Example 1 In Fig. 3, suppose the keyword query is “XML, 2006, author”, การแปล - Example 1 In Fig. 3, suppose the keyword query is “XML, 2006, author”, ไทย วิธีการพูด

Example 1 In Fig. 3, suppose the ke

Example 1 In Fig. 3, suppose the keyword query
is “XML, 2006, author”, and the IDList w.r.t. “XML”
is {1, 12, 16, 66, 80} while the IDLists of “2006” and
“author” are those illustrated in Figs. 3a and 3b. As
Merge-Join algorithm merge-joins these three IDLists
to get their intersection, its complexity is the sum of
the sizes of these three IDLists, i.e., 5+36+36=77.
However with the B+
-tree index, the complexity is re-
duced to 5+5×3+ 5×3=35. Consequently, the B+
-tree
index significantly improves retrieval of the meaning-
ful self-integral trees by skipping many irrelevant ele-
ments. The B+
-tree index is much more efficient if one
of the keyword lists is much smaller than others.
0/5000
จาก: -
เป็น: -
ผลลัพธ์ (ไทย) 1: [สำเนา]
คัดลอก!
ตัวอย่างที่ 1 ในรูป 3 สมมติว่า ถามคำ เป็น "ผู้เขียน XML, 2006 และน้อย ๆ wrt IDList "XML" เป็น {1, 12, 16, 66, 80 } IDLists "2549" และ "ผู้เขียน" เป็นผู้แสดงในมะเดื่อ. 3a และ 3b เป็น ผสานรวมอัลกอริทึมการผสานรวมเหล่านี้ IDLists สาม รับแยกของพวกเขา ความซับซ้อนของเป็นผลรวมของ ขนาดของ IDLists สามเหล่านี้ เช่น 5 + 36 + 36 = 77 อย่างไรก็ตาม ด้วย B +-ดัชนีต้นไม้ ความซับซ้อนคือ re-duced ถึง 5 + 5 × 3 + 5 × 3 = 35 ดังนั้น B +-ต้นไม้ ดัชนีช่วยปรับปรุงเรียกความหมาย-ต้นไม้สำคัญตนเองดื่ม โดยข้ามหลายเอไม่เกี่ยวข้อง-ดังนี้ B +-ดัชนีต้นไม้มีประสิทธิภาพมากหากหนึ่ง คำสำคัญของ รายการเป็นขนาดเล็กกว่าคนอื่น
การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (ไทย) 2:[สำเนา]
คัดลอก!
ตัวอย่างที่ 1 ในรูป 3 สมมติว่าการสืบค้นคำหลัก
คือ "XML 2006 ผู้เขียน" และ WRT Idlist "XML"
คือ {1, 12, 16, 66, 80} ขณะ IDLists ของ "2006" และ
"ผู้เขียน" เป็นผู้แสดงในมะเดื่อ . 3a และ 3b ในฐานะที่
ผสานเข้าร่วมขั้นตอนวิธีการผสานร่วมทั้งสาม IDLists
ที่จะได้รับสี่แยกของพวกเขาซับซ้อนของมันคือผลรวมของ
ขนาดของทั้งสาม IDLists คือ 5 + 36 + 36 = 77.
แต่กับ B +
ดัชนี -tree ซับซ้อนคือ อีกครั้ง
โฉม 5 + 5 × 3 + 5 × 3 = 35 ดังนั้น B +
-tree
ดัชนีอย่างมีนัยสำคัญช่วยเพิ่มการดึงของ meaning-
ต้นไม้ Self-ful หนึ่งโดยการกระโดดข้ามหลาย ele- ไม่เกี่ยวข้อง
ments B +
-tree ดัชนีมีประสิทธิภาพมากขึ้นถ้าหนึ่ง
ของรายการคำหลักที่มีขนาดเล็กกว่าคนอื่น ๆ
การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (ไทย) 3:[สำเนา]
คัดลอก!
ตัวอย่างที่ 1 ในรูปที่ 3 สมมติว่าคำหลักที่สอบถาม" XML , 2549 , ผู้เขียน " และ idlist w.r.t. " XML "คือ { 1 , 12 , 16 , 66 , 80 } ในขณะที่ idlists " 2006 " และ" ผู้เขียน " ที่แสดงในผลมะเดื่อ . และเป็น 3A 3B .ผสานเข้าร่วมขั้นตอนวิธีผสานรวม idlists เหล่านี้สามให้แยกของพวกเขา , ความซับซ้อน คือผลรวมของขนาดของทั้งสาม idlists คือ 5 + 36 + 36 = 77อย่างไรก็ตามกับ B +- ดัชนีความซับซ้อนจะ re - ต้นไม้duced 5 + 5 + 5 × 3 × 3 = 35 จึง , B +- ต้นไม้ดัชนีอย่างมีนัยสำคัญปรับปรุงการสืบค้นความหมาย -ful ตนเองครบถ้วนต้นไม้โดยข้ามเขาไม่เกี่ยวข้องเยอะments . B +- ดัชนีต้นไม้มีประสิทธิภาพมากขึ้นถ้าหนึ่งของคำหลักรายการมีขนาดเล็กกว่าคนอื่น ๆ
การแปล กรุณารอสักครู่..
 
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.

Copyright ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: