Αλφαριθμητικά.

Slides:



Advertisements
Παρόμοιες παρουσιάσεις
Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1 Ευρετήρια.
Advertisements

Επιμέλεια: Τίκβα Χριστίνα
Indexing.
Δομές Δεδομένων και Αλγόριθμοι
Ερωτηματολόγιο Συλλογής Απαιτήσεων Εφαρμογών Υψηλών Επιδόσεων
Πέτσας Δημήτριος Παρουσίαση στο μάθημα: Ψηφιακές Βιβλιοθήκες
Στοιχειώδεις Δομές Δεδομένων TexPoint fonts used in EMF. Read the TexPoint manual before you delete this box.: AA A A A Τύποι δεδομένων στη Java • Ακέραιοι.
1 ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΙΚΉ ΓΕΩΜΕΤΡΊΑ. 2 Πρόβλημα:  Δυναμική διατήρηση N διαστημάτων με διαφορετικά ανά δύο σημεία αρχής και τέλους (σύνορα) έτσι ώστε να απαντάμε.
-Στοίβα-Ουρά - Πλεονεκτήματα πινάκων -Δομές δεδομένων δευτερεύουσας μνήμης -Πληροφορική και δεδομένα -Παραδείγματα-Προβλήματα ψευδοκώδικα.
της Μαρίας-Ζωής Φουντοπούλου
Τα στοιχειώδη περί γεωδαιτικών υπολογισμών
6ο Γενικό Λύκειο Καλαμάτας Α΄ τάξη - ερευνητική εργασία Σχ
ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΨΕΥΔΟΚΩΔΙΚΑ ΒΑΣΙΚΕΣ ΔΟΜΕΣ ΒΑΣΙΚΟΙ ΑΛΓΟΡΙΘΜΟΙ ΠΙΝΑΚΩΝ
Κεφάλαιο 6 Υλοποίηση Γλωσσών Προγραμματισμού
Εκτέλεση Αλγορίθμων σε ψευδογλώσσα
Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά1 Δυναμικός Κατακερματισμός.
Δομές Αναζήτησης TexPoint fonts used in EMF. Read the TexPoint manual before you delete this box.: AA A A A εισαγωγή αναζήτησηεπιλογή διατεταγμένος πίνακας.
Δεικτοδότηση και Αναζήτηση (Indexing & Searching)
Ψηφιακά Δένδρα TexPoint fonts used in EMF. Read the TexPoint manual before you delete this box.: AA A A A Μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε την παραπάνω αναπαράσταση.
Σχεδίαση-Ανάπτυξη Εφαρμογών Πληροφορικής Αντώνιος Συμβώνης, ΕΜΠ, Slide 1 Week 6: Java Collections Εβδομάδα 6: Συλλογές δεδομένων στην Java.
Page  1 Ο.Παλιάτσου Γαλλική Επανάσταση 1 ο Γυμνάσιο Φιλιππιάδας.
1 iPac Μια πρώτη γνωριμία Κώστας Βίγλας ΥΚΒ. 26/6/2002 Ενημέρωση πάνω στις νέες ψηφιακές υπηρεσίες 2 Περιεχόμενα 1 iPac  Τί είναι το iPac  Δυνατότητες.
© GfK 2012 | Title of presentation | DD. Month
-17 Προσδοκίες οικονομικής ανάπτυξης στην Ευρώπη Σεπτέμβριος 2013 Δείκτης > +20 Δείκτης 0 a +20 Δείκτης 0 a -20 Δείκτης < -20 Σύνολο στην Ευρωπαϊκή Ένωση:
Δυαδικά Δένδρα Αναζήτησης, Δένδρα AVL
Εργασία Η υλοποίηση του αλγορίθμου συγχώνευσης θα πρέπει να χρησιμοποιεί την ιδέα των ροών (streams). Θα πρέπει να υπάρχουν δύο διαφορετικά είδη.
Αναγνώριση Προτύπων.
Κοντινότεροι Κοινοί Πρόγονοι α βγ θ δεζ η π ν ι κλμ ρσ τ κκπ(λ,ι)=α, κκπ(τ,σ)=ν, κκπ(λ,π)=η κκπ(π,σ)=γ, κκπ(ξ,ο)=κ ξο κκπ(ι,ξ)=β, κκπ(τ,θ)=θ, κκπ(ο,μ)=α.
Αποκεντρωμένη Διοίκηση Μακεδονίας Θράκης ∆ιαχείριση έργων επίβλεψης µε σύγχρονα µέσα και επικοινωνία C2G, B2G, G2G Γενική Δ/νση Εσωτερικής Λειτουργίας.
Ευρετήρια. 2 Πρωτεύον ευρετήριο (primary index): ορισμένο στο κλειδί διάταξης του αρχείου Δευτερεύον ευρετήριο (secondary index): ορισμένο σε πεδία διαφορετικά.
13ο Πανελλήνιο Συνέδριο Ακαδημαϊκών Βιβλιοθηκών – Κέρκυρα Οκτωβρίου 2004 Το σύστημα COINE για την προβολή της πολιτιστικής κληρονομιάς και την υποστήριξη.
Ιόνιο Πανεπιστήμιο Τμήμα Αρχειονομίας & Βιβλιοθηκονομίας Μεταπτυχιακό Πρόγραμμα Σπουδών στην Επιστήμη της Πληροφορίας: Διοίκηση & Οργάνωση Βιβλιοθηκών.
1 Content Addressable Network Λίλλης Κώστας Καλλιμάνης Νικόλαος Αγάθος Σπυρίδων – Δημήτριος Σταθοπούλου Ευγενία Γεωργούλας Κώστας.
Ανάκτηση Πληροφορίας Φροντιστήριο 1 Πλέγας Γιάννης Οκτώβριος 2009.
Δομές Αναζήτησης TexPoint fonts used in EMF. Read the TexPoint manual before you delete this box.: AA A A A Χειριζόμαστε ένα σύνολο στοιχείων όπου το κάθε.
1 Α. Βαφειάδης Αναβάθμισης Προγράμματος Σπουδών Τμήματος Πληροφορικής Τ.Ε.Ι Θεσσαλονίκης Μάθημα Προηγμένες Αρχιτεκτονικές Υπολογιστών Κεφαλαίο Τρίτο Συστήματα.
Διαχείριση μνήμης Υπόβαθρο Εναλλαγή Συνεχής κατανομή Σελιδοποίηση
Ανάκτηση Πληροφορίας (Information Retrieval – IR) Πανεπιστήμιο Θεσσαλίας Πολυτεχνική Σχολή Τμήμα Μηχ. Η/Υ, Τηλ/νιών & Δικτύων Ακαδημαϊκό Έτος
Ο ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΟΣ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΗΣ
Γράφοι: Προβλήματα και Αλγόριθμοι
Τεχνολογία ΛογισμικούSlide 1 Αλγεβρική Εξειδίκευση u Καθορισμός τύπων αφαίρεσης σε όρους σχέσεων μεταξύ τύπων λειτουργιών.
Μοντέλα Συστημάτων Παρουσιάσεις των συστημάτων των οποίων οι απαιτήσεις αναλύονται.
Ανάπτυξη Πρωτοτύπου Λογισμικού
Ουρά Προτεραιότητας: Heap
Lists– Λίστες 1. Αυτό-αναφορικές δομές Τα μέλη μίας δομής μπορεί να είναι οποιουδήποτε τύπου, ακόμα και δείκτες σε δομές του ίδιου τύπου. Χρησιμοποιώντας.
Ενότητα Α.4. Δομημένος Προγραμματισμός
TexPoint fonts used in EMF. Read the TexPoint manual before you delete this box.: AA A A A Ουρά Προτεραιότητας (priority queue) Δομή δεδομένων που υποστηρίζει.
Προχωρημένα Θέματα Τεχνολογίας και Εφαρμογών Βάσεων Δεδομένων Διαχείριση Συναλλαγών Πάνος Βασιλειάδης Μάρτιος 2014
1 Αδάμ Δαμιανάκης Conceptum A.E. Tουριστικές και Πολιτιστικές Πληροφορίες στο Διαδίκτυο. Η περίπτωση του.
ΜΑΘΗΜΑ ΝΟΣΗΛΕΥΤΙΚΗ ΜΕΤΑΓΓΙΣΗ ΑΙΜΑΤΟΣ - ΑΙΜΟΔΟΣΙΑ
Δυναμικά Σύνολα TexPoint fonts used in EMF. Read the TexPoint manual before you delete this box.: AA A AA A A Δυναμικό σύνολο Tα στοιχεία του μεταβάλλονται.
Βάσεις Δεδομένων Εργαστήριο ΙΙ Τμήμα Πληροφορικής ΑΠΘ
Αναζήτηση – Δέντρα (2 ο Μέρος) Advanced Data Indexing (Προηγμένη ευρετηρίαση δεδομένων)
Δομές Δεδομένων - Ισοζυγισμένα Δυαδικά Δένδρα (balanced binary trees)
Δομές Αναζήτησης TexPoint fonts used in EMF. Read the TexPoint manual before you delete this box.: AA A A A Θέλουμε να υποστηρίξουμε δύο βασικές λειτουργίες:
+19 Δεκέμβριος 2014 Δείκτης > +20 Δείκτης 0 έως +20 Δείκτης 0 έως -20 Δείκτης < -20 Συνολικά της ΕΕ: +5 Δείκτης > +20 Δείκτης 0 έως +20 Δείκτης 0 έως -20.
Λεξικό, Union – Find Διδάσκοντες: Σ. Ζάχος, Δ. Φωτάκης Επιμέλεια διαφανειών: Δ. Φωτάκης Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών Εθνικό Μετσόβιο.
Αγγελική Γεωργιάδου- Αναστασία Πεκτέσογλου Δράμα 2006
Advanced Data Indexing (Προηγμένη ευρετηρίαση δεδομένων) Κατακερματισμός – Hashing (1 ο Μέρος)
Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1 Εισαγωγή στην Επεξεργασία Ερωτήσεων.
Ανάκτηση Πληροφορίας 1 Multimedia IR Multimedia IR Δεικτοδότηση και Αναζήτηση.
Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά 1 Ευρετήρια.
1 Είδη μέσων αποθήκευσης Πρωτεύοντα μέσα αποθήκευσης κεντρική μνήμη και όλες οι υπόλοιπες μνήμες (π.χ καταχωρητές, cache memory) Δευτερεύοντα μέσα αποθήκευσης.
Ευρετήρια Βάσεις Δεδομένων Ευαγγελία Πιτουρά.
Δυναμικός Κατακερματισμός
Μάθημα 6ο Ανάλυση Κειμένου και Δεικτοδότηση
Εξωτερική Αναζήτηση Ιεραρχία Μνήμης Υπολογιστή Εξωτερική Μνήμη
Διαχρονικές Δομές Δεδομένων
Δυναμικός Κατακερματισμός
Μεταγράφημα παρουσίασης:

