snGraph. Optimal software to manage scale-free networks

snGraph package provides a flexible and efficient tool for manage graphs representing scale-free network. Can be integrated into others informatic systems. It can be read easily from databases, for example using Hibernate, and build graphs using models. It can serve of bridge between data and software in order to make analisis, for example we can use Ucinet. Also permite design and implement new custom algorithms.

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Indexacion Java, Estructura de Datos

Parte 1: Mantenimiento de una estructura de datos en disco atraves de varios indices-arbol B, en este caso, se gestionan los datos de clientes de un banco .

• Gestion de fichero de datos indexado mediante ArbolB
• Codigo Fuente

Parte 2: Mantenimiento de una lista enlazada con nodos en una estructura de datos en disco

• Indexacion con lista enlazada
  
• Codigo Fuente

Anexos :

• Métodos de las Clases InputStream y OutputStream

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Indexacion Arboles B Bases de Datos PHP

Existen dos tipos de almacenamiento:

1. Memoria Principal (RAM)
   

• Tiempo de acceso bajo
• Capacidad de almacenamiento bajo
• Es volatil
  

1. Memoria Secundaria (HDD,DVD,..)
   

• Tiempo de acceso elevado (movimiento del cabezal)
  
• Capacidad de almacenamiento alto
• No es volatil

La idea basica, es almacenar los datos en memoria secundaria, pero acceder directamente a ellos a traves de un indice que estara soportado por una estructura de datos, y no de forma secuencial.

El 80% del tiempo se pieder en el movimiento del cabezal. Se lee y se escribe Uble a Uble.

INDICE:

• Estructura de acceso que se utiliza para acelerar el acceso a los registros; en respuesta a ciertas condiciones de busqueda.
• Ordenacion virtual del fichero que permite encontrar la informacion mas facilmente

Tipos de indice

• VECTORES

• Ventajas: Acceso a memoria, busquedas binarioas o dicotomicas.
• Inconvenientes: Limitacion de memoria, tamaño del vector (no son dinamicos), inserccion o borrado costosas

• LISTAS ENLAZADAS

• Ventajas: Acceso a memoria, no esta limitada de tamaño, actualizar una lista es menos costosa que un vector
• Inconvenientes: Limitacion de la memoria, la busqueda de los indices es secuencial

• ABB - BST (Arboles Binarios de Busqueda - Binary Search Tree)
  

• Ventajas: Acceso a memoria, el tamaño no esta limitado, busqeudas binarias
• Inconvenientes: Limitacion de la memoria, pueden degenerar en una lista (sumando asi los inconvenientes anteriores)

• APE (Arboles Perfectamente Equilibrados)

• Ventajas: Acceso a memoria, no tiene limitaciones de tamaño, busquedas binarias, no degeneran el una lista.
• Desventajas: Operaciones de reequilibrio muy costosas, mantenimiento de la informacion de equilibrio constantemente

• AVL

Casos de desequilibrio, rotaciones





El patron o esquema general para el restablecimiento del equilibrio es el siguiente :

ROTACIONES SIMPLES

(I-I)

(D-D)


ROTACIONES DOBLES

(D-I)

(I-D)

• Ventajas: Acceso a Memoria, el tamaño del arbol no esta limitado, busquedas dicotomicas, actualizar este arbol es menos costoso, no degeneran en una lista, rotaciones menos costosas que el reequiibrio de APE
• Inconvenientes: Limitacion de la memoria, las rotaciones siguen siendo costosas, mantenimiento del factor de reequilibrio

A viendo visto todas estas estructuras de datos, pasaremos a estudiar los arboles B, indicando su ventajas mas importantes respecto a las estructuras anteriores.

ARBOLES B

Caracteristicas :

• Multicamino
• De busqueda (esta rodenado)
• Todas las hojas estan a la misma altura
• Crece hacia arriba, no necesita rotaciones

Su factor de ocupacion

• MINIMO= 50% , todos los nodos contienen n claves
• MAXIMO= 100%, todos los nodos contienen 2n claves .
  

Algoritmo de compresion HUFFMAN php

::link1:: Huffman Wikipedia(En)
::link2:: Informacion detallada del algoritmo


La idea que subyace detras del algoritmo es sencilla, primero se crea una tabla con las frecuencias para cada simbolo, se ordena segun su probabilidad, y luego se crea un arbol binario uniendo los nodos desde el primer lugar de a dos, sumergiendo asi los nodos con menos probabilidad de salir en el fondo del arbol, y dejando los nodos con mayor probabilidad en las ramas mas cercanas al nodo central.
Esta compresión sólo será óptima si las probabilidades de todos los símbolos de entrada son potencias enteras de 1/2. Y el peor de todos los casos se presentará cuando alguno de los símbolos posean una probabilidad cercana al 100%.

• Texto a comprimir = "pinocho se comio un bizcocho"

• Grafico de barras de Frecuencias

• Tabla de texto de frecuencias

• Reordenar la tabla en sentido ascendente
  

z(0.0357)u(0.0357)s(0.0357)p(0.0357)m(0.0357)e(0.0357)b(0.0357)
n(0.0714)h(0.0714)
i(0.1071)
c(0.1429)(0.1429)
o(0.2143)

• Ahora iremos uniendo cada dos elementos (empezando por los que tengan probabilidad mas baja de salir) y crearemos un nodo hijo en el lugar que acupaban estos; asi hasta que quede un lugar, este sera el nodo padre. Observamos que los nodos con menor probabilidad quedaran al final del arbol y los de mayor en las ramas cercanas a la raiz, esto implica que cuanto mas probabilidad de salir tenga un nodo, menor numero de bits le asignara el codigo, y cuanto menos probabilidad, mayor numero de bits; aqui reside la potencia de este algoritmo.

• Para obtener la tabla codificadora de cada elemento, realizaremos una busqueda en preorden por los nodos del arbol, asignando un "1" si bajamos por los hijos izquierdos o un "0" si bajamos por los hijos derechos.
  

Implementacion en PHP:

Descargar Codigo Fuente / Download Source Code

Una posible ejecucion del codigo seria:

Descargar Codigo Fuente / Download Source Code

Aboles binarios de busqueda PHP Estructuras de Datos

Antes de nada :)

Binary tree (Arboles binarios): In computer science, a binary tree is a tree data structure in which each node has at most two children. Typically the child nodes are called left and right. One common use of binary trees is binary search trees; another is binary heaps.


El codigo fuente para representar cada uno de los nodos es el siguiente

Ahora el codigo que implementa la clase IntBST (Arbol Binario), se muestran las funciones y a continuacion las mismas funciones detalladas



Insert :



Preorder, inorder, postorder :

Pilas y colas en PHP, estructuras de datos

Resolver problemas algoritmicos con pilas, colas, listas y arboles proporciona un metodo eficaz para ganar habilidad a la hora de resolver problemas recursivamente (o no). Tenemos una amplia gama de dificultades dentro de los problemas, aqui tengo algun ejemplo del tipico problema de invertir pila y cola, ademas de los TADs (Tipo Abstracto de Datos) para el manejo de estas estructuras.

Tad cola


Tad pila


Algunos ejemplos tipicos de trabajo con estas pilas :