Строение дерева схема для детей: схема. Специфические особенности внешнего строения дерева

Содержание

схема. Специфические особенности внешнего строения дерева

Деревья представляют собой сложные организмы, которые используют энергию солнца, сдерживают процесс глобального потепления и помогают сохранить баланс экосистемы. Внешнее строение дерева включает в себя такие основные части, как листья, цветы и плоды, ствол, ветви и корни.

Особенности внешнего строения дерева: крона

Крона, которая состоит из листьев и ветвей в верхней части дерева, играет важную роль в фильтрации пыли и других частиц из воздуха. Она также помогает охладить воздух, обеспечивая тень и снижая воздействие капель дождя на почву. Листья отвечают за питание всего дерева.

В них содержится хлорофилл, который способствует фотосинтезу и окрашивает их в зеленый цвет. Листья используют энергию солнца для преобразования углекислого газа и воды из атмосферы в глюкозу и кислород. Сахар, который является пищей деревьев, используется или хранится в ветвях, стволе и корнях. Кислород выделяется в атмосферу. Кроны деревьев бывают разных форм и размеров.

Ствол и ветви

Ствол и ветви, а также покрывающая их кора состоят из многих типов клеток, которые выполняют много разных функций. Одни служат для придания прочности и устойчивости, другие занимаются транспортировкой жидкости, некоторые отвечают за хранение крахмала и других питательных веществ.

Кора

Строение дерева включает такой важный элемент, как кора. Она состоит в основном из двух зон:

Внутренняя кора (луб) активно участвует в жизни дерева. Ее трубчатые клетки образуют своеобразный водопровод, посредством которого растворенные в воде питательные вещества распространяются в другие части дерева из листьев и бутонов, где они были воспроизведены с помощью фотосинтеза.
Наружная кора состоит в основном из отмерших клеток. Она покрыта трещинами. Это своего рода защитная оболочка против насекомых, животных, холода, жары и других внешних факторов.

Рост дерева

Строение дерева подразумевает наличие трех меристематических зон, то есть клеток, которые могут делиться и размножаться. Две из них располагаются на корнях и бутонах на кончиках веток, что позволяет дереву расти в длину. Третья зона находится между корой и деревом, ее называют сосудистым камбием. Его клетки делятся как внутрь, так и наружу, то есть во всех направлениях. Таким образом, внутри уже существующих образуется новый внутренний слой коры. Камбий является одним из важнейших условий для роста деревьев, их восстановления при травмировании и защиты от гниения.

Корневая система

Анатомические особенности внешнего строения дерева включают в себя отсутствие сердцевины в корневой системе, увеличенное количество паренхимы, или так называемых живых клеток. В корнях также имеется небольшое количество волокон и меньшее, чем в стволе и ветвях, число колец роста. Подземное строение дерева (корневая система) имеет важное функциональное значение. Корни приспособлены для поглощения и удерживания воды и минеральных веществ в условиях плохой освещенности. Им также требуется значительное кислорода, который они извлекают из небольшого пространства между частицами почвы.

Еще одной важной функцией корневой системы является поддержание растения в вертикальном положении. Все деревья имеют боковые корни, которые ветвятся на более мелкие и, как правило, удлиняются в горизонтальной плоскости. Некоторые деревья имеют стержневой корень, который достигает 7 метров. Каждый корень покрыт тысячами волосков, что позволяет ему легче впитывать воду и растворенные минеральные вещества из почвы. Большая часть корневой системы находится в верхнем слое почвы.

Сердцевина

В процессе роста старые клетки ксилемы в центре дерева становятся неактивными и малоподвижными и наконец погибают, образуя кольца, наполненные глюкозой, красителями и маслом, поэтому сердцевина обычно темнее, чем остальная часть ствола. Основной ее функцией является поддержка дерева. Ксилема состоит из молодых слоев древесины, по которым транспортируется вода и питательные вещества от корней к листьям и другим частям дерева. Камбий — это тонкий слой ткани, который в процессе роста производит новые клетки, которые становятся либо ксилемой, либо флоэмой. Другими словами, это то, что увеличивает ствол и ветви в диаметре.

Части дерева для детей

Строение дерева для детей лучше всего объяснять с использованием наглядного материала. Познакомить малышей с определенным видом растительности могут помочь разнообразные картинки, раскраски, иллюстрации. Можно использовать задания на логику, упражнения на составление картинок и так далее. Главное — не переусердствовать и не перегрузить ребенка лишними подробностями. Начинать лучше с одного изображения, постепенно добавляя и усложняя другими рисунками, более подробными. Закреплять изученное нужно в интересной форме, используя загадки, стишки и занимательные истории. Когда вы объясняете малышам строение дерева, схема и определения должны быть максимально простыми и понятными. Например, корень — это часть дерева, которая остается под землей. Ствол поддерживает крону и ветви, на которых растут листочки. Кора защищает дерево от жары, холода, потери влаги и повреждений и так далее.
Деревья являются важной частью нашего мира. Они дают древесину для строительства и целлюлозу для изготовления бумаги. Они обеспечивают среду обитания для всех видов насекомых, птиц и других животных. Многие виды фруктов и орехов растут именно на деревьях, в том числе яблоки, апельсины, грецкие орехи, груши и персики. Даже сок деревьев полезен и служит в качестве пищи для насекомых и не только. Деревья также помогают сохранить воздух чистым, а экосистему — здоровой. Мы вдыхаем кислород и выдыхаем углекислый газ. Деревья же поглощают углекислый газ и выделяют кислород. Просто идеальное партнерство! Строение дерева (фото представлено в статье) включает в себя определенное количество составных частей, каждая из которых играет важную роль в жизнедеятельности всего растения.

Официальный сайт | Парк Дендрарий

Парк «Дендрарий» по праву считается одним из знаковых мест города Сочи, его часто называют «зеленым сердцем курорта», что совершенно оправдано. На площади в 46,4 га собраны деревья и кустарники, привезенные из самых разных уголков планеты. На сегодняшний день в живой коллекции парка более 1800 видов и форм, в том числе 66 из них — дубы, 74 — сосны, 54 — пальмы и огромное количество редких экзотов.

Парк расположен по обе стороны транспортной артерии Сочи, Курортного проспекта. В верхней части «Дендрария» помимо исторического центра созданы ландшафтно-географические отделы, представляющие субтропические леса Восточной Азии, Северной Америки, Австралии, Новой Зеландии, ну и, конечно же, представлена кавказская флора. Здесь же в специальных вольерах живут попугаи, прогуливаются страусы и горделивые павлины. У небольшой заводи — лебеди и нутрии.

Нижняя часть парка значительно уступает по размерам, но не менее живописна: сотни цветущих растений, бамбуковые заросли, благоухающий розарий, каскады прудов… У воды мирно расположились и прекрасно соседствуют декоративные утки, грациозные лебеди и красавцы пеликаны. Животные тоже здесь не редкость — белки и нутрии давно привыкли к посетителям, но приближаться к ним все же не стоит.

В центре парка находится красивое здание с изящными колоннами и ажурными балконами — это дом, построенный основателем «Дендрария», Сергеем Николаевичем Худековым. Да не просто дом, а самая настоящая вилла — вилла «Надежда» — так назвал ее сам Худеков в честь своей супруги. Сегодня здесь постоянно проводятся творческие вечера, выставки и концерты.

Но все-таки, главное в «Дендрарии» — это растения. Несмотря на то, что на сочинской земле большинство этих экзотов прижилось уже давно, некоторые из таких представителей флоры продолжают жить по своему распорядку — цветут и плодоносят в то же время, когда это делают его «родственники». Так что каждый день здесь обязательно расцветает какое-нибудь растение. Именно поэтому круглый год парк «Дендрарий» похож на настоящую сказку…

Детско-родительский проект «Посади своё дерево»

Детско-родительский проект «Посади своё дерево»

Участники проекта: Дети старшей группы, родители, воспитатель группы №1 АСКЕРОВА Л. А.

Где было пустое место, где не было ничего,
Пусть каждый посадит дерево и не забудет его.
В. Берестов.

Аннотация проекта

Проект направлен на формирование экологической культуры детей и взрослых, предназначен для реализации с детьми старшего дошкольного возраста в условиях детского сада.

Вид проекта: экологический, познавательно-исследовательский, детско- родительский.

Скачать конспект

Участники проекта: Дети старшей группы, родители, воспитатель группы №1 МДОУ д/с «Радость» Аскерова Людмила Анатольевна

Введение

На протяжении многих веков человечество живет рядом с удивительными живыми существами — деревьями. Состояние этих растений, внешний облик отражают экологическую обстановку, в которой они обитают. Мы так привыкли к их соседству, что редко задумываемся о том, насколько они важны для жизни людей и всего живого на Земле. Каждый знает, что деревья — это легкие Земли, источник кислорода воздуха, а значит, источник здоровья людей. Важно не только знать и уметь использовать эти чудесные свойства деревьев, но и необходимо научиться сохранять то, что нам дает природа.

Актуальность и социально- экономическая значимость

Деревья окружают нас постоянно, однако большинство современных детей и взрослых не обращают на них внимания. Гораздо больший интерес дошкольники проявляют к животным и ярким, красивоцветущим растениям. Деревья порой не представляют такого интереса, ведь они считают их неживыми существами, а значит малоинтересными. А ведь экологическое воспитание начинается со знакомства с объектами ближайшего окружения, с которым ребенок сталкивается каждый день. Деревья- прекрасный объект для фенологических наблюдений. Это так интересно – наблюдать, как из маленького семечка сначала проклюнется маленький росточек, а потом будет расти и постепенно вырастет большое красивое дерево, которое будет жить сотни лет!

Анализ ситуации

Не раз мы были свидетелями варварского отношения к деревьям, когда взрослые или подростки и даже маленькие дети просто так ломают ветки, вырезают на стволе свои имена, повреждают кору во время сбора березового сока.

Зачастую небрежное, а порой и жестокое отношение детей к природе объясняется отсутствием у них необходимых знаний. Ребенок же в дошкольном возрасте способен осознанно понять и принять элементарные сведения о пользе деревьев для насекомых, птиц, животных, человека и правилах поведения в природе. Природу нельзя изучать по картинкам и фотографиям даже самого лучшего качества.

Постановка проблемы.

Дети мало проявляют интерес к деревьям, не знают, как они вырастают, не предполагают, где прячутся их семена. Мы исследовали, какие деревья растут вокруг детского сада, у своего дома, в городе и выяснили, что очень мало растет каштанов. Тогда возникла проблемная ситуация: «Сможем мы с вами вырастить каштаны?» Совместно с детьми мы нашли орехи каштана. У детей появилась возможность посадить свое собственное дерево из семечка и ухаживать за ним.

Цели и задачи проекта

Цель:

Формировать у детей исследовательские способности в процессе изучения жизнедеятельности деревьев, их взаимосвязи с окружающей средой.

Задачи:

Уточнить и расширить представления детей о развитии, строении, функциях и назначении частей деревьев (корень, ствол, ветки, листья).
Развивать у детей познавательный интерес, любознательность к миру живой природы, желание наблюдать, исследовать, получать новые знания, умения, навыки через поисково-исследовательскую деятельность.
Развивать способность к прогнозированию будущих изменений семян деревьев.
Способствовать развитию трудового навыка по посадке, выращиванию и уходу за проросшими всходами каштана.
Воспитывать бережное и осознанное отношение к деревьям ближайшего природного окружения, прививать любовь к деревьям.

Вовлечь родителей в мини-исследования в роли помощников и консультантов.

Сроки реализации проекта: 1-1, 5 месяца.

