Arbre enracinéEn théorie des graphes, un arbre enraciné ou une arborescence est un graphe acyclique orienté possédant une unique racine, et tel que tous les nœuds sauf la racine ont un unique parent. En informatique, c'est également une structure de données récursive utilisée pour représenter ce type de graphes. Dans un arbre, on distingue deux catégories d'éléments : les feuilles (ou nœuds externes), éléments ne possédant pas de fils dans l'arbre ; les nœuds internes, éléments possédant des fils (sous-branches).
Arborescencethumb|Exemple de représentation arborescente En mathématiques, plus précisément dans la théorie des graphes : une arborescence est un arbre comportant un sommet particulier , nommé racine de l'arborescence, à partir duquel il existe un chemin unique vers tous les autres sommets. En informatique, cette notion désigne souvent celle d'arbre de la théorie des graphes. Une arborescence désigne alors généralement une organisation des données en mémoire, de manière logique et hiérarchisée, utilisant une structure algorithmique d'arbre.
Similitude (géométrie)En géométrie euclidienne, une similitude est une transformation qui multiplie toutes les distances par une constante fixe, appelée son rapport. L' de toute figure par une telle application est une figure semblable, c'est-à-dire intuitivement « de même forme ». thumb|300px|Dans ce dessin, les objets de même couleur sont semblables. Les isométries, c'est-à-dire les transformations qui conservent les distances sont des cas particuliers de similitudes ; elles transforment des figures en des figures de même forme et de même taille.
Décomposition arborescenteEn théorie des graphes, une décomposition arborescente ou décomposition en arbre (en anglais : tree-decomposition) consiste en une décomposition d'un graphe en séparateurs (sous-ensembles de sommets dont la suppression rend le graphe non connexe), connectés dans un arbre. Cette décomposition permet de définir une autre notion importante, la largeur arborescente ou largeur d'arbre (treewidth). Cette méthode a été proposée par Paul Seymour et Neil Robertson dans le cadre de leur théorie sur les mineurs d'un graphe.
Structure de données persistanteEn informatique, une structure de données persistante est une structure de données qui préserve ses versions antérieures lorsqu'elle est modifiée ; une telle structure est immuable, car ses opérations ne la modifient pas en place (de manière visible) mais renvoient au contraire de nouvelles structures. Une structure est partiellement persistante si seule sa version la plus récente peut être modifiée, les autres n'étant accessibles qu'en lecture. La structure est dite totalement persistante si chacune de ses versions peut être lue ou modifiée.
Tree-depthIn graph theory, the tree-depth of a connected undirected graph is a numerical invariant of , the minimum height of a Trémaux tree for a supergraph of . This invariant and its close relatives have gone under many different names in the literature, including vertex ranking number, ordered chromatic number, and minimum elimination tree height; it is also closely related to the cycle rank of directed graphs and the star height of regular languages.
Structure de donnéesEn informatique, une structure de données est une manière d'organiser les données pour les traiter plus facilement. Une structure de données est une mise en œuvre concrète d'un type abstrait. Pour prendre un exemple de la vie quotidienne, on peut présenter des numéros de téléphone par département, par nom, par profession (comme les Pages jaunes), par numéro téléphonique (comme les annuaires destinés au télémarketing), par rue et/ou une combinaison quelconque de ces classements.
CographeUn cographe est, en théorie des graphes, un graphe qui peut être généré par complémentation et union disjointe à partir du graphe à un nœud. La plupart des problèmes algorithmiques peuvent être résolus sur cette classe en temps polynomial, et même linaire, du fait de ses propriétés structurelles. Cette famille de graphe a été introduite par plusieurs auteurs indépendamment dans les années 1970 sous divers noms, notamment D*-graphes, hereditary Dacey graphs et 2-parity graphs.
R-arbreLes R-arbres sont des structures de données sous forme d'arbre utilisées comme méthodes d'exploration spatiale. Elles servent à indexer des informations multidimensionnelles (coordonnées géographiques, rectangles ou polygones). Inventés par Antonin Guttman en 1984, les R-arbres sont utilisés aussi bien dans des contextes théoriques qu'appliqués. Un cas d'utilisation typique des R-arbres est le stockage d'informations géographiques : par exemple l'emplacement des restaurants dans une ville, ou les polygones constitutifs des dessins d'une carte (routes, bâtiments, côtes, etc.
Arbre binaireEn informatique, un arbre binaire est une structure de données qui peut se représenter sous la forme d'une hiérarchie dont chaque élément est appelé nœud, le nœud initial étant appelé racine. Dans un arbre binaire, chaque élément possède au plus deux éléments fils au niveau inférieur, habituellement appelés gauche et droit. Du point de vue de ces éléments fils, l'élément dont ils sont issus au niveau supérieur est appelé père. Au niveau le plus élevé, niveau 0, il y a un nœud racine.
