ကွန်ပျူတာသီအိုရီနယ်ပယ်တွင် Turing Machine သည်အခြေခံအယူအဆတစ်ခုအနေဖြင့်တွက်ချက်မှုတစ်ခုအနေဖြင့်တွက်ချက်မှုနှင့်တွက်ချက်မှု၏ကန့်သတ်ချက်များနှင့်စွမ်းရည်ကိုနားလည်ရန်အုတ်မြစ်အဖြစ်ဆောင်ရွက်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ကုမ္ပဏီတွင် ဦး ဆောင်သော Turing Machine ပေးသွင်းသူတစ် ဦး အနေဖြင့်ဤထူးခြားသောကိရိယာများသည်အဆင့်ဆင့်ကွန်ပျူတာနှင့်အမှန်တကယ်ကမ္ဘာ့အပလီကေးရှင်းများတွင်နေရာအနှံ့အပြားတွင်မည်သို့ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်သနည်း။
အဆင့်ဆင့်အချက်အလက်များကိုနားလည်ခြင်း
Hierarchical Data ဆိုသည်မှာအချက်အလက်များနှင့်အပင်တွင် element များကဲ့သို့သော data structure တစ်ခုရှိသည်။ ဤဖွဲ့စည်းပုံကို File Systems, XML စာရွက်စာတမ်းများ, ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာအခွန်များနှင့်အဖွဲ့အစည်းဇယားစသည့်နယ်ပယ်အမျိုးမျိုးတွင်ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုသည်။ အဆင့်ဆင့်ရှိ node တစ်ခုစီတွင်ကလေး node များသို့မဟုတ်ထိုထက်ပိုသောကလေး node များနှင့်တစ်ကိုယ်တည်းမိဘ node (မိဘမရှိသောအမြစ်မှအပ) ဖြစ်နိုင်သည်။
Hierarchical data ၏ရှုပ်ထွေးမှုသည်၎င်း၏ Non-Linear Note တွင်တည်ရှိသည်။ arrays သို့မဟုတ် linked lists ကဲ့သို့သော linear data studitions များနှင့်မတူဘဲ element များကို sequential orderent လုပ်ရန်စီစဉ်ထားသည့်နေရာများတွင်အဆင့်ဆင့်အချက်အလက်များသည် travistical data များသည်ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော algorithms လိုအပ်သည်။
Turing စက်တွေ - Primer
1936 ခုနှစ်တွင်အလန်တာဆက်တိုက်မှအဆိုပြုထားသော Turing စက်သည်ကွန်ပျူတာစက်တစ်ခု၏စိတ်တဇသင်္ချာပုံစံဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင်ဆဲလ်များ၌ခွဲခြားထားသော click များကိုဆဲလ်များအဖြစ်ခွဲခြားထားသည်။ ဖတ်ပါ။ တိပ်ခွေတွင်အကန့်အသတ်ဖြင့်အက္ခရာများပါ 0 င်သည်။
Turing စက်များကိုသူတို့၏တစ်သင်းဆုတမ်းအတွက်လူသိများသည်။ ဆိုလိုသည်မှာတွက်ချက်မှုမရှိသောမည်သည့်တွက်ချက်မှုကိုမဆို turing စက်ဖြင့်တွက်ချက်နိုင်သည်။ ဤပိုင်ဆိုင်မှုသည်၎င်းတို့ကိုသီအိုရီဆိုင်ရာကန့်သတ်ချက်များကိုလေ့လာရန်အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်စေသည်။
turing စက်များနှင့်အတူအဆင့်ဆင့်ဒေတာကိုကိုင်တွယ်
တိပ်ခွေပေါ်ရှိအဆင့်ဆင့်အချက်အလက်များကိုကိုယ်စားပြုသည်