Этапы реализации проекта

Содержание практической деятельности

1 этап — организационный (1 неделя)

Изучение методической литературы.
Подбор справочной, детской художественной литературы.
Подбор дидактических, словесных, подвижных, народных игр.
Целевая прогулка «Какие деревья растут на территории детского сада?»
Подготовка материала: подборка изображений деревьев, растущих на территории детского сада, сбор информации и иллюстраций о каштане и других деревьях.
Беседа с детьми «Что мы знаем о деревьях?» (Модель трех вопросов: Что я знаю? Что хочу узнать? Как узнать? Во время беседы фиксировать ответы и желания детей.)
Проблемная ситуация: «Сможем мы с вами провести исследование: прорастить орехи каштана?»
Изготовление модели трудовой деятельности: алгоритм посадки и лист наблюдений за ростом каштана.
Беседа с родителями, связанная с реализацией проекта.
Сбор плодов каштана совместно с родителями.
Оформление листа домашних заданий родителей с детьми.

2 этап — основной (1 месяц)

Вид деятельности

Формы организации детской деятельности

Игровая

деятельность Д/и «От какой ветки детки?», «Собери дерево», «Узнай дерево», «Подбери листья, семена или плоды к дереву»

, «Найди желудь» (ящик ощущений), «Определи на ощупь»

Н/и «Как зовут тебя деревце», «Почемучка-1» (от семечка до дерева).

Игровые задания: «Заштрихуй дерево, не выходя за контур», «Обведи рисунки точно по линиям».

Коммуникативная деятельность Разучивание стихотворения «Ветром деревце качало». Беседа по картине «Посадим дерево».

Беседа «Правила поведения в парке, лесу» (природоохранное поведение).

Составление рассказов о березе, рябине, дубе, каштане с помощью иллюстраций, схем (совместно с родителями).

Составление рассказа по картине «Разве дереву не больно?!»

Д/и «Скажи со словом много», «Подбери слово», «Назови ласково».

Познавательно- исследовательская деятельность

Рассматривание коллекции семян.

Беседа «Для чего нужны семена?», «Целебные свойства деревьев» (липовый цвет, берёзовые почки и т.д.).

Рассматривание альбома «Деревья».

НОД «Дерево- дом и столовая для животных».

Цикл наблюдений за прорастанием ростков каштана.

Проблемная ситуация «Что будет, если исчезнут все деревья?», «Как продлить жизнь дереву?»

Исследовательская деятельность

«Для чего корешки?», «Какие деревья растут у моего дома?»,

«Какие деревья растут в нашем городе?» (совместно с родителями);

«Свойства древесины». «Какие деревья растут вокруг детского сада?», «Кому лучше?» (условия для роста), «Где спрятались семена?».

Просмотр развивающего видео для детей «Как из желудя вырос дуб», «Профессор Карапуз» ( «Что такое дерево», «Прогулка в парке, лесу», «Лечим дерево»), (совместно с родителями).

Восприятие художественной литературы и фольклора Стихи: Н. Григорьева «Ожидание», «Мы сажали на полях», «Садовник», Н. Миркграф «Дерево», М Садовский «Посади сосну», В. Берестов «Где было пустое место…», С. Есенин «Черемуха», Е. Серова «Мечты дуба», И. Токмакова «Дуб», «Песенка дубовых сеянцев», П. П. Дзюба «Считалка», «Дуб».

Сказки: «Голубой дуб», «Мечта дерева»

Рассказы: Л. Толстой «Старик сажал яблони», «Как ходят деревья», К. Ушинский «Спор деревьев», М. Пришвин «Осинкам холодно», «Рябина краснеет», Г. Г. Кученева «Береза», «Черемуха», «Ива», «Дуб», «Ель», «Сосна», «Рябина» (из книги «От первых цветов до белых снежинок»).

Просмотр мультфильмов «Дерево и кошка» (режиссер Евгений Сивоконь, 1983), «Цветы и деревья» (режиссер Уолт Дисней, 1932), «Лоракс» (2012), «Дерево желаний» (из сериала «Мудрые сказки тетушки Совы»).

Самообслуживание и элементарный бытовой труд Посадка орехов каштана дома и в детском саду.

Поручение «Полив росточков».

Пересадка укоренившейся веточки каштана в кашпо.

Конструирование «Деревья в нашем городе» (оригами).

«Экологические знаки» (совместно с родителями).

Изобразительная деятельность Рисование листьев по трафарету, их раскрашивание.

Раскрашивание деревьев.

Рисование с натуры «Ветка каштана».

Аппликация с элементами рисования «Красивое дерево» (мозаика), (совместно с родителями).

Музыкальная деятельность Слушание: Аудио записи «Звуки природы»

Двигательная деятельность Физкультминутки: «Дерево», «Две больших сосны», «Выросли деревья в поле».

Пальчиковая гимнастика: «Елка».

П/игры: «Если бы я был деревом…», «Я — дерево-мама», «Раз, два, три- к дереву беги», «Как семечко выросло».

Взаимодействие с родителями

Помочь детям посадить дома орех каштана.
Найти вместе с детьми справочный материал про деревья, названия которых ребенок не знает.
Изготовление паспорта дерева совместно с детьми.
Посещение ярмарки саженцев в цветочном магазине, на рынке.
Сочинение стихов, сказок, рассказов о деревьях совместно с детьми.

3 этап — заключительный (1 неделя)

Изготовление паспорта дерева.
Оформление выставки творческих работ: «Ветка каштана», «Красивое дерево».
Создание природоохранного знака «Осторожно! Молодые саженцы!».
Разработка и создание плаката «Посади своё дерево»
Изготовление экологических знаков.
Заполненный лист наблюдений за ростом каштанов.
Рассказы детей о результатах своей деятельности: «Что я узнал и что научился делать».

Управление и обеспечение проекта

Ресурсное обеспечение

Методическая литература:

Н. А. Рыжова «Экологический проект «Мое дерево»», «Карапуз», 2006.
Н. Н. Кондратьева «Мы» — программа экологического образования детей. Санкт-Петербург, «Детство- пресс», 2000.
Парамонова Л. А. «Развивающие занятия с детьми 5-6 лет», Москва, «Олма», 2007.
О. В. Дыбина «Неизведанное рядом», Москва, «ТЦ Сфера», 2010.

И. А. Лыкова «Изобразительная деятельность в детском саду. Старшая группа.» Москва, «Карапуз», 2010.

Методический материал, имеющийся в детском саду

Набор карточек «Деревья».
Дидактический материал «Почемучка-1».
Демонстрационный материал «Уроки экологии».
Схема строения дерева «Как дерево дышит, питается и растет».
Схема для описательного рассказа о деревьях.
Настольные, дидактические игры, видеоматериал «Как из росточка выросло дерево».

Оценка результатов проекта

Предполагаемые продукты проекта

Выращенные каштаны для посадки весной на территории детского сада или около дома.
Книга «Про зеленых друзей» (стихи, загадки, рассказы, сочиненные детьми и родителями).
Разработка и создание плаката «Посади своё дерево»
Экологический знак «Осторожно! Молодые саженцы!».
Выставка творческих работ.

Итоговое мероприятие

Посадка саженцев деревьев на территории детского сада.

Критерии и показатели эффективности проекта

Результаты проекта оцениваются по следующим параметрам

Знания о разнообразии деревьев ближайшего окружения.
Исследовательский интерес к познанию мира живой природы.
Умение детей рассказывать о результатах экспериментальной деятельности.
Понимание значимости бережного и заботливого отношения к живому.
Участие родителей в совместной деятельности с детьми и педагогом.

Описание достигнутых (предполагаемых) образовательных результатов

Предполагаемые результаты

Дети узнают названия незнакомых им деревьев, у детей повысится интерес к особенностям жизнедеятельности деревьев ближайшего окружения: строении, развитии, росте, приспособлению к среде, об их красоте и пользе.
Дети приобретут навыки исследовательской деятельности, научатся искать пути разрешения проблемной ситуации, умение прогнозировать результаты эксперимента.
Приобретенные навыки трудовой деятельности помогут в формировании экологического самосознания: выращивая каштаны, дошкольники и взрослые участвуют в преумножении природного богатства, у них появиться желание вырастить и посадить новые деревья.
У детей и взрослых повысится уровень экологической воспитанности, понимание значимости бережного и заботливого отношения к живому, сдерживание в поведении негативных поступков по отношению к деревьям.
Становясь непосредственными участниками образовательного процесса, родители обогатят свой педагогический опыт, испытают чувство сопричастности и удовлетворения от своих успехов и достижений ребенка.

Заключительные положения, перспективы дальнейшего развития проекта.

Проект практически применим и может быть использован в работе другими педагогами.

При высокой заинтересованности детей проект может быть продолжен: может быть предложено дальнейшее знакомство детей с жизнедеятельностью деревьев в разные сезоны, наблюдение и исследование за жизнью одного дерева, выращивание рассады других растений.

< Предыдущая		Следующая >

Развитие речи детей 4-7 лет

Логопедические домашние задания по формированию лексико-грамматического строя речи и развитию связной речи

Поделитесь с друзьями, возможно,
им с нужна эта информация!

Предлагаемые вашему вниманию задания носят тематический характер, материал построен от простого к сложному. Задания рассчитаны на неделю занятий при ежедневном выполнении.
С детьми 4-5 лет достаточно заниматься 25-30 минут в день. С детишками 5-6(7) лет занятия длятся 35-40(45) минут.
Более подробные пояснения см. «Предисловии»

* * *

ОКТЯБРЬ
1-я неделя

Деревья

Для детей 4-5 лет

1. Рассмотреть во время прогулки деревья: березу, тополь, каштан, клен, рябину, дуб сосну, ель. Рассказать, что одним словом это все называется деревья.

2. Рассказать о строении дерева: корни, ствол, ветви, которые образуют крону, листья. Помочь ребенку запомнить информацию.

3. Обратить внимание на разные стволы деревьев, разную форму листьев. Учить по листьям и стволу определять название дерева.

4. Обратить внимание, что сейчас, осенью, листья деревьев разноцветные, а поздней осенью и зимой деревья сбрасывают листву.

5. Собрать и засушить листья деревьев. Совместно с ребенком сделать гербарий.
Словарная работа. Объяснить значение слова «гербарий».

6. Упражнение «Посчитай» на согласование числительных с существительными.

7. Упражнение «Назови ласково» на образование существительных с помощью уменьшительно-ласкательных суффиксов.

8. Упражнение «Один — много» на употребление существительных множественного числа в родительном падеже.

9. Упражнение «С какого дерева лист, веточка?» на образование относительных прилагательных.

10. Упражнение «Подскажи словечко» на употребление предлогов.
Читая текст*, на месте пропуска сделать паузу на 1-2 секунды и закончить предложение.
Задача ребенка: ориентируясь на существительное после паузы догадаться, какой предлог пропущен и произнести его.

* Текст взят из альбома «Логопедические домашние задания для детей 5-7 лет с ОНР», автор Н. Э. Теремкова.

10. Развитие логического мышления.
Учить отгадывать загадки.

11. Развитие мелкой моторики.
Упражнения для пальчиков

12. Развитие слуховой памяти.
Выучить стихотворение.

Для детей 5-7 лет

1. Рассмотреть во время прогулки деревья: березу, тополь, каштан, клен, рябину, дуб сосну, ель.
Познакомить ребенка с плодами и семенами некоторых деревьев (каштан, рябина, дуб, клен, сосна).
Уточнить, как одним словом это все называется.

Словарная работа. Объяснить, почему березу называют белоствольная, а иву — плакучая.

2. Познакомить с новыми породами деревьев: осина, ясень, ива. Помочь запомнить их. Научить отличать от других пород.

3. Рассказать, что сосна и ель — хвойные деревья. Объяснить, почему они называются хвойными.

4. Дать понятие кустарник. Рассказать, чем кустарник отличается от дерева. Познакомить с шиповником, жасмином.

5. Рассказать о строении дерева: корни, ствол, ветви, которые образуют крону, листья. Помочь ребенку запомнить информацию.

