Насколько я поняла из предыдущих вопросов, бОльшая часть моей аудитории – это профессиональные психологи (если, конечно, ситуация не поменялась). К ним бы я и хотела обратиться.

Дело в том, что мне на почту иногда приходят письма с вопросами о других методиках, не только рисуночных. Также интересовались темой психокоррекции.

Я понимаю, что рисуночные методики – это только один из методов (причем не основной) психодиагностики. А психологи в своей практике используют великое множество различных методик. К тому же, это хороший вариант в работе с детьми – выявленные проблемы подтверждать другими психологическими методиками.

Мне бы не хотелось создавать для этого отдельный сайт. Я бы лучше подредактировала этот, добавив такие разделы как «Психодиагностика» и «Психокоррекция»: сначала выявляем проблемы, потом проводим психокоррекционные мероприятия. Как Вам такая идея? Мне кажется, было бы удобнее. Можно было бы обмениваться опытом по поводу применения методик.

В общем, хочу услышать Ваше мнение! Ответьте, пожалуйста, на вопросы:

Если Вам есть что добавить по поводу этого опроса (какую информацию Вы бы хотели получить на сайте, о каких конкретных методиках узнать?), напишите, пожалуйста, в нижеследующей форме:

[iframe src=”https://docs.google.com/forms/d/1GAdfA9ivxKKiRo-pGNLdyD3hZRwl0SGBu1eq_ZFcoQw/viewform?embedded=true” width=”630″ height=”500″]

На сегодня – всё! До встречи!

С уважением, Наталия.

%d0%ba%d0%be%d1%80%d0%bd%d0%b8 %d0%b4%d0%b5%d1%80%d0%b5%d0%b2%d1%8c%d0%b5%d0%b2 PNG, векторы, PSD и пнг для бесплатной загрузки

Тип привязки «Дерево» [BS Docs 5]

Тип привязки «Дерево» используется для вывода в отчете справочников, имеющих иерархическую структуру. К таким справочникам относятся, например, справочники «Процессы», «Субъекты» или любые другие справочники, где разрешено создание папок.

В структуре привязки «Дерево» можно вывести значения любых параметров объекта привязки, в том числе вложенную привязку типа «Список» или вложенную привязку типа «Дерево» (см. Типы привязок и работа с ними).

В шаблоне для привязки типа «Дерево» создается такая же таблица, как и для привязки типа «Список». Подробнее о вставке привязки в шаблон описано в главе Вставка привязки в шаблон отчета.

Привязка типа «Дерево» может использоваться двумя способами:

1. для вывода в отчете иерархии объектов того справочника, которому принадлежит объект привязки;

2. для вывода в отчете иерархии объектов того справочника, которому принадлежит один из параметров объекта привязки.

Для вывода иерархии от объекта привязки объект привязки обязательно должен принадлежать справочнику с иерархической структурой.

При выборе типа привязки «Дерево» на экран выводится страница выбора корня дерева. В качестве корня при данном виде настройки выбирается -Объект- (Рис. 1).

Это единственный случай, когда можно не выбирать параметр. На странице настройки привязки (Рис. 2) настраиваются привязки для параметров, значения которых будут выводиться в таблице. Это параметры справочника объекта привязки, указанного в поле Путь.

В списке дочерних привязок имеется колонка Узел дерева. Если флажок установлен, то значения будут выводиться с отступами, соответствующими уровню в иерархии. Если флажок снят, то все значения будут выводиться без отступа, на одном уровне.

Число уровней иерархического справочника для вывода в отчете задается в поле Глубина дерева. Если нужно вывести все уровни списка, а их количество заранее неизвестно, то можно ввести любое число, заведомо превышающее количество уровней в списке.

Флажок Выводить иерархический номер в первой колонке устанавливается, если нужно вывести иерархический номер объекта списка. В отчете номер всегда выводится в первой колонке слева. Под номер должна быть зарезервирована отдельная колонка таблицы.

При использовании этого способа настройки привязки типа «Дерево» в качестве корня дерева выбирается параметр объекта привязки, принадлежащий иерархическому справочнику. Дополнительные привязки настраиваются для выбранного параметра, а не для объекта привязки.

Этот способ используется при создании вложенного дерева в привязках типа «BAND».

Пример привязки типа «Дерево» можно видеть в отчете «Регламент процесса IDEF0». Название привязки — «Приложение_Наборы». С её помощью выводится иерархический список процессов — потомков того процесса, от которого вызвали отчет, включая сам этот процесс, а от каждого из них с помощью дочерней привязки типа «Список» — список связей процесса по объектам с наложенным на привязку фильтром для отбора только связей с наборами объектов.

Выбран тип привязки «Дерево»; источник данных — «Динамическая привязка»; корень дерева — «-Объект-«.

