B / B* - Bäume. Guido Hildebrandt Seminar Datenbanksysteme

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "B / B* - Bäume. Guido Hildebrandt Seminar Datenbanksysteme"

Transkript

1 B / B* - Bäume Guido Hildebrandt Seminar Datenbanksysteme

2 Gliederung Einleitung Binärbaum B - Baum B* - Baum Varianten Zusammenfassung Quellen

3 Gliederung Einleitung Binärbaum B - Baum B* - Baum Varianten Zusammenfassung Quellen

4 Einleitung Datenmengen immer komplexer große Datenmengen nicht komplett im Hauptspeicher haltbar Organisation in mehrstufigen Speichern mittels Mehrwegbäumen Ziel : möglichst viele Kinder pro Knoten

5 Einleitung

6 Gliederung Einleitung Binärbaum B - Baum B* - Baum Varianten Zusammenfassung Quellen

7 Binärbaum

8 Binärbäume Ziele : breite Bäume und geringe Höhe schnelle Grundoperationen Zugriff relativ unabhängig von Anzahl der Datensätze Weiterentwicklung B - Baum

9 Gliederung Einleitung Binärbaum B - Baum B* - Baum Varianten Zusammenfassung Quellen

10 B - Baum 1970 Paper von Bayer und McCreight Maximale Anzahl an Sekundärspeicherzugriffen begrenzt Seitengröße i.d.r. zwischen 2 und 16 KB Effiziente Ausführung von Grundoperationen Suchen Einfügen Löschen

11 B - Baum Def. : B - Baum vom Typ k (1) Jeder Pfad von der Wurzel zu einem Blatt hat die gleiche Länge. (2) Jeder Knoten, außer der Wurzel und den Blättern hat mind. k+1 Söhne. Die Wurzel ist Blatt, oder hat mind. 2 Söhne. (3) Jeder Knoten hat max. 2k+1 Söhne. (4) Jedes Blatt, außer die Wurzel, hat mind. k und max. 2k Einträge.

12 B - Baum Knotenaufbau b = Anzahl Schlüssel K i (Schlüssel), D i (Daten) L : Größe der Seite

13 B - Baum Einfügen suche Platz zum Einfügen Seite voll Split neue Seite holen Aufteilung

14 B - Baum

15 B - Baum Löschen suche Schlüssel Problem falls Anzahl Schlüssel < k Ausgleich Mischen

16 Ausgleich B Baum

17 B - Baum Mischen (Konkatenation)

18 B Baum Nachteil Daten/Datenverweise in den inneren Knoten nicht sinnvoll durch das Einfügen kann die Baumhöhe steigen längere Zugriffszeiten

19 Gliederung Einleitung Binärbaum B - Baum B* - Baum Varianten Zusammenfassung Quellen

20 B* - Baum weiterentwickelte Variante des B Baums am häufigsten in Praxis verwendet Merkmal : Unterscheidung der Knoten

21 B* - Baum Def. : B*- Baum vom Typ (k,k*) (1) Jeder Pfad von der Wurzel zu einem Blatt besitzt die gleiche Länge. (2) Jeder Knoten außer der Wurzel und den Blättern hat mind. k+1 Söhne, die Wurzel mind. 2 Söhne, außer sie ist ein Blatt. (3) Jeder innere Knoten hat max. 2k+1 Söhne. (4) Jeder Blattknoten, außer die Wurzel als Blatt, hat mind. k* und max. 2k* Einträge.

22 Struktur B* - Baum

23 B* - Baum Innere Knoten dienen nur als Wegweiser bestehen aus (K i, P i ) Daten nur in Blattknoten (K i, D i ) Indexteil des B* - Baumes

24 B* - Baum Blattknoten Schlüssel und Daten sortiert doppelte Verkettung der Blätter effektive sequentielle Suche

25 Eigenschaften B* - Baum weniger Informationen im Index höherer k Wert als im B Baum höherer Verzweigungsgrad geringere Höhe Schlüssel im Index ist meist Kopie des höchsten Schlüssels im linken Teilbaum

26 B* - Baum Suchen direkte Suche günstiger als im B Baum geringere Höhe sequentielle Suche auch effektiver

27 B* - Baum Einfügen Innere Knoten : Split wie B -Baum Blattknoten : max. Schlüssel als Wegweiser in Vaterknoten (Beispiel)

28 B* - Baum Löschen Daten nur aus Blatt löschen Wegweiserfunktion bleibt erhalten ggf. Ausgleich der Blätter (Theorie) (Beispiel)

29 B* - Baum Anwendung Dateisysteme (Reiser4, HFS) Indexstrukturen in DBS Typische Daten Höhe 3-4 Ordnung k = 100

30 Gliederung Einleitung Binärbaum B - Baum B* - Baum Varianten Zusammenfassung Quellen

31 Varianten B + - Baum Präfix B * - Baum Virtueller B - Baum

32 B + - Baum Analog B* - Baum, aber Knoten 2/3 voll 2 in 3 aufgeteilt mind. 66% Auslastung Literatur : B* vs B +

33 Präfix B * - Baum Schlüssel als Strings zuviel Speicherplatz kürzester eindeutiger Präfix Bsp. : Laufen Gehen Rennen Problem : Renner

34 Virtueller B - Baum Speichermanagement Schema Virtueller Speicher in Seiten aufgeteilt auf Sekundärspeicher, und bei Bedarf laden Demand Paging Wurzel immer im Hauptspeicher Vorteile : Hoher Geschwindigkeit, oft genutzte Seiten bleiben im HS, Speicherschutz

35 Gliederung Einleitung Binärbaum B - Baum B* - Baum Varianten Zusammenfassung Quellen

36 Zusammenfassung Geschwindigkeit wichtiger als Platz B* - Bäume ideal für eindimensionale Daten Problem : mehrdimensionale Daten keine symmetrische Datenstruktur

37 Gliederung Einleitung Binärbaum B - Baum B* - Baum Varianten Zusammenfassung Quellen

38 Quellen R. Bayer, E. M. McCreight, Organization and Maintenance of Large Ordered Indexes, 1970 H. Wedekind, On the Selection of Access Paths in a Data Base System, 1974 D. Comer, Ubiquitous B-Tree, 1979 T. Härder, E. Rahm, Datenbanksysteme, Spinger Verlag, 1999 P.C. Lockemann, J.W. Schmidt, Datenbankhandbuch, Springer Verlag, 1987