6. Обратить внимание на разные стволы деревьев, разную форму листьев. Учить по листьям и стволу определять название дерева.

7. Обратить внимание, что сейчас, осенью, листья деревьев разноцветные, а поздней осенью и зимой деревья сбрасывают листву.

8. Собрать и засушить листья деревьев. Совместно с ребенком сделать гербарий.
Словарная работа. Объяснить значение слова гербарий.

9. Рассказать, какую пользу приносят деревья и как человек использует древесину. Помочь запомнить информацию.

10. Упражнение «Посчитай» на согласование числительных с существительными.

11. Упражнение «Назови ласково» на образование существительных с помощью уменьшительно-ласкательных суффиксов.

12. Упражнение «Один — много» на употребление существительных множественного числа в родительном падеже.

13. Упражнение «С какого дерева лист, веточка?» на образование относительных прилагательных.

14. Упражнение «Подскажи словечко» на употребление предлогов.
Читать текст и на месте пропуска делать паузу, чтобы ребенок вставил слово.

Белочка сидела … (на) дереве и грызла орешки. Вдруг один орешек упал, и белочка спустилась … (с) дерева. Орешек лежал … (под) листом. Белочка схватила орешек и спряталась … (за) дерево. Мимо шли дети и увидели, что … (из-за) дерева выглядывает хвост белки. Мальчики подошли поближе … (к) дереву. Белка услышала шаги и мигом залезла … (под) дерево. Она спряталась … (в) дупле.
15. Упражнять «Скажи наоборот» на подбор антонимов.

16. Упражнения на развитие логического мышления.

«Реши задачу»
Ствол дуба толще, чем ствол осины. А ствол осины толще, чем ствол березы. Что толще: ствол дуба или ствол березы?

17. Развитие мелкой моторики.
Аппликация из засушенных листьев «Осенний букет».

18. Развитие слуховой памяти.
Выучить рассказ наизусть.

19. Словарная работа (с использованием наглядных примеров).
Объяснить значение слов «туесок», «лукошко», «береста».

См. также:

Листья деревьев. Картинки для раскрашивания

Логопедические домашние задания на другие недели

Комментарии к статьям
Развитие речи.

Октябрь

01.10.2007, 21:31
галина

Отлично. мы тоже так же занимаемся

07.10.2007, 22:05
лена

мне очень нравятся все занятия. Огромное вам спасибо.

10.10.2007, 10:17
Татьяна

Огромное спасибо за все занятия.

16.10.2007, 10:27
Линара

мне понравилось, а есть для детей 3х лет

17.10.2007, 19:45
Оксана Сергеевна

Ответ Линаре.
Есть материал для детей 3 лет,но он в стадии систематизации,более адаптирован для умственно отсталых детей.

18.10.2007, 20:22
Сергиевская Елена

Оксана, хочу поблагодарить Вас за домашние задания. Я работаю в детском садике и использую Ваш материал как дополнение к нашей программе по развитию речи, ознакомлению с окружающим миром.

05.10.2011, 17:56
Светлана

Хорошая работа. Много полезного. Спасибо.

28.11.2011, 19:23
Зульфия

Прекрасная копилка для начинающего логопеда! Спасибо.

Центр современного искусства ВИНЗАВОД

Место проведения

Все

«Передвижник»

[цурцум] кафе

11. 12 GALLERY

Alekseev Jewelry

ART+ART Gallery

BIS ART GALLERY

Cosmotheca

DanceOptions

Faces&Laces Locals

Frisbee coffee

InArt Gallery by Ksenia Podoynitsyna

Pechersky Gallery

Sintezia

Totibadze Gallery

U Contemporary

Vladey Space

VR-студия Arcadia

Большая площадь

Большое Винохранилище

Бродильный цех

Винный бар Barrel

Винтажный зал

Галерея «Файн Арт»

Галерея OVCHARENKO

Галерея pop/off/art

Галерея XL

Галерея РиджинаБерлога

Галерея Треугольник

Дом моды Tegin

Институт «База»

Кафе-бар «Хитрые люди»

Креативная студия Faces&Laces

Магазин вина «‎UPPA»‎

Магазин-мастерская Gas Guitars

Открытые студии

Площадка СТАРТ

Поп-ап пространство Винзавода

Проект Стена (Малая площадь)

Пространства ЦСИ Винзавод

Пространство под галерею

Союз Печать

Территория ЦСИ ВИНЗАВОД

Цех Белого

Цех Красного

Школа коллекционеров и экспертов

как это вообще работает, если за ГЭБ нет иммунной системы / Хабр

Так выглядит строение головного мозга

Гематоэнцефалический барьер в нашем организме — это такая структура, которая защищает наш мозг от всего, что может ему навредить. Иногда этот барьер ломается и уже не может останавливать всё, что в мозг попадать не должно. И в этом случае случается воспаление.

Но воспаление — это штука, которую делает иммунная система. А за ГЭБ иммунной системы нет — ведь мозг функционирует автономно и независимо от остальных систем в организме. Как тогда получается, что люди умирают от менингита и энцефалита?

Дело в том, что иммунитет за ГЭБ всё-таки есть — правда, свой собственный. Поэтому там могут развиваться воспалительные процессы. Медицина уже очень много знает и умеет, но тёмных пятен в истории с иммунной системой в мозге ещё предостаточно — кстати, это перспективное поле для получения Нобелевской, если вы вдруг планировали.

Что такое воспаление

Воспаление

— это такой процесс, который запускает иммунная система организма, чтобы защититься от повреждения или от действия патогенного раздражителя, а потом восстановить повреждённую область. Если разложить воспаление по пунктам, то получим такую последовательность:

Альтерация: когда повреждаются ткани.
Экссудация: когда жидкость и клетки крови выходят из сосудов и попадают в ткани и органы, формируя отёк.
Пролиферация: когда клетки начинают размножаться и восстанавливается целостность ткани.

Основные внешние признаки у воспаления довольно понятные: покраснение, отёк, жар, боль, нарушение функции.

Повреждённые воспалительным процессом клетки начинают выделять эйкозаноиды и цитокины, иммунные клетки получают сигнал, что им пора включаться в работу и тут же устремляются к месту событий.

Если очень коротко про иммунную систему и зачем она нужна: это такая сложная структура, которая защищает организм от инфекций и патогенов. Основа вакцинации — это иммунологическая память, когда организм учится развивать более сильный иммунный ответ после встречи с патогеном.

На этой схеме можно увидеть, где внутри нас живёт иммунная система:

Как видно, здесь не отмечен головной мозг, а статья у нас про его воспаление. Возникает вопрос — а как и почему тогда мозг умеет воспаляться и как там работает иммунная система?

Что такое головной мозг и как в нём работает иммунная система

Центральная нервная система

раньше считалась таким иммуннопривилегированным органом — то есть её ткань якобы находится за пределами контроля иммунной системы. «Иммунная привилегия мозга» предполагала, что мозг не может себе позволить такую роскошь, как проявление иммунной реакции. Из-за того, что объём черепа ограничен, иммунная реакция могла бы вызвать резкий скачок внутричерепного давления и гибель нейронов.

Чуть отойду от темы, чтобы объяснить, насколько мозг — важная штука. Мне нравится аналогия с компьютером. Мозг — это центральный процессор. Неважно, в каком у нас состоянии мышка и клавиатура, если вдруг с процессором что-то не так. Полетел процессор — летит к чертям всё остальное.

Так же и в организме — от функционирования головного мозга зависит работа вообще всего. Поэтому очень важно, чтобы он был максимально изолирован от лишнего, но при этом, например, имел источник бесперебойного питания — глюкозу. Глюкозу мозгу получать можно и нужно, а вот, например, иммуноглобулины в мозг проникать не должны. Это такие крупные белковые клетки, которые, попав в мозг, начали бы развивать в нём бурную деятельность — аутоиммунные реакции, например. То есть мозг должен быть защищён от разных процессов в иммунной системе, которые распознают его ткань как чужеродную.

Так вот, фейсконтролем, фильтрующим кому можно войти, а кому нельзя, у мозга служит гематоэнцефалический барьер. Это умная структура, которая разделяет кровеносную систему и центральную нервную систему. Главная задача ГЭБ — обеспечить автономность и саморегуляцию головного мозга, выстроив барьер между кровью и спинномозговой жидкостью.

Получается, что ГЭБ проницаема для одних структур и непроницаема для других. Результаты исследований, которые доказали, что через ГЭБ действительно проходят определённые вещества, лишили головной мозг статуса «неприкасаемости».

Гематоэнцефалический барьер

Строение ГЭБ

Так как ГЭБ не пропускает антитела и антигены, и у мозга нет своей лимфатической системы, внутри этого автономного государства сформировалась собственная иммунная система.

Кирпичики, из которых она строится:

Лимфоидные клетки спинномозговой жидкости (Т- и В-лимфоциты и их субпопуляции), естественные киллерные клетки, моноциты и макрофаги.
Глиальные клетки нервной ткани (клетки микроглии и астроциты) и клетки эндотелия мозговых сосудов.
Гуморальные факторы, биологически активные вещества.

Много сложных терминов, расскажу немного про каждый.

Первая группа клеток несёт специфические иммунные функции и умеет формировать локальный иммунный ответ в спинномозговой жидкости и ЦНС.

Астроциты и микроглия запускают механизм врождённого иммунитета, что, по сути, и есть основная защита мозга от инфекций. Клетки микроглии первыми реагируют на прямое повреждение ЦНС.

В третью подсистему входят гормоны (тимозин), медиаторы, пептиды, цитокины.

Получается, что внутри ЦНС сформировалась своя автономная иммунная система, которая умеет быть практически независимой от центральной иммунной системы. Тема эта в научном мире на самом деле всё ещё животрепещущая, нейрофизиологи до сих пор выдвигают теории по иммунным реакциям в мозге.

Какие бывают воспалительные процессы в мозге

Технически процесс воспаления в головном мозге начинается так же, как и в любом другом месте. Но так как иммунная система там специфическая, то проходит он по-другому.

Что может воспалиться? Может произойти воспаление оболочек головного мозга — это менингит. А могут воспалиться и внутренние структуры мозга — это энцефалит.

Про менингит

Менингококки — это грамм-отрицательные диплококки (когда две бактерии — кокки — сложены парой). Очень похожи на два зёрнышка внутри ягоды кофейного дерева. На этом снимке менингококки в спинномозговой жидкости.

Менингококк прилично вирулентен, передаётся воздушно-капельным путём и хорошо тропен к мозгу. Поражает такая инфекция преимущественно детей (чаще до 5 лет) и подростков — это больше 70% от общего числа больных. Дети в такой зоне риска находятся потому, что у них ещё несостоятельный иммунитет, и менингококк летит туда, как в удобную мишень. В зоне риска и иммуннокомпрометированные пациенты, это те, кто получает иммуносупрессивную терапию (например, при онкологии). Сюда же пойдут возрастные группы пациентов от 65 лет, с учётом хронических заболеваний.

Основные симптомы менингита: сильная головная боль, высокая лихорадка, изменённое состояние сознания (от ступора до комы), чувствительность к свету и звуку. Появляется специфическая звёздчатая сыпь. Ещё один яркий признак — ригидность затылочных мышц. Это когда они становятся настолько каменно-твёрдыми, что если попытаться пациента поднять за шею, то он поднимется весь, шея не сгибается. По сути, он превращается в одну сплошную доску. Происходит так потому, что вместе с головным мозгом воспаляется спинной.

По этиологии менингиты бывают разные: бактериальный (как раз менингококковый), вирусный (например, краснуха), грибковый, смешанный и другие типы.

Львиная доля менингитов — менингококковые. У нас со статистикой не очень, но вот, например, в США 13 процентов всех менингитов приходятся на менингококковую инфекцию. Это на самом деле колоссальное число.

