payamvha/North_RAG huggingface dataset:
در سال ۲۰۱۶ که در مجله تحقیقات تغذیه‌ای منتشر شد، تقریباً ۴۰۰ فرد را مورد بررسی قرار داد و دریافت که کودکانی که سویا مصرف کرده اند، و بنابراین ایزوفلاون‌ها، دو تا دو و نیم برابر بیشتر از کسانی که سویا مصرف نکرده اند دریافت کرده اند، احتمال ابتلا به بیماری کاوازاکی را دارند. بیماری کاوازاکی باعث ایجاد التهاب در شریان‌ها و غدد لنفاوی می‌شود و در کودکان بیشتر از بزرگسالان شایع است
در علوم کامپیوتر، درخت جستجو بندانگشتی یک نوع درخت جستجوی دودویی است که یک سری اشاره‌گر به گره‌های داخلی درخت یا همان (بندانگشت) نگه می‌دارد. این اشاره‌گرها به عملیات‌های جستجو، حذف و درج برای اعضایی که نزدیک آن بندانگشت باشند، سرعت می‌یخشند به طوری که مرتبه زمانی سرشکن جستجو برابر (O (log n و برای حذف و درج نیز (باز هم به طور سرشکن) (O(1 طول می‌کشد. این داده ساختار را با درخت انگشتی یا درخت اسپلی اشتباه نگیرید. هر دوی این داده ساختارها می‌توانند برای پیاده‌سازی درخت جستجوی بنداگشتی استفاده شوند. گیباس.
درخت جستجوی بنداگشتی استفاده شوند. گیباس. درخت جستجو بندانگشتی را براساس درخت-بی ساخت. نسخه اصلی این داده ساختار، عملیات جستجو را (اگر d را تعداد گره‌های بین گره هدف و بندانگشت بگیریم) در زمان (O(log d تضمین می‌کند. عملیات به روز رسانی وقتی فقط (O(1 بندانگشت قابل جابجایی را نگه داریم، (O(1 زمان می‌گیرد و p خانه جابجا کردن یک بندانگشت، زمان (O(log p می‌گیرد. هادلستون (Huddleston) و ملهورن (Mehlhorn) این داده‌ساختار را بهبود داده و درخت-بی-پیوند-مرحله‌ای را ساختند. ساکالیدیس (Tsakalidis) یک نسخه دیگر براساس
ساکالیدیس (Tsakalidis) یک نسخه دیگر براساس درخت AVL پیشنهاد داد که جستجو از انتهای درخت را ساده‌تر می‌کند. این روش، امکان پیاده‌سازی یک داده ساختار با چند بندانگشت را با استفاده از چند تا از همین درخت‌ها می‌دهد. برای انجام یک جستجوی بندانگشتی در یک درخت دودویی در حالت ایده‌آل، از یک بندانگشت شروع می‌کنیم و به سمت ریشه (بالا) می‌رویم تا به "گره برگشت" یا به "پایین‌ترین جد مشترک" این دو گره برسیم؛ و سپس پایین برویم تا عضوی که دنبالش می‌گردیم را پیدا کنیم. اما تعیین این که یک گره جد گره دیگری هست یا نه، بدیهی
تعیین این که یک گره جد گره دیگری هست یا نه، بدیهی نیست. تیریپ یک داده ساختار تصادفی است که توسط آراگون و سیدل معرفی شد. در این داده ساختار امید ریاضی طول مسیر دو گره با فاصله d برابر (O(log d است. این دو نفر برای انجام جستجو بندانگشتی در تیریپ برای این که بتوانیم "پایین‌ترین جد مشترک" را سریع تر پیدا کنیم، پیشنهاد کردند که یا یک سری اشاره نگه‌داریم یا برای هر گره نگه داریم که حداقل و حداکثر گره‌های زیر درخت‌شان چیست. یک فصل از کتابی که در منابع آمده، به درخت جستجو بندانگشتی اختصاص دارد. در این کتاب
به درخت جستجو بندانگشتی اختصاص دارد. در این کتاب نویسنده، الگوریتمی برای جستجو دودویی در تیریپ با اردر زمانی (O(log d ارائه داده که احتیاجی به نگه‌داری حافظه اضافی ندارد؛ به اینگونه که به طور همزمان از تمام کاندیداهای پایین‌ترین جد مشترک گره هدف را جستجو می‌کنیم.