Αλφαριθμητικά

Αλφαριθμητικά – Γιατί; Τα βρίσκουμε παντού: Ψηφιακές Βιβλιοθήκες και κατάλογοι προϊόντων Εξειδικευμένες πηγές πληροφορίας (e.g. Γονίδιακές ή ΒΔ με πατέντες) Ιστοσελίδες ΒΔ ιδιωτικής πληροφορίας ... Δομές δεικτοδότησης για λέξεις Δομές δεικτοδότησης για πλήρες κείμενο Οι συλλογές αλφαριθμητικών παρουσιάζουν αλματώδη αύξηση όγκου: > 100PB δεδομένα κειμένου στο WWW >100ΤB ακολουθιών βάσεων σε ΒΔ γονιδίων

Δύο Οικογένειες Δομών Ευρετηρίασης DNA ακολουθίες Αρχεία ήχου/εικόνας Εκτελέσιμα αρχεία Τύποι Δεδομένων Απλό κείμενο Ακολουθία χαρακτήρων ή Bytes Ακριβής Λέξη Πρόθημα/Επίθημα Λέξης Φράση Ερωτήσεις Λέξεων Ερωτήσεις Συμβόλων Τύποι Ερωτήσεων Οποιαδήποτε ακολουθία Πολύπλοκα ταιριάσματα Δύο προσεγγίσεις Ευρετηρίασης: Ευρετήρια βασισμένα σε λέξεις, (αποσαφήνιση της έννοιας της λέξης)! Ανεστραμμένα αρχεία, Αρχεία υπογραφών ή Bitmaps. Ευρετήρια Πλήρους Κειμένου, κανένας περιορισμός σε κείμενο και ερωτήσεις! Πίνακας Επιθημάτων, Δένδρο Επιθημάτων, Υβριδικά ευρετήρια, ή B-δένδρο αλφαριθμητικών.