На странице настройки сложной привязки настроена дополнительная привязка: привязка с типом «Список» — «Связи процесса по объектам», которая в свою очередь имеет свои дополнительные привязки для вывода нумератора, названия набора объектов и перечня составляющих набор объектов. Глубина дерева у привязки «Приложение_Наборы»: 1 — для вывода корня дерева (самого процесса, от которого вызывается отчет) и его непосредственных потомков.

Таблица в шаблоне состоит из трех колонок, в первую вставлен тег привязки «Приложение_Наборы» (Рис. 3).

В результате выполнения отчета «Регламент процесса IDEF0» для процесса «A0 Деятельность в области проектирования и монтажа инженерно-технических систем» (демонстрационная база данных) будет получена таблица, представленная на Рис. 4.

Все что нужно знать о древовидных структурах данных | by NOP | NOP::Nuances of Programming

Перевод статьи TK: “Everything you need to know about tree data structures”

Деревья прекрасны. Вот рисунок, который я сделал ребенком

Когда вы впервые учитесь кодировать, общепринято изучать массивы в качестве «основной структуры данных».

В конце концов, вы также изучаете хэш-таблицы. Для получения степени по «Компьютерным наукам» (Computer Science) вам придется походить на занятия по структурам данных, на которых вы узнаете о связанных списках, очередях и стеках. Эти структуры данных называются «линейными», поскольку они имеют логические начало и завершение.

Однако в самом начале изучения деревьев и графов мы можем оказаться слегка сбитыми с толку. Нам привычно хранить данные линейным способом, а эти две структуры хранят данные совершенно иначе.

Данная статья поможет вам лучше понять древовидные структуры данных и устранить все недоразумения на их счет.

Из этой статьи вы узнаете:

• Что такое деревья?
• Разберете примеры деревьев.
• Узнаете терминологию и разберете алгоритмы работы с этими структурами.
• Узнаете как реализовать древовидные структуры в программном коде.

Давайте начнем наше учебное путешествие 🙂

Определения

Когда вы только начинаете изучать программирование, обычно бывает проще понять, как строятся линейные структуры данных, чем более сложные структуры, такие как деревья и графы.

Деревья являются широко известными нелинейными структурами. Они хранят данные не линейным способом, а упорядочивают их иерархически.

Давайте вплотную займемся реальными примерами

Что я имею в виду, когда я говорю иерархически?

Представьте себе генеалогическое древо отношений между поколениями: бабушки и дедушки, родители, дети, братья и сестры и т. д. Мы обычно организуем семейные деревья иерархически.

Мое фамильное дерево

Приведенный рисунок — это мое фамильное древо. Тосико, Акикадзу, Хитоми и Такеми — мои дедушки и бабушки.

Тошиаки и Джулиана — мои родители.

ТК, Юдзи, Бруно и Кайо — дети моих родителей (я и мои братья).

Структура организации — еще один пример иерархии.

Структура компании является примером иерархии

В HTML, объектная модель документа (DOM) представляется в виде дерева.

Объектная модель документа (DOM)

HTML-тег содержит другие теги. У нас есть тег заголовка и тег тела. Эти теги содержат определенные элементы. Заголовок имеет мета теги и теги заголовка. Тег тела имеет элементы, которые отображаются в пользовательском интерфейсе, например, h2, a, liи т.д.

Техническое определение

Дерево представляет собой набор объектов, называемых узлами. 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, тогда корень является родительским узлом, а связанный с ним узел — дочерним.

Все узлы дерева соединены линиями, называемыми ребрами. Это важная часть деревьев, потому что она управляет связью между узлами.

Листья — это последние узлы на дереве. Это узлы без потомков. Как и в реальных деревьях, здесь имеется корень, ветви и, наконец, листья.

Другими важными понятиями являются высота и глубина.

Высота дерева — это длина самого длинного пути к листу.

Глубина узла — это длина пути к его корню.

Справочник терминов

• Корень — самый верхний узел дерева.
• Ребро — связь между двумя узлами.
• Потомок — узел, имеющий родительский узел.
• Родитель — узел, имеющий ребро, соединяющее его с узлом-потомком.
• Лист — узел, не имеющий узлов-потомков на дереве.
• Высота — это длина самого дальнего пути к листу.
• Глубина — длина пути к корню.

Бинарные деревья

Теперь рассмотрим особый тип деревьев, называемых бинарными или двоичными деревьями.

“В информатике бинарным (двоичным) деревом называется иерархическая структура данных, в которой каждый узел имеет не более двух потомков (детей). Как правило, первый называется родительским узлом, а дети называются левым и правым наследниками.” — Wikipedia

Рассмотрим пример бинарного дерева.

Давайте закодируем бинарное дерево

Первое, что нам нужно иметь в виду, когда мы реализуем двоичное дерево, состоит в том, что это набор узлов. Каждый узел имеет три атрибута: value, left_child, и right_child.

Как мы реализуем простое двоичное дерево, которое инициализирует эти три свойства?

Давайте посмотрим.

Вот наш двоичный класс дерева.