У бактериального менингита есть разные возбудители, и то, какой именно поразил заболевшего, в основном зависит от возраста. У новорождённых и младенцев, например, бактериальный менингит чаще всего вызывают стрептококки группы B (в частности Streptococcus agalactiae), Escherichia (E.) coli (и другие грамотрицательные бактерии), Listeria monocytogenes.

А младенцев старшего возраста, детей и молодых людей чаще всего атакуют Neisseria meningitidis и Streptococcus pneumoniae. Менингит от последней порой приводит к смерти в течение нескольких часов. Сепсис, который вызван этой бактерией, может стать причиной коагулопатии и двустороннего геморрагического инфаркта надпочечников (синдром Уотерхаус — Фридериксена).

Haemophilus influenzae типа Б — в прошлом главная причина менингита у детей до 6 лет и среди других возрастов. Сегодня же это редкая причина в США и Западной Европе, где от этой бактерии масштабно проводится вакцинация (кроме тех местностей, где население не вакцинируется, — там в группе риска в большой степени дети от 2 месяцев до 6 лет).

Среди взрослых людей среднего возраста и старшего поколения наиболее распространённая причина бактериального менингита — S. Pneumoniae. У людей всех возрастов иногда вызывает менингит Staphylococcus aureus.

Как выявляют менингит?

У пациента берётся спинномозговая пункция. Это когда вводят иглу в полость между мягкой и паутинной мозговыми оболочками головного и спинного мозга и делают забор спинномозговой жидкости. Кстати, пациенту может стать чуть легче от самого процесса забора пункции — мы дренируем часть жидкости, отчего снижается давление и резко отпускает мучительная головная боль.

Забор люмбальной пункции выглядит вот так. Красно-коричневое — это дезинфицирующий раствор йодопирона.

Анализируем клетки, которые в ней содержатся, и понимаем, с чем имеем дело. Иногда может оказаться, что это не воспаление, а, например, опухоль — симптомы бывают очень похожие.

Как лечить?

Если мы видим у пациента все симптомы, которые я перечислил, то в первую очередь назначаем антибиотик широкого спектра. Когда мы берём спинномозговую пункцию, то должны обязательно сделать культуральный посев. Он готовится, к сожалению, несколько суток. Такой роскоши, как ждать несколько дней, у нас точно нет, поэтому антибиотик назначаем, не дожидаясь результата пункции.

Если подтверждается менингит, то пациенту будет назначено минимум три антибиотика. Скорее всего, и что-то противогрибковое. Например, противогрибковый препарат Флюконазол.

Если менингит вирусный, то основное лечение будет направлено на патогенетическую терапию. Это, в первую очередь, инфузионная терапия — когда мы вводим в кровоток определенные растворы, чтобы скорректировать или предотвратить патологические потери организма. Очень важный момент — диуретическая терапия. Мы даём пациенту диуретики, которые дают головному мозгу убирать лишнюю спинномозговую жидкость, потому что там, где воспаление, всегда много жидкости. Диуретики тормозят реабсорбцию воды и солей и делают мощный мочегонный эффект, мы сливаем лишнюю жидкость и восполняем новые жидкости через капельницы.

Так выглядит система для внутривенного вливания

На первое место выходят препараты, которые хорошо проходят через гематоэнцефалический барьер.

Кстати, про ГЭБ. Воспаление означает, что он «сломался»?

Коротко — да. Проницаемость ГЭБ была нарушена и менингококк, который при нормальном функционировании ГЭБ не пройдёт через барьер, проникает в мозг.

Пример того, как лейкоциты проникают через ГЭБ

Точный механизм проникновения менингококков через ГЭБ до конца не изучен, но на это влияют воспалительные процессы. Например, воспаление, вызванное листериями, может привести к тому, что ГЭБ станет для них проницаемым. Пневмококки, например, выделяют особый фермент, который делает эндотелий пористым. Через эти поры и проникает бактериальный агент.

Последствия менингита

При менингите может пострадать абсолютно всё. Слух, зрение, опорно-двигательный аппарат. После менингококка движение ликвора по спинному и головному мозгу может быть затруднено. Это в свою очередь сопровождается гидроцефальным синдромом — повышение внутричерепного давления. Не тот вымышленный синдром, который раньше всем подряд детям ставили, а настоящий гипертензионно-гидроцефальный синдром, который сопровождается головной болью, постоянной астенией и не купируется анальгетиками. Менингит может закончиться инвалидизацией или летальным исходом.

Про энцефалит и энцефалитного клеща

Энцефалит — это когда воспаляются внутренние структуры мозга. Энцефалиты бывают разные: вирусные, микробные, аллергические, инфекционные, токсические.

Вы, наверное, практически все слышали про энцефалитного клеща. Даже Сплин про него пел.

Выглядит он вот так:

Иксодовый клещ, переносчик клещевого энцефалита

В Сибири, например, вообще нет регионов, в которых бы не было эндемичности к энцефалитному клещу. В Московской области есть два эндемичных района: Дмитровский и Талдомский.

Что делать, если укусил клещ? Его нужно аккуратно снять и отнести в лабораторию на микробиологическое исследование. Если вдруг обнаруживается, что вам достался именно энцефалитный клещ, то нужно срочно бежать к врачу-инфекционисту. В этом случае проводится экстренная профилактика иммуноглобулином против клещевого энцефалита, причем важно, чтобы это было сделано не позднее 96 часов с момента присасывания клеща.

Симптомы клещевого энцефалита: лихорадка, интоксикация, поражение серого вещества мозга и его оболочек (а это уже как раз менингит, или менингоэнцефалит). Из последствий могут быть очень стойкие неврологические и психиатрические осложнения, и даже летальный исход.

Носителями вируса, по статистике, являются шесть клещей из ста, а вот заболеть от энцефалитного клеща могут не все — опять же, по статистике, это от 2 до 6% укушенных людей.

Как обезопасить себя от воспалений головного мозга

Чтобы научить организм делать то, что он в заводской комплектации не всегда умеет — например, давать правильный иммунный ответ после встречи с патогеном — мы делаем вакцинацию.

Какие бывают вакцины против клещевого энцефалита:

Клещ-э-вак — самая популярная отечественная вакцина.
FSME-IMMUN.
Энцевир нео.
Encepur.

Стандартная схема у процесса вакцинации такая: делаются 2 прививки с разницей 1 или 3 месяца. А через год делается ревакцинация.

Ещё бывает экстренная вакцинация, которая делается, если вы собираетесь ехать в эндемичную зону. Здесь делаются 2 прививки с разницей в 2 недели. Защитный уровень антител появляется в организме спустя 14 дней от введения 2-й вакцины. Ревакцинация тоже делается через 12 месяцев.

После трёх доз вакцинации защитный уровень антител сохраняется в организме приблизительно 3 года — поэтому ревакцинацию нужно делать каждые три года.

Вакцинация против менингококковой инфекции

Вакцины

, которые защищают организм от менингококков, называются Менактра и Бексеро. Бексеро не сертифицирована в России, но у нас можно поставить Менактру.

Менактрой можно прививаться в возрасте от 9 месяцев до 55 лет, а Бексеро — для детей от 2 месяцев.

Итого

В головном мозге сформирована своя автономная иммунная система. Гематоэнцефалический барьер, как такая селективная Великая китайская стена, не пропускает к мозгу вещества, которые могут нарушить его работу, и пропускает то, что необходимо для его функционирования — например, глюкозу. Иногда ГЭБ пропускает не то, что хотел бы, а то, что считают нужным врачи. Например, средство для наркоза — пропофол — выключает пациента буквально за несколько ударов сердца с момента введения. Он неполярный и легко проходит через барьер. Часто это, наоборот, становится проблемой, если препарат нужно доставить в мозг, а через ГЭБ он проходит очень плохо. В таких случаях иногда приходится вводить антибиотики или химиотерапевтические препараты сразу в ликвор, с помощью люмбальной пункции, а не внутривенно.

Иногда в работе ГЭБ случаются сбои, что делают этот барьер проницаемым и приводит к развитию воспалительных процессов внутри головного мозга.

Менингиты и энцефалиты могут привести к тяжёлым последствиям, вплоть до инвалидизации и летальных исходов. Чтобы обезопасить себя, нужно вакцинироваться.

P.S. Если доберётесь до клиники, где я принимаю — «Наше время», — то говорите, что вы с Хабра: будет скидка 5 % на услуги.

8.1 Древовидные диаграммы – основа лингвистики

Этот модуль знакомит с базовым словарем для древовидных диаграмм. Древовидные диаграммы — это обозначения, которые большинство специалистов по синтаксису используют для описания того, как предложения организованы в ментальной грамматике.

Проверь себя

Видео сценарий

Мы собираемся начать изучать, как предложения организованы в нашей ментальной грамматике. Прежде чем мы это сделаем, нам нужно познакомиться с особым типом обозначений, называемым древовидной диаграммой .Мы увидим, что в каждом предложении слова сгруппированы в фразы. Фразы могут быть сгруппированы вместе, чтобы сформировать другие фразы и предложения. Мы используем древовидные диаграммы, чтобы изобразить эту организацию. Их называют древовидными диаграммами, потому что они имеют множество ветвей : каждая из этих маленьких линий, соединяющих объекты на диаграмме, является ветвью. В рамках древовидной диаграммы мы можем говорить об отношениях между различными частями дерева.

Каждое место, где ветви соединяются вместе, называется узлом .Каждый узел соответствует набору слов, которые действуют вместе как единица, называемая составной частью , о которой мы поговорим позже в этой главе.

Каждая ветвь соединяет один узел с другим. Верхний узел называется родительским , а нижний — дочерним . Родитель может иметь более одного потомка, но у каждого потомка есть только один родитель. И, как и следовало ожидать, если у двух дочерних узлов один и тот же родитель, мы говорим, что они являются братьями и сестрами друг для друга.(Чтобы вы знали, большинство учебников по лингвистике называют эти узлы узлами «мать, дочь и сестра», но в этой книге мы используем термины, не связанные с полом.)

Если узел не имеет потомков, мы называем его конечным узлом .

Наличие этого словаря для древовидных диаграмм позволит нам говорить о синтаксических отношениях между частями предложений в нашей ментальной грамматике.

Как составить диаграмму генеалогического древа

Семейное древо — это увлекательный и увлекательный способ для взрослых и детей узнать о своих родственниках.Это может помочь вам понять свои корни и то, как вы связаны с миром.

Дети получают пользу от карты генеалогического древа, поскольку она показывает им родственников, которых они не видят регулярно. Это помогает им заглянуть за пределы своей повседневной жизни и понять свое место в семейной структуре.

Многие болезни могут передаваться генетически, и у вашей семьи могут быть наследственные проблемы со здоровьем, о которых вы не подозреваете.

С генеалогическим древом вы можете проследить генетику и обнаружить любые потенциальные наследственные проблемы со здоровьем. Раннее выявление этих проблем может привести к раннему лечению и лучшему прогнозу.

Рассказы о родственниках, особенно дальних, со временем забываются. Создание генеалогического древа — это прекрасная возможность узнать об интересных историях, исторических достижениях и занимательных семейных анекдотах.

Может быть, у вашего прадедушки была эпическая военная история, или у вашей бабушки есть забавный анекдот об одном из ее детей. Что бы это ни было, генеалогическое древо дает вам возможность записывать и переживать незабываемые моменты.

Вы можете раскрыть свой творческий потенциал при создании генеалогического древа, особенно если вы создаете его вместе с ребенком. Добавьте столько цветов, сколько хотите, и используйте причудливые формы, чтобы сделать процесс интересным, а окончательную диаграмму завораживающей.

Вы можете использовать семейную карту в качестве личного увлечения, чтобы узнать о своих далеких предках. В процессе вы узнаете больше о своей семье через исследования и общение со старшим поколением. Затем это создает лучшую связь с вашими родственниками — как живыми, так и мертвыми.