در علم کامپیوتر، درهم سازی پویای کامل، تکنیکی است برای از بین بردن تصادم در یک داده ساختار جدول درهم سازی. این تکنیک برای پرسمان‌های سریع، درج و حذف روی مقادیر زیادی از داده کاربرد دارد. جزئیات. در این روش، ورودی‌هایی که به یک خانه از جدول نظیر می‌شوند، مانند یک جدول درهم سازی سطح دوم جدا سازماندهی می‌شوند. اگر "k" ورودی در مجموعه "S" داشته باشیم، برای جدول درهم سازی ثانویه، "k"2 خانه اختصاص می‌دهیم و تابع درهم سازی آن، از توابع جهانی درهم سازی به صورت تصادفی به گونه‌ای انتخاب می‌شوند که عاری از تصادم باشد
به گونه‌ای انتخاب می‌شوند که عاری از تصادم باشد (برای مثال، تابع درهم سازی کامل). بنابراین هزینه جستجو مطمئناً در بدترین حالت از (1)O خواهد شد. function Locate("x") is "j" = h(x); if (position hj("x") of subtable "Tj" contains "x" (not deleted)) return ("x" is in "S"); end if else return ("x" is not in "S"); end else end با اینکه هر جدول سطح دوم، به یک فضای درجه دوم نیاز دارد، اگر کلیدهای وارد شده به جدول سطح اول دارای توزیع یکنواخت باشند، کل ساختار از فضای (O(n خواهد بود؛ زیرا سایز سطل به احتمال زیاد، کم
(O(n خواهد بود؛ زیرا سایز سطل به احتمال زیاد، کم است. در طول درج ورودی جدید "x" در مکان "j" اُم، شمارنده جهانی دستورها، "count"، یک واحد افزایش می‌یابد. اگر "x" در "j" وجود داشته باشد اما به عنوان یک عضو حذف شده برچسب خورده باشد، برچسب آن برداشته می‌شود. اگر "x" در "j" یا زیرجدول "Tj" وجود داشته باشد و به عنوان یک عضو حذف شده برجسب نخورده باشد، پس یک تصادم روی داده و خانه j اُم سطل جدول سطح دوم "Tj" دوباره با انتخاب تصادفی تابع درهم سازی "hj" ساخته می‌شود. زیرا ضریب بارگذاری جدول سطح دوم، کم نگه داشته
زیرا ضریب بارگذاری جدول سطح دوم، کم نگه داشته می‌شود. بازسازی کم صورت گرفته و هزینه سرشکن درج‌ها، از (1)O خواهد شد. function Insert("x") is "count" = "count" + 1; if ("count"&gt; "M") FullRehash("x"); end if else "j" = h("x"); if (Position h"j"(x) of subtable "Tj" contains "x") if ("x" is marked deleted) remove the delete marker; end if end if else "bj" = "bj" + 1; if ("bj" &lt;= "mj") if position h"j"("x") of "Tj" is empty store "x" in position h"j"("x") of "Tj"; end if else Put all unmarked elements of
of "Tj"; end if else Put all unmarked elements of "Tj" in list "Lj"; Append "x" to list "Lj"; "bj" = length of "Lj"; repeat "hj" = randomly chosen function in "Hsj"; until "hj" is injective on the elements of "Lj"; for all "y" on list "Lj" store "y" in position h"j"("y") of "Tj"; end for end else end if else "mj" = ۲ * max{1, "mj"}; "sj" = ۲ * "mj" * ("mj" - 1); if the sum total of all sj ≤ ۳۲ * "M"2 / "s"("M") + 4 * "M" Allocate "sj" cells for "Tj"; Put all unmarked elements of "Tj" in list "Lj"; Append
unmarked elements of "Tj" in list "Lj"; Append "x" to list "Lj"; "bj" = length of "Lj"; repeat "hj" = randomly chosen function in "Hsj"; until "hj" is injective on the elements of "Lj"; for all "y" on list "Lj" store "y" in position h"j"("y") of "Tj"; end for end if else FullRehash("x"); end else end else end else end else end حذف عنصر "x"به سادگی بدون اینکه واقعاً آن را حذف کند یا "count" را زیاد کند، آن را به عنوان یک عضو حذف شده علامتگذاری می‌کند. در صورت انجام هردو عمل حذف و درج، اگر "count" به آستانه
