Matakuliah : T0026/Struktur Data Tahun : 2005 Versi : 1/1

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Struktur Data Departemen Ilmu Komputer FMIPA-IPB 2009
Advertisements

STRUKTUR DATA (10) tree manipulation
- PERTEMUAN 11 - SORTING (PENGURUTAN)
BAB 9 TREE Tujuan Instruksional Umum:
By : Fitroh Amaluddin & Galih Wasis W.
RED BLACK TREE INSERTION
Algoritma dan Struktur Data
Algoritma dan Struktur Data
Implementasi Binary Tree
STRUKTUR DATA (3) sorting array
Operasi pada pohon biner
Algoritma dan Struktur Data
STRUKTUR DATA (4) Sorting dan Searching Array
Algoritma dan Struktur Data
Z Bekti - Rita - Sevenhot Struktur Data & Algoritma 2009.
Binary Search Tree 2007/2008 – Ganjil – Minggu 9.
Structure Data - Array Pertemuan 7 Matakuliah: T0456 / Algoritma dan Metode Object Oriented Programming Tahun: 2007.
Tenia Wahyuningrum, S.Kom. MT
STRUKTUR DATA tree manipulation
BINARY TREE Universitas Ahmad Dahlan
1 Pertemuan Tree Matakuliah: T0026/Struktur Data Tahun: 2005 Versi: 1/1.
Algoritma dan Struktur Data
Tree. Tree (Pohon) Dalam dunia nyata, sebuah pohon memiliki : akar, cabang, daun. Dalam dunia komputer, pohon (tree) memiliki 3 (tiga) bagian tersebut.
Pertemuan 7 PRIORITY QUEUE & HEAP
Matakuliah : T0534/Struktur Data Tahun : 2005 Versi : September 2005
Matakuliah : T0026/Struktur Data Tahun : 2005 Versi : 1/1
Pertemuan 10 Binary Search Tree
Matakuliah : T0534/Struktur Data Tahun : 2005 Versi : September 2005
Pertemuan 8 Stack dengan Array
Pertemuan 9 Stack dengan Linked-list
Pertemuan 15 Red-Black Tree (RBT)
1 Pertemuan 17 Heaps Matakuliah: T0026/Struktur Data Tahun: 2005 Versi: 1/1.
Pertemuan 5 Balok Keran dan Balok Konsol
1 Pertemuan 5 Diferensial Matakuliah: R0262/Matematika Tahun: September 2005 Versi: 1/1.
1 Pertemuan 5 PPh PASAL 21 Matakuliah: A0572/ Perpajakan Tahun: 2005 Versi: Revisi 1.
Matakuliah : R0022/Pengantar Arsitektur Tahun : Sept 2005 Versi : 1/1
1 Pertemuan 12 B-Tree Matakuliah: T0534/Struktur Data Tahun: 2005 Versi: September 2005.
1 Pertemuan 4 Doubly Linked List Matakuliah: T0026/Struktur Data Tahun: 2005 Versi: 1/1.
1 Pertemuan 19 Rendering perspektif mata burung Matakuliah: R0124 / Teknik Komunikasi Arsitektur Tahun: 2005 Versi: >/ >
File Indeks Majemuk Struktur File Indeks Majemuk
Struktur Data Tree Eka Rahayu S. (2 Agustus 2011).
Binary Tree.
Defri Kurniawan POHON DAN POHON BINER Defri Kurniawan
Struktur Data Binary Search Tree (BST)
Matakuliah : T0534/Struktur Data Tahun : 2005 Versi : September 2005
Manipulasi Tree.
TREE KELOMPOK 7 HUSNATUL WILDA ( ) MISRIANA ( )
Tim Struktur Data Program Studi Teknik Informatika UNIKOM
Tim Struktur Data Program Studi Teknik Informatika UNIKOM
STRUKTUR DATA Tree (Struktur Pohon).
Tree (POHON).
Tim Struktur Data Program Studi Teknik Informatika UNIKOM
Tim Struktur Data Program Studi Teknik Informatika UNIKOM
Manipulasi Tree.
Tree.
Teknik Informatika - Universitas Muhammadiyah Malang (UMM)
Algoritma dan Struktur Data
Pertemuan 6 Queue dengan Array
Tim Struktur Data Program Studi Teknik Informatika UNIKOM
Tree (Pohon).
Oleh Shoffin Nahwa Utama, S.Kom
IT234 Algoritma dan Struktur Data
Tree.
IT234 Algoritma dan Struktur Data
AVL - Tree Defenisi : avl Tree adalah Binary Search Tree yang mempunyai ketentuan bahwa “Maksimum perbedaan height antara subtree kiri dan subtree kanan.
Pohon Biner.
Algoritma dan Struktur Data
HEAP Bella Wulan N. | Ester Prenatalia A. Mutiara Fitri T. | Risang Nihapsari Purwaning M.S KOMSI 2018 DEFINISI HEAP ALGORITMA HEAP.
IT234 Algoritma dan Struktur Data
TREE Oleh : Neny silvia Nurhidayah Afny wilujeng Setyorini
Transcript presentasi:

Matakuliah : T0026/Struktur Data Tahun : 2005 Versi : 1/1 Pertemuan 18 Deap

Learning Outcomes Pada akhir pertemuan ini, diharapkan mahasiswa akan mampu : Mahasiswa dapat menghasilkan program modular untuk mengimplementasikan ADT deap

Pengertian dan kegunaan deap contoh deap operasi pada deap Outline Materi Pengertian dan kegunaan deap contoh deap operasi pada deap contoh implementasi program deap

DEAP Definisi Deap : double-ended heap, dengan karakteristik s.b.b. : Root tidak memiliki elemen Left Subtree merupakan minimum heap. Right Subtree merupakan maksimum heap. Jika subtree kanan tidak kosong maka, i adalah node pada subtree kiri. j adalah node yang berkoresponden pada subtree kanan. Jika j tidak ada maka node yang menjadi j adalah node pada subtree kanan yang berkoresponden dengan parent dari i. Isi data (key) dari node I harus lebih kecil atau sama dengan isi data pada node j (key)

DEAP Corresponding node j of i in max heap j = i + 2log2i - 1 5 45 10 8 25 40 15 19 9 30 20 minimum heap maximum heap  Let i be in min heap. Corresponding node j of i in max heap j = i + 2log2i - 1 if (j > n), then j = j/2

Representation

Insertion Karena Deap adalah sebuah heap maka setiap kali dilakukan insert, data yang baru akan dimasukan pada array paling akhir. Setelah insert lakukan pembandingan dengan coresponden node agar syarat sebuah heap tetap terjaga Lakukan Heapify pada kedua Heap (Min Heap dan Max Heap)

Insertion

Insertion

Insertion

Insertion

Insertion Algorithm

Deletion Proses Delete pada Deap hanya terdiri dari 2 macam delete yaitu Delete Min dan Delete Max Setelah dilakukan Delete maka posisi root dari tiap Heap akan diisi dengan child yang paling kecil (jika Min Heap) child paling besar (jika Max Hep). Proses ini terus berlangsung sampai menuju leaf Jika telah mencapai leaf pindahkan node paling atas dari array ke index leaf yang kosong Bandingkan dengan coresponden nodenya. Jika tidak sesuai tukar Lakukan heapify