Turing စက်ဖြင့်အဆင့်ဆင့်အချက်အလက်များကိုကိုင်တွယ်ရာတွင်ပထမခြေလှမ်းမှာ၎င်းကိုတိပ်ခွေပေါ်တွင်ကိုယ်စားပြုရန်ဖြစ်သည်။ ဘုံချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုမှာသစ်ပင်ဖွဲ့စည်းပုံ၏ကြိုတင်မှာယူမှုဖြတ်သန်းခြင်းကိုအသုံးပြုရန်ဖြစ်သည်။ ကြိုတင်မှာယူသည့် traversal တစ်ခုတွင် root node ကိုပထမ ဦး ဆုံးလည်ပတ်သည်, ဘယ်ဘက်တွင်ဖော်ပြထားသည့်အရာ - node တစ်ခုချင်းစီကိုထူးခြားသောသင်္ကေတတစ်ခုသို့မဟုတ်တိပ်ခွေပေါ်ရှိသင်္ကေတများ sequence ကိုကိုယ်စားပြုနိုင်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်, root node တစ်ခုနှင့်အတူရိုးရှင်းသော binary သစ်ပင်တစ်ပင်ကိုစဉ်းစားကြည့်ပါ။ Turing Machine တိပ်ခွေတွင်ကျွန်ုပ်တို့သည်ဤအပင်ကို "# ခ #" ကိုကိုယ်စားပြုနိုင်သည်။
အဆင့်ဆင့်ဒေတာကိုဖြတ်သန်း
အဆင့်ဆင့်အချက်အလက်များကိုတိပ်ခွေပေါ်တွင်ကိုယ်စားပြုသည်နှင့်တိပ်ခွေတွင်ကိုယ်စားပြုသည်နှင့် Turing Machine သည်အချက်အလက်ဖွဲ့စည်းပုံကိုဖြတ်သန်းရန်လိုအပ်သည်။ Turing စက်ပေါ်တွင်အဆင့်ဆင့်အချက်အလက်ဖွဲ့စည်းပုံကို ဖြတ်. ဖတ်ရန်နှင့်တိပ်ခွေတစ်လျှောက်ခေါင်းကိုရေးပြီး node များအကြား encoded ဆက်ဆံရေးကိုအောက်ပါအတိုင်းရေးပါ။
Pre-Order Traversal အတွက် Turing စက်သည်တိပ်ခွေ၏အစတွင်စတင်သည်, ပထမသင်္ကေတ (root node) ကိုဖတ်ပြီးနောက်သင်္ကေတကိုဆက်လက်ရယူသည်။ အကယ်. သင်္ကေတသည်ကလေး node ကိုကိုယ်စားပြုပါကထို node တွင် rooted rooted subtree ကိုဆက်လက်လေ့လာနေသည်။ traversal လမ်းကြောင်းကိုခြေရာခံရန် Turing Machine သည်၎င်း၏ပြည်တွင်းပြည်နယ်များနှင့် stack ကိုသုံးနိုင်သည်။ တိပ်ခွေပေါ်တွင်အကောင်အထည်ဖော်သည့်ယန္တရားကဲ့သို့ပင်။
အဆင့်ဆင့်ဒေတာရှာဖွေခြင်းနှင့်ကိုင်တွယ်ခြင်း
Turing စက်ပေါ်တွင်အဆင့်ဆင့်ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံတွင်တိကျသော node တစ်ခုရှာဖွေခြင်းတွင်ပစ်မှတ် node ကိုမတွေ့မချင်း throuble traversing တွင် tware ကိုဖြတ်သန်းခြင်းပါဝင်သည်။ တိပ်ခွေပေါ်ရှိသင်္ကေတကိုက်ညီမှုရှိမရှိစစ်ဆေးရန်စက်သည်နှိုင်းယှဉ်ခြင်းစစ်ဆင်ရေးကိုသုံးနိုင်သည်။ အကယ်. ပွဲတစ်ပွဲကိုတွေ့ပါကစက်သည် node ၏ကလေးများအားပြန်လည်ရယူခြင်းသို့မဟုတ်၎င်း၏တန်ဖိုးကိုပြုပြင်ခြင်းစသည့်နောက်ထပ်စစ်ဆင်ရေးများကိုလုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
node တစ်ခုကိုထည့်သွင်းခြင်းသို့မဟုတ်ဖျက်ခြင်းကဲ့သို့သောအဆင့်ဆင့်အချက်အလက်များကိုကိုင်တွယ်ရန်ပိုမိုရှုပ်ထွေးသောလုပ်ငန်းများလိုအပ်သည်။ ဥပမာ node အသစ်တစ်ခုကိုထည့်သွင်းရန် Turing Machine သည်အဆင့်ဆင့်တွင်သင့်လျော်သောအနေအထားကိုရှာဖွေရန်လိုအပ်သည့်အဆင့်ရှိအချက်အလက်များကို node အသစ်အတွက်နေရာချရန်နှင့် node များအကြားဆက်နွယ်မှုကိုပြောင်းလဲစေပါ။
အစစ်အမှန် - ကမ္ဘာ့အပလီကေးရှင်းများနှင့်ကျွန်ုပ်တို့၏ပူဇော်သက်ကာများ