انجام هردو عمل حذف و درج، اگر "count" به آستانه "M" برسد، کل جدول بازسازی می‌شود. "M" در ابتدای یک "فاز" جدید، یک مقدار مشخص و چند برابر سایز S است. در اینجا "فاز" به معنای زمان بین بازسازی‌های کامل است. هزینه سرشکن حذف برابر (O(1 است. توجه کنید که در اینجا، مقدار -۱ در تابع "(Delete(x" بیانگر یک مقداری است که در مقادیر ممکن "U"نیست. function Delete("x") is "count" = "count" + 1; "j" = h("x"); if position h("x") of subtable "Tj" contains "x" mark "x" as deleted; end if else return (x is not a member of S);
end if else return (x is not a member of S); end else if ("count"&gt;= "M") FullRehash(-1); end if end یک بازسازی کامل از جدول"S"، با پاک کردن تمام اعضای برچسب خورده شروع شده و با مقدار دهی آستانه بعدی "M" در یک ثابت که چند برابر سایز S است ادامه پیدا می‌کند. یک تابع درهم سازی، که "S" را به چند زیرمجموعه("s"("M" تقسیم می‌کند (که سایز زیرمجموعه "j" برابر "sj" است) آنقدر به صورت تصادفی انتخاب می‌شود تا: formula_1 در نهایت، برای هر زیرجدول "Tj"، یک تابع درهم سازی "hj" به صورت تصادفی آنقدر از "Hsj" انتخاب
سازی "hj" به صورت تصادفی آنقدر از "Hsj" انتخاب می‌شود تا "hj" روی "Tj"یک به یک باشد. زمان پیش‌بینی شده برای بازسازی کامل جدول"S" با سایز"n" برابر ("O("n خواهد شد. function FullRehash("x") is Put all unmarked elements of "T" in list "L"; if ("x" is in "U") append "x" to "L"; end if "count" = length of list "L"; "M" = (1 + "c") * max{"count", 4}; repeat h = randomly chosen function in "Hs(M)"; for all "j" &lt;"s"("M") form a list "Lj" for h("x") = "j"; "bj" = length of "Lj"; "mj" = ۲ * "bj"; "sj" = ۲ * "mj"
length of "Lj"; "mj" = ۲ * "bj"; "sj" = ۲ * "mj" * ("mj" - 1); end for until the sum total of all sj ≤ ۳۲ * "M"2 / "s"("M") + 4 * "M" for all "j" &lt;"s"("M") Allocate space "sj" for subtable "Tj"; repeat "hj" = randomly chosen function in "Hsj"; until "hj" is injective on the elements of list "Lj"; end for for all "x" on list "Lj" store "x" in position h"j"("x") of "Tj"; end for end
مرجان وحدت (زاده ۱۳۵۵) خواننده و نوازنده اهل ایران است. او خواهر مهسا وحدت است. زندگی‌نامه و فعالیت هنری. مرجان وحدت از کودکی مقدمات موسیقی و ساز پیانو را نزد مینو محبی آغاز کرد. آواز ایرانی سنتی را نزد پری ملکی فراگرفت و نزد مهدی فلاح و سیما بینا ادامه داد. ساز سه‌تار را نزد رامین کاکاوند آموخت و نزد مسعود شعاری دنبال کرد.
بنیاد متابرینز یک سازمان آمریکایی ناسودبر معاف از مالیات در سان لوئیس اوبیسپو، کالیفرنیا است، که پروژه موزیک‌برینز را اداره می‌کند. با به‌وجودآمدن بنیاد متابرینز در ۱۹ آوریل ۲۰۰۵، پروژه موزیک‌برینز وارد مرحله دوم زندگی خود شد. در نخستین مرحله، پروژه به‌طور خصوصی نگهداری می‌شده‌است و در درجه اول روی جمع‌آوری فراداده‌های فقط پایه‌ای تمرکز کرده بود. اکنون پروژه موزیک‌برینز از آن به بعد به‌طور چشم‌گیری رشد کرده‌است، و با پشتیبانی قانونی و زیرساخت بنیاد متابرینز، به رشد و موفقیت ادامه می‌دهد و گستره خویش را
به رشد و موفقیت ادامه می‌دهد و گستره خویش را توسعه می‌دهد.
حصار یک قطعه موسیقی اثر حسین علیزاده است که در سال ۱۳۵۶ پخش شده‌است. این قطعه در روی الف آلبوم "چاووش ۳" از گروه شیدا، به عنوان آهنگ شماره دو قرار دارد. همچنین این قطعه در نسخه‌ای از آلبوم "نی نوا" که در سال ۱۳۷۱ توسط ماهور پخش شد نیز در سمت دوم نوار به همراه «سواران دشت امید» و «نوروز» قرار گرفته‌است. واژه «حصار» که برای عنوان قطعه در نظر گرفته شده یکی از گوشه‌های دستگاه چهارگاه موسیقی ایرانی است، هرچند از منظر سیاسی هم می‌توان به آن نگاه کرد، چون که علیزاده این آهنگ را برای همسرش که در آن زمان به خاطر
