ネスティング - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "ネスティング" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2013年8月） マトリョーシカ人形 プログラムの記述と比較してみると似ていることが分かる（参照1）（参照2） 構造化プログラミングにおけるネスティング（英: Nesting）、ネスト、入れ子とは、プログラムの構造が再帰的に繰り返されて記述されること。このような構造をネスト構造（英: Nested structure）、入れ子構造と呼ぶ。この記事ではC言語風の擬似コードを用いるが、ネスティングの概念はC言語に限らない。また、名前空間などC言語にない機能についても記述している。
木構造の整形表示コマンド forest を作った - Qiita
pattern1_root pattern1_root/pattern2_last_leaf root_node root_node/pattern3_non-last_leaf root_node/pattern3_non-last_leaf/sample root_node/pattern3_non-last_leaf/pattern4_non-last_node's_child root_node/leaf_node $ cat sample1.txt | forest ├ ─ pattern1_root │ └ ─ /pattern2_last_leaf └ ─ root_node ├ ─ /pattern3_non-last_leaf │ ├ ─ /sample │ └ ─ /pattern4_non-last_node's_child └ ─ /leaf_node
The Bw-Tree: A B-tree for New Hardware Platforms - Microsoft Research
The emergence of new hardware and platforms has led to reconsideration of how data management systems are designed. However, certain basic functions such as key indexed access to records remain essential. While we exploit the common architectural layering of prior systems, we make radically new design decisions about each layer. Our new form of B tree, called the Bw-tree achieves its very high per
Amittai F.Aviram: Interactive B+ Tree
Interactive B+ Tree (C) A B+ tree ("bee plus tree") is a data structure used as an index to facilitate fast access to the elements of a larger body of data, such as the entries in a database or the blocks of memory storage ("pages") in an operating system. Each target object (entry, page) is associated with an index key. The B+ tree is laid out like a family tree, where each node has some number o
A survey of B-tree locking techniques
Keyword(s): Abstract: © A survey of B-tree locking techniques Goetz Graefe HP Laboratories HPL-2010-9 storage systems, databases, B-tree, indexes, concurrency control, locking B-trees have been ubiquitous in database management systems for several decades, and they are used in other storage systems as well. Their basic structure and basic operations are well and widely understood including search
Why does CouchDB use an append-only B+ tree and not a HAMT
I'm reading up on datastructures, especially immutable ones like the append-only B+ tree used in CouchDB and the Hash array mapped trie used in Clojure and some other functional programming languages. The main reason datastructures that work well in memory might not work well on disk appears to be time spent on disk seeks due to fragmentation, as with a normal binary tree. However, HAMT is also ve
データベースシステム 第6回 B*-treeのコスト計算
2012/11/5 1 データベースシステム 第6回 B*-treeのコスト計算とバッファキャッシュ 2012年11月6日 復習：B*-tree レコードの追加や削除があるたびに動的に木構造索引を構 成していく動的索引 木構造の高さは均一（Balanced) B*-treeのパラメータ：Order d ノードに含まれるエントリ数m は d<=m<=2d 検索コスト＝木の高さ(=O(log(n)) 14 19 24 33 2* 3* 5* 7* 14* 16* 24* 27* 29* 33* 34*19* 20* 22* 38* 39* 2012/11/5 2 コストを計算しよう B*-tree (一次) B*-tree (二次) スキャン 範囲問合せ 完全一致 挿入 削除 更新 B*-tree (一次索引) リーフノードにはレコードが格納されている 例）以下の
The B* Tree Search Algorithm: A Best-First Proof Procedure
Information about AI from the News, Publications, and ConferencesAutomatic Classification – Tagging and Summarization – Customizable Filtering and AnalysisIf you are looking for an answer to the question What is Artificial Intelligence? and you only have a minute, then here's the definition the Association for the Advancement of Artificial Intelligence offers on its home page: "the scientific unde
B-treeインデックス入門 - Qiita
B-treeがMySQLで使用されている背景から、B-treeインデックスの構造、そしてそれに基づいたインデックスの使用方法の入門編です。以下の流れに沿ってまとめていきます。 インデックスってなに？ B-treeってなんでインデックスに使われているの？ B-treeインデックスの構造 インデックスの使用方法 ※ 勉強をかねてまとめていることもあり、間違っている箇所がございましたら教えていただけると嬉しいです。 インデックスってなに？ 全体の内容の中から特定部分を探すために使用する、本の索引のような概念のことです。これを用いることで、検索を高速化することができます。 特定の項目が本のどこに載っているかを確認するために索引を調べることで、全ページを順に調べなくても、その項目が登場するページ番号がわかる MySQLのストレージエンジンでも、インデックスが同様の方法で利用されており、インデックスの
第7回 性能改善の鍵、インデックスの特性を知る～B-treeとハッシュ （1）B-tree | gihyo.jp
SQLアタマアカデミー 第7回性能改善の鍵、インデックスの特性を知る～B-treeとハッシュ （1）B-tree はじめに データベースを扱う仕事をしていると、パフォーマンスの問題に悩まされることは日常茶飯事です。とくに最近は、データベースに格納されるデータ量が飛躍的に増え、サーバのCPUやメモリといったハード面の増強だけでは追いつかないことも多くあります。 そのようなケースに対応するため、DBMSは性能改善のための手段を多く用意しています。その中で最もコストパフォーマンスの良い方法が、インデックス（索引）です。アプリケーションにもハード構成にも影響を与えずに実行でき、うまくいかなければすぐに削除できるという手軽さが大きな魅力で、効果はしばしば絶大です。 インデックスにはいろいろな種類があり、またDBMSによってもサポートする種類に差がありますが、本稿では最も重要な2つを取り上げます。それ
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GitHub - ekmett/lens: Lenses, Folds, and Traversals - Join us on web.libera.chat #haskell-lens
Recursively List Files in Elixir
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What Is A B Tree Index
B+ Tree Visualization
Oracle
http://wwwlgis.informatik.uni-kl.de/cms/fileadmin/users/haerder/2009/B-tree_Locking.pdf
Google Code Archive - Long-term storage for Google Code Project Hosting.
GitHub - bgamari/b-tree: Haskell on-disk B* tree implementation
B木 B-Tree C言語によるアルゴリズム辞典 P.316