39 Quellen ationssysteme/addons/mehrwegbaeume.h alf.pdf aeume_4_4up.pdf BTree.aspx

Algorithmen und Datenstrukturen 1

Algorithmen und Datenstrukturen 1 Algorithmen und Datenstrukturen 1 10. Vorlesung Peter F. Stadler Universität Leipzig Institut für Informatik studla@bioinf.uni-leipzig.de Suchverfahren für große Datenmengen bisher betrachtete Datenstrukturen

Mehr

Wünschenswerte Eigenschaft von Suchbäumen mit n Knoten: Suchen, Einfügen, Löschen auch im schlechtesten Fall O(log n)

Wünschenswerte Eigenschaft von Suchbäumen mit n Knoten: Suchen, Einfügen, Löschen auch im schlechtesten Fall O(log n) .6 Ausgeglichene Mehrweg-Suchbäume Wünschenswerte Eigenschaft von Suchbäumen mit n Knoten: Suchen, Einfügen, Löschen auch im schlechtesten Fall O(log n) Methoden: lokale Transformationen (AVL-Baum) Stochastische

Mehr

Mehrwegbäume Motivation

Mehrwegbäume Motivation Mehrwegbäume Motivation Wir haben gute Strukturen (AVL-Bäume) kennen gelernt, die die Anzahl der Operationen begrenzen Was ist, wenn der Baum zu groß für den Hauptspeicher ist? Externe Datenspeicherung

Mehr

Datenbanken: Indexe. Motivation und Konzepte

Datenbanken: Indexe. Motivation und Konzepte Datenbanken: Indexe Motivation und Konzepte Motivation Warum sind Indexstrukturen überhaupt wünschenswert? Bei Anfrageverarbeitung werden Tupel aller beteiligter Relationen nacheinander in den Hauptspeicher

Mehr

Organisationsformen der Speicherstrukturen

Organisationsformen der Speicherstrukturen Organisationsformen der Speicherstrukturen Bäume und Hashing 1 Motivation Ablage von Daten soll einfachen, schnellen und inhaltsbezogenen Zugriff ermöglichen (z.b. Zeige alle Schüler des Lehrers X am heutigen

Mehr

Grundlagen von Datenbanken. B-Bäume, B*-Bäume Normalisierung

Grundlagen von Datenbanken. B-Bäume, B*-Bäume Normalisierung Grundlagen von Datenbanken B-Bäume, B*-Bäume Normalisierung B-Bäume Definition: Seien k, h ganze Zahlen, h > 0, k > 0. Ein B-Baum B der Klasse τ(k,h) ist entweder ein leerer Baum oder ein geordneter Suchbaum

Mehr

Universität Augsburg, Institut für Informatik WS 2009/2010 Prof. Dr. W. Kießling 15. Jan Dr. A. Huhn, F. Wenzel, M. Endres Lösungsblatt 10

Universität Augsburg, Institut für Informatik WS 2009/2010 Prof. Dr. W. Kießling 15. Jan Dr. A. Huhn, F. Wenzel, M. Endres Lösungsblatt 10 Universität Augsburg, Institut für Informatik WS 009/010 Prof. Dr. W. Kießling 15. Jan. 010 Dr. A. Huhn, F. Wenzel, M. Endres Lösungsblatt 10 Aufgabe 1: B-Bäume Datenbanksysteme I a) Abschätzen der Höhe

Mehr

Nachtrag zu binären Suchbäumen

Nachtrag zu binären Suchbäumen Nachtrag zu binären Suchbäumen (nicht notwendigerweise zu AVL Bäumen) Löschen 1 3 2 10 4 12 1. Fall: Der zu löschende Knoten ist ein Blatt: einfach löschen 2. Fall: Der zu löschende Knoten hat ein Nachfolgeelement

Mehr

B-Bäume I. Algorithmen und Datenstrukturen 220 DATABASE SYSTEMS GROUP

B-Bäume I. Algorithmen und Datenstrukturen 220 DATABASE SYSTEMS GROUP B-Bäume I Annahme: Sei die Anzahl der Objekte und damit der Datensätze. Das Datenvolumen ist zu groß, um im Hauptspeicher gehalten zu werden, z.b. 10. Datensätze auf externen Speicher auslagern, z.b. Festplatte

Mehr

t-äre Bäume können - wie Binärbäume - degenerieren, d.h. durch ungünstige Einfügereihenfolge kann ein unausgewogener Baum mit großer Höhe entstehen.

t-äre Bäume können - wie Binärbäume - degenerieren, d.h. durch ungünstige Einfügereihenfolge kann ein unausgewogener Baum mit großer Höhe entstehen. .3 B-Bäume t-äre Bäume können - wie Binärbäume - degenerieren, d.h. durch ungünstige Einfügereihenfolge kann ein unausgewogener Baum mit großer Höhe entstehen. Wird der t-äre Baum zur Verwaltung von Daten

Mehr

Nachtrag zu binären Suchbäumen (nicht (nur) AVL Bäumen: Löschen von Elementen in binären Suchbäumen. 1. Fall: zu löschendes Element ist Blatt: löschen

Nachtrag zu binären Suchbäumen (nicht (nur) AVL Bäumen: Löschen von Elementen in binären Suchbäumen. 1. Fall: zu löschendes Element ist Blatt: löschen Nachtrag zu binären Suchbäumen (nicht (nur) AVL Bäumen: Löschen von Elementen in binären Suchbäumen 3 1. Fall: zu löschendes Element ist Blatt: löschen 1 2 4 9 10 11 12 13 2. Fall: zu löschendes Element

Mehr

{0,1} rekursive Aufteilung des Datenraums in die Quadranten NW, NE, SW und SE feste Auflösung des Datenraums in 2 p 2 p Gitterzellen

{0,1} rekursive Aufteilung des Datenraums in die Quadranten NW, NE, SW und SE feste Auflösung des Datenraums in 2 p 2 p Gitterzellen 4.4 MX-Quadtrees (I) MatriX Quadtree Verwaltung 2-dimensionaler Punkte Punkte als 1-Elemente in einer quadratischen Matrix mit Wertebereich {0,1} rekursive Aufteilung des Datenraums in die Quadranten NW,

Mehr

1. Motivation / Grundlagen 2. Sortierverfahren 3. Elementare Datenstrukturen / Anwendungen 4. Bäume / Graphen 5. Hashing 6. Algorithmische Geometrie