این آهنگ را برای همسرش که در آن زمان به خاطر فعالیت‌های سیاسی در زندان بود ساخت و به زندانی‌های سیاسی شاه در ۱۳۵۶ هدیه کرد و بنا بر گفته خودش در ساخت این قطعه از خاطره‌های دوران کودکی خود از آیین‌های مذهبی همچون مراسم زنجیرزنی روز عاشورا الهام می‌گیرد. این قطعه در سال ۱۳۵۶ در پادگان فرح‌آباد و زمانی که علیزاده سرباز بوده ساخته شده و به گفته خودش نت به نت این قطعات و حتی نحوه نگارش آن را به یاد دارد. ساختار. این قطعهٔ ۲۰دقیقه‌ای در دو بخش ساخته شده که بخش نخست آن فضایی حماسی دارد و ریتم کار تند و رزمی است و
آن فضایی حماسی دارد و ریتم کار تند و رزمی است و سازهایی چون تار و ضرب زورخانه که در نسخهٔ ضبط شده اصلی بهمن رجبی نواختن آن را بر عهده دارد، نقش اصلی را در این بخش دارند. بخش دوم قطعه دارای ریتمی سنگین و اندوهناک است که برگرفته از ریتم‌های مذهبی مانند تعزیه و نوحه‌خوانی است و در این بخش بیژن کامکار قطعه‌ای با ضرب‌آهنگ آهسته را در گوشهٔ حصار از دستگاه چهارگاه روی شعر ه. الف. سایه می‌خواند. قطعه «حصار» شنونده را ناظر بر ورود و خروج دسته‌های سینه زنی و زنجیر زنی قرار می‌دهد و علیزاده در این باره می‌گوید «این
قرار می‌دهد و علیزاده در این باره می‌گوید «این دسته‌ها در انبوهی از گرد و خاک و غبار محو می‌شوند و من برای این قطعه پایانی خاص ننوشته‌ام، بلکه پایان‌بندی این قطعه به گونه‌ای است که نشان دهنده همین محو شدگی دسته هاست که گویی ناظر این مراسم صدای سنج و ضرب زورخانه را همراه با دورشدن این دسته‌ها می‌شنود تا زمانی که محو و درغبار گم شوند.» به بنا بر گفته مجید درخشانی که در این آهنگ نواختن سنج را نیز بر عهده دارد، قطعه «حصار» به همراه قطعه «سواران دشت امید» برپایه ردیف دستگاهی موسیقی ایرانی است که با ریتم‌های
ردیف دستگاهی موسیقی ایرانی است که با ریتم‌های ادواری آمیخته شده‌است. بنابر گفته ابوالحسن نجوا، کارشناس موسیقی بخش فارسی بی‌بی‌سی، «حصار» از برخی جهات نقطه عطفی در کار حسین علیزاده و موسیقی ایرانی به‌شمار می‌رود. برخی این قطعه و «سواران دشت امید» را نوعی تجددطلبی در موسیقی ایرانی در نظر می‌گیرند و بر این باور هستند که «حصار» در عین اینکه ریشه در موسیقی سنتی و محلی ایران دارد، اما هرگونه گرایش ایدئولوژی را رد می‌کند و پویا و جستجوگر است و تحت تأثیر اوضاع زمان و شرایط اجتماعی به وجود آمده‌است که آن را نوعی
و شرایط اجتماعی به وجود آمده‌است که آن را نوعی نماینده هنر مدرن ایرانی هم در نظر می‌گیرند. اجرای زنده. این قطعه در سال ۱۳۸۶ نیز توسط یک گروه ۲۴ نفره به صورت زنده اجرا شد که مجید درخشانی دوباره در آن سنج زد. فرق اصلی این اجرا با اجراهای قبلی در اضافه شدن سازها بود. این اجرا تک‌خوان نداشت و تنها فریبا داودی به عنوان همخوان زن اشعار بالا را با گروه خواند و این قسمت از شعر «آن یوسف چون ماه را از چاه غم بیرون کشید» که در نسخه اصلی با صدای بیژن کامکار اجرا می‌شود، در این اجرا تنها با نی اجرا شد.
در علوم کامپیوتر، درخت دکارتی یک درخت دودویی است که از یک دنباله از اعداد به دست می‌آید. این درخت به صورت یک هرم می‌باشد و پیمایش میان‌ترتیب آن دنبالهٔ اصلی را به دست می‌د هد. این درخت به صورت یکتا روی هر دنباله قابل تعریف است. این داده ساختار اولین بار در سال ۱۹۸۰ توسط در زمینهٔ داده ساختارهای جستجوی کران معرفی شد. درخت دکارتی همچنین در تعریف داده ساختارهای تیریپ و درخت دودویی جستجوی تصادفی به منظور جستجوی دودویی نیز استفاده شده‌است. درخت دکارتی با یک الگوریتم پشته محور، به منظور پیدا کردن ، در زمان خطی