Когда мы создаем экземпляр объекта, мы передаем значение (данные узла) в качестве параметра. Посмотрите на left_child, и right_child. Оба имеют значение None.

Почему?

Когда мы создаем наш узел, он не имеет потомков. Просто есть данные узла.

Давайте это проверим:

Это выглядит так.

Мы можем передать строку ‘a’ в качестве значения нашему узлу бинарного дерева. Если мы напечатаем значение, left_child и right_child, мы увидим значения.

Перейдем к части вставки. Что нам нужно здесь сделать?

Мы реализуем метод вставки нового узла справа и слева.

Вот правила:

• Если у текущего узла нет левого дочернего элемента, мы просто создаем новый узел и устанавливаем его в left_child текущего узла.
• Если у него есть левый дочерний потомок, мы создаем новый узел и помещаем его вместо текущего левого потомка. Назначьте этот левый дочерний узел новым левым дочерним новым узлом.

Давайте это нарисуем 🙂

Вот программный код:

Еще раз, если текущий узел не имеет левого дочернего элемента, мы просто создаем новый узел и устанавливаем его в качестве left_child текущего узла. Или мы создаем новый узел и помещаем его вместо текущего левого потомка. Назначим этот левый дочерний узел в качестве левого дочернего элемента нового узла.

И мы делаем то же самое, чтобы вставить правый дочерний узел.

Сделано. 🙂

Но не полностью. Осталось протестировать.

Давайте построим следующее дерево:

Подытоживая изображенное дерево, заметим:

• узел a будет корнем нашего бинарного дерева
• левым потомком a является узел b
• правым потомком a является узел c
• правым потомком b является узел d (узел b не имеет левого потомка)
• левым потомком c является узел e
• правым потомком c является узел f
• оба узла e и f не имеют потомков

Таким образом, вот код для нашего дерева следующий:

Вставка выполнена.

Теперь нам нужно подумать об обходе дерева.

У нас есть два варианта: поиск в глубину (DFS) и поиск по ширине (BFS).

• Поиск в глубину (Depth-first search, DFS) — один из методов обхода дерева. Стратегия поиска в глубину, как и следует из названия, состоит в том, чтобы идти «вглубь» дерева, насколько это возможно. Алгоритм поиска описывается рекурсивно: перебираем все исходящие из рассматриваемой вершины рёбра. Если ребро ведёт в вершину, которая не была рассмотрена ранее, то запускаем алгоритм от этой нерассмотренной вершины, а после возвращаемся и продолжаем перебирать рёбра. Возврат происходит в том случае, если в рассматриваемой вершине не осталось рёбер, которые ведут в не рассмотренную вершину. Если после завершения алгоритма не все вершины были рассмотрены, то необходимо запустить алгоритм от одной из не рассмотренных вершин.

• Поиск в ширину (breadth-first search, BFS) — метод обхода дерева и поиска пути. Поиск в ширину является одним из неинформированных алгоритмов поиска. Поиск в ширину работает путём последовательного просмотра отдельных уровней дерева, начиная с узла-источника. Рассмотрим все рёбра, выходящие из узла. Если очередной узел является целевым узлом, то поиск завершается; в противном случае узел добавляется в очередь. После того, как будут проверены все рёбра, выходящие из узла, из очереди извлекается следующий узел, и процесс повторяется.

Давайте подробно рассмотрим каждый из алгоритмов обхода.

Поиск в глубину (DFS)

DFS исследует все возможные пути вплоть до некоторого листа дерева, возвращается и исследует другой путь (осуществляя, таким образом, поиск с возвратом). Давайте посмотрим на пример с этим типом обхода.

Результатом этого алгоритма будет: 1–2–3–4–5–6–7.

Почему?

Давайте разъясним это подробно.

1. Начать с корня (1). Записать.
2. Перейти к левому потомку (2). Записать.
3. Затем перейти к левому потомку (3). Записать. (Этот узел не имеет потомков)
4. Возврат и переход к правому потомку (4). Записать. (Этот узел не имеет потомков)
5. Возврат к корневому узлу и переход к правому потомку (5). Записать.
6. Переход к левому потомку (6). Записать. (Этот узел не имеет никаких потоков)
7. Возврат и переход к правому потомку (7). Записать. (Этот узел не имеет никаких потомков)
8. Выполнено.

Проход в глубь дерева, а затем возврат к исходной точке называется алгоритмом DFS.

После знакомства с этим алгоритмом обхода, рассмотрим различные типы DFS-алгоритма: предварительный обход (pre-order), симметричный обход (in-order) и обход в обратном порядке (post-order).

Предварительный обход

Именно это мы и делали в вышеприведенном примере.

1. Записать значение узла.

2. Перейти к левому потомку и записать его. Это выполняется тогда и только тогда, когда имеется левый потомок.

3. Перейти к правому потомку и записать его. Это выполняется тогда и только тогда, когда имеется правый потомок.

Симметричный обход

Результатом алгоритма симметричного обхода для этого дерева tree в примере является 3–2–4–1–6–5–7.