Ανεστραμμένα Αρχεία (Inverted Files) Now is the time for all good men to come to the aid of their country Κειμ #1 Λεξικό Ανεστραμμένο Αρχείο It was a dark and stormy night in the country manor. The time was past midnight Κειμ #2 Σαν το index που έχουν τα βιβλία. 2  Η επεξεργασία του ερωτήματος είναι διαδικασία 2 φάσεων: midnight ΚΑΙ time

Μερικές Σκέψεις Τι είναι λέξη; Υλοποίηση Εξαρτάται από την εφαρμογή Κάποια συμπίεση: κανονική μορφή, ρίζα της λέξης… Το μέγεθος είναι μικρό Ο νόμος του Heap λέει ότι V = O(Nb), όπου N είναι το μέγεθος της συλλογής Το b είναι πρακτικά μεταξύ 0.4 και 0.6 V είναι το μέγεθος του λεξικού Υλοποίηση Πίνακας: Απλό και αποδοτικό σε σχέση με χώρο, αργές ερωτήσεις Πίνακας Κατακερματισμού: γρήγορες ακριβείς ερωτήσεις Δένδρο Προθημάτων: γρήγορες αναζητήσεις προθημάτων, πιο πολύπλοκες Δομές Δεικτοδότησης πλήρους κειμένου: Γρήγορες πολύπλοκες ερωτήσεις

Δομές Δεικτοδότησης Πλήρους Κειμένου Η ανάγκη για τέτοιες δομές είναι επιτακτική: Απλά δεδομένα: DNA ακολουθίες, αρχεία ήχου-video, ... Κείμενα: εξόρυξη δεδομένων, στατιστικά, ... Λεξικό για ανεστραμμένα αρχεία Ανίχνευση προβλημάτων ασφαλείας, ιών, ... Μερικές περιπτώσεις σχημάτων δεικτοδότησης: Πίνακας επιθημάτων ή δέντρο επιθημάτων B-δένδρο αλφαριθμητικών

Βασικές Έννοιες Το μοτίβο P[1,p] εμφανίζεται στην θέση i του T[1,n] αν και μόνο αν το P[1,p] είναι πρόθημα του επιθήματος T[i,n] P i T T[i,n] Εμφανίσεις του P στο T = Όλα τα επιθήματα του T που έχουν το P σαν πρόθημα T = This is a visual example This is a visual example 3,6,12 SUF(T) = Ταξινομημένο σύνολο επιθημάτων του T SUF(D) = Ταξινομημένο σύνολο επιθημάτων όλων των κειμένων στο D

Πίνακας Επιθημάτων (Suffix Array) Ιδιότητα 1 Όλα τα επιθήματα στο SUF(T) με πρόθημα P είναι συνεχόμενα. Ιδιότητα 2 Αρχική θέση είναι η λεξικογραφική του P. Q(N2) χώρος Δείκτης Επιθήματος 5 SA 12 11 8 5 2 1 10 9 7 4 6 3 T = mississippi# T = mississippi# # i# ippi# issippi# ississippi# mississippi# pi# ppi# sippi# sissippi# ssippi# ssissippi# SUF(T) Πίνακας Επιθημάτων (ΠΕ) ΠΕ: πίνακας ακεραίων, 4N bytes Κείμενο T: N bytes  5N bytes χώρου Η ιδιότητα 2 λέει ότι από όλες τις θέσεις, η πρώτη είναι πιο κοντά στο Ρ P=si

Ψάξιμο σε Πίνακα Επιθημάτων Δυαδικό ψάξιμο στο ΠΕ: O(plog2 N) χρόνος T = mississippi# SA 12 11 8 5 2 1 10 9 7 4 6 3 P είναι μεγαλύτερο 2 προσπελάσεις για κάθε βήμα si

Ψάξιμο σε Πίνακα Επιθημάτων Δυαδικό ψάξιμο στο ΠΕ: O(plog2 N) χρόνος T = mississippi# SA 12 11 8 5 2 1 10 9 7 4 6 3 P είναι μικρότερο si

Αναφορά των Εμφανίσεων Άμεση Σύγκριση: O(p  occ) χρόνο T = mississippi# 4 67 SA 12 11 8 5 2 1 10 9 7 4 6 3 12 11 8 5 2 1 10 9 7 4 6 3 12 11 8 5 2 1 10 9 7 4 6 3 Εύρεση σε ΠΕ O(p (log2 N + occ)) χρόνος O(log2 N + occ) στην πράξη si P είναι πρόθημα sippi Δευτερεύουσα Μνήμη O ((p/B) (log2 N + occ)) I/Os occ=2 P είναι πρόθημα sissippi + occ/B logB N ssippi P δεν είναι πρόθημα

