抽象構文木 - Wikipedia
抽象構文木（ちゅうしょうこうぶんぎ、英: abstract syntax tree、AST）は、通常の構文木（具象構文木あるいは解析木とも言う）から、言語の意味に関係ない情報を取り除き、意味に関係ある情報のみを取り出した（抽象した）木構造の木である。 理論的には、有限なラベル付き有向木である。また、演算子と変数や定数といったオペランドから成る数式などのようなものに対する抽象構文木を例にすると、分枝点は演算子、葉はオペランド（つまり、変数や定数）である。 抽象構文木は、構文解析によって直接得られる具象構文木と、最終的な意味表現などのデータ構造との、中間にあるものと位置付けることができる。コンパイラやインタプリタといったプログラミング言語処理系の場合は、中間表現のひとつであり、一部の最適化は抽象構文木の上の操作などによっておこなわれる。具象に対する構文がたとえばBNFによって規定されるように、
二分探索木 - 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?: "二分探索木" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2023年3月) 二分探索木 二分探索木（にぶんたんさくぎ、英: binary search tree）は、コンピュータプログラムにおいて、「左の子孫の値 ≤ 親の値 ≤ 右の子孫の値」という制約を持つ二分木である。探索木のうちで最も基本的な木構造である。 構造は二分木と同じだが、「左の子孫の値 ≤ 親 ≤ 右の子孫の値」という制約を持つ。左の子孫の値と右の子孫の値の両方に等号をつけているが、実際にはどちらかに統一しておく必要がある。 平衡（左右のバランスがとれている状態）し
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トライ (データ構造) - Wikipedia
"A", "to", "tea", "ted", "ten", "i", "in", "inn" というキー群によるトライ木 トライ木（英: trie）やプレフィックス木（英: prefix tree）とは、順序付き木の一種。あるノードの配下の全ノードは、自身に対応する文字列に共通するプレフィックス（接頭部）があり、ルート（根）には空の文字列が対応している。値は一般に全ノードに対応して存在するわけではなく、末端ノードや一部の中間ノードだけがキーに対応した値を格納している。2分探索木と異なり、各ノードに個々のキーが格納されるのではなく、木構造上のノードの位置とキーが対応している。 キーが文字列である連想配列の実装構造としても使われる。右図の例では、ノードを表す丸の中にキーが書かれ、連想される値がその下に書かれている。値が書かれていないノードはキー文字列の途中までにしか対応していない。各英単語
Aho Corasick 法 - naoyaのはてなダイアリー
適当な単語群を含む辞書があったとします。「京都の高倉二条に美味しいつけ麺のお店がある」*1という文章が入力として与えられたとき、この文章中に含まれる辞書中のキーワードを抽出したい、ということがあります。例えば辞書に「京都」「高倉二条」「つけ麺」「店」という単語が含まれていた場合には、これらの単語(と出現位置)が入力に対しての出力になります。 この類の処理は、任意の開始位置から部分一致する辞書中のキーワードをすべて取り出す処理、ということで「共通接頭辞検索 (Common Prefix Search)」などと呼ばれるそうです。形態素解析、Wikipedia やはてなキーワードのキーワードリンク処理などが代表的な応用例です。 Aho Corasick 法 任意のテキストから辞書に含まれるキーワードをすべて抽出するという処理の実現方法は色々とあります。Aho Corasick 法はその方法のひと
R-tree - Wikipedia
Simple example of an R-tree for 2D rectangles Visualization of an R*-tree for 3D points using ELKI (the cubes are directory pages) R-trees are tree data structures used for spatial access methods, i.e., for indexing multi-dimensional information such as geographical coordinates, rectangles or polygons. The R-tree was proposed by Antonin Guttman in 1984[2] and has found significant use in both theo
Tree structure - Wikipedia
This article includes a list of general references, but it lacks sufficient corresponding inline citations. Please help to improve this article by introducing more precise citations. (July 2014) (Learn how and when to remove this message) A tree structure showing the possible hierarchical organization of an encyclopedia The original Encyclopédie (1752) used a tree diagram to show the way in which
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Tree (data structure) - Wikipedia
Not to be confused with Trie, a specific type of tree data structure. This unsorted tree has non-unique values (e.g., the value 2 existing in different nodes, not in a single node only) and is non-binary (only up to two children nodes per parent node in a binary tree). The root node at the top (with the value 2 here), has no parent as it is the highest in the tree hierarchy. In computer science, a
B-tree - Wikipedia
In computer science, a B-tree is a self-balancing tree data structure that maintains sorted data and allows searches, sequential access, insertions, and deletions in logarithmic time. The B-tree generalizes the binary search tree, allowing for nodes with more than two children.[2] Unlike other self-balancing binary search trees, the B-tree is well suited for storage systems that read and write rel
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