Первый левый, средний второй и правый последний.

Теперь давайте напишем код.

1. Перейти к левому потомку и записать. Это выполняется тогда и только тогда, когда имеется левый потомок.
2. Записать значение узла.
3. Перейти к правому потомку и записать. Это выполняется тогда и только тогда, когда имеется правый потомок.

Обход в обратном порядке

Результатом алгоритма прохода в обратном порядке для этого примера дерева является 3–4–2–6–7–5–1.

Первое левое, правое второе и последнее посередине.

Давайте напишем для него код.

1. Перейти к левому потомку и записать. Это выполняется тогда и только тогда, когда имеется левый потомок.
2. Перейти к правому потомку и записать. Это выполняется тогда и только тогда, когда имеется правый потомок.
3. Записать значение узла.

Поиск в ширину (BFS)

BFS алгоритм обходит дерево tree уровень за уровнем вглубь дерева.

Вот пример, помогающий лучше объяснить этот алгоритм:

Таким образом мы обходим дерево уровень за уровнем. В этом примере результатом является 1–2–5–3–4–6–7.

• Уровень/Глубина 0: только узел со значением 1.
• Уровень/Глубина 1: узлы со значениями 2 и 5.
• Уровень/Глубина 2: узлы со значениями 3, 4, 6, и 7.

Теперь давайте напишем код.

Для реализации BFS-алгоритма мы используем данные структуры “очередь”.

Как это работает?

Вот пошаговое объяснение.

1. Сначала добавитьroot узел внутрь очереди с помощью метода put.
2. Повторять до тех пор пока очередь не пуста.
3. Получить первый узел в очереди, а затем записать ее значение.
4. Добавить и левый и правый потомок в очередь (если текущий узел имеет потомка).
5. Выполнено. Мы будет записывать значение каждого узла, уровень за уровнем с помощью нашей очереди.

Бинарное дерево поиска

“Бинарное (двоичное) дерево поиска иногда называют упорядоченными бинарными деревьями, оно хранит значения упорядоченно, таким образом поиск и другие операции могут строится на принципах бинарного поиска ” — Wikipedia

Важным свойством поиска на двоичном дереве является то, что величина узла Binary Search Tree больше, чем количество его потомков левого элемента-потомка, но меньшее, чем количество его потомков правого элемента-потомка.

Вот детальный разбор приведенной выше иллюстрации.

• A инвертировано. Поддерево subtree 7–5–8–6 должно быть с правой стороны, а поддеревоsubtree 2–1–3 должно быть слева.
• B является единственной корректной опцией. Оно удовлетворяет свойству Binary Search Tree.
• C имеет одну проблему: узел со значением 4. Он должен быть слева отrootпотому что меньше 5.

Давайте напишем код для поиска на бинарном дереве!

Наступило время писать код!

Что вы увидите? Мы вставим новые узлы, поищем значения, удалим узлы и сбалансируем дерево.

Давайте приступим.

Вставка: добавление новых узлов на наше дерево

Представьте, что у нас есть пустое дерево, и мы хотим добавить новые узлы со следующими значениями в следующем порядке: 50, 76, 21, 4, 32, 100, 64, 52.

Первое, что нам нужно знать, это то, что 50 является корнем нашего дерева.

Теперь мы можем начать вставлять узел за узлом.

• 76 больше чем 50, поэтому вставим 76 справа.
• 21 меньше чем 50, поэтому вставим 21 слева.
• 4 меньше чем 50. Узел со значением 50 имеет левого потомка 21. Поскольку 4 меньше чем 21, вставим его слева от этого узла.
• 32 меньше чем 50. Узел со значением 50 имеет левого потомка 21. Поскольку 32 больше чем 21, вставим 32 справа от этого узла.
• 100 больше чем 50. Узел со значением 50 имеет правого потомка 76. Поскольку 100 больше чем 76, вставим 100 справа от этого узла node.
• 64 больше чем 50. Узел со значением 50 имеет правого потомка 76. Поскольку 64 меньше чем 76, вставим 64 слева от этого узла.
• 52 больше чем 50. Узел со значением 50 имеет правого потомка 76. Поскольку 52 меньше чем 76, узел со значением 76 имеет левого потомка 64. 52 меньше чем 64, поэтому вставим 54 слева от этого узла.

Вы заметили, что здесь присутствует некоторая структура (патттерн)?

Давайте рассмотрим еще раз более подробно.

1. В новом узле значение больше или меньше чем значение текущего узла?
2. Если значение нового узла больше чем значение текущего узла, следует перейти на правое поддерево. Если текущий узел не имеет потомка справа, вставить его справа, или в ином случае вернуться к шагу 1.
3. Если значение нового узла меньше текущего узла — перейти на левое поддерево. Если текущий узел не имеет левого потомка, вставить его слева, или в ином случае вернуться к шагу 1.
4. Мы не рассматривали здесь обработку особых ситуаций. Когда значение нового узла равно значению текущего узла, используется правило 3. Рассмотрим вставку равных значений слева в поддерево.