پشته محور، به منظور پیدا کردن ، در زمان خطی برای یک دنباله از اعداد ساخته می‌شود. تعریف. درخت دکارتی روی یک دنبالهٔ متمایز از اعداد توسط اطلاعات زیر به صورت یکتا تعریف می‌شود: بر اساس خواص هرم، ریشهٔ درخت باید عضو کمینهٔ دنباله باشد؛ بنابراین درخت همچنین می‌تواند به صورت بازگشتی این چنین تعریف شود که ریشه کمینهٔ دنباله است و زیر درخت‌های سمت چپ و راست هر کدام درخت‌های دکارتی مجزایی روی دنباله‌های سمت چپ و راست ریشه تعریف می‌شوند؛ بنابراین سه خاصیت بالا درخت دکارتی را به صورت یکتا به دست می‌دهد. اگر در یک
دکارتی را به صورت یکتا به دست می‌دهد. اگر در یک دنباله تکرار داشته باشیم، برای به دست آوردن درخت دکارتی متناظر نیاز به گذاشتن یک قید اضافی (به‌طور مثال از بین دو عدد برابر، عددی که زودتر دیده شود به عنوان عدد کوچکتر در نظر گرفته شود) نیاز داریم. جستجوی کران و پایین‌ترین اجداد مشترک. درخت دکارتی می‌تواند به عنوان بخشی از داده ساختارهای کارآمد برای و مسئله‌های که در بر گیرندهٔ پرسمان‌هایی برای یافتن مقدار کمینه در یک زیر دنبالهٔ پیوسته از دنبالهٔ اصلی است، می‌باشد. در یک درخت دکارتی، این مقدار کمینه می‌تواند
در یک درخت دکارتی، این مقدار کمینه می‌تواند راست‌ترین و چپ‌ترین مقادیر در زیر دنبالهٔ مورد نظر باشد. به عنوان مثال، در زیردنبالهٔ (۱۵، ۲۰، ۱۰، ۱۲) در دنبالهٔ مثال زده شده در شکل (۱)، مقدار کمینه (۱۰)، پایین‌ترین جد مشترک راست‌ترین و چپ‌ترین مقادیر زیردنباله (۱۲ و ۱۵) می‌باشد. به دلیل این که پایین‌ترین جد مشترک به ازای هر پرسمان در زمان ثابتی به دست می‌آید، استفاده از داده ساختاری که حجم خطی اشغال می‌کند و در زمان خطی ساخته می‌شود، باعث می‌شود مسئلهٔ کمینه کردن کران نیز محدود به همین مرزها شود. در سال ۲۰۰۰،
کران نیز محدود به همین مرزها شود. در سال ۲۰۰۰، این رابطه بین مسئلهٔ دو داده ساختار را، با نشان دادن این که پایین‌ترین اجداد مشترک در یک درخت ورودی می‌تواند به صورت کارآمد و غیر درختی برای کمینه کردن کران حل شود، معکوس کردند. داده ساختار آن‌ها از تکنیک دور اویلری برای تبدیل درخت ورودی به یک دنباله استفاده می‌کند. پس از آن کمینهٔ کران را در دنبالهٔ به دست آمده پیدا می‌کند. دنبالهٔ حاصل از این انتقال، شکل خاصی دارد (اعداد مجاور، ارتفاع گره‌های همسایه در درخت را با اختلاف ۱± نمایش می‌دهند) که باعث برتری آن
را با اختلاف ۱± نمایش می‌دهند) که باعث برتری آن می‌شود. به منظور حل مسئلهٔ کمینه کردن برای دنباله‌هایی که این شکل خاص را ندارند، درخت دکارتی را، به منظور تبدیل مسئلهٔ کمینه کردن کران به مسئلهٔ پایین‌ترین اجداد مشترک، استفاده می‌کنند. سپس با اعمال تکنیک دور اویلری، مسئله را به مسئلهٔ کمینه کردن کران در یک دنباله که این شکل خاص را دارد، تبدیل می‌کنند. مسئلهٔ کمینه کردن کران به این شکل می‌تواند این امکان را به ما بدهد که جستجوی کران دوبعدی را بیان کنیم. یک مجموعه از تعداد متناهی اما زیاد نقاط در صفحهٔ دکارتی
از تعداد متناهی اما زیاد نقاط در صفحهٔ دکارتی می‌تواند برای شکل دادن درخت دکارتی استفاده شود. به وسیلهٔ مرتب‌سازی نقاط بر اساس مختصهٔ x آن‌ها و در نظر گرفتن مختصهٔ y آن‌ها به عنوان به عنوان ترتیب این مقادیر در دنباله، می‌توان این درخت را شکل داد. اگر S را به عنوان زیرمجموعهٔ نقاط ورودی بین چند محدودهٔ عمودی با نامعادلهٔ L ≤ x ≤ R فرض کنیم و p چپ‌ترین نقطهٔ S (نقطه‌ای که مختصهٔ x آن کمینه است) است، و q راست‌ترین نقطهٔ S (نقطه‌ای که مختصهٔ x آن بیشینه است) است، آنگاه پایین‌ترین جد مشترک p و q در درخت دکارتی