အစစ်အမှန် - ကမ္ဘာ့အပလီကေးရှင်းများတွင်စက်မှုလုပ်ငန်းများစွာအတွက်အဆင့်ဆင့်အချက်အလက်များကိုကိုင်တွယ်ခြင်းသည်အလွန်အရေးကြီးသည်။ ဥပမာအားဖြင့်, ကုန်ထုတ်လုပ်မှုကဏ် in တွင်အဆင့်ဆင့်အချက်အလက်များကိုထုတ်ကုန်တစ်ခုစီအတွက်ပစ္စည်းများကိုကိုယ်စားပြုရန်အတွက်ပစ္စည်းများကိုကိုယ်စားပြုရန်အသုံးပြုနိုင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ကုမ္ပဏီသည် Turing Machine ပေးသွင်းသူအနေဖြင့်ထိုအဆင့်ဆင့်အချက်အလက်များကိုထိရောက်စွာကိုင်တွယ်ရန်အသုံးပြုနိုင်သည့်ထုတ်ကုန်အမျိုးမျိုးကိုပေးသည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏ထင်ရှားသောထုတ်ကုန်များထဲမှတစ်ခုဖြစ်သည်ပြားချပ်ချပ်ပြားလှည့်စက်။ ဒီစက်ကို Turing - အခြေခံ algorithms နဲ့ပေါင်းသင်းနိုင်တဲ့အပြားပြားပြားတွေရဲ့ကုန်ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်နဲ့သက်ဆိုင်တဲ့အဆင့်ဆင့်အချက်အလက်တွေကို tureased algorithms နဲ့ပေါင်းစည်းနိုင်ပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့်၎င်းသည်အချက်အလက်များနှင့်အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုကိုထိန်းချုပ်ရန်အတွက်ကွဲပြားသောအလွှာများနှင့်အစိတ်အပိုင်းများနှင့်ပတ်သက်သည့်အချက်အလက်များကိုကိုင်တွယ်နိုင်သည်။
အခြားထုတ်ကုန်တစ်ခုမှာBEAM အလေးချိန်လျှော့ချခြင်းစက်။ ဆောက်လုပ်ရေးနှင့်အင်ဂျင်နီယာလုပ်ငန်းများတွင်ထုပ်များသည် 4 င်းတို့၏ဒီဇိုင်းနှင့်ကုန်ထုတ်လုပ်မှုလိုအပ်ချက်များအတွက်အဆင့်ဆင့်ဖွဲ့စည်းပုံရှိသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏စက်သည် Turing Machine Algorithms နှင့်ပေါင်းစပ်ပြီးကိုယ်အလေးချိန်လျှော့ချခြင်းနှင့်ဘေးဒဏ်သင့်ဖြစ်စဉ်များကိုပိုမိုကောင်းမွန်စေရန်ဤအဆင့်ဆင့်အချက်အလက်များကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ။ လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
အပေြာင်းအပြည့်အဝအလိုအလျောက်လှန်စက်ကျွန်ုပ်တို့၏ထုတ်ကုန်လိုင်း၏အရေးကြီးသောအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုလည်းဖြစ်သည်။ အလိုအလျောက်ကုန်ထုတ်လုပ်မှုစနစ်များတွင်အသုံးဝင်သောအချက်အလက်များကိုကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းခြင်းလုပ်ငန်းများကိုညှိနှိုင်းဆောင်ရွက်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကိုညှိနှိုင်းရန်အတွက်အဆင့်ဆင့်အချက်အလက်များကိုကိုင်တွယ်ရန်မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည်။ မတူညီသောအလုပ်ခွင်များနှင့်၎င်းတို့၏အပြောင်းအလဲများအကြားအဆင့်ဆင့်ဆက်ဆံရေးကိုစီမံရန်ကျွန်ုပ်တို့၏စက်သည် Turing-based algorithms ကိုသုံးနိုင်သည်။