Давайте напишем код.

Вроде бы все просто.

Большой частью этого алгоритма выступает рекурсия, которая находится в строке 9 и строке 13. Обе строки кода вызывают метод insert_node и используют его для своих левых и правых потомков соответственно.

Строки 11 и 15 осуществляют делают вставку для каждого потомка.

Давайте найдем значение узла … Или не найдем …

Теперь алгоритм, который мы будем строить — алгоритм поиска. Для данного значения (целое число), мы скажем, имеет ли наше дерево двоичного поиска или нет это значение.

Важно отметить, что мы определили алгоритм вставки. Сначала у нас есть наш корневой узел. Все левые узлы поддеревьев будут иметь меньшие значения, чем корневой узел. И все правильные узлы поддерева будут иметь значения, превышающие корневой узел.

Давайте рассмотрим пример.

Представьте, что у нас имеется это дерево.

Теперь мы хотим узнать есть ли у нас узел со значением 52.

Давайте рассмотрим подробнее.

1. Начинаем с корневого узла в качестве текущего. Является ли данная величина меньше текущей величины узла? Если да, будем искать ее на поддереве слева.
2. Данное значение больше текущего значения для узла? Если да, будем искать ее справа на поддереве.
3. Если правила №1 и №2 оба неверны, можем сравнить значение текущего узла и заданного узла на равенство. Если результат сравнения выдает значение true, можем сказать, «Да!» Наше дерево имеет заданное значение, иначе сказать – нет, оно не имеет.

Давайте напишем код.

Разберем код подробнее:

• Строки 8 и 9 попадают под правило №1.
• Строки 10 и 11 попадают под правило №2.
• Строки 13 попадают под правило №3.

Как нам это проверить?

Давайте создадим наше Binary Search Tree путем инициализации корневого узла значением 15.

А теперь мы вставим много новых узлов.

Для каждого вставленного узла мы проверим работает ли наш метод find_node.

Да, он работает для этих заданных значений! Давайте проверим для значения, отсутствующего в нашем бинарном дереве поиска.

О да.

Поиск выполнен.

Стирание: удаление и организация

Удаление — более сложный алгоритм, потому что нам нужно обрабатывать разные случаи. Для заданного значения нам нужно удалить узел с этим значением. Представьте себе следующие сценарии для данного узла: у него нет потомков, есть один потомок или есть два потомка.

• Сценарий №1: узел без потомков (листовой узел).

Если узел, который мы хотим удалить, не имеет дочерних элементов, мы просто удалим его. Алгоритм не требует реорганизации дерева.

• Сценарий №2: узел с одним потомком (левый или правый потомок).

В этом случае наш алгоритм должен заставить родительский узел указывать на узел-потомок. Если узел является левым дочерним элементом, мы делаем родительский элемент левого дочернего элемента дочерним. Если узел является правым дочерним по отношению к его родительскому, мы делаем родительский элемент правого дочернего дочерним.

• Сценарий №3: узел с двумя потомками.

Когда узел имеет 2 потомка, нужно найти узел с минимальным значением, начиная с дочернего узла. Мы поставим этот узел с минимальным значением на место узла, который мы хотим удалить.

Пришло время записать код.

1. Во-первых: Обратите внимание на значение параметров и родительский. Мы хотим найти узел, который имеет это значение, а родительский узел имеет важное значение для удаления узла.
2. Во-вторых: 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
3. От строки 2 до строки 9: Мы начинаем искать узел, который имеет искомое значение. Если значение меньше текущего значения узла, мы переходим к левому поддереву, рекурсивно (если и только если текущий узел имеет левый дочерний элемент). Если значение больше ‑ перейти в правое поддерево, повторить.
4. Строка 10: Начинаем продумывать алгоритм удаления.
5. От строки 11 до строки 13: Мы покрываем узел без потомков, и это левый потомок его родителя. Мы удаляем узел, устанавливая левый дочерний элемент родителя в None.
6. Строки 14 и 15: Мы покрываем узел без потомков, и это правый потомок его родителя. Мы удаляем узел, установив правый дочерний элемент родителя в None.
7. Очистить метод узла: я покажу код clear_node ниже. Он устанавливает дочерние элементы слева, правый дочерний элемент и его значение в None.
8. От строки 16 до строки 18: мы покрываем узел только одним потомком (левым дочерним), и это левый потомок его родителя. Мы заменяем левый дочерний элемент родителя на левый дочерний элемент узла (единственный его дочерний элемент).
9. От строки 19 до строки 21: мы покрываем узел только одним потомком (левым дочерним), и это правый потомок его родителя. Мы устанавливаем правый дочерний элемент родителя в левый дочерний элемент узла (единственный его дочерний элемент).
10. От строки 22 до строки 24: мы покрываем узел только одним потомком (правый ребенок), и это левый дочерний элемент его родителя. Мы устанавливаем левый дочерний элемент родителя правым дочерним элементом узла (единственный его дочерний элемент).
11. От строки 25 до строки 27: Мы покрываем узел только одним дочерним элементом (правый дочерний элемент), и это правый потомок его родителя. Устанавливаем правый дочерний элемент родителя правым дочерним элементом узла (единственный его дочерний элемент).
12. От строки 28 до строки 30: Мы покрываем узел как левыми, так и правыми потомками. Получаем узел с наименьшим значением (код показан ниже) и устанавливаем его на значение текущего узла. Завершите действия, удалив наименьший узел.
13. Строка 32: если мы найдем узел, который ищем, ему нужно снова присвоить True. Код между строками 11 и 31 мы используем именно для этого случая. Так что просто верните значение True, этого будет достаточно.