Ευαίσθητη στην Έξοδο Ανάκτηση Lcp 1 4 2 3 Ο Lcp[1,n-1] αποθηκεύει το μεγαλύτερου μήκους πρόθημα μεταξύ διαδοχικών επιθημάτων στο ΠΕ. T = mississippi# 4 67 βάση B : δύσκολο !!! SA 12 11 8 5 2 1 10 9 7 4 6 3 # i# ippi# issippi# ississippi# mississippi# pi# ppi# sippi# sissippi# ssippi# ssissippi# SUF(T) 12 11 8 5 2 1 10 9 7 4 6 3 12 11 8 5 2 1 10 9 7 4 6 3 1 4 2 3 1 4 2 3 Αναζήτηση σε ΠΕ O ((p/B) log2 N + (occ/B)) I/Os 9N bytes χώρου P=si occ=2 + : αυξητική αναζήτηση Συγκρίνουμε με |P| Διατρέχουμε το Lcp μέχρι Lcp[i] < |P|

Αυξητική Εύρεση (Περίπτωση 1) Αυξητική εύρεση με τον πίνακα LCP: όχι επαναδιαπέραση των χαρακτήρων SA Min Lcp[i,q-1] > P’s γνωστό ταίριασμα < P’s > P’s Range Minima P i q Περίπτωση c στο suffix.pdf. Κάνουμε LCP με q-1 αφού το LCP έχει μία θέση λιγότερη από το SA j Κόστος: O(1) προσπελάσεις μνήμης

Αυξητική Εύρεση (Περίπτωση 2) Αυξητική εύρεση με τον πίνακα LCP: όχι επαναδιαπέραση των χαρακτήρων SA Min Lcp[i,q-1] P γνωστό ταίριασμα < P’s > P’s Range Minima i q Περίπτωση α στο Suffix.pdf j Κόστος: O(1) προσπελάσεις μνήμης

Αυξητική Εύρεση (Περίπτωση 3) Αυξητική εύρεση με τον πίνακα LCP: όχι επαναδιαπέραση των χαρακτήρων SA Min Lcp[i,q-1] Κόστος: O(L/Β) χαρακτήρες < P’s Range Minima i L Χαρ. Επιθ. > Χαρ. Ερώτησης q P Περίπτωση b στο suffix.pdf Χαρ. Επιθ. < Χαρ. Ερώτησης > P’s Εύρεση σε Πίνακα Επιθημάτων O(log2 N) δυαδικά βήματα O(p) συγκρίσεις χαρακτήρων για εύρεση  O((p/B) + log2 N + (occ/B)) I/Os j Βάση B : δύσκολο Ιδέα: Ο πίνακας είναι στατικός

Υβριδική Δομή Εκμετάλλευση RAM: δειγματοληψία του ΠΕ και αντιγραφή πληροφορίας στη RAM P SA + Supra-index O((p/B) + log2 (N/s) + (occ/B)) I/Os M Αντιγραφή προθήματος επιθημάτων Εδώ δυαδική αναζήτηση SA Δίσκος s  Η παράμετρος s εξαρτάται από την M και επηρεάζει το χρόνο και το χώρο!!

Το Δένδρο Επιθημάτων Είναι ένα συμπιεσμένο ψηφιακό δένδρο σε όλα τα επιθήματα b a 1 b a 2 4 1 3 5 c P = ba Η εύρεση είναι μία διαπέραση μονοπατιού 7 6 8 c O(p) χρόνος και O(occ) χρόνος a b c c 3 b (5,8) O(N) χώρος b b c c b 2 4 2 4 Giraffe Trees (Brodal – Fagerberg). Δεν είναι δυναμικό. Τι γίνεται με το ΔΕ στην δευτερεύουσα μνήμη; Μη-ζυγισμένο δένδρο Δυναμικό T = abababbc# 1 3 5 7 9 W(p) I/Oς W(occ) I/Oς;; Πώς;;;; - Μεγάλος χώρος~ 15N CPAT δένδρο ~ 5N κατά μέσο όρο Όχι (p/B), αλλά ναι (occ/B), κυρίως στατικό και μεγάλο κόστος χώρου