Вы можете создать дерево, которое уходит корнями в прошлое еще раньше, чем ваши прадедушки и прабабушки, и кто знает, может быть, вы раскроете давно утерянный секрет или обнаружите удивительные связи с известными историческими иконами.

Генеалогическое древо может быть не только отличным личным проектом, но и веселым групповым проектом, объединяющим всю семью.

Вы можете попросить своих детей помочь в его создании. Или все члены семьи могут собраться вместе, чтобы внести свой вклад в создание генеалогического древа онлайн со своими собственными исследованиями и историями.

Вы также можете устроить большую семейную встречу, чтобы продемонстрировать готовую елку, поговорить о историях и предаться воспоминаниям.

Совместное генеалогическое древо дает вам прекрасную возможность воссоединиться с дальними членами семьи. Может быть, есть тетя, с которой вы не разговаривали годами, или двоюродный брат, которого вы не видели с детства.

Создавая свое дерево, вы можете обратиться к этим родственникам и восстановить с ними отношения.

Для составления генеалогического древа не нужны технические знания.Даже самый технологически непривередливый человек может нарисовать дерево и несколько веток для создания диаграммы.

Различные типы диаграмм генеалогического древа

Существует пять распространенных типов генеалогических древ:

Карта предков: Генеалогическое древо предков показывает предков человека.
Таблица потомков: Этот тип показывает потомков человека. Наверху два человека (родители), за ними все их дети и внуки.
Диаграмма песочных часов: На ней показаны предки и потомки человека. Как правило, человек находится в центре, предки наверху, а потомки внизу.
Диаграмма временной шкалы: Этот тип используется для просмотра того, какие жизни членов семьи перекрываются. Полосы представляют продолжительность жизни каждого человека.
Водопадная диаграмма: Это версия диаграммы потомков, которая показывает их каскадом из верхнего левого угла в нижний правый на экране/бумаге.

Идеального генеалогического древа не существует. В зависимости от вашего проекта и цели дерева вы можете выбрать любой тип, упомянутый выше, и настроить его по мере необходимости.

Пример диаграммы генеалогического древа

Типичная диаграмма генеалогического древа может идти слева направо или сверху вниз.

Большинство карт генеалогического древа используются для отслеживания предков. В диаграмме предков сверху вниз главный предок находится вверху диаграммы, а их дети и внуки ответвляются от них вниз.

Древовидные диаграммы — University of North Georgia Press

Древовидная диаграмма — это новый метод построения диаграмм предложений, который чаще всего используется лингвистами и другими академическими специалистами. Хотя диаграмма Рида-Келлогга считалась эффективным инструментом для учащихся, позволяющим визуализировать структуру предложений, у нее было много ограничений. Он обходился без традиционного порядка слов и использовал множество иногда сбивающих с толку символов, а это означало, что полученную диаграмму было трудно понять любому, кто не знаком с этим методом.

Рид и Келлог ввели два основных грамматических понятия: конститутивность, как слово связано с более крупной структурой предложения, и зависимость, как слово зависит от каждого предшествующего ему. Основная цель древовидной диаграммы — проиллюстрировать эти концепции таким образом, чтобы они были очевидны даже для тех, кто ранее не был знаком с диаграммами предложений.

В древовидной диаграмме предложение делится на две части: подлежащее и сказуемое. Они состоят из словосочетаний или словосочетаний.Это группы слов, которые включают существительное или глагол и любые слова, которые добавляются в качестве модификаторов. Подлежащее представляет собой именную группу, а сказуемое обычно представляет собой глагольную группу. Именная группа Большая собака состоит из неопределенного артикля «а», прилагательного «большой» и существительного «собака». Глагольная фраза перепрыгнула через забор состоит из глагола «перепрыгнул» и предложной фразы «через забор».

В отличие от диаграммы Рида-Келлогга, эти компоненты не разделены косой чертой и другими символами.Вместо этого они происходят от подлежащего и сказуемые в виде строк, действующих как ответвления. Это продолжается до тех пор, пока каждое существительное или глагольная фраза не будет разбита на простейшие части. В конце концов, предложение, построенное в этом стиле, должно выглядеть как огромное дерево, в котором подлежащее и сказуемое выступают в роли ствола, а модификаторы предложения выступают в роли красочных и сложных листьев, придающих ему индивидуальность.

Теперь, когда вы понимаете основную предпосылку древовидной диаграммы и то, как она разбивает предложение, давайте рассмотрим пример.

Здесь предложение разбито на подлежащее и сказуемое. Подлежащее — именная группа, состоящая из неопределенного артикля «the» и существительного «собака». Сказуемое более сложное, так как состоит как из глагола, так и из именной группы. Разбивая сказуемое, глагол «съел» и именную группу «the» (неопределенный артикль) и «кость» (существительное). Как видите, в древовидной диаграмме используется минимум символов и немного сложного жаргона, но при этом ясно показано, как каждое из этих слов соотносится и зависит друг от друга.

Вот еще один пример древовидной диаграммы. Как видите, здесь немного сложнее. Смотрим и разбираем.

Вновь предложение делится на подлежащее и сказуемое. Подлежащее состоит из именной группы: «the» в качестве неопределенного артикля и «учитель» в качестве существительного. Предикат более сложный, чем раньше. Его глагольная фраза состоит из трех частей: глагол «дал»; существительное «домашнее задание»; и предложная фраза «своим ученикам».Теперь вы начинаете лучше понимать избирательный округ и зависимость?

К сожалению, у древовидных диаграмм есть и отрицательные стороны. Как и диаграмма Рида-Келлогга, более сложные древовидные диаграммы могут занимать много места и становиться труднее для расшифровки в процессе. Кроме того, как сила и слабость, они более открыты для интерпретации, чем диаграмма Рида-Келлогга. Предложение может иметь несколько разных и одинаково достоверных древовидных диаграмм в зависимости от того, на какой единице сфокусировано внимание, особенно в случае предложения, взятого из классической литературы.

В целом, древовидные диаграммы предлагают четкий и детальный взгляд на структуру предложения без ущерба для традиционного порядка слов. Хотя они в основном используются грамматиками и другими лингвистами, они быстро становятся стандартным методом построения диаграмм предложений, поскольку результат легко понятен каждому. Если вы хотите улучшить свое письмо, я рекомендую вам попробовать составлять схемы хотя бы по одному предложению в день, используя этот метод. При этом вы лучше поймете, как составлять грамматически правильные, разнообразные и эффектные предложения.

Хотите больше интересного контента? Подпишитесь на UNG Press в Facebook, Twitter и Instagram и найдите наш полный каталог на нашей главной странице.

Знакомство с data.tree

Чтобы воспользоваться преимуществами экосистемы R, вы можете преобразовать структуру data.tree в другие часто используемые типы данных. Общее правило состоит в том, что для каждого целевого типа существует универсальное универсальное средство и несколько более специализированных функций преобразования. Например, для преобразования файла data.tree в data.frame, вы можете либо использовать as.data.frame.Node , либо ToDataFrameTree , ToDataFrameTable или ToDataFrameNetwork . Документация для всех этих вариантов доступна через ?as.data.frame.Node .

Преобразование в

data.frame

Как вы видели чуть выше, создать data.frame очень просто.

Опять же, обратите внимание, что мы всегда вызываем такие методы на корневом узле данных .структура дерева или на корневом узле поддерева:

  acmedf <- as.data.frame(acme)
as.data.frame(acme$IT)

  ## имя_уровня
## 1 ИТ
## 2 ¦--Аутсорсинг
## 3 ¦-- Будьте гибкими
## 4 °--Переключиться на R

То же самое можно сделать, используя более специализированный метод:

  Тодатафреймтри (акме)

Мы также можем добавить значения полей узлов в качестве столбцов к данным . кадр :

  ToDataFrameTree(acme, "уровень", "стоимость")

  ## levelName стоимость уровня
## 1 Acme Inc. 1 NA
## 2 ¦--Бухгалтерский учет 2 NA
## 3 ¦ ¦-- Новое ПО 3 1000000
## 4 ¦ °--Новые стандарты бухгалтерского учета 3 500000
## 5 ¦-- Исследование 2 Н/Д
## 6 ¦ ¦--Новая линейка продуктов 3 2000000
## 7 ¦ °--Нью Лабс 3 750000
## 8 °--IT 2 NA
## 9 ¦--Аутсорсинг 3 400000
## 10 ¦--Проворный 3 250000
## 11 °--Переключиться на R 3 50000

Обратите внимание, что не обязательно устанавливать это поле на каждом узле .

Другие преобразования кадров данных:

  ToDataFrameTable(acme, "pathString", "стоимость")

  ## стоимость pathString
## 1 Acme Inc./Бухгалтерский учет/Новое программное обеспечение 1000000
## 2 Acme Inc./Бухгалтерский учет/Новые стандарты бухгалтерского учета 500000
## 3 Acme Inc./Исследования/Новая линейка продуктов 2000000
## 4 Acme Inc./Исследования/Новые лаборатории 750000
## 5 Acme Inc. /IT/Аутсорсинг 400000
## 6 Акме Инк./ИТ/Гибкие 250000
## 7 Acme Inc./IT/Switch to R 50000

  ToDataFrameNetwork(acme, "стоимость")

  ## от до стоимости
## 1 Acme Inc. Бухгалтерский учет NA
## 2 Исследование Acme Inc. NA
## 3 Acme Inc. IT NA
## 4 Бухгалтерский учет Новое программное обеспечение 1000000
## 5 Бухгалтерский учет Новые стандарты бухгалтерского учета 500000
## 6 Исследовать новую линейку продуктов 2000000
## 7 Исследование новых лабораторий 750000
## 8 ИТ-аутсорсинг 400000
## 9 IT Go Agile 250000
## 10 ИТ-переключатель на R 50000

И, наконец, мы также можем поместить атрибуты наших узлов в столбец на основе дискриминатора типов.Это звучит сложнее, чем то, что есть на самом деле. Рассмотрим дискриминатор по умолчанию, уровень :

  ToDataFrameTypeCol(acme, 'стоимость')

  ## level_1 level_2 level_3 стоимость
## 1 Новое программное обеспечение Acme Inc.  для бухгалтерского учета 1000000
## 2 Бухгалтерский учет Acme Inc. Новые стандарты бухгалтерского учета 500000
## 3 Acme Inc. Исследование новой линейки продуктов 2000000
## 4 Acme Inc. Research New Labs 750000
## 5 Acme Inc. ИТ-аутсорсинг 400000
## 6 Акме Инк.IT Go Agile 250000
## 7 ИТ-переход Acme Inc. на R 50000

Давайте рассмотрим несколько более сложный пример. Во-первых, давайте предположим, что для аутсорсингового проекта у нас есть две отдельные возможности: аутсорсинг в Индию или аутсорсинг в Польшу:

  acme$IT$Outsource$AddChild("Индия")
acme$IT$Outsource$AddChild("Польша")

Теперь, с этой немного более сложной древовидной структурой, уровень больше не является полезным дискриминатором, потому что некоторые проекты находятся на уровне 3, а новые проекты — на уровне 4.По этой причине мы вводим поле типа в наши объекты узла: тип узла может быть компанией (только корневой), отделом (бухгалтерский учет, исследования и ИТ), программой (наш источник) и проектом (остальные, т. е. все листья):

  acme$Set(type = c('компания', 'отдел', 'проект', 'проект', 'отдел', 'проект', 'проект', 'отдел', 'программа', 'проект', 'проект', 'проект', 'проект'))

Наше дерево теперь выглядит так:

  печать(acme, 'тип')

  ## levelName тип
## 1 Акме Инк.Компания
## 2 ¦--Бухгалтерия
## 3 ¦ ¦--Новый программный проект
## 4 ¦ °--Проект «Новые стандарты бухгалтерского учета»
## 5 ¦--Научно-исследовательский отдел
## 6 ¦ ¦--Проект «Новая линейка продуктов»
## 7 ¦ °--Проект New Labs
## 8 °--ИТ-отдел
## 9 ¦--Аутсорсинговая программа
## 10 ¦ ¦--Индийский проект
## 11 ¦ °--Польский проект
## 12 ¦--Перейти к гибкому проекту
## 13 °--Переключиться на проект R

Теперь мы можем создать файл data.кадр, в котором у нас есть один столбец для каждого значения отдельного типа. А именно, столбец компании, столбец отдела, столбец программы и столбец проекта. Обратите внимание, что столбцы не жестко закодированы, а получены динамически из ваших данных в древовидной структуре:

  ToDataFrameTypeCol(acme, тип = 'тип', префикс = NULL)

  ## проект программы отдела компании
## 1 Acme Inc.  Accounting  Новое программное обеспечение
## 2 Бухгалтерский учет Acme Inc.  Новые стандарты бухгалтерского учета
## 3 Акме Инк.Исследуйте  новую линейку продуктов
## 4 Acme Inc. Research  New Labs
## 5 Acme Inc. Аутсорсинг ИТ в Индии
## 6 Acme Inc. Аутсорсинг ИТ Польша
## 7 Acme Inc. ИТ  Гибкость
## 8 Acme Inc. IT  Переключение на R

деревьев в структуре данных | Что такое деревья в структуре данных?