1. Motivation / Grundlagen 2. Sortierverfahren 3. Elementare Datenstrukturen / Anwendungen 4. Bäume / Graphen 5. Hashing 6. Algorithmische Geometrie Gliederung 1. Motivation / Grundlagen 2. Sortierverfahren 3. Elementare Datenstrukturen / Anwendungen 4. Bäume / Graphen 5. Hashing 6. Algorithmische Geometrie 4/3, Folie 1 2010 Prof. Steffen Lange - HDa/FbI

Mehr

Dies bewirkt einen höheren Verzweigungsgrad und somit eine niedrigere Höhe des Baumes. Schnelleres Suchen und Manipulieren

Dies bewirkt einen höheren Verzweigungsgrad und somit eine niedrigere Höhe des Baumes. Schnelleres Suchen und Manipulieren 5.2 B*-Bäume In B-Bäumen spielen die Indexelemente (x; ) zwei ganz verschiedene Rollen: (i) Der Schlüssel x wird zusammen mit der assoziierten Information gespeichert. (ii) Der Schlüssel x wird zur Navigation

Mehr

Wiederholung. Datenstrukturen und. Bäume. Wiederholung. Suchen in linearen Feldern VO

Wiederholung. Datenstrukturen und. Bäume. Wiederholung. Suchen in linearen Feldern VO Wiederholung Datenstrukturen und Algorithmen VO 708.031 Suchen in linearen Feldern Ohne Vorsortierung: Sequentielle Suche Speicherung nach Zugriffswahrscheinlichkeit Selbstanordnende Felder Mit Vorsortierung:

Mehr

Klasse räumlicher Indexstrukturen, die den Datenraum rekursiv in 4 gleich große Zellen unterteilen (Quadranten NW, NE, SW, SE)

Klasse räumlicher Indexstrukturen, die den Datenraum rekursiv in 4 gleich große Zellen unterteilen (Quadranten NW, NE, SW, SE) 4.4 Quadtrees Überblick Klasse räumlicher Indexstrukturen, die den Datenraum rekursiv in 4 gleich große Zellen unterteilen (Quadranten NW, NE, SW, SE) Verwaltung von Punkten, Kurven, Flächen usw., häufig

Mehr

4.4 Quadtrees. Literatur

4.4 Quadtrees. Literatur 4.4 Quadtrees Überblick Klasse räumlicher Indexstrukturen, die den Datenraum rekursiv in 4 gleich große Zellen unterteilen (Quadranten NW, NE, SW, SE) Verwaltung von Punkten, Kurven, Flächen usw., häufig

Mehr

1. Motivation / Grundlagen 2. Sortierverfahren 3. Elementare Datenstrukturen / Anwendungen 4. Bäume / Graphen 5. Hashing 6. Algorithmische Geometrie

1. Motivation / Grundlagen 2. Sortierverfahren 3. Elementare Datenstrukturen / Anwendungen 4. Bäume / Graphen 5. Hashing 6. Algorithmische Geometrie Gliederung 1. Motivation / Grundlagen 2. Sortierverfahren 3. Elementare Datenstrukturen / Anwendungen 4. Bäume / Graphen 5. Hashing 6. Algorithmische Geometrie 4/2, Folie 1 2014 Prof. Steffen Lange - HDa/FbI

Mehr

Informationssysteme SS 2013 Lösungsvorschläge zu Übungsblatt 2. Übungsblatt 2. Für die Übungen in der Woche vom 29. April bis 03.

Informationssysteme SS 2013 Lösungsvorschläge zu Übungsblatt 2. Übungsblatt 2. Für die Übungen in der Woche vom 29. April bis 03. Prof. Dr.-Ing. Stefan Deßloch AG Heterogene Informationssysteme Fachbereich Informatik Technische Universität Kaiserslautern Übungsblatt 2 Für die Übungen in der Woche vom 29. April bis 03. Mai 2013 Aufgabe

Mehr

Technische Universität München. Vorlesungsgrobstruktur: wo stehen wir, wie geht s weiter

Technische Universität München. Vorlesungsgrobstruktur: wo stehen wir, wie geht s weiter Vorlesungsgrobstruktur: wo stehen wir, wie geht s weiter Kapitel 7 Fortgeschrittene Datenstrukturen Motivation: Lineare Liste: Suchen eines Elements ist schnell O(log n) Einfügen eines Elements ist langsam

Mehr

Datenstrukturen und Algorithmen

Datenstrukturen und Algorithmen Datenstrukturen und Algorithmen VO 708.031 Bäume robert.legenstein@igi.tugraz.at 1 Inhalt der Vorlesung 1. Motivation, Einführung, Grundlagen 2. Algorithmische Grundprinzipien 3. Sortierverfahren 4. Halden

Mehr

Baum-Indexverfahren. Einführung

Baum-Indexverfahren. Einführung Baum-Indexverfahren Prof. Dr. T. Kudraß 1 Einführung Drei Alternativen, wie Dateneinträge k* im Index aussehen können: 1. Datensatz mit Schlüsselwert k 2.

Mehr

Baum-Indexverfahren. Prof. Dr. T. Kudraß 1

Baum-Indexverfahren. Prof. Dr. T. Kudraß 1 Baum-Indexverfahren Prof. Dr. T. Kudraß 1 Einführung Drei Alternativen, wie Dateneinträge k* im Index aussehen können: 1. Datensatz mit Schlüsselwert k 2.

Mehr

Ausarbeitung zum Proseminar. Algorithms and Data Structures for Database Systems. von. Ludwig Bachmaier. Thema: B - Bäume. Vortrag am

Ausarbeitung zum Proseminar. Algorithms and Data Structures for Database Systems. von. Ludwig Bachmaier. Thema: B - Bäume. Vortrag am Ausarbeitung zum Proseminar Algorithms and Data Structures for Database Systems von Ludwig Bachmaier Thema: B - Bäume Vortrag am 29.01.2003 Moderation: Jan Ehrlich Inhaltsverzeichnis 1. Einleitung... 3

Mehr

Gliederung. 5. Compiler. 6. Sortieren und Suchen. 7. Graphen

Gliederung. 5. Compiler. 6. Sortieren und Suchen. 7. Graphen 5. Compiler Gliederung 1. Struktur eines Compilers 2. Syntaxanalyse durch rekursiven Abstieg 3. Ausnahmebehandlung 4. Arrays und Strings 6. Sortieren und Suchen 1. Grundlegende Datenstrukturen 2. Bäume

