Rodyti trumpą aprašą

dc.contributor.authorNovičenko, Artūras
dc.date.accessioned2023-09-18T09:09:41Z
dc.date.available2023-09-18T09:09:41Z
dc.identifier.urihttps://etalpykla.vilniustech.lt/handle/123456789/110691
dc.description.abstractBaigiamojo darbo tikslas - ištirti intervalinių medžio tipo duomenų struktūrų įtaką didelių duomenų apdorojimo uždaviniams spręsti. Baigiamajame darbe yra detaliai apžvelgiamos segmentinio medžio ir dvejetainio indeksuoto medžio intervalinės duomenų struktūros. Pagal gautą duomenų struktūrų analizę yra sumodeliuojamos sumos užklausų ir sumos užklausų matricose užduotys. Šios užduotys yra realizuojamos ir išbandomos su dideliais duomenų kiekiais. Pagal atliktą analizę yra išskiriami greičio, atminties panaudojamumo, universalumo ir kodo sudėtingumo požymiai. Vadovaujantis šiais požymiais yra ištiriamos, įvertinamos ir palyginamos pasirinktos duomenų struktūros. Darbo apimtis 55p. teksto be priedų, 38 pav., 6 lent., 20 bibliografinių šaltinių.lit
dc.description.abstractThe main thesis objective is to explore the impact of interval tree type data structures on big data processing tasks. This thesis provides a full overview of segment tree and binary indexed tree data structures. According to the data structure overview interval sum query and interval sum query inside matrices problem statements are formulated. These problems are then implemented and evaluated using big data. Using the analysis of speed, memory, universality and code complexity attributes are marked out. Using these attributes the data structures are explored, evaluated and compared. The thesis consists of: 55p. text without appendixes, 38 pictures, 6 tables, 20 bibliographical entries.eng
dc.formatPDF
dc.format.extent55 p.
dc.format.mediumtekstas / txt
dc.language.isolit
dc.rightsPrieinamas tik institucijos intranete
dc.source.urihttps://talpykla.elaba.lt/elaba-fedora/objects/elaba:61522506/datastreams/MAIN/content
dc.titleIntervalinių medžio tipo duomenų struktūrų įtaka, sprendžiant didelių duomenų apdorojimo uždavinius
dc.title.alternativeImpact of interval tree type data structures on big data processing tasks
dc.typeMagistro darbas / Master thesis
dcterms.references0
dc.type.pubtypeETD_MGR - Magistro darbas / Master thesis
dc.contributor.institutionVilniaus Gedimino technikos universitetas
dc.subject.researchfieldT 007 - Informatikos inžinerija / Informatics engineering
dc.subject.studydirectionB01 - Informatika / Informatics
dc.subject.ltintervalinė duomenų struktūra
dc.subject.ltdideli duomenys
dc.subject.ltsegmentinis medis
dc.subject.ltdvejetainis indeksuotas medis
dc.subject.eninterval data structure
dc.subject.enbig data
dc.subject.ensegment tree
dc.subject.enbinary indexed tree
dc.identifier.elaba61522506


Šio įrašo failai

Thumbnail

Šis įrašas yra šioje (-se) kolekcijoje (-ose)

Rodyti trumpą aprašą