Β-δένδρο Αλφαριθμητικών (String B-tree) (Μία I/O-αποδοτική Δομή Πλήρους Κειμένου)

Πρόλογος Έχουμε αρκετά ανοικτά θέματα: Πίνακας Επιθημάτων: δυναμικότητα Δένδρο Επιθημάτων: δύσκολος διαχωρισμός σε μπλοκ και Ω(p) I/Oς Hybrid: Heuristic tuning of the performance Το B-δένδρο χρησιμοποιείται ευρέως σε εφαρμογές μεγάλου μεγέθους δεδομένων: Ατομικά κλειδιά: ακέραιοι, πραγματικοί, ... Prefix B-tree: bounded length keys ( 255 chars) Δένδρο Επιθημάτων + B-δένδρο? B-δένδρο αλφαριθμητικών Δεικτοδότηση κλειδιών μεγάλου μήκους Καλή απόδοση χειρότερης περίπτωσης Εγγυημένα καλή πλήρωση σελίδας

Μερικές Σκέψεις Τα αλφαριθμητικά έχουν τυχαίο μήκος: Δεν μπορούμε να εξασφαλίζουμε Ο(B) αλφαριθμητικά ανά μπλοκ M μπορεί να μην είναι σε θέση να αποθηκεύσει ένα ολόκληρο αλφαριθμητικό Αποθήκευση αλφαριθμητικού: Δείκτες επιτρέπουν να χωρέσουν Ο(B) αλφαριθμητικά σε κάθε μπλοκ Σύγκριση αλφαριθμητικών απαιτεί προσπέλαση στο δίσκο και μπορεί να είναι ακριβή Η οργανώσεις δεικτών που έχουμε δει μέχρι τώρα: Πίνακας Επιθημάτων: απλό αλλά στατικό και όχι βέλτιστο Ψηφιακό δένδρο (Patricia Trie): πολύπλοκο και πολύ αποδοτικό D είναι μία συλλογή κειμένων Αναζήτηση( P[1,p] ): ανάκτησε όλες τις εμφανίσεις του P στην D Ενημέρωση( T[1,t] ): ένθεση ή διαγραφή ενός κειμένου T από το D

1º βήμα: B-δένδρο σε δείκτες Αλφ. + B Αναζήτηση(P) O ((p/B)log2N) I/Oς O (occ/B) I/Oς Είναι δυναμικό !! O(t (t/B)log2N) I/Oς P = AT 29 13 20 18 3 23 O((p/B)log2B) I/Oς O(logB N) επίπεδα 29 2 26 13 20 25 6 18 3 14 21 23 Occ/B -> ψάχνω τα δύο άκρα Updates O(t (t/B)log2N) -> t suffixes όπου το καθένα μπορεί να χρειάζεται διαπέραση σε όλα τα επίπεδα 29 1 9 5 2 26 10 4 7 13 20 16 28 8 25 6 12 15 22 18 3 27 24 11 14 21 17 23 AATCAGCGAATGCTGCTT CTGTTGATGA 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 20 22 24 26 28 30 Δίσκος

Χωρίς Λεπτομέρειες… Απόδοση: Εφαρμογές: Αναζήτηση(P): O(p/B + logBN + occ/B) I/Oς Ενημέρωση(T): O( t logBN) I/Oς Χώρος: Ο(N/B) μπλοκ Εφαρμογές: Διάταξη αλφαριθμητικών [Arge et al., 97] Πρόβλημα Λεξικού [Ferragina et al., 97] Πολυδιάσταστες ερωτήσεις [Jagadish et al., 00]

Ανακεφαλαίωση B-δένδρο Βαροζυγισμένο B-δένδρο Διαχρονικό B-δένδρο O(N/B) χώρος, O(logB N) ενημέρωση, O(logB N+T/B) ερώτηση Βαροζυγισμένο B-δένδρο Ω(w(v)) ενημερώσεις κάτω από το v μεταξύ διαδοχικών πράξεων στο v Διαχρονικό B-δένδρο Ερώτηση σε οποιαδήποτε χρονική εκδοχή του δένδρου ΕΜ-δένδρο Μαζικές πράξεις με επιμερισμένο κόστος Β-δένδρο αλφαριθμητικών Τα στοιχεία που αποθηκεύονται έχουν μεγάλο μέγεθος