Mehr

Datenstrukturen und Algorithmen

Datenstrukturen und Algorithmen Datenstrukturen und Algorithmen VO INF.02031UF (2-4)-Bäume robert.legenstein@igi.tugraz.at 1 7. Bäume Bäume als Datenstruktur Binärbäume Balancierte Bäume (2-4)-Bäume Anwendung: Mischbare Warteschlangen

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen 2. Dynamische Datenstrukturen

Algorithmen und Datenstrukturen 2. Dynamische Datenstrukturen Algorithmen und Datenstrukturen 2 Dynamische Datenstrukturen Algorithmen für dynamische Datenstrukturen Zugriff auf Variable und Felder durch einen Ausdruck: Namen durch feste Adressen referenziert Anzahl

Mehr

Datenbanken. Interne Datenorganisation:

Datenbanken. Interne Datenorganisation: Interne Datenorganisation: Bisher: Konzeptionelle Betrachtungen einer Datenbank aus Sicht der Anwendung: Modellierung, Normalisieren, Sprache zum Einfügen, Ändern, Löschen, Lesen Jetzt: Betrachtung der

Mehr

Rotation. y T 3. Abbildung 3.10: Rotation nach rechts (analog links) Doppelrotation y

Rotation. y T 3. Abbildung 3.10: Rotation nach rechts (analog links) Doppelrotation y Die AVL-Eigenschaft soll bei Einfügungen und Streichungen erhalten bleiben. Dafür gibt es zwei mögliche Operationen: -1-2 Rotation Abbildung 3.1: Rotation nach rechts (analog links) -2 +1 z ±1 T 4 Doppelrotation

Mehr

Bäume. 2006 Jiri Spale, Algorithmen und Datenstrukturen - Bäume 1

Bäume. 2006 Jiri Spale, Algorithmen und Datenstrukturen - Bäume 1 Bäume 2006 Jiri Spale, Algorithmen und Datenstrukturen - Bäume 1 Inhalt Grundbegriffe: Baum, Binärbaum Binäre Suchbäume (Definition) Typische Aufgaben Suchaufwand Löschen allgemein, Methode Schlüsseltransfer

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen

Algorithmen und Datenstrukturen Algorithmen und Datenstrukturen Dipl. Inform. Andreas Wilkens aw@awilkens.com Überblick Grundlagen Definitionen Elementare Datenstrukturen Rekursionen Bäume 2 1 Datenstruktur Baum Definition eines Baumes

Mehr

Indizierung von Geodaten - Raumbezogene Indexstrukturen. Seminar mobile Geoinformationssystem Vortrag von Markus Steger

Indizierung von Geodaten - Raumbezogene Indexstrukturen. Seminar mobile Geoinformationssystem Vortrag von Markus Steger Indizierung von Geodaten - Raumbezogene Indexstrukturen Seminar mobile Geoinformationssystem Vortrag von Markus Steger Index wozu ist er gut? Index allgemein Effizienter Zugriff auf Daten, i.d.r. mit B-Baum

Mehr

1. Einfach verkettete Liste unsortiert 2. Einfach verkettete Liste sortiert 3. Doppelt verkettete Liste sortiert

1. Einfach verkettete Liste unsortiert 2. Einfach verkettete Liste sortiert 3. Doppelt verkettete Liste sortiert Inhalt Einführung 1. Arrays 1. Array unsortiert 2. Array sortiert 3. Heap 2. Listen 1. Einfach verkettete Liste unsortiert 2. Einfach verkettete Liste sortiert 3. Doppelt verkettete Liste sortiert 3. Bäume

Mehr

Datenstrukturen Teil 2. Bäume. Definition. Definition. Definition. Bäume sind verallgemeinerte Listen. Sie sind weiter spezielle Graphen

Datenstrukturen Teil 2. Bäume. Definition. Definition. Definition. Bäume sind verallgemeinerte Listen. Sie sind weiter spezielle Graphen Bäume sind verallgemeinerte Listen Datenstrukturen Teil 2 Bäume Jeder Knoten kann mehrere Nachfolger haben Sie sind weiter spezielle Graphen Graphen bestehen aus Knoten und Kanten Kanten können gerichtet

Mehr

4.3 Bäume. Definition des Baumes. Bäume sind eine sehr wichtige Datenstruktur der Informatik.

4.3 Bäume. Definition des Baumes. Bäume sind eine sehr wichtige Datenstruktur der Informatik. 4.3 Bäume Bäume sind eine sehr wichtige Datenstruktur der Informatik. Definition des Baumes Ein Baum besteht aus einer nichtleeren Menge von Knoten und einer Menge von Kanten. Jede Kante verbindet genau

Mehr

Tutorium Algorithmen & Datenstrukturen

Tutorium Algorithmen & Datenstrukturen June 16, 2010 Binärer Baum Binärer Baum enthält keine Knoten (NIL) besteht aus drei disjunkten Knotenmengen: einem Wurzelknoten, einem binären Baum als linken Unterbaum und einem binären Baum als rechten

Mehr

Kapitel : Andere dynamische Datenstrukturen. Algorithmen und Datenstrukturen WS 2012/13. Prof. Dr. Sándor Fekete

Kapitel : Andere dynamische Datenstrukturen. Algorithmen und Datenstrukturen WS 2012/13. Prof. Dr. Sándor Fekete Kapitel 4.8-4.11: Andere dynamische Datenstrukturen Algorithmen und Datenstrukturen WS 2012/13 Prof. Dr. Sándor Fekete 4.6 AVL-Bäume 4.8 Rot-Schwarz-Bäume Idee: Verwende Farben, um den Baum vertikal zu

Mehr

Suchen in linearen Feldern. Datenstrukturen & Algorithmen. Laufzeitverhalten der Suchverfahren. Anzahl der Vergleiche für 10 9 Elemente

Suchen in linearen Feldern. Datenstrukturen & Algorithmen. Laufzeitverhalten der Suchverfahren. Anzahl der Vergleiche für 10 9 Elemente Suchen in linearen Feldern Datenstruturen & Algorithmen VO 708.031 11. Vorlesung, am 11.Dez. 2008 Ohne Vorsortierung Sequentielle Suche Speicherung nach Zugriffswahrscheinlicheiten Selbstanordnende Felder

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen 1

Algorithmen und Datenstrukturen 1 Algorithmen und Datenstrukturen 1 8. Vorlesung Martin Middendorf und Peter F. Stadler Universität Leipzig Institut für Informatik middendorf@informatik.uni-leipzig.de studla@bioinf.uni-leipzig.de Gefädelte