စိန်ခေါ်မှုများနှင့်အနာဂတ်လမ်းညွန်
Turing စက်များဖြင့်အဆင့်ဆင့်အချက်အလက်များကိုကိုင်တွယ်ခြင်းသည်၎င်း၏စိန်ခေါ်မှုများမရှိဘဲမဟုတ်ပါ။ အဓိကစိန်ခေါ်မှုများအနက်တစ်ခုမှာ algorithms ၏အချိန်နှင့်အာကာသရှုပ်ထွေးမှုဖြစ်သည်။ အထူးသဖြင့်သစ်ပင်အတိမ်အနက်သည်ကြီးမားသည့်အခါတွင်ကြီးမားသောအဆင့်မြင့်အချက်အလက်များတည်ဆောက်ပုံကိုဖြတ်သန်းစီးဆင်းခြင်းနှင့်ခြယ်လှယ်နိုင်သည်။
နောက်ထပ်စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုမှာ Turing Model မော်ဒယ်၏စကေးဖြစ်သည်။ အဆင့်ဆင့်အချက်အလက်များ၏အရွယ်အစားသည်ကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှအကန့်အသတ်ရှိသောအစိုးရထိန်းချုပ်မှုယူနစ်နှင့် Turing စက်၏တိပ်ခွေသည်အတားအဆီးတစ်ခုဖြစ်လာနိုင်သည်။ ဤစိန်ခေါ်မှုများကိုဖြေရှင်းရန်အနာဂတ်သုတေသနသည်အဆင့်ဆင့်အချက်အလက်များကိုပိုမိုထိရောက်စွာကိုင်တွယ်နိုင်သည့်ပိုမိုထိရောက်သော algorithms နှင့် hardware aditecture များကိုတီထွင်ခြင်းအပေါ်အာရုံစူးစိုက်နိုင်သည်။
ကောက်ချက်
နိဂုံးချုပ်အနေဖြင့် Turing စက်များသည်အဆင့်ဆင့်အချက်အလက်များကိုကိုင်တွယ်ရန်အစွမ်းထက်သောသီအိုရီမူဘောင်ကိုပေးသည်။ တိပ်ခွေပေါ်ရှိအဆင့်ဆင့်အချက်အလက်များကိုကိုယ်စားပြုခြင်း, အချက်အလက်ဖွဲ့စည်းပုံကို ဖြတ်. ရှာဖွေခြင်းနှင့်ကိုင်တွယ်ခြင်းလုပ်ငန်းများလုပ်ဆောင်ခြင်းအားဖြင့် Turing Machines များသည်အဆင့်ဆင့်အချက်အလက်များနှင့်သက်ဆိုင်သောပြ problems နာအမျိုးမျိုးကိုဖြေရှင်းရန်အသုံးပြုနိုင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ကုမ္ပဏီတွင်ကျွန်ုပ်တို့သည်အရည်အသွေးမြင့်မားသော turing စက်ထုတ်ကုန်များနှင့်ဖြေရှင်းနည်းများကိုထောက်ပံ့ရန်ကတိက 0 တ်ပြုထားသည်။
အကယ်. သင်သည်ကျွန်ုပ်တို့၏ Turing Machine ထုတ်ကုန်များကိုစိတ်ဝင်စားပါကအဆင့်ဆင့်အချက်အလက်များကိုကိုင်တွယ်ရန်အတွက်သင်၏လိုအပ်ချက်များကိုဆွေးနွေးလိုပါက 0 ယ်ယူရန်ညှိနှိုင်းမှုအတွက်ကျွန်ုပ်တို့ကိုဆက်သွယ်ရန်သင့်အားကျွန်ုပ်တို့ဖိတ်ခေါ်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ကျွမ်းကျင်သူအဖွဲ့သည်သင်၏လိုအပ်ချက်များအတွက်အကောင်းဆုံးဖြေရှင်းနည်းကိုရှာဖွေရန်သင့်အားကူညီရန်အဆင်သင့်ရှိသည်။
ကိုးကားခြင်း
- Turing, Am (1936) ။ completeidungsproblem ကိုလျှောက်လွှာနှင့်အတူကွန်ပျူတာနံပါတ်များပေါ်တွင်။ လန်ဒန်သင်္ချာဆိုင်ရာလူ့အဖွဲ့အစည်း, S2 - 42 (1), 230 - 265 ။
- Cormen, Th, Leison, စီအီး, corvest, rl, rl, & stein, c. (2009) ။ algorithms မိတ်ဆက်။ စာနယ်ဇင်းနှင့်အတူ။
- Knuth, De (1997) ။ ကွန်ပျူတာပရိုဂရမ်းမင်း၏အနုပညာ, အတွဲ 1 - အခြေခံ algorithms ။ Addison - Wesley ပရော်ဖက်ရှင်နယ်။