• Чтобы использовать метод clear_node : установите значение None для всех трех атрибутов — (значения left_child и right_child)

• Чтобы использовать метод find_minimum_value : перейдите влево. Если мы больше не найдем узлов, мы найдем самый маленький.

Теперь давайте проверим.

Будем использовать это дерево для проверки нашего алгоритма remove_node.

Удалим узел со значением 8. Это узел без дочернего элемента.

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

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

Проверки успешно выполнены 🙂

Пока это все!

Мы с вами уже очень многое изучили.

Поздравляем с завершением чтения и разбора нашей насыщенной информацией и практикой статьи. Всегда довольно сложно понять новую, неизвестную еще концепцию. Но вы читатель, преодолели все трудности 🙂

Это еще один шаг в моем обзоре алгоритмов и моделировании и структур данных. Вы можете найти более полные сведения о моем обзоре в издании Renaissance Developer.

Получайте удовольствие, продолжайте учиться и кодировать.

Вот мои учетные записи Instagram, Twitter, GitHub и LinkedIn.

Что означает тату дерево с корнями для мужчины, символизм и значение татуировки с корнями

Деревья имеют мощную энергетику и глубокий символизм. Такой нательный рисунок будет необычным изображением. Тату расскажет о мыслях и чувствах своего обладателя. Потому к выбору татуировки с изображением дерева важно отнестись серьезно и учесть все детали. Здесь имеет значение не только вид растения, а и то как оно изображено. Так можно сделать татуировку с веткой дерева, или же узнать что означает тату дерево с корнями и сделать особенное нательное изображение. В целом главными символами татуировки в виде дерева будут бессмертие, развитие, плодородие и связь с природой.

Еще наши предки почитали деревья. Они для них были не менее важными, нежели все остальные растения. А может, даже имели большую ценность. Деревьям было принято приписывать особые возможности. В легендах и мифах они оживали и говорили друг с другом. Понятно было одно – без дерева невозможно представить жизнь человека. Такая татуировка с глубоким смыслом всегда будет олицетворять здоровье, связь с высшими силами и жизненную энергию.

Тату в виде дерева с корнями – что означает?

Если вы хотите сделать татуировку в виде дерева, обязательно изучите, что она означает. Скажем, тату дерево с корнями будет иметь символическое значение. Ветви тянутся к солнцу, а корни уходят глубоко в землю. Такой рисунок расскажет про связь с потомками и предками. Татуировка дерева с корнями будет ассоциироваться с бессмертием. Изображенное дерево расскажет о могуществе души, физической силе, внутренней и внешней красоте своего обладателя. Все должно быть гармонично.

Татуировка с корнями будет эффектно смотреться на сильном мужском теле. Она – символ мужества, целеустремленности, свободы и в то же время одиночества.

Эффектный рисунок на теле можно заказать в лучшей студии художественной татуировки. Определитесь с эскизом и местом нанесения. Такая татуировка вне сомнений сделает вас еще привлекательнее для окружающих.

Двоичное дерево.

Двоичное дерево – вид связного ациклического (не имеющего циклов) графа, характерный тем, что у каждого из его узлов имеется не более двух потомков (связанных узлов, находящихся иерархически ниже).

Определения следующего абзаца не относятся непосредственно к двоичным деревьям, а скорее к деревьям вообще, поэтому тем, у кого не возникает проблем с понятиями можно перейти к следующему абзацу.

В двоичном дереве есть только один узел, у которого нет предка, он называется корнем. Конечные узлы – листья. Если у корня отсутствует предок, то у листьев – потомки. Все вершины помимо корня и листьев называются узлами ветвления. Длина пути от корня до узла определяет уровень этого самого узла. Уровень корня дерева всегда равен нулю, а уровень всех его потомков определяется удаленностью от него. Например, узлы F и L (рис. ниже) расположены на первом уровне, а U и B – на третьем.

