای مقدار کلیدی، به راحتی تنها با یک ترتیب روی کلید، درج می شوند. در این حالت، ددج های خود-متوازن، یک سری مزیت و ضرر در مقابل رقیب اصلی خود یعنی جدول درهم سازی دارند. یک مزیت ددج های خود-متوازن این است که، آن ها اجازهٔ شمارش سریع (درواقع بهینه) عناصر را در محل های کلیدی می دهند که جداول درهم سازی این قابلیت را ندارد. یک ضرر این است که الگوریتم های وار