آنگاه پایین‌ترین جد مشترک p و q در درخت دکارتی پایین‌ترین نقطه در محدوده است. یک پرسمان کران سه طرفه که در آن هدف لیست کردن نقاط در یک محدودهٔ سه طرفه است که با نامعادله‌های L ≤ x ≤ R و y ≤ T مشخص می‌شود، می‌تواند با پیدا کردن پایین‌ترین نقطه (b) و مقایسهٔ مختصهٔ y آن با T، و (در صورت حضور b در محدودهٔ مورد نظر) ادامه دادن این روش بین b و p، و بین b و q، به صورت بازگشتی، پیدا شود. در این روش پس از این که راست‌ترین و چپ‌ترین نقاط بازه مشخص شدند، تمام نقاط بین این سه محدوده را می‌توان در زمان ثابت به ازای هر
این سه محدوده را می‌توان در زمان ثابت به ازای هر نقطه، لیست کرد. در ساختمان به این شکل برای پایین‌ترین اجداد مشترک در یک درخت دکارتی، این امکان را ایجاد می‌کند که داده ساختاری با اشغال حجم خطی بسازیم که به ما اجازهٔ پرسش ذر مورد فاصلهٔ بین هر جفت از نقاط در را در زمان ثابت به ازای هر پرسمان، می‌دهد. فاصلهٔ بین دو نقطه در فضای فرامتریک، وزن در درخت فراگیر کمینه در فضای متریک است. از یک درخت فراگیر کمینه می‌توان یک درخت دکارتی ساخت که ریشهٔ آن نمایانگر سنگین‌ترین لبهٔ درخت فراگیر کمینه می‌باشد. با تقسیم درخت
لبهٔ درخت فراگیر کمینه می‌باشد. با تقسیم درخت فراگیر کمینه به دو زیردرخت، می‌توان به صورت بازگشتی درخت دکارتی را به وسیلهٔ بچه‌های ریشهٔ ذکر شده ساخت. برگ‌های درخت دکارتی، بیان‌گر نقاط فضای متریک هستند. همچنین پایین‌ترین جد مشترک دو برگ، سنگین‌ترین لبه بین آن دو نقطه در درخت فراگیر کمینه است که وزن آن با فاصلهٔ بین دو نقطه برابر است. درخت دکارتی زمانی می‌تواند در زمان خطی ساخته شود که درخت فراگیر کمینه را بیابیم و وزن لبه‌های آن را مرتب کنیم. تیریپ‌ها. به دلیل این‌که یک درخت دکارتی یک درخت دودویی است،
به دلیل این‌که یک درخت دکارتی یک درخت دودویی است، طبیعی است که آن را به عنوان یک درخت دودویی جستجو برای یک دنبالهٔ مرتب از مقادیر استفاده کنیم. با این حال، تعریف کردن درخت دکارتی بر اساس مقادیر مشابهی که کلیدهای درخت جستجو را می‌سازند به خوبی کارآمد نیست. درخت دکارتی مربوط به یک دنباله مرتب، یک است که ریشهٔ آن چپ‌ترین نقطهٔ آن است و جستجوی دودویی در این درخت را به جستجوی خطی در یک مسیر تبدیل می‌کند. با این حال، ایجاد درخت‌های جستجوی متعادل‌تر با ایجاد مقادیر اولویت‌دار برای هر کلید جستجو که با خود کلید
اولویت‌دار برای هر کلید جستجو که با خود کلید متفاوتند، با مرتب کردن ورودی‌ها بر اساس مقادیر کلیدشان و استفاده از دنبالهٔ اولویت‌دار مربوطه برای ایجاد درخت دکارتی ممکن است. این ساختار ممکن است در چارچوب هندسی بالا به‌طور مشابه بیان شود. به این صورت که مختصات x نقاط، کلیدهای جستجو و مختصات y آن‌ها اولویت‌دارها هستند. ایدهٔ استفاده از اعداد تصادفی به عنوان اولویت، توسط در سال ۱۹۹۶ عملی شد. داده ساختار ناشی از این ایده به دلیل ترکیب ویژگی‌های درخت دودویی و هیپ دودویی، تریپ خوانده شد. اضافه کردن به تریپ، با
دودویی، تریپ خوانده شد. اضافه کردن به تریپ، با اضافه کردن کلید جدید به عنوان برگ یک درخت موجود، انتخاب اولویت برای آن و اجرای عملیات چرخش درخت در طول مسیر از گره تا ریشهٔ درخت برای برطرف کردن هر گونه نقض هیپ به دلیل اضافه شدن انجام می‌شود. حذف هم می‌تواند به‌طور مشابه با نرخ ثابت تغییر در طول مسیر با دنباله‌ای از چرخش‌ها در درخت انجام گیرد. اگر اولویت‌های هر کلید به‌طور تصادفی و مستقل انتخاب شوند، با اضافه شدن یک عضو به درخت، درخت دکارتی پایانی همان ویژگی‌های را خواهد داشت، درختی که که با اضافه شدن کلیدها