Все мы с детства наблюдали за деревьями.У него есть корни, стебли, ветви и листья. Давным-давно было замечено, что каждый лист дерева можно проследить до корня по уникальному пути. Следовательно, древовидная структура использовалась для объяснения иерархических отношений, например. генеалогическое древо, классификация царства животных и т. д.

Эта иерархическая структура деревьев используется в информатике как абстрактный тип данных для различных приложений, таких как хранение данных, алгоритмы поиска и сортировки. Давайте рассмотрим этот тип данных подробно.

Наши самые популярные бесплатные курсы:

>
<

Древовидная терминология

Дерево — это иерархическая структура данных, определяемая как набор узлов.Узлы представляют значение, а узлы соединены ребрами. Дерево имеет следующие свойства:

В дереве есть один узел, называемый корнем. Дерево происходит от этого, и, следовательно, у него нет никакого родителя.
Каждый узел имеет только одного родителя, но может иметь несколько дочерних узлов.
Каждый узел соединен со своими потомками через ребро.

Следующая диаграмма поясняет различные термины, используемые в древовидной структуре.

Читайте также: Введение в деревья решений

90Все дерево происходит от него.

У него нет родителя.

Терминология	Описание	Пример из диаграммы
Root	Узел A
Родительский узел	Родительский узел является непосредственным предшественником узла.	B является родителем D & E
Дочерний узел	Все непосредственные преемники узла являются его дочерними элементами.	D и E являются потомками B
Лист	Узел, не имеющий ни одного потомка, называется листом	H, I, J, F и G являются листовыми узлами соединение одного узла с другим.Это линия между двумя узлами или узлом и листом.	Линия между A и B является ребром
Братья и сестры	Узлы с одним и тем же родителем называются братьями и сестрами.	D и E являются братьями и сестрами
Путь/обход	Путь — это количество последовательных ребер от исходного узла к узлу назначения.	A – B – E – J – путь от узла A к E
Высота узла	Высота узла представляет собой количество ребер на самом длинном пути между этим узлом и листом.	A, B, C, D и E могут иметь высоту. Высота А нет. ребер между A и H, так как это самый длинный путь, который равен 3. Высота C равна 1
Уровни узла	Уровень узла представляет собой поколение узла. Если корневой узел находится на уровне 0, то его следующий дочерний узел находится на уровне 1, его внук — на уровне 2 и т. д.	Уровень H, I и J равен 3. Уровень D, E, F и G is 2
Степень узла	Степень узла представляет количество потомков узла.	Степень D равна 2, а E равна 1
Поддерево	Потомки узла представляют поддерево.	Узлы D, H, I представляют одно поддерево.

Типы деревьев

Типы деревьев зависят от количества дочерних элементов узла. Существует два основных типа деревьев:

Общее дерево: дерево, в котором нет ограничений на количество дочерних элементов узла, называется общим деревом. Примеры: Семейное древо, Структура папок.

Бинарное дерево: в бинарном дереве каждый узел может иметь не более 2 дочерних элементов, левого и правого. На приведенной ниже диаграмме B и D — левые дочерние элементы, а C, E и F — правые дочерние элементы.

Двоичные деревья делятся на множество типов в зависимости от их применения.

Полное двоичное дерево: если у каждого узла в дереве есть либо 0, либо 2 дочерних элемента, то дерево называется полным деревом. Дерево на приведенной выше диаграмме представляет собой , а не полное двоичное дерево , поскольку узел C имеет только правый дочерний элемент.

Идеальное бинарное дерево: Это бинарное дерево, в котором все внутренние узлы имеют двух дочерних элементов, а все листья имеют одинаковую глубину или один уровень.

В идеальном полном бинарном дереве l = 2h и n = 2 ^h+1 – 1, где n — количество узлов, h — высота дерева, а l — количество листовых узлов. На приведенной выше диаграмме h равно 2, поэтому листьев будет 4, а узлов будет 2 ³ – 1, что равно 7.

Сбалансированное дерево: если высота левого и правого поддеревьев в любом узле отличается не более чем на 1, то дерево называется сбалансированным.

Двоичное дерево поиска: это двоичное дерево со свойством двоичного поиска. Свойство бинарного поиска указывает, что значение или ключ левого узла меньше, чем его родитель, а значение или ключ правого узла больше, чем его родитель. И это справедливо для всех узлов.

Двоичные деревья поиска используются в различных алгоритмах поиска и сортировки. Существует множество вариантов бинарных деревьев поиска, таких как дерево AVL, B-дерево, красно-черное дерево и т. д.

Читайте также: Что такое машинное обучение? Как это работает?

Наши самые популярные бесплатные курсы:

>
<

Деревья в науке о данных

Древовидная структура используется в прогнозном моделировании. Обычно его называют деревом решений. В дереве решений каждый внутренний узел представляет тест или условие прогнозной переменной, а ребро дает различные возможные ответы на этот тест. Конечный узел дает результат всех тестов на пути. Дерево решений для принятия или отклонения предложения о работе выглядит следующим образом:

Принятие или отклонение работы зависит от двух параметров: зарплаты и времени в пути. Узлы определяют условия, при которых проверяются эти два параметра. Приоритет условия зависит от того, насколько близко оно к корню.В первую очередь проверяется наиболее влияющий параметр, в данном случае заработная плата. Итак, это 1-й раскол в корне. Затем следующее соответствующее условие. Следовательно, деревья решений не только помогают в поиске решений, но и делают это быстрее всего.

Существует множество алгоритмов, таких как CART (Дерево классификации и регрессии), Случайный лес, которые помогают в построении моделей.

Заключение

Дерево представляет собой иерархическую и непараметрическую структуру данных. Это просто понять из-за его визуального представления.Он может работать как с классификацией, так и с непрерывными данными. Он используется в науке о данных для построения прогностических моделей, поскольку он может обрабатывать большие объемы данных и может быть проверен статистически.

Все, что вам нужно знать о древовидных структурах данных

Когда вы впервые учитесь программировать, обычно массивы изучают как «основную структуру данных».

В конце концов, вы узнаете и о хеш-таблицах . Если вы хотите получить степень в области компьютерных наук, вы должны пройти курс по структуре данных.Вы также узнаете о связанных списках , очередях и стеках . Эти структуры данных называются «линейными» структурами данных, потому что все они имеют логическое начало и логический конец.

Когда мы начинаем изучать деревьев и графов , это может сильно запутать. Мы не храним данные линейным способом. Обе структуры данных хранят данные определенным образом.

Этот пост поможет вам лучше понять древовидную структуру данных и прояснить любую путаницу, которая может возникнуть у вас по этому поводу.

В этой статье мы узнаем:

Что такое дерево
Примеры деревьев
Его терминология и принцип работы
Как реализовать древовидные структуры в коде.

Давайте начнем это обучающее путешествие. 🙂

Определение

Приступая к программированию, обычно лучше понимают линейные структуры данных, чем такие структуры данных, как деревья и графы.

Деревья хорошо известны как нелинейная структура данных.Они не хранят данные линейным образом. Они организуют данные иерархически.

Давайте погрузимся в примеры из жизни!

Что я имею в виду, когда говорю «иерархически»?

Представьте генеалогическое древо с родственными связями всех поколений: бабушек и дедушек, родителей, детей, братьев и сестер и т. д. Мы обычно организуем семейные древа иерархически.

Мое генеалогическое древо

Рисунок выше - это мое генеалогическое древо. Тоссико, Акиказу, Хитоми, и Такеми — мои бабушка и дедушка.

Тошиаки и Джулиана — мои родители.

ТК, Юджи, Бруно и Кайо — дети моих родителей (меня и моих братьев).

Структура организации — еще один пример иерархии.

Структура компании является примером иерархии

В HTML объектная модель документа (DOM) работает как дерево.

Объектная модель документа (DOM)

Тег HTML содержит другие теги. У нас есть бирка для головы и бирка для тела .Эти теги содержат определенные элементы. Тег head имеет метатегов и тегов title . Тег body содержит элементы, которые отображаются в пользовательском интерфейсе, например, h2 , a , li и т. д.

Техническое определение

. Узлы соединены ребрами . Каждый узел содержит значение или данные , и он может иметь или не иметь дочерний узел .

Первый узел дерева называется корнем . Если этот корневой узел соединен с другим узлом , то корневой узел является тогда родительским узлом , а подключенный узел является дочерним узлом .

Все узлов дерева соединены связями, называемыми ребрами . Это важная часть деревьев , потому что она управляет отношениями между узлами .

Листья — это последние узлов на дереве . Это узлы без потомков. Как и в настоящих деревьях, у нас есть корней , ветвей и, наконец, листьев .

Другими важными понятиями для понимания являются высота и глубина .

Высота дерева - это длина самого длинного пути к листу .

Глубина узла — это длина пути к его корню .