Mehr

B-Bäume, Hashtabellen, Cloning/Shadowing, Copy-on-Write

B-Bäume, Hashtabellen, Cloning/Shadowing, Copy-on-Write B-Bäume, Hashtabellen, Cloning/Shadowing, Copy-on-Write Thomas Maier Proseminar: Ein- / Ausgabe Stand der Wissenschaft Seite 1 von 13 Gliederung 1. Hashtabelle 3 2.B-Baum 3 2.1 Begriffserklärung 3 2.2

Mehr

Informatik II Prüfungsvorbereitungskurs

Informatik II Prüfungsvorbereitungskurs Informatik II Prüfungsvorbereitungskurs Tag 4, 23.6.2016 Giuseppe Accaputo g@accaputo.ch 1 Programm für heute Repetition Datenstrukturen Unter anderem Fragen von gestern Point-in-Polygon Algorithmus Shortest

Mehr

Kapitel Andere dynamische Datenstrukturen

Kapitel Andere dynamische Datenstrukturen Institute of Operating Systems and Computer Networks Algorithms Group Kapitel 4.8-4.11 Andere dynamische Datenstrukturen Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 2017/2018 Vorlesung#13, 12.12.2017

Mehr

Suchbäume mit inneren Knoten verschiedener Knotengrade.

Suchbäume mit inneren Knoten verschiedener Knotengrade. Was bisher geschah rekursive Datenstrukturen: lineare Datenstrukturen: Liste, Stack, Queue hierarchische Datenstrukturen: Bäume allgemeine Bäume Binäre Bäume Unäre Bäume = Listen Tiefe eines Knotens in

Mehr

B*-BÄUME. Ein Index ist seinerseits wieder nichts anderes als eine Datei mit unpinned Records.

B*-BÄUME. Ein Index ist seinerseits wieder nichts anderes als eine Datei mit unpinned Records. B*-Bäume 1 B*-BÄUME Beobachtung: Ein Index ist seinerseits wieder nichts anderes als eine Datei mit unpinned Records. Es gibt keinen Grund, warum man nicht einen Index über einem Index haben sollte, und

Mehr

Vorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen

Vorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen Vorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen (18 Bäume: Grundlagen und natürliche Suchbäume) Prof. Dr. Susanne Albers Bäume (1) Bäume sind verallgemeinerte Listen (jedes Knoten-Element kann mehr

Mehr

Kapitel 12: Induktive

Kapitel 12: Induktive Kapitel 12: Induktive Datenstrukturen Felix Freiling Lehrstuhl für Praktische Informatik 1 Universität Mannheim Vorlesung Praktische Informatik I im Herbstsemester 2009 Folien nach einer Vorlage von H.-Peter

Mehr

11.1 Grundlagen - Denitionen

11.1 Grundlagen - Denitionen 11 Binärbäume 11.1 Grundlagen - Denitionen Denition: Ein Baum ist eine Menge, die durch eine sog. Nachfolgerrelation strukturiert ist. In einem Baum gilt: (I) (II) 1 Knoten w ohne VATER(w), das ist die

Mehr

3.8 Bäume. Definition des Baumes

3.8 Bäume. Definition des Baumes 3.8 Bäume Definition des Baumes Ein Baum besteht aus einer nichtleeren Menge von Knoten und einer Menge von Kanten. Jede Kante verbindet genau zwei Knoten. Die Knoten (nodes) enthalten Datenelemente. Die

Mehr

Seminar Datenbanken Martin Gerstmann

Seminar Datenbanken Martin Gerstmann Seminar Datenbanken Martin Gerstmann Gliederung 1. Ziele 2. Arten 2.1. erweiterbares Hashing 2.2. lineares Hashing 2.3. virtuelles Hashing 3. Bewertung 1. Ziele wachsende/schrumpfende Datenmengen verwalten

Mehr

Kapitel : Andere dynamische Datenstrukturen. Algorithmen und Datenstrukturen WS 2013/14. Prof. Dr. Sándor Fekete

Kapitel : Andere dynamische Datenstrukturen. Algorithmen und Datenstrukturen WS 2013/14. Prof. Dr. Sándor Fekete Kapitel 4.8-4.11: Andere dynamische Datenstrukturen Algorithmen und Datenstrukturen WS 2013/14 Prof. Dr. Sándor Fekete 1 4.6 AVL-Bäume 2 4.8 Rot-Schwarz-Bäume Rudolf Bayer Idee: Verwende Farben, um den

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen 1

Algorithmen und Datenstrukturen 1 Algorithmen und Datenstrukturen 1 7. Vorlesung Peter F. Stadler Universität Leipzig Institut für Informatik studla@informatik.uni-leipzig.de aufbauend auf den Kursen der letzten Jahre von E. Rahm, G. Heyer,

Mehr

XML-Datenbanken. Hauptseminar Informatik im Sommersemester 2001

XML-Datenbanken. Hauptseminar Informatik im Sommersemester 2001 XML-Datenbanken Hauptseminar Informatik im Sommersemester 2001 Prof. R. Bayer, Ph.D. Prof. Dr. D. Kossmann Thema: Indexierung Termin: 7. 6. 2001 Betreuer: Dipl.-Inform. Michael Bauer Bearbeiter: Alexander

Mehr

Datenstrukturen & Algorithmen

Datenstrukturen & Algorithmen Datenstrukturen & Algorithmen Matthias Zwicker Universität Bern Frühling 2010 Übersicht Binäre Suchbäume Einführung und Begriffe Binäre Suchbäume 2 Binäre Suchbäume Datenstruktur für dynamische Mengen

Mehr

Kapitel 8: Physischer Datenbankentwurf

Kapitel 8: Physischer Datenbankentwurf 8. Physischer Datenbankentwurf Seite 1 Kapitel 8: Physischer Datenbankentwurf Speicherung und Verwaltung der Relationen einer relationalen Datenbank so, dass eine möglichst große Effizienz der einzelnen

Mehr

Informatik II, SS 2014

Informatik II, SS 2014 Informatik II SS 2014 (Algorithmen & Datenstrukturen) Vorlesung 13 (18.6.2014) Binäre Suchbäume IV (Rot Schwarz Bäume) Algorithmen und Komplexität Rot Schwarz Bäume Ziel: Binäre Suchbäume, welche immer

Mehr

Grundlagen der Informatik. Prof. Dr. Stefan Enderle NTA Isny

Grundlagen der Informatik. Prof. Dr. Stefan Enderle NTA Isny Grundlagen der Informatik Prof. Dr. Stefan Enderle NTA Isny 2 Datenstrukturen 2.1 Einführung Syntax: Definition einer formalen Grammatik, um Regeln einer formalen Sprache (Programmiersprache) festzulegen.