را خواهد داشت، درختی که که با اضافه شدن کلیدها با جایگشت تصادفی با شروع از یک درخت تهی ایجاد می‌شود. اضافه کردن هر گره با قرار گرفتن آن گره به عنوان برگ انجام می‌شود و تغییری در ساختار درخت انجام نمی‌گیرد. درخت‌های دودویی تصادفی جستجو مدت زیادی مورد مطالعه قرار گرفته‌اند و به عنوان درخت جستجوی کارآمد شناخته می‌شوند (با احتمال زیاد ارتفاع لگاریتمی پیدا خواهند کرد). این ویژگی مهم شامل تریپ‌ها هم می‌شود. طبق پیشنهاد Seidel و Aragon، امکان اولویت‌بندی دوبارهٔ گره‌های پراستفاده، که منجر به انتقال آن‌ها به ریشهٔ
پراستفاده، که منجر به انتقال آن‌ها به ریشهٔ تریپ و بالا بردن سرعت دسترسی به آن‌ها می‌شود، وجود دارد. ساختار کارآمد. درخت دکارتی در زمان خطی توسط دنبالهٔ ورودی‌هایش قابل ساخت است. یک روش پردازش کردن دنبالهٔ مقادیر از چپ به راست است، در عین این‌که درخت دکارتی پردازش شده، در یک ساختار که امکان طی کردن درخت از بالا به پایین و برعکس را داشته باشد، باقی بماند. برای ایجاد هر مقدار جدید x، از گره‌ای که یک اولویت از x بالاتر است، شروع می‌کنیم ومسیر این گره تا ریشه را دنبال می‌کنیم تا مقدار y را که از x کوچک‌تر است
دنبال می‌کنیم تا مقدار y را که از x کوچک‌تر است را پیدا کنیم. گره y پدر x است و فرزند راست سابق y, فرزند چپ جدید x قرار می‌گیرد. مجموع زمان این فرایند خطی است، به این دلیل که، زمانی که برای جستجوی پدر هر گره x استفاده شد، می‌تواند برای حذف گره‌های موجود در راست‌ترین مسیر ذخیره شود. الگوریتم دیگری با زمان خطی براساس وجود دارد. در دنبالهٔ ورودی، همسایه چپ x، مقداری است که اولویتش از x بیشتر است، مقدارش کمتر و از هر مقدار دیگری به x نزدیک‌تر است. همسایهٔ راست هم به‌طور قرینه تعریف می‌شود. دنبالهٔ مقادیر با یک
به‌طور قرینه تعریف می‌شود. دنبالهٔ مقادیر با یک پشته که حاوی زیردنباله‌ای از مقادیر است، قابل نگه‌داری است. برای هر دنبالهٔ جدید x، از پشته واکشی شده تا پشته خالی شده یا بالاترین مقدار آن از x کوچک‌تر شود و در این صورت در پشته، اضافه می‌شود. همسایه چپ x بالاترین مقدار پشته در زمان اضافه شدن x است. همسایه‌های راست هم با اجرای همین الگوریتم با پشته و با دنبالهٔ معکوس به‌دست می‌آیند. پدر x در درخت دکارتی، می‌تواند بسته به مقدار در صورت وجود همسایهٔ سمت چپ یا سمت راست x باشد. همسایه‌ها با الگوریتم بهینهٔ موازی
راست x باشد. همسایه‌ها با الگوریتم بهینهٔ موازی قابل پیاده‌سازی هستند، پس این فرمول برای توسعهٔ الگوریتم بهینهٔ موازی برای ساخت درخت دکارتی قابل استفاده است. استفاده در مرتب‌سازی. در سال ۱۹۸۹ یک الگوریتم مرتب‌سازی بر پایهٔ درخت دکارتی ارائه دادند. آن‌ها الگوریتم را بر پایهٔ قرار داشتن مقدار بیشینه در ریشه تعریف کردند ولی این الگوریتم برای درخت‌های حاوی مقدار کمینه در ریشه هم قابل تصحیح است. الگوریتم تصحیح شده درقسمت پایین توضیح داده شده‌است. الگوریتم Levcopolous-Petersson می‌تواند به عنوان نسخه‌ای از
می‌تواند به عنوان نسخه‌ای از مرتب‌سازی انتخابی و مرتب‌سازی هرمی که حاوی یک صف اولویت‌دار از مینیمم اعضای موجود است، عمل کند، به این صورت که در هر مرحله، کم‌ترین مقدار را در صف پیدا کرده و آن را حذف می‌کند و به پایان دنبالهٔ خروجی منتقل می‌کند. در الگوریتم آن‌ها، صف اولویت‌دار تنها از مقادیری که پدرشان در درخت دکارتی پیدا و حذف شده تشکیل شده‌است. بنابراین الگوریتم شامل مراحل زیر است: همان‌طور که Levcopoulos و Petersson نشان دادند، برای دنباله‌های ورودی که تقریباً مرتب شده‌اند، اندازهٔ صف اولویت‌دار کوچک
