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Abstract
In questa tesi, viene presentata un'analisi sui Treap e sui Random Binary Search Tree, due strutture dati correlate presentate nell'89 da Seidel e Aragon, che implementano alberi binari bilanciati in modo non deterministico. Vengono evidenziati i vantaggi offerti dalle strutture, così come la possibile estensioni dell'albero per il supporto di ulteriori tipi di operazioni. Viene inoltre mostrato un procedimento per rendere la struttura confluentemente persistente e infine vengono mostrati dei benchmark relativi ai risultati ottenuti con una implementazione in C++.
Abstract
In questa tesi, viene presentata un'analisi sui Treap e sui Random Binary Search Tree, due strutture dati correlate presentate nell'89 da Seidel e Aragon, che implementano alberi binari bilanciati in modo non deterministico. Vengono evidenziati i vantaggi offerti dalle strutture, così come la possibile estensioni dell'albero per il supporto di ulteriori tipi di operazioni. Viene inoltre mostrato un procedimento per rendere la struttura confluentemente persistente e infine vengono mostrati dei benchmark relativi ai risultati ottenuti con una implementazione in C++.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea)
Autore della tesi
Soldati, Filippo
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Indirizzo
Curriculum scienze e tecnologie informatiche
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
algorithms,data structures,treap,bst,persistency,persistent data structures,randomized binary search tree,rbst
Data di discussione della Tesi
28 Maggio 2021
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Soldati, Filippo
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Indirizzo
Curriculum scienze e tecnologie informatiche
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
algorithms,data structures,treap,bst,persistency,persistent data structures,randomized binary search tree,rbst
Data di discussione della Tesi
28 Maggio 2021
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