Mehr

Binäre Suchbäume. Mengen, Funktionalität, Binäre Suchbäume, Heaps, Treaps

Binäre Suchbäume. Mengen, Funktionalität, Binäre Suchbäume, Heaps, Treaps Binäre Suchbäume Mengen, Funktionalität, Binäre Suchbäume, Heaps, Treaps Mengen n Ziel: Aufrechterhalten einer Menge (hier: ganzer Zahlen) unter folgenden Operationen: Mengen n Ziel: Aufrechterhalten einer

Mehr

Höhe eines B + -Baums

Höhe eines B + -Baums Höhe eines B + -Baums Anzahl der Blätter bei minimaler Belegung Anzahl von (eindeutigen) Elementen bei minimaler Belegung Anzahl der Blätter bei maximaler Belegung Anzahl von Elementen bei maximaler Belegung

Mehr

Zugriff auf Elemente im B + -Baum. Höhe eines B + -Baums. Einfache Operationen auf B + -Bäumen. Anzahl der Blätter bei minimaler Belegung

Zugriff auf Elemente im B + -Baum. Höhe eines B + -Baums. Einfache Operationen auf B + -Bäumen. Anzahl der Blätter bei minimaler Belegung Höhe eines B + -Baums Zugriff auf Elemente im B + -Baum Anzahl der Blätter bei minimaler Belegung Anzahl von (eindeutigen) Elementen bei minimaler Belegung Anzahl der Blätter bei maximaler Belegung Anzahl

Mehr

Physische Datenorganisation

Physische Datenorganisation Physische Datenorganisation Physische Datenorganisation 2002 Prof. Dr. Rainer Manthey Informationssysteme 1 Übersicht Datenbanken, Relationen und Tupel werden auf der untersten Ebene der bereits vorgestellten

Mehr

Datenbanksysteme I WS 2012/13 - Übung 0 - Bernhard Pietsch Friedrich-Schiller-Universität Jena Lehrstuhl für Datenbanken und Informationssysteme

Datenbanksysteme I WS 2012/13 - Übung 0 - Bernhard Pietsch Friedrich-Schiller-Universität Jena Lehrstuhl für Datenbanken und Informationssysteme Datenbanksysteme I WS 2012/13 - Übung 0 - Bernhard Pietsch Friedrich-Schiller-Universität Jena Lehrstuhl für Datenbanken und Informationssysteme Organisatorisches (I) http://www.informatik.unijena.de/dbis/lehre/ws2012/dbs1/index.html

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen 1

Algorithmen und Datenstrukturen 1 Algorithmen und Datenstrukturen 1 9. Vorlesung Peter Stadler Universität Leipzig Institut für Informatik studla@bioinf.uni-leipzig.de Balancierte Binärbäume Der ausgeglichene binäre Suchbaum verursacht

Mehr

GRUNDLAGEN VON INFORMATIONSSYSTEMEN INDEXSTRUKTUREN I: B-BÄUME UND IHRE VARIANTEN

GRUNDLAGEN VON INFORMATIONSSYSTEMEN INDEXSTRUKTUREN I: B-BÄUME UND IHRE VARIANTEN Informationssysteme - Indexstrukturen I: B-Bäume und ihre Varianten Seite 1 GRUNDLAGEN VON INFORMATIONSSYSTEMEN INDEXSTRUKTUREN I: B-BÄUME UND IHRE VARIANTEN Leiter des Proseminars: Dr.Thomas Bode Verfasser

Mehr

Vorlesung Datenstrukturen

Vorlesung Datenstrukturen Vorlesung Datenstrukturen Sortierte Folgen Maike Buchin 30.5., 1.6., 13.6.2017 Sortierte Folgen Häufiges Szenario: in einer Menge von Objekten mit Schlüsseln (aus geordnetem Universum) sollen Elemente

Mehr

Logische Datenstrukturen

Logische Datenstrukturen Lineare Listen Stapel, Warteschlangen Binärbäume Seite 1 Lineare Liste Begriffe first Funktion: sequentielle Verkettung von Datensätzen Ordnungsprinzip: Schlüssel Begriffe: first - Anker, Wurzel; Adresse

Mehr

ContainerDatenstrukturen. Große Übung 4

ContainerDatenstrukturen. Große Übung 4 ContainerDatenstrukturen Große Übung 4 Aufgabenstellung Verwalte Kollektion S von n Objekten Grundaufgaben: Iterieren/Auflistung Suche nach Objekt x mit Wert/Schlüssel k Füge ein Objekt x hinzu Entferne

Mehr

Datenstrukturen. einfach verkettete Liste

Datenstrukturen. einfach verkettete Liste einfach verkettete Liste speichert Daten in einer linearen Liste, in der jedes Element auf das nächste Element zeigt Jeder Knoten der Liste enthält beliebige Daten und einen Zeiger auf den nächsten Knoten

Mehr

Informatik II, SS 2014

Informatik II, SS 2014 Informatik II SS 2014 (Algorithmen & Datenstrukturen) Vorlesung 10 (3.6.2014) Binäre Suchbäume I Algorithmen und Komplexität Zusätzliche Dictionary Operationen Dictionary: Zusätzliche mögliche Operationen:

Mehr

7 Weitere Baumstrukturen und Heapstrukturen

7 Weitere Baumstrukturen und Heapstrukturen 7 Weitere Baumstrukturen und Heapstrukturen Man kann kurze Suchzeiten in Baumstrukturen erreichen durch Rebalancierung bei Einfügungen und Löschungen (AVL Bäume, gewichtsbalancierte Bäume, Bruderbäume,

Mehr

Übung zur Vorlesung Algorithmische Geometrie

Übung zur Vorlesung Algorithmische Geometrie Übung zur Vorlesung Algorithmische Geometrie Dipl.-Math. Bastian Rieck Arbeitsgruppe Computergraphik und Visualisierung Interdisziplinäres Zentrum für Wissenschaftliches Rechnen 8. Mai 2012 B. Rieck (CoVis)

Mehr

Informatik II, SS 2014

Informatik II, SS 2014 Informatik II SS 2014 (Algorithmen & Datenstrukturen) Vorlesung 11 (4.6.2014) Binäre Suchbäume II Algorithmen und Komplexität Binäre Suchbäume Binäre Suchbäume müssen nicht immer so schön symmetrisch sein