تقریباً مرتب شده‌اند، اندازهٔ صف اولویت‌دار کوچک می‌ماند و در این روش از این ویژگی بهره می‌گیرند تا اجرا سریع‌تر شود. اگر k میانگین تمام اعداد موجود در دنباله باشد، در بدترین حالت زمان اجرا (O(n log k است. همین‌طور بیان می‌شود که برای هر n و (k = ω(۱ هر الگوریتم مقایسه‌ای باید برای هر سری ورودی (Ω(n log k مقایسه انجام دهد. تاریخچه. درخت‌های دکارتی توسط در سال ۱۹۸۰ معرفی شدند. این اسم از سیستم دستگاه مختصات دکارتی در هواپیماها برگرفته شده‌است. در نسخه‌ای که ارائه داد، همان‌طور که در ساختار بالا که قابلیت
ارائه داد، همان‌طور که در ساختار بالا که قابلیت یافتن مختصات دوبعدی را داشت، توضیح داده شد، یک درخت دکارتی برای گروهی از نقطه‌ها طی حرکت در درخت دارای ترتیب براساس مختصات xاش است و همچنین دارای ویژگی هیپ بر اساس مختصات yاش است. و برخی نویسندگان دیگر در سال ۱۹۸۴ تعریف درخت دکارتی را به درختی که از دنباله‌ای تشکیل شده‌است گسترش دادند. این تغییر امکان این که دنباله لزوماً دنباله‍ای مرتب از مختصات x نباشد را به نسخهٔ داد و همچنین این امکان را داد که درخت دکارتی برای مسائل غیر هندسی نیز مورد استفاده قرار گیرد.
سمنون ابن حمزه یا ابوالحسن سمنون ابن عبدالله از مشایخ و عُرفای قرن سوم هجری قمری است. او متولد بصره و ساکن بغداد بود و از مریدان سری سقطی و محمد ابن علی قصاب بشمار می‌آمد. با وجودی که اکثر عارفان معرفت را بر مُحبت ترجیح داده اند، مشرب او بر محبت استوار بود و او را سمنون‌المُحب لقب داده‌اند هرچند که خود را سمنون‌الکذّاب می‌نامید. وفات او در نیشابور و در سال ۲۹۰ یا ۲۹۸ هجری قمری بود. از سخنان اوست:تصوف آن است که هیچ مِلک تو نباشد و تو مِلک هیچ چیز نباشی.
باشگاه افسران وزارت جنگ یا باشگاه افسران ارتش بنایی مربوط به دوران رضاشاه است که در شمال میدان مشق تهران، کنار عمارت قزاقخانه جای گرفته است. پس از انقلاب این ساختمان به وزارت امور خارجه ایران واگذار شد و با نام ساختمان شماره ۷ وزارت خارجه مورد بهره‌برداری اداری قرار گرفت. پیشینه. در سال ۱۳۱۶ فضل‌الله زاهدی مأمور احداث ساختمان باشگاه افسران ارتش شد. طرح اصلی ساختمان به دست گابریل گورکیان انجام شد و وارطان هوانسیان آن را به انجام رساند. در دوره نوسازی شهر تهران در دوران پهلوی اول و پس از ساخت ساختمان باشگاه
در دوران پهلوی اول و پس از ساخت ساختمان باشگاه افسران، توپ مروارید از میدان ارگ به ورودی حیاط این ساختمان انتقال داده شد. این ساختمان در کنار ساختمان‌ها و بناهای دیگر نظامی و وزارت جنگ در شمال میدان مشق جای داشتند و ساختمان باشگاه افسران نسبت به دیگر بناهای قاجاری، مدرن‌تر و نوسازتر به شمار می‌رفت و به همین سبب توپ مروارید به آنجا انتقال یافت. این ساختمان متعلق به لشکر دو زرهی بود که از یک سو به خیابان سوم اسفند (سرهنگ سخایی کنونی) راه داشت و از سوی دیگر به خیابان فروغی (کوشک مصری کنونی) و مقابل در آهنی
به خیابان فروغی (کوشک مصری کنونی) و مقابل در آهنی بزرگ آن توپ مروارید گذاشته شده بود. این ساختمان محل گردهمایی‌ها و مهمانی‌های افسران ارتش شاهنشاهی بود. پس از انقلاب باشگاه افسران به وزارت امور خارجه واگذار شد که با افزودن دو ساختمان متقارن سازگار با ساختمان اصلی در حیاط ورودی باشگاه، پهنه گسترده حیاط باشگاه تا اندازه بسیاری از میان رفت و توپ مروارید در میان آن ساختمان‌ها و در پس دیوار و دژ جلوی آن پنهان شد. رویدادهای مهم. پس از کودتای ۲۸ مرداد سرلشکر فضل‌الله زاهدی ستاد نخست وزیری و دولت تازه‌اش را در این