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ド間を結ぶエッジ（枝、辺）あるいはリンクで表すこともできるが、木構造専用の、特に有向の根付き木となるような表現が使われることも多い。 データ構造として使われる木は、ほとんどの場合、根となるノードが決められた根付き木である。さらに、有向木であることも多い。 ノード間の関係は家系図に見立てた用語で表現
V から選んだ2つの元からなる集合の集合である。 グラフを実際に表現するための主なデータ構造として、2種類のデータ構造がある。第一は隣接リストと呼ばれるもので、各ノード毎に隣接するノードのリストを保持するデータ構造である。第二は隣接行列と呼ばれるもので、行と列にエッジの始点と終点となるノードが並ん
に複雑なデータ実体を文書化する際に有効である。 データ構造図は、データ辞書内のデータ要素の構造を描くのに使われる一種のダイアグラムである。データ構造図は、そのようなデータ辞書のエントリ内の構成仕様をグラフィカルに表したものである。 データ構造図は、実体関連モデル（ERモデル）の拡張である。DSDに
キーに対応した値を格納している。2分探索木と異なり、各ノードに個々のキーが格納されるのではなく、木構造上のノードの位置とキーが対応している。 キーが文字列である連想配列の実装構造としても使われる。右図の例では、ノードを表す丸の中にキー
リヘッダーとの相互運用性の問題を引き起こすケースがある（例えばヘッダーで #pragma pack(8) を使用し、プロジェクトのパッキングがこれよりも小さい場合）。このため、プロジェクトパッキングをデフォルトの8バイト以外の値に設定すると、ライブラリヘッダーで使用される #pragma
永続データ構造（えいぞくデータこうぞう、英: Persistent data structure）は、変更される際に変更前のバージョンを常に保持するデータ構造である。このようなデータ構造は、更新の際に元のデータ構造を書き換えるのではなく、新たなデータ構造を生成すると考えられ、イミュータブルなデータ構造の構築に利用可能である。
非構造化データ (ひこうぞうかデータ、Unstructured Data) とは、構造定義されておらず、主に関係モデルにうまく適合しないデータモデルに分類されるデータを指す。 従来より、人は商業活動や自然現象などを記録/測定した数値を、意味のあるデータ（情報）として活用してきた。そのような数値データ
素集合データ構造は集合の分割をモデル化したもので、例えば無向グラフの連結成分などに対応する。したがって、2つの頂点が同じ成分に属するかどうかを調べたり、新たな辺を追加することで閉道となるかを調べるのに利用できる。 Boost Graph Library では、Incremental Connected Components
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