Связный граф является деревом тогда и только тогда, когда P—A=1, где P – количество вершин в графе, а A – количество ребер, поскольку в любом дереве с n вершинами, должно быть n-1 ребро. Это справедливо и для бинарного дерева, так как оно входит в класс деревьев. А увидеть отличительные признаки бинарного дерева, можно просто зная его определение. Достаточно взглянуть на рисунок 1, чтобы понять является ли изображенный на нем граф бинарным деревом.

Во-первых, он связный и не имеет ни одного цикла (следовательно, имеем дело с деревом), во-вторых из каждого узла исходит не больше двух ребер (если бы граф был неориентированным, то допускалось три исходящих ребра), что указывает на главный признак двоичного дерева. Но существует и немного другой способ проверить является ли дерево бинарным. Составим список, в левом столбце которого будут содержаться номера уровней, а в правом – число вершин, лежащих на каждом из них:

Обозначим уровень символом k, а количество вершин n, тогда для бинарного дерева будет справедливо равенство n≤2^k, т. е. количество вершин на k-ом уровне не может иметь значение большее, чем степень двойки этого уровня. Для доказательства этого достаточно построить полное дерево, все уровни которого содержат максимально возможное для двоичного дерева количество вершин:

Продолжая построение, будем получать на каждом новом уровне число вершин равное k-ой степени двойки, а их общее количество вычисляется по формуле:Для рисунка 2 формула раскрывается так: 2⁰+2¹+2²+2³=15.

Операция, при которой вершины дерева поочередно просматриваются и каждая только один раз, называется обходом дерева. Выделяют четыре основных метода обхода:

• обход в ширину;
• прямой обход;
• обратный обход;
• симметричный обход;

Обход в ширину – это поуровневая обработка узлов слева на право. Работа метода заключается в просмотре всех вершин, начиная с некоторой вершины на n-ом уровне.

Возьмем нулевой уровень за начальный (рис. 2), и, начиная с вершины K, будем методом обхода в ширину поочередно двигаться вниз, просматривая вершины в следующем порядке: K A X T N H Q F U P L B J V Y.

Обход в прямом порядке вначале предполагает обработку узлов предков, а потом их потомков, то есть сначала посещается вершина дерева, далее левое и правое поддеревья, именно в описанном порядке. Для нашего дерева последовательность прямого обхода такая: K A T F U N P L X H B J Q V Y.

Обход в обратном порядке противоположен прямому обходу. Первыми осматриваются потомки, а уже затем предки, иначе говоря, первоначально обращение идет к элементам нижних уровней левого поддерева, потом то же самое с элементами правого, и в конце осматривается корень. Обратный обход дерева с рисунка 2: F U T P L N A B J H V Y Q X K.

Обход в симметричном порядке заключается в посещении левого узла, перехода в корень и оттуда в правый узел. Все для того же дерева узлы будут осмотрены в следующем порядке: F T U A P N L K B H J X V Q Y.

На практике используются не просто бинарные деревья, а их частные случаи, например, такие как двоичное дерево поиска, АВЛ-дерево, двоичная куча и другие.

Похожие записи:

python — Networkx: как указать несколько корней для одновременного построения нескольких деревьев?

Я не думаю, что есть способ сделать это на одном графике с макетом graphviz twopi . Twopi должен в целом хорошо справиться с установкой корневых узлов каждого подграфа, поскольку, как упоминалось в документации, он случайным образом выберет один из узлов, наиболее удаленных от листового узла, в качестве корневого, поэтому в случае наличия единственный корневой узел, это должно привести к ожидаемому топологическому расположению.Хотя, если это не так, и вы хотите установить вручную корней для каждого подграфа, я бы подошел к этому, перебирая графы связанных подграфов компонентов и отображая каждый компонент на отдельной оси в подграфе graph, создав собственный graphviz_layout для каждого.

Вот как это можно сделать, используя следующий пример графика:

  из matplotlib import pyplot as plt
импорт Pygraphviz
из networkx.drawing.nx_agraph import graphviz_layout

result_set = {('растение', 'дерево'), ('дерево', 'дуб'), ('цветок', 'роза'), ('цветок', 'маргаритка'), ('растение', 'цветок '), (' дерево ',' сосна '), (' растение ',' корни '), (' животное ',' рыба '), (' животное ',' птица '), (' птица ',' малиновка '), (' птица ',' сокол '), (' животное ',' homo '), (' homo ',' homo-sapiens '), (' животное ',' рептилия '), (' рептилия ', 'змея'), ('грибы', 'гриб'), ('грибы', 'плесень'), ('грибы', 'поганка'), ('рептилия', 'крокодил'), ('гриб', 'Portabello'), ('гриб', 'Shiitake'), ('сосна', 'roig'), ('сосна', 'pinyer'), ('дерево', 'eucaliptus'), ('роза', 'Флорибунда'), ('роза', 'крупноцветковая')}
G = nx.from_edgelist (набор_ результатов, create_using = nx.DiGraph)
  

Чтобы перебрать существующие подграфы, мы должны создать копию текущего графа как неориентированный граф, если это еще не так, и создать список подграфов, используя nx.connected_component_subgraphs :