`Терминология Summary`

root - самый верхний узел65 дерева
Edge - это связь между двумя узлами6
Child - это узел , который имеет родительский узел
родитель - узел , что имеет Edge к узел к узел
Leaf узел , который не имеет узел ребенка в дереве 6
Высота — длина самого длинного пути к листу
Глубина — длина пути к его корню Мы называем это бинарным деревом . «В информатике бинарное дерево — это древовидная структура данных, в которой каждый узел имеет не более двух дочерних элементов, которые называются левым дочерним элементом и правым дочерним элементом». — Википедия Итак, давайте рассмотрим пример бинарного дерева . Давайте закодируем двоичное дерево Первое, что нам нужно помнить, когда мы реализуем двоичное дерево , это то, что это набор из узлов . Каждый узел имеет три атрибута: значение , left_child и right_child . Как реализовать простое бинарное дерево , которое инициализируется этими тремя свойствами? Давайте посмотрим. класс BinaryTree: def __init__(я, значение): самостоятельная ценность = ценность self.left_child = Нет self.right_child = None Вот оно. Наш класс бинарного дерева . Когда мы создаем экземпляр объекта, мы передаем значение (данные узла) в качестве параметра. Посмотрите на left_child и right_child .Оба установлены на None . Почему? Потому что, когда мы создаем наш узел , у него нет дочерних элементов. У нас есть только данные узла . Давайте проверим: tree = BinaryTree('a') print(дерево.значение) # а print(tree.left_child) # Нет print(tree.right_child) # Нет Вот и все. Мы можем передать строку ‘ a ’ в качестве значения в наш узел двоичного дерева .Если мы напечатаем значение , left_child и right_child , мы увидим значения. Переходим к вставной части. Что нам нужно сделать здесь? Мы реализуем метод для вставки нового узла в справа и в слева . Вот правила: Если текущий узел не имеет левого дочернего элемента , мы просто создаем новый узел и устанавливаем его на текущий узел left_child . Если у него есть левый дочерний узел , мы создаем новый узел и помещаем его на место текущего левого дочернего элемента . Выделите этот левый дочерний узел новому левому дочернему узлу . Давайте нарисуем. 🙂 Вот код: def insert_left(self, value): если self.left_child == Нет: self.left_child = Двоичное дерево (значение) еще: новый_узел = двоичное дерево (значение) новый_узел.left_child = сам.левый_ребенок self.left_child = new_node Опять же, если текущий узел не имеет левого дочернего элемента , мы просто создаем новый узел и устанавливаем для него значение левого_дочернего элемента текущего узла. Или же мы создаем новый узел и помещаем его на место текущего левого дочернего элемента . Выделите этот левый дочерний узел новому левому дочернему узлу . И мы делаем то же самое, чтобы вставить правый дочерний узел . по определению insert_right (я, значение): если сам.right_child == Нет: self.right_child = Двоичное дерево (значение) еще: новый_узел = двоичное дерево (значение) new_node.right_child = self.right_child self.right_child = new_node Готово. 🙂 Но не совсем. Нам еще нужно его протестировать. Давайте построим следующие дерева : для суммирования иллюстрации этого дерева: Aode Узел будет Root нашего двоичного дерева A левый ребенок B B Узел C Узел C Узел B Right Child - D Узел ( B Узел левый ребенок ) C левый ребенок узел узел C правый ребенок F Узел и E и F узлов не имеет детей Итак, вот код для дерева : a_node = BinaryTree('a') a_узел. insert_left('б') a_node.insert_right('c') b_node = a_node.left_child b_node.insert_right('d') c_node = a_node.right_child c_node.insert_left('е') c_node.insert_right('f') d_node = b_node.right_child e_node = c_node.left_child f_node = c_node.right_child print(a_node.value) # а print(b_node.value) # b print(c_node.value) # c print(d_node.value) # д print(e_node.value) # e print(f_node.value) # f Вставка выполнена. Теперь нам нужно подумать о обходе дерева . У нас есть два варианта здесь: Поиск в глубину (DFS) и Поиск в ширину (BFS) . DFS «представляет собой алгоритм обхода или поиска древовидной структуры данных. Человек начинает с корня и исследует как можно дальше каждую ветвь, прежде чем вернуться назад». — Википедия BFS «это алгоритм обхода или поиска в древовидной структуре данных. Он начинается с корня дерева и сначала исследует соседние узлы, прежде чем перейти к соседям следующего уровня. — Википедия Итак, давайте углубимся в каждый тип обхода дерева. Поиск в глубину (DFS) DFS исследует путь до листа до , возвращаясь к и исследуя другой путь. Давайте рассмотрим пример с этим типом обхода. Результат для этого алгоритма будет 1-2-3-4-5-6-7. Почему? Давайте разберемся. Начните с корня (1). Распечатайте это. 2. Перейти к левый дочерний (2). Распечатайте это. 3. Затем перейти к левой дочерней (3). Распечатайте это. (У этого узла нет дочерних элементов) 4. Вернитесь назад и перейдите к правому дочернему элементу (4). Распечатайте это. (У этого узла нет дочерних элементов) 5. Вернитесь к корневому узлу и перейдите к правому дочернему узлу (5). Распечатайте это. 6. Перейти к слева дочернему (6). Распечатайте это. (У этого узла нет дочерних элементов) 7. Вернитесь назад и перейдите к правому дочернему элементу (7). Распечатайте это. (У этого узла нет дочерних элементов) 8. Готово. Когда мы углубляемся в лист и возвращаемся, это называется алгоритмом DFS . Теперь, когда мы знакомы с этим алгоритмом обхода, мы обсудим типы DFS : предварительный заказ , заказ и заказ . Предзаказ Это именно то, что мы сделали в приведенном выше примере. Вывести значение узла . Перейдите к левому потомку и распечатайте его. Это происходит тогда и только тогда, когда у него есть левых дочерних элементов . Перейдите к правому потомку и распечатайте его. Это если и только если у него есть правильный потомок . по умолчанию pre_order(self): печать (собственное значение) если self. left_child: себя.left_child.pre_order() если self.right_child: self.right_child.pre_order() В порядке Результатом алгоритма в порядке для этого дерева примера является 3–2–4–1–6–5–7. Левый первый, средний второй и правый последний. Теперь закодируем. по определению in_order(self): если self.left_child: self.left_child.in_order() печать (собственное значение) если self.right_child: self.right_child.in_order() Перейдите к левому дочернему элементу и распечатайте его.Это происходит тогда и только тогда, когда у него есть левых дочерних элементов . Распечатайте значение узла Перейдите к правому дочернему элементу и распечатайте его. Это если и только если у него есть правильный потомок . Почтовый заказ Результат алгоритма почтового заказа для этого дерева примера равен 3–4–2–6–7–5–1. Левый первый, правый второй и средний последний. Давайте закодируем это. по умолчанию post_order(self): если сам.левый_ребенок: self.left_child.post_order() если self.right_child: self.right_child.post_order() print(self.value) Перейдите к левому дочернему элементу и распечатайте его. Это происходит тогда и только тогда, когда у него есть левых дочерних элементов . Перейдите к правому потомку и распечатайте его. Это если и только если у него есть правильный потомок . Распечатать значение узла Поиск в ширину (BFS) Алгоритм BFS проходит дерево уровень за уровнем и глубину за глубиной. Вот пример, помогающий лучше объяснить этот алгоритм: Итак, мы проходим уровень за уровнем. В этом примере результат 1–2–5–3–4–6–7. Уровень/Глубина 0: только узлов со значением 1 Уровень/Глубина 1: узлов со значениями 2 и 5 Уровень/Глубина 2: узлов со значениями 3, 7, 4, Теперь закодируем. деф бфс(я): очередь = очередь() очередь.пут(я) пока без очереди.пустой(): текущий_узел = очередь.получить() печать (current_node.value) если current_node.left_child: queue.put(current_node.left_child) если current_node.right_child: queue.put(current_node.right_child) Чтобы реализовать алгоритм BFS , мы используем структуру данных queue . Как это работает? Вот объяснение. Сначала добавьте корневой узел в очередь с помощью метода put . Повторять, пока очередь не пуста. Получите первый узел в очереди и затем распечатайте его значение. Добавьте оба левых и правых потомков в очередь (если текущий узел имеет потомков ). Готово. Мы будем печатать значение каждого узла , уровень за уровнем, с помощью нашего помощника очереди . Двоичное дерево поиска «Двоичное дерево поиска иногда называют упорядоченным или отсортированным двоичным деревом, и оно хранит свои значения в отсортированном порядке, так что поиск и другие операции могут использовать принцип двоичного поиска» — Википедия An важным свойством двоичного дерева поиска является то, что значение двоичного дерева поиска узла больше, чем значение потомка его левого дочернего элемента , но меньше значения потомка его правого ребенок. ” Вот фрагмент приведенной выше иллюстрации: перевернуто. Поддерево 7–5–8–6 должно быть справа, а поддерево 2–1–3 должно быть слева. B единственно правильный вариант. Он удовлетворяет свойству Binary Search Tree . C имеет одну проблему: узел со значением 4. Он должен быть слева от корня , потому что он меньше 5. Давайте напишем двоичное дерево поиска! Теперь пришло время кодировать! Что мы здесь увидим? Мы будем вставлять новые узлы, искать значение, удалять узлы и баланс дерева . Начнем. Вставка: добавление новых узлов в наше дерево Представьте, что у нас есть пустое дерево и мы хотим добавить новые узлов со следующими значениями в следующем порядке: 50, 76, 21, 4, 32, 100, 64, 52. Первое, что нам нужно знать, это является ли 50 корнем нашего дерева. Теперь мы можем начать вставку узлов на узлов . 76 больше 50, поэтому вставьте 76 справа. 21 меньше 50, поэтому вставьте 21 слева. 4 меньше 50. Узел со значением 50 имеет левого потомка 21. Поскольку 4 меньше 21, вставьте его слева от этого узла . 32 меньше 50. Узел со значением 50 имеет левого потомка 21.Поскольку 32 больше 21, вставьте 32 справа от этого узла . 100 больше 50. Узел со значением 50 имеет правого потомка 76. Поскольку 100 больше 76, вставьте 100 с правой стороны этого узла . 64 больше 50. Узел со значением 50 имеет правого потомка 76. Поскольку 64 меньше 76, вставьте 64 с левой стороны этого узла . 52 больше 50. Узел со значением 50 имеет правый дочерний элемент 76. Поскольку 52 меньше 76, узел со значением 76 имеет левый дочерний элемент 64. 52 меньше 64, поэтому вставьте 54 в левую часть этого узел . Вы заметили здесь закономерность? Давайте разберемся. Новое значение узла больше или меньше текущего значения узла ? Если значение нового узла больше текущего узла , перейти к правому поддереву .Если текущий узел не имеет правого дочернего элемента , вставьте его туда или вернитесь к шагу №1. Если значение нового узла меньше текущего узла , перейти к левому поддереву . Если текущий узел не имеет левого дочернего узла , вставьте его туда или вернитесь к шагу №1. Здесь мы не рассматривали особые случаи. Когда значение нового узла равно текущему значению узла , используют правило номер 3.Рассмотрите возможность вставки одинаковых значений в левую часть поддерева . Теперь закодируем. класс BinarySearchTree: def __init__(я, значение): самостоятельная ценность = ценность self. left_child = Нет self.right_child = Нет def insert_node (я, значение): если значение <= self.value и self.left_child: self.left_child.insert_node(значение) значение elif <= self.value: self.left_child = BinarySearchTree(значение) значение элиф > себя.значение и self.right_child: self.right_child.insert_node (значение) еще: self.right_child = BinarySearchTree(value) Это кажется очень простым. Мощной частью этого алгоритма является часть рекурсии, которая находится в строке 9 и строке 13. Обе строки кода вызывают метод insert_node и используют его для своих левых и правых дочерних элементов соответственно. . Строки 11 и 15 выполняют вставку для каждого дочернего элемента . Давайте поищем значение узла… Или нет… Алгоритм, который мы сейчас построим, касается выполнения поиска. Для заданного значения (целого числа) мы скажем, имеет ли наше двоичное дерево поиска это значение или нет. Важно отметить, как мы определили алгоритм вставки дерева . Сначала у нас есть наш root node . Все левые поддерева узлов будут иметь меньшие значения, чем корневой узел .И все правильные поддерева узлов будут иметь значения больше, чем корневой узел . Давайте рассмотрим пример. Представьте, что у нас есть это дерево . Теперь мы хотим узнать, есть ли у нас узел, основанный на значении 52. Давайте разберем его. Мы начинаем с root node в качестве нашего текущего node . Заданное значение меньше, чем текущее значение узла ? Если да, то будем искать его в левом поддереве . Больше ли данное значение, чем текущее значение узла ? Если да, то будем искать его в правом поддереве . Если оба правила №1 и №2 ложны, мы можем сравнить текущее значение узла и заданное значение, если они равны. Если сравнение возвращает true , то мы можем сказать: «Ага! Наше дерево имеет заданное значение», в противном случае мы говорим: «Нееет, его нет». Теперь закодируем. класс BinarySearchTree: def __init__(я, значение): себя.значение = значение self.left_child = Нет self.right_child = Нет def find_node (я, значение): если значение < self.value и self.left_child: вернуть self.left_child.find_node (значение) если значение > self.value и self.right_child: вернуть self.right_child.find_node (значение) возвращаемое значение == self.value Разберем код: Строки 8 и 9 подпадают под правило №1. Строки 10 и 11 подпадают под правило №2. Строка 13 подпадает под правило №3. Как это проверить? Давайте создадим наше двоичное дерево поиска , инициализировав корневой узел значением 15. bst.insert_node(10) bst.insert_node(8) bst.insert_node(12) bst.insert_node(20) bst.insert_node(17) bst.insert_node(25) bst.insert_node(19) Для каждого вставленного узла мы проверим, действительно ли работает наш метод find_node . print(bst.find_node(15)) # Верно print(bst.find_node(10)) # Верно print(bst.find_node(8)) # Верно print(bst.find_node(12)) # Верно print(bst.find_node(20)) # Верно print(bst.find_node(17)) # Верно print(bst.find_node(25)) # Верно print(bst.find_node(19)) # True Да, это работает для этих заданных значений! Давайте проверим значение, которого нет в нашем двоичном дереве поиска . print(bst.find_node(0)) # False О да. Поиск завершен. Удаление: удаление и организация Удаление — более сложный алгоритм, потому что нам нужно обрабатывать разные случаи. Для данного значения нам нужно удалить узел с этим значением. Представьте себе следующие сценарии для этого узла : у него нет потомков , есть один потомок или два потомка . Сценарий № 1 : узел без дочерних элементов (лист узел ). # |50| |50| # / \ / \ # |30| |70| (УДАЛИТЬ 20) ---> |30| |70| # / \ \ # |20| |40| |40| Если узел , который мы хотим удалить, не имеет потомков, мы просто удаляем его. Алгоритму не нужно реорганизовывать дерево . Сценарий #2 : Узел только с одним дочерним элементом ( левый или правый дочерний). # |50| |50| # / \ / \ # |30| |70| (УДАЛИТЬ 30) ---> |20| |70| # / # |20| В этом случае наш алгоритм должен сделать так, чтобы родитель узла указывал на дочерний узел . Если узел является левым дочерним элементом , мы делаем так, чтобы родитель левого дочернего элемента указывал на дочерний узел . Если узел является правым дочерним элементом своего родителя, мы делаем так, чтобы родитель правого дочернего элемента указывал на дочерний узел . Сценарий №3 : Узел с двумя дочерними элементами. # |50| |50| # / \ / \ # |30| |70| (УДАЛИТЬ 30) ---> |40| |70| # / \ / # |20| |40| |20| Когда узел имеет 2 дочерних элемента, нам нужно найти узел с минимальным значением, начиная с правого дочернего элемента узла . Мы поместим этот узел с минимальным значением вместо узла , который мы хотим удалить. Пришло время кодировать. по определению remove_node (я, значение, родитель): если значение < self.value и self.left_child: вернуть self.left_child.remove_node (значение, себя) значение elif < self.value: вернуть ложь значение elif > self.value и self.right_child: вернуть self.right_child.remove_node (значение, себя) значение elif > self.value: вернуть ложь еще: если сам.left_child — None, self.right_child — None и self == parent.left_child: parent.left_child = Нет self.clear_node() elif self.left_child равно None и self.right_child равно None и self == parent.right_child: parent.right_child = Нет self.clear_node() elif self.left_child и self.right_child равны None и self == parent.left_child: parent.left_child = self. left_child self.clear_node() Элиф self.left_child и self.right_child равно None и self == parent.right_child: parent.right_child = self.left_child self.clear_node() elif self.right_child и self.left_child равны None и self == parent.left_child: parent.left_child = self.right_child self.clear_node() elif self.right_child и self.left_child равны None и self == parent.right_child: parent.right_child = self.right_child self.clear_node() еще: самостоятельная ценность = я.right_child.find_minimum_value() self.right_child.remove_node (self.value, self) return True First : обратите внимание на параметры value и parent . Мы хотим найти узел , который имеет это значение , а родитель узла важен для удаления узла . Секунда : Обратите внимание на возвращаемое значение. Наш алгоритм вернет логическое значение. Он возвращает True , если находит узел и удаляет его.В противном случае он вернет False . От строки 2 до строки 9 : Мы начинаем поиск узла , который имеет значение , которое мы ищем. Если значение меньше, чем текущее значение узла , мы рекурсивно переходим к левому поддереву (если и только если текущий узел имеет левый дочерний узел ). Если значение больше, рекурсивно перейдите к правому поддереву . Строка 10 : Мы начинаем думать об алгоритме удаления . От строки 11 до строки 13 : Мы покрываем узел без дочерних узлов , и это левый дочерний узел от его родителя . Мы удаляем узел , устанавливая для родительского левого дочернего значение None . Строки 14 и 15 : Мы покрываем узел без дочерних элементов , и это правый дочерний узел от его родителя .Мы удаляем узел , устанавливая для родительского правого дочернего элемента значение None . Метод очистки узла : я покажу код clear_node ниже. Он устанавливает узлы левый дочерний элемент, правый дочерний элемент и его значение равным None . От строки 16 до строки 18 : Мы покрываем узел только одним дочерним элементом ( левым дочерним элементом ), и это левый дочерний элемент от его родителя .Мы устанавливаем родитель левый дочерний элемент на узел левый дочерний элемент (единственный дочерний элемент, который у него есть). От строки 19 до строки 21 : Мы покрываем узел только одним дочерним элементом ( левым дочерним элементом ), и это правый дочерний элемент от его родителя . Мы устанавливаем правого потомка родителя на узел левого дочернего элемента (единственный дочерний элемент, который у него есть). От строки 22 до строки 24 : Мы покрываем узел только одним дочерним элементом ( правым дочерним элементом ), и это левый дочерний узел от его родителя .Мы устанавливаем родительский левый дочерний элемент на узел правый дочерний элемент (единственный дочерний элемент, который у него есть). От строки 25 до строки 27 : Мы покрываем узел только одним дочерним элементом ( правым дочерним элементом ) , и это правый дочерний элемент от его родителя . Мы устанавливаем правый дочерний элемент родителя на узел , правый дочерний элемент (единственный дочерний элемент, который у него есть). От строки 28 до строки 30 : Мы покрываем узел как левыми , так и правыми дочерними элементами.Мы получаем узел с наименьшим значением (код показан ниже) и устанавливаем его в значение текущего узла . Завершите его, удалив наименьший узел . Строка 32 : Если мы находим искомый узел , он должен вернуть True . Со строки 11 по строку 31 мы обрабатываем этот случай. Так что просто верните True и все.
Для использования Clear_node Способ: установить значение NOTE для всех трех атрибутов - ( Значение , Real_Child , и Right_Child )

