树型数据结构的探讨

在分析目录树的基础上讨论了树的一种存储结构,它可以存储具有任意度的树。在此基础上了这种存储结构树的算法,给出利用队列按层遍历及递归调用的算法,相当于对树的广义优先,深度优先遍历,最后给出对目录树遍历操作的实例。     

树型目录结构在软件开发中的应用

通过对数据库开发一个典型的实例，论述了树型目录结构在软件开发中的实际应用。     

树型目录结构在软件开发中的应用

通过对数据库开发一个典型的实例 ,论述了树型目录结构在软件开发中的实际应用 .     

目录数据结构

本文先提出目录数据结构的概念,然后研究其逻辑结构、存贮及常见的操作,最后通过一个完整的实例,实现了基于Access数据库、Winform应用程序的目录数据结构的数据库存贮、内存中的表示及其所有操作。     

基于Web实现树型目录两种方式及比较

在基于Web服务应用程序中通过在客户端引入树型目录结构，可以使用户直观了解Web站点的服务关联结构、内容及资源信息。研究了基于Web应用程序实现树型目录的两种方式Java Applet及JavaScript。介绍了这两种方式实现树型目录的程序设计思路及其方法，进而对其加载方式、程序结构、执行效率及其代码量进行比较，最终说明其各自功能及适用的范围。     

数据结构教学方式的探讨

本文针对于数据结构是计算机专业的核心课程,是一门专业基础理论课,但是该门课程比较抽象,学生学习该门课程非常吃力,而且很枯燥无味这种现象,从教学的角度探讨了一些方法来使用学生更好的学习好数据结构这门课程。     

数据结构教学方法探讨

从提高学生创新意识和创新能力出发,对《数据结构》课堂教学的组织与设计、课件教学方案以及实验教学等方面作一讨论。     

《数据结构》教学方法探讨

“数据结构”是计算机程序设计的重要理论技术基础,是计算机学科的核心课程。因此,学生对数据结构这门课普遍比较重视,但是由于“数据结构”在内容涉及知识面广,历来被人们认为既抽象且深奥难懂,做算法设计题感到无从下手,写出的算法结构不清晰、效率低下,根据课程内容编写上机题更是困难重重。如何教好“数据结构”成为许多计算机专业老师研究的课题,本文对如何改进教学方法和提高教学效果作了一些研究和探索。     

利用元数据确定封闭模块的数据结构

提出一种通过数据库管理系统中的元数据来确定封闭模块中未知的数据结构的技术。通过利用数据库中的元数据确定封闭模块中用户建立的数据表,并在模块的应用程序运行时动态跟踪数据表的记录条数的变化来确定封闭模块中的部分数据结构。并以SQL Server2000为例,详细描述如何利用数据目录中的sysobjects系统表来确定封闭模块的数据结构,该研究结果在实际信息系统开发中有利于信息系统的集成。     

数据结构教学方案设计探讨

数据结构课程是计算机软件专业和计算机应用专业的核心基础课程,在各个专业课程体系中起着承上启下的作用。但该课程具有相当的抽象性和动态性,容易造成教学效果不良和学时超标等问题。文章认为培养学生发现问题、分析问题、解决问题的能力,是这门课程的目的和宗旨。     

一种树的存储结构

采用静态数组的方式给出树的一种存储结构,并给出这种存储结构下的几种常用运逄的Ｃ语言程序,这种存储结构避开了链式存储结构中链域个数不定的困难,容易用ＦｏｘＢＡＳＥ等关系型数据库来实现相应的运算,可以将二叉树与树统一起来处理。     

多叉树结构及其实现

讨论了多叉树结构，把二叉树、三叉树概念统一起来，给出实现该结构的方法，并有效地解决了三叉树结构中浪费存储空间的问题。     

基于关系表示的树数据结构的实现

用关系数据库存储和表示的树数据结构能使信息系统准确地描述数据之间的关系,同时能以一致的方法表示和处理层次和关系数据,有利于信息系统构造以及实现更友善的用户接口．本文以关系数据集为基础定义了一种关系树,提出了树结构在关系数据集上的存储方案,讨论了关系树一般性计算的实现方法,如树的建立、结点访问、插入、删除和遍历等     

基于决策树的数据挖掘算法的应用与研究

数据挖掘是指从数据库中抽取隐含的、具有潜在使用价值信息的过程,是一种新型的数据分析技术.研究数据挖掘中的决策树算法以及决策树算法在具体的客户关系管理系统中的研究与分析,对数据挖掘中的决策树技术做了详细的描述.     

数据挖掘中决策树算法的探讨

随着数据量的增长,根据数据分布寻找规律,要借助于相应的数据挖掘工具,这里主要采用决策树的方法.决策树算法是通过构造精度高、小规模的决策树采掘训练集中的分类知识.针对决策树存在的一些问题,提出了改进方法.     

决策树在数据挖掘中的应用研究

本文介绍了基于决策树的分类方法、基于决策树的知识发现的一般概念及决策树在数据挖掘中的应用。重点介绍了基于ID3算法的决策树生成方法,分析其用于数据分类和知识发现的过程及特点。     

决策树算法的研究及其在大学生心理健康数据处理中的应用

决策树分类是数据挖掘中的一种重要方法。探讨了决策树算法的基本思想和常用算法,并将决策树挖掘技术应用于大学生心理健康数据,分析挖掘影响大学生心理健康的因素。文章选择C5.0算法,通过Clementine12.0进行决策树挖掘模型的构建,建立数据流,通过不断测试分析,发现影响大学生心理健康主要症状是强迫症。以强迫症为分类目标查看模型,可以了解到焦虑症和人际关系也起到很大的影响作用。将目标属性分别设置为焦虑_程度和人际关系_程度,输出变量设为剩余的9个因子变量,执行数据流挖掘出导致强迫症的主要原因,为指导心理健康的工作人员提供参考。     

树结构分级分类存储及其在工程结构CAD中的应用

传统的树结构数据存储是按元素的大小关系,而对于工程结构CAD中的图元不好定义大小关系,给树结构应用带来不便.因此改变树结构的存储方式,将树结构按分级分类方式存储,并给出了一种图形元素的分级等价关系,用等价关系对图元进行分类.采用这种存储方式,能方便地提取具有某一特征的子结构树、删除树结点、分级分类插入树结点等操作.给出的算例表明分级分类的存储能提高搜索速度、方便进行分级分类的子结构树的数据处理,这种树结构存储方式适用于定义有分级等价关系的数据.     

一种基于与/或树方法的数据挖掘算法及其应用

通过与/或树这样一个方法与结构，对人们提出的问题或要挖掘的目标进行分解或变换，使得到的一些更简单问题易于在数据集中被检索到或者能够更好地得到分析。     

基于二叉树的装配体数据

在计算机辅助设计装配体设计中，必须建立一个有效合理的装配体数据结构。本文从装配体拆卸出发，构建了一个装配体的二叉树结构模型。通过对该结构的后序遍历，自动生成装配序列，能有效地描述装配体。