  UG = G.to_undirected ()
подграфы = список (nx.connected_component_subgraphs (UG))
  

Допустим, мы знаем, что мы хотим, чтобы корневые узлы различных компонентов были узлами «растение» , «животное» и «гриб» , теперь мы можем создать набор подзаголовков и выполнить итерацию по соответствующие оси вместе с объектами подграфа и списком корней (убедившись, что они находятся в одном порядке), создавая новый макет для каждого подграфа, устанавливая соответствующие корневые узлы:

  n_cols = 2
корни = ['растение', 'животное', 'гриб']
fig, axes = plt.подзаголовки (nrows = int (np.ceil (len (подграфы) / n_cols)),
                         ncols = n_cols,
                         figsize = (15,10))
plt.box (Ложь)

для подграфа, корня, топора в zip (подграфы, корни, axes.flatten ()):
    pos = graphviz_layout (G, prog = 'twopi', args = f "-Groot = {root}")
    nx.draw (подграф, pos = pos, with_labels = True,
            node_color = 'голубой', node_size = 500, ax = ax)
  

[Ласка смотрит в корень дерева]

Библиотека Конгресса не владеет правами на материалы в своих коллекциях.Следовательно, он не лицензирует и не взимает плату за разрешение на использование таких материалов и не может предоставить или отказать в разрешении на публикацию или иное распространение материала.

В конечном счете, исследователь обязан оценить авторские права или другие ограничения на использование и получить разрешение от третьих лиц, когда это необходимо, перед публикацией или иным распространением материалов, найденных в фондах Библиотеки.

Для получения информации о воспроизведении, публикации и цитировании материалов из этой коллекции, а также о доступе к оригинальным элементам см .: Кабинет американской иллюстрации — Информация о правах и ограничениях

• Консультации по правам : Публикация может быть ограничена.Для получения информации см. «Кабинет американской иллюстрации» https://www.loc.gov/rr/print/res/111_cai.html.
• Номер репродукции : —
• Телефонный номер : CAI — Бык, нет. 43 (размер B) [P&P]
• Консультации по доступу : Ограниченный доступ: материалы в этой коллекции часто очень хрупкие; большинство оригиналов не обслуживаются.

Получение копий

Если изображение отображается, вы можете скачать его самостоятельно. (Некоторые изображения отображаются только в виде эскизов вне Библиотеке Конгресса США по соображениям прав человека, но у вас есть доступ к изображениям большего размера на сайт.)

Кроме того, вы можете приобрести копии различных типов через Услуги копирования Библиотеки Конгресса.

1. Если отображается цифровое изображение: Качество цифрового изображения частично зависит от того, был ли он сделан из оригинала или промежуточного звена, такого как копия негатива или прозрачность.Если вышеприведенное поле «Номер воспроизведения» включает номер воспроизведения, который начинается с LC-DIG …, то есть цифровое изображение, сделанное прямо с оригинала и имеет достаточное разрешение для большинства целей публикации.
2. Если есть информация, указанная в поле «Номер репродукции» выше: Вы можете использовать номер репродукции, чтобы купить копию в Duplication Services. Это будет составлен из источника, указанного в скобках после номера.

   Если указаны только черно-белые («черно-белые») источники, и вы хотите, чтобы копия показывала цвета или оттенка (при условии, что они есть на оригинале), обычно вы можете приобрести качественную копию оригинал в цвете, указав номер телефона, указанный выше, и включив каталог запись («Об этом элементе») с вашим запросом.

3. Если в поле «Номер репродукции» выше нет информации: Как правило, вы можете приобрести качественную копию через Службу тиражирования.Укажите номер телефона перечисленных выше, и включите запись каталога («Об этом элементе») в свой запрос.

Прайс-листы, контактная информация и формы заказа доступны на Веб-сайт службы дублирования.

Доступ к оригиналам

Выполните следующие действия, чтобы определить, нужно ли вам заполнять квитанцию ​​о звонках в Распечатках. и Читальный зал фотографий для просмотра оригинала (ов). В некоторых случаях суррогат (замещающее изображение) доступны, часто в виде цифрового изображения, копии или микрофильма.

1. Товар оцифрован? (Уменьшенное (маленькое) изображение будет видно слева.)

   • Да, товар оцифрован. Пожалуйста, используйте цифровое изображение вместо того, чтобы запрашивать оригинал. Все изображения могут быть смотреть в большом размере, когда вы находитесь в любом читальном зале Библиотеки Конгресса. В некоторых случаях доступны только эскизы (маленькие) изображения, когда вы находитесь за пределами библиотеки Конгресс, потому что права на товар ограничены или права на него не оценивались. ограничения.
     В качестве меры по сохранности мы обычно не обслуживаем оригинальный товар, когда цифровое изображение доступен. Если у вас есть веская причина посмотреть оригинал, проконсультируйтесь со ссылкой библиотекарь. (Иногда оригинал слишком хрупкий, