Mac用アウトラインプロセッサ「Tree」を簡単に褒める | 毎日考ブログ::PBβ
「毎日考ブログ」はとっくの昔に移転してました。 個別記事にお引越し表記するの、一年近く忘れてました（最低 すでに新しくもないブログのURLは以下ですよろちくび。（最低 mkb : http://mkb.salchu.net/ なんだか眠いですね。アキャキャキャ サルサです。 気の利いた前文が書けません。 二年ほど前に、Mac用のアウトラインプロセッサについてしょーもない記事を書きました。ところが今現在も、この記事へのアクセスが地味かつ確実にあるんですよね。さらに今回、Leopardになって最新版にアップデートできたんで（最新版はOSX10.5.2over）、簡単に触れたいと思います。 過去の記事はこちら。 アウトラインプロセッサ考(3) - アウトラインプロセッサのススメ (2007-03-10) アウトラインプロセッサ考(2) - Mac用ソフト3種を比較する (2007-03-09)
第5回 転置索引の実装 | gihyo.jp
はじめに 前回、前々回と転置索引の論理的構造について見てきました。今回は、転置索引の具体的なデータ構造や実装について説明していきます。 辞書の実装 辞書は通常、単語に対応した情報を高速に取得するために、ハッシュや木構造などのデータ構造を取ります。現在は, 安定した性能や単語の順序関係を利用したいなどの理由で、木構造のデータ構造が使われることが多いと思います。最も単純な場合、2分探索木（Binary Search Tree）や2分探索（Binary Search）の実装が考えられます。 2分探索（木）による辞書の実装 では、辞書の具体的なデータ構造について、図を交えて解説していきましょう。 前回も触れましたが、辞書には単語とその単語に対応するポスティングリストの位置情報のペア（のリスト）が格納されています。単語で検索をするので、ペア自体は単語をキーとして並び換えられます。 たとえば, 前回の
開発メモ: オンメモリB+木による省メモリ連想配列
Kyoto Cabinet 1.2.2から加わったGrassDBは、オンメモリでページ管理を行うB+木を実装してメモリを節約しちゃう仕組みである。それを使ってJava、Python、Ruby、Perlなどのハッシュ（連想配列）機構を鬼のように省メモリにしてみる。頑張ればなんと20分の1になる。 前提 B木やその変種のB+木などは、キーの順序が近いレコード群を「ページ」という単位にまとめてシリアライズしてストレージに書き込むことで、入出力の頻度を減らして高速化することを意図している。メモリに比べて低速なストレージの上で大量のデータを管理するために使われる。多くのRDBMSやいくつかのDBMがB+木をサポートしているのはそれが理由であろう。一方で、メモリ上で検索可能なデータ構造を表現するためには、二分探索木やその特殊例である赤黒木が使われる。STLのstd::mapの実装にも赤黒木を使うのが一
B木 - naoyaのはてなダイアリー
昨年から続いているアルゴリズムイントロダクション輪講も、早いもので次は18章です。18章のテーマはB木(B Tree, Bツリー) です。B木はマルチウェイ平衡木(多分木による平衡木)で、データベースやファイルシステムなどでも良く使われる重要なデータ構造です。B木は一つの木の頂点にぶら下がる枝の本数の下限と上限を設けた上、常に平衡木であることを制約としたデータ構造になります。 輪講の予習がてら、B木を Python で実装してみました。ソースコードを最後に掲載します。以下は B木に関する考察です。 B木がなぜ重要なのか B木が重要なのは、B木(の変種であるB+木*1など)が二次記憶装置上で効率良く操作できるように設計されたデータ構造だからです。データベースを利用するウェブアプリケーションなど、二次記憶(ハードディスク)上の大量のデータを扱うソフトウェアを運用した経験がある方なら、いかにディ
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