ArboricitéEn théorie des graphes, l'arboricité (arboricity en anglais) d'un graphe non orienté est le nombre minimum de forêts nécessaires pour couvrir toutes les arêtes. Il en existe plusieurs variantes avec des couvertures par des arbres particuliers, comme les étoiles. C'est une mesure de la densité d'un graphe : une grande arboricité correspond à un graphe dense alors qu'une faible arboricité correspond à un graphe assez proche d'un arbre donc de faible densité.
B+ treeA B+ tree is an m-ary tree with a variable but often large number of children per node. A B+ tree consists of a root, internal nodes and leaves. The root may be either a leaf or a node with two or more children. A B+ tree can be viewed as a B-tree in which each node contains only keys (not key–value pairs), and to which an additional level is added at the bottom with linked leaves. The primary value of a B+ tree is in storing data for efficient retrieval in a block-oriented storage context — in particular, .
Dégénérescence (théorie des graphes)En théorie des graphes, la dégénérescence est un paramètre associé à un graphe non orienté. Un graphe est k-dégénéré si tout sous-graphe contient un nœud de degré inférieur ou égal à k, et la dégénérescence d'un graphe est le plus petit k tel qu'il est k-dégénéré. On peut de façon équivalente définir le paramètre en utilisant un ordre sur les sommets (appelé ordre de dégénérescence) tel que, pour tout sommet, le nombre d'arêtes vers des sommets plus petits dans l'ordre est au plus k. On parle alors parfois de nombre de marquage.
M-ary treeIn graph theory, an m-ary tree (for nonnegative integers m) (also known as n-ary, k-ary or k-way tree) is an arborescence (or, for some authors, an ordered tree) in which each node has no more than m children. A binary tree is the special case where m = 2, and a ternary tree is another case with m = 3 that limits its children to three. A full m-ary tree is an m-ary tree where within each level every node has 0 or m children. A complete m-ary tree (or, less commonly, a perfect m-ary tree) is a full m-ary tree in which all leaf nodes are at the same depth.
Jointure (informatique)En informatique et plus particulièrement dans les bases de données relationnelles, la jointure ou appariement est l'opération permettant d’associer plusieurs tables ou vues de la base par le biais d’un lien logique de données entre les différentes tables ou vues, le lien étant vérifié par le biais d'un prédicat. Le résultat de l'opération est une nouvelle table. En SQL, une jointure est définie dans la clause FROM, en indiquant le mot clef JOIN pour chaque nouvelle table à joindre à l'une des précédentes et en spécifiant comment, dans un prédicat de jointure introduit par le mot clef ON.
Distance d'édition sur les arbresEn informatique théorique, en biochimie et aussi dans des applications, en vision par ordinateur par exemple, la distance d'édition d'arbres (en anglais tree edit distance) est une mesure qui évalue, en termes de nombre de transformations élémentaires, le nombre d'opérations nécessaires et leur coût pour passer d'un arbre à un autre. C'est une notion qui étend, aux arbres, la distance d'édition (ou distance de Levenshtein) entre chaînes de caractères.
Hash joinThe hash join is an example of a join algorithm and is used in the implementation of a relational database management system. All variants of hash join algorithms involve building hash tables from the tuples of one or both of the joined relations, and subsequently probing those tables so that only tuples with the same hash code need to be compared for equality in equijoins. Hash joins are typically more efficient than nested loops joins, except when the probe side of the join is very small.
PathwidthIn graph theory, a path decomposition of a graph G is, informally, a representation of G as a "thickened" path graph, and the pathwidth of G is a number that measures how much the path was thickened to form G. More formally, a path-decomposition is a sequence of subsets of vertices of G such that the endpoints of each edge appear in one of the subsets and such that each vertex appears in a contiguous subsequence of the subsets, and the pathwidth is one less than the size of the largest set in such a decomposition.
Extensible Markup LanguageLExtensible Markup Language, généralement appelé XML, « langage de balisage extensible » en français, est un métalangage informatique de balisage générique qui est un sous-ensemble du Standard Generalized Markup Language (SGML). Sa syntaxe est dite « extensible » car elle permet de définir différents langages avec pour chacun son vocabulaire et sa grammaire, comme XHTML, XSLT, RSS, SVG... Elle est reconnaissable par son usage des chevrons () encadrant les noms des balises.
XML schemaAn XML schema is a description of a type of XML document, typically expressed in terms of constraints on the structure and content of documents of that type, above and beyond the basic syntactical constraints imposed by XML itself. These constraints are generally expressed using some combination of grammatical rules governing the order of elements, Boolean predicates that the content must satisfy, data types governing the content of elements and attributes, and more specialized rules such as uniqueness and referential integrity constraints.