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen I AVL-Bäume

Algorithmen und Datenstrukturen I AVL-Bäume Algorithmen und Datenstrukturen I AVL-Bäume Prof. Dr. Oliver Braun Letzte Änderung: 01.12.2017 14:42 Algorithmen und Datenstrukturen I, AVL-Bäume 1/38 Balancierte Bäume in einem zufällig erzeugten Binärbaum

Mehr

Mehrdimensionale Zugriffspfade und Dateiorganisation

Mehrdimensionale Zugriffspfade und Dateiorganisation Mehrdimensionale Zugriffspfade und Dateiorganisation Gliederung Begriffe, Anforderungen und Probleme, Anwendungsgebiete Konkrete Techniken Bäume Grid-File Mehrdimensionales Hashing Begriffe Eindimensionale

Mehr

Systeme I: Betriebssysteme Kapitel 8 Speicherverwaltung

Systeme I: Betriebssysteme Kapitel 8 Speicherverwaltung Systeme I: Betriebssysteme Kapitel 8 Speicherverwaltung Version 21.12.2016 1 Inhalt Vorlesung Aufbau einfacher Rechner Überblick: Aufgabe, Historische Entwicklung, unterschiedliche Arten von Betriebssystemen

Mehr

Clausthal C G C C G C. Informatik II Bäume. G. Zachmann Clausthal University, Germany Beispiele. Stammbaum.

Clausthal C G C C G C. Informatik II Bäume. G. Zachmann Clausthal University, Germany Beispiele. Stammbaum. lausthal Informatik II Bäume. Zachmann lausthal University, ermany zach@in.tu-clausthal.de Beispiele Stammbaum. Zachmann Informatik - SS 0 Bäume Stammbaum Parse tree, Rekursionsbaum Unix file hierarchy

Mehr

Definition Ein Heap (priority queue) ist eine abstrakte Datenstruktur mit folgenden Kennzeichen:

Definition Ein Heap (priority queue) ist eine abstrakte Datenstruktur mit folgenden Kennzeichen: HeapSort Allgemeines Sortieralgorithmen gehören zu den am häufigsten angewendeten Algorithmen in der Datenverarbeitung. Man hatte daher bereits früh ein großes Interesse an der Entwicklung möglichst effizienter

Mehr

a) Fügen Sie die Zahlen 39, 38, 37 und 36 in folgenden (2, 3)-Baum ein:

a) Fügen Sie die Zahlen 39, 38, 37 und 36 in folgenden (2, 3)-Baum ein: 1 Aufgabe 8.1 (P) (2, 3)-Baum a) Fügen Sie die Zahlen 39, 38, 37 und 36 in folgenden (2, 3)-Baum ein: Zeichnen Sie, was in jedem Schritt passiert. b) Löschen Sie die Zahlen 65, 70 und 100 aus folgendem

Mehr

Proseminar Kodierverfahren bei Dr. Ulrich Tamm Sommersemester 2003 Thema: Codierung von Bäumen (Prüfer Codes...)

Proseminar Kodierverfahren bei Dr. Ulrich Tamm Sommersemester 2003 Thema: Codierung von Bäumen (Prüfer Codes...) Proseminar Kodierverfahren bei Dr. Ulrich Tamm Sommersemester 2003 Thema: Codierung von Bäumen (Prüfer Codes...) Inhalt: Einleitung, Begriffe Baumtypen und deren Kodierung Binäre Bäume Mehrwegbäume Prüfer

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen Suchbaum

Algorithmen und Datenstrukturen Suchbaum Algorithmen und Datenstrukturen Suchbaum Matthias Teschner Graphische Datenverarbeitung Institut für Informatik Universität Freiburg SS 12 Motivation Datenstruktur zur Repräsentation dynamischer Mengen

Mehr

13 (2-4)-Bäume Implementierbare Funktionen. (2-4)-Bäume sind durch folgende Eigenschaften deniert: 1. Alle Äste sind gleich lang

13 (2-4)-Bäume Implementierbare Funktionen. (2-4)-Bäume sind durch folgende Eigenschaften deniert: 1. Alle Äste sind gleich lang 13 (2-4)-Bäume (2-4)-Bäume sind durch folgende Eigenschaften deniert: 1. Alle Äste sind gleich lang 2. Die Ordnung (maximale Anzahl der Söhne eines Knotens) ist gleich 4 3. Innere Knoten haben 2 Söhne

Mehr

Kapitel 4: Dynamische Datenstrukturen. Algorithmen und Datenstrukturen WS 2012/13. Prof. Dr. Sándor Fekete

Kapitel 4: Dynamische Datenstrukturen. Algorithmen und Datenstrukturen WS 2012/13. Prof. Dr. Sándor Fekete Kapitel 4: Dynamische Datenstrukturen Algorithmen und Datenstrukturen WS 2012/13 Prof. Dr. Sándor Fekete 4.4 Binäre Suche Aufgabenstellung: Rate eine Zahl zwischen 100 und 114! Algorithmus 4.1 INPUT: OUTPUT:

Mehr

Suchbäume balancieren

Suchbäume balancieren Suchbäume balancieren Perfekte Balance: schwer aufrechtzuerhalten Flexible Höhe O(log n): balancierte binäre Suchbäume. Nicht hier (Variantenzoo). Flexibler Knotengrad: (a,b)-bäume. Grad zwischen a und

Mehr

Physische Datenorganisation

Physische Datenorganisation Vorlesung Datenbanksysteme vom 17.10.2016 Physische Datenorganisation Architektur eines DBMS Speicherhierarchie Index-Verfahren Ballung (Clustering) beste Zugriffsmethode Architektur eines DBMS Wichtigste

Mehr

Mobile Objekte Indexstrukturen

Mobile Objekte Indexstrukturen Verteilung und Integration von Informationen im Verkehrsbereich Mobile Objekte Indexstrukturen Ingo Beutler 07.06.2004 Anfragen: z.b. Welche Transporter befinden sich in der Nähe des HSaF? Wie können räumliche

Mehr

TU München. Hauptseminar: WS 2002 / Einführung in Suffix - Bäume

TU München. Hauptseminar: WS 2002 / Einführung in Suffix - Bäume TU München Hauptseminar: WS 2002 / 2003 Einführung in Suffix - Bäume Bearbeiterin: Shasha Meng Betreuerin: Barbara König Inhalt 1. Einleitung 1.1 Motivation 1.2 Eine kurze Geschichte 2. Tries 2.1 Basisdefinition

Mehr

TU München, Fakultät für Informatik Lehrstuhl III: Datenbanksysteme Prof. Alfons Kemper, Ph.D.