  Def Clear_node (Self):
    себя. значение = нет
    self.left_child = Нет
    self.right_child = None

Чтобы использовать метод find_minimum_value : идите вниз влево. Если мы не можем найти больше узлов, мы нашли самый маленький.

  по определению find_minimum_value(self):
    если self.left_child:
        вернуть self.left_child.find_minimum_value()
    еще:
        return self.value

Теперь давайте проверим это.

Мы будем использовать это дерево для тестирования нашего алгоритма remove_node .

  # |15|
# / \
# |10| |20|
# / \ / \
# |8| |12| |17| |25|
# \
# |19|

Давайте удалим узел со значением 8. Это узел без дочерних элементов.

  print(bst.remove_node(8, None)) # Верно
bst.pre_order_traversal()

# |15|
# / \
# |10| |20|
# \ / \
# |12| |17| |25|
# \
# |19|

Теперь давайте удалим узел со значением 17. Это узел с одним потомком.

  print(bst.remove_node(17, None)) # Верно
bst.pre_order_traversal()

# |15|
# / \
# |10| |20|
# \ / \
# |12| |19| |25|

Наконец, мы удалим узел с двумя дочерними элементами. Это корень нашего дерева .

  print(bst.remove_node(15, None)) # Верно
bst.pre_order_traversal()

# |19|
# / \
# |10| |20|
# \ \
# |12| |25|

Тесты завершены.:)

Пока все!

Здесь мы многому научились.

Поздравляю с завершением этого насыщенного контента. Очень сложно понять концепцию, которую мы не знаем. Но ты сделал это. 🙂

Это еще один шаг вперед на моем пути к изучению и освоению алгоритмов и структур данных. Вы можете ознакомиться с документацией о моем полном путешествии здесь, в моей публикации Renaissance Developer .

Получайте удовольствие, продолжайте учиться и программировать.

Мой Twitter и Github. ☺

Дополнительные ресурсы

Детский шаблон генеалогического древа | Бесплатные шаблоны детского семейного древа

Организационная структура маркетинга

Организационная схема производства

Глава организационной схемы

Организационная структура софтверной компании

Мое генеалогическое древо

Генограмма семейных отношений

Организационная структура компании

Организационная структура торгового предприятия

Организационная структура отдела

Детское генеалогическое древо

Организационная схема розничной торговли

Медицинская генограмма

Организационная структура города

Организационная структура производственной компании

Набор организационных диаграмм

Корпоративная организационная структура Google

Семейное древо Хуан

Соединение фигур вручную

Организационная структура компании

Структура компании

Общие семейные отношения Генограмма

Схема организационной структуры компании

Организационная структура корпорации

Организационная структура Alibaba Group

Организационная структура бизнес-фото

Организационная схема сервисного предприятия

Организационная структура рынка

Пользовательская организационная структура

Матричная организационная схема

Организационная структура предприятия

схема. Специфические особенности внешнего строения дерева

Особенности внешнего строения дерева: крона

Ствол и ветви

Кора

Рост дерева

Корневая система

Сердцевина

Части дерева для детей

Официальный сайт | Парк Дендрарий

Детско-родительский проект «Посади своё дерево»

Развитие речи детей 4-7 лет

Логопедические домашние задания по формированию лексико-грамматического строя речи и развитию связной речи

Центр современного искусства ВИНЗАВОД

как это вообще работает, если за ГЭБ нет иммунной системы / Хабр

Что такое воспаление

Что такое головной мозг и как в нём работает иммунная система

Гематоэнцефалический барьер

Какие бывают воспалительные процессы в мозге

Про менингит

Как выявляют менингит?

Как лечить?

Кстати, про ГЭБ. Воспаление означает, что он «сломался»?

Последствия менингита

Про энцефалит и энцефалитного клеща

Как обезопасить себя от воспалений головного мозга

Какие бывают вакцины против клещевого энцефалита:

Вакцинация против менингококковой инфекции

Итого

8.1 Древовидные диаграммы – основа лингвистики

Проверь себя

Видео сценарий

Как составить диаграмму генеалогического древа

Различные типы диаграмм генеалогического древа

Пример диаграммы генеалогического древа

Древовидные диаграммы — University of North Georgia Press

Знакомство с data.tree

Преобразование в

деревьев в структуре данных | Что такое деревья в структуре данных?

Все, что вам нужно знать о древовидных структурах данных

Определение

Давайте погрузимся в примеры из жизни!

Техническое определение

Терминология Summary

Давайте закодируем двоичное дерево

Поиск в глубину (DFS)

Предзаказ

В порядке

Почтовый заказ

Поиск в ширину (BFS)

Двоичное дерево поиска

Давайте напишем двоичное дерево поиска!

Вставка: добавление новых узлов в наше дерево

Давайте поищем значение узла… Или нет…

Удаление: удаление и организация

Пока все!

Дополнительные ресурсы

Детский шаблон генеалогического древа | Бесплатные шаблоны детского семейного древа

Добавить комментарий Отменить ответ

`Терминология Summary`

`Поиск в глубину (DFS)`

`Предзаказ`

`В порядке`

`Почтовый заказ`

`Поиск в ширину (BFS)`

`Двоичное дерево поиска`

`Давайте напишем двоичное дерево поиска!`

`Вставка: добавление новых узлов в наше дерево`

`Давайте поищем значение узла… Или нет…`

`Удаление: удаление и организация`