TU München, Fakultät für Informatik Lehrstuhl III: Datenbanksysteme Prof. Alfons Kemper, Ph.D. TU München, Fakultät für Informatik Lehrstuhl III: Datenbanksysteme Prof. Alfons Kemper, Ph.D. Blatt Nr. 2 Übung zur Vorlesung Grundlagen: Datenbanken im WS3/4 Henrik Mühe (muehe@in.tum.de) http://www-db.in.tum.de/teaching/ws34/dbsys/exercises/

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen 1

Algorithmen und Datenstrukturen 1 Algorithmen und Datenstrukturen 1 12. Vorlesung Peter F. Stadler Universität Leipzig Institut für Informatik studla@bioinf.uni-leipzig.de Schlüsselkomprimierung I Zeichenkomprimierung ermöglicht weit höhere

Mehr

368 4 Algorithmen und Datenstrukturen

368 4 Algorithmen und Datenstrukturen Kap04.fm Seite 368 Dienstag, 7. September 2010 1:51 13 368 4 Algorithmen und Datenstrukturen Java-Klassen Die ist die Klasse Object, ein Pfeil von Klasse A nach Klasse B bedeutet Bextends A, d.h. B ist

Mehr

6 Baumstrukturen. Formale Grundlagen der Informatik I Herbstsemester 2012. Robert Marti

6 Baumstrukturen. Formale Grundlagen der Informatik I Herbstsemester 2012. Robert Marti 6 Baumstrukturen Formale Grundlagen der Informatik I Herbstsemester 2012 Robert Marti Vorlesung teilweise basierend auf Unterlagen von Prof. emer. Helmut Schauer Beispiel: Hierarchisches File System 2

Mehr

Dynamische Mengen. Realisierungen durch Bäume

Dynamische Mengen. Realisierungen durch Bäume Dynamische Mengen Eine dynamische Menge ist eine Datenstruktur, die eine Menge von Objekten verwaltet. Jedes Objekt x trägt einen eindeutigen Schlüssel key[x]. Die Datenstruktur soll mindestens die folgenden

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen II

Algorithmen und Datenstrukturen II Algorithmen und Datenstrukturen II Algorithmen zur Textverarbeitung III: D. Rösner Institut für Wissens- und Sprachverarbeitung Fakultät für Informatik Otto-von-Guericke Universität Magdeburg Sommer 2009,

Mehr

Informatik II, SS 2016

Informatik II, SS 2016 Informatik II - SS 2016 (Algorithmen & Datenstrukturen) Vorlesung 10 (27.5.2016) Binäre Suchbäume II Algorithmen und Komplexität Zusätzliche Dictionary Operationen Dictionary: Zusätzliche mögliche Operationen:

Mehr

R-Baum eine dynamische Index-Strukur für räumliche Suche

R-Baum eine dynamische Index-Strukur für räumliche Suche Gabriele Wilke-Müller Klufternerstraße 73 88048 Friedrichshafen wilke-mueller@t-online.de Matrikel-Nr. 01/482681 Support for Non-Standard Data Types in DBMSs WS 2003/2004 bei Prof. Dr. Marc H. Scholl Thema:

Mehr

Theoretische Informatik 1 WS 2007/2008. Prof. Dr. Rainer Lütticke

Theoretische Informatik 1 WS 2007/2008. Prof. Dr. Rainer Lütticke Theoretische Informatik 1 WS 2007/2008 Prof. Dr. Rainer Lütticke Inhalt der Vorlesung Grundlagen - Mengen, Relationen, Abbildungen/Funktionen - Datenstrukturen - Aussagenlogik Automatentheorie Formale

Mehr

Indizes B+Bäume in Oracle. Jörg Winkler

Indizes B+Bäume in Oracle. Jörg Winkler Indizes B+Bäume in Oracle Vortragende: Conrad Kobsch Jörg Winkler Inhalt Allgemeines Aufbau / Eigenschaften von B+Bäumen Vorteile / Nachteile B+Baum-Indexe Kriterien für Indizes Anlegen eines Indizes Anfrageoptimierung

Mehr

Es sei a 2 und b 2a 1. Definition Ein (a, b)-baum ist ein Baum mit folgenden Eigenschaften:

Es sei a 2 und b 2a 1. Definition Ein (a, b)-baum ist ein Baum mit folgenden Eigenschaften: Binäre Suchbäume (a, b)-bäume (Folie 173, Seite 56 im Skript) Es sei a 2 und b 2a 1. Definition Ein (a, b)-baum ist ein Baum mit folgenden Eigenschaften: 1 Jeder Knoten hat höchstens b Kinder. 2 Jeder

Mehr

Ziel: Schaffung einer zusätzlichen, schnellen Zugriffsmöglichkeit unabhängig von Primärorganisation der Datei

Ziel: Schaffung einer zusätzlichen, schnellen Zugriffsmöglichkeit unabhängig von Primärorganisation der Datei 3.1. Flache Indexe Ziel: Schaffung einer zusätzlichen, schnellen Zugriffsmöglichkeit unabhängig von Primärorganisation der Datei Mittel: Definition eines Index über ein (Zugriffs-) Attribut (Schlüssel

Mehr

Informatik Abitur Bayern 2017 / II - Lösung

Informatik Abitur Bayern 2017 / II - Lösung Informatik Abitur Bayern 2017 / II - Lösung Autoren: Wolf (1) Wagner (2) Scharnagl (3-5) 1a 5 1b Diese Methode vergleicht den Namen des Interpreten eines jeden Elements der Liste mit dem gegebenen Namen.

Mehr

Einführung FAT - File Allocation Table NTFS - New Technology Filesystem HFS - Hierachical Filesystem ext - Extended Filesystem Zusammenfassung

Einführung FAT - File Allocation Table NTFS - New Technology Filesystem HFS - Hierachical Filesystem ext - Extended Filesystem Zusammenfassung Lokale Dateisysteme Christine Arndt 9arndt@informatik.uni-hamburg.de Universität Hamburg - Studentin der Wirtschaftsinformatik 11. März 2011 Lokale Dateisysteme - Christine Arndt 1/34 Inhalt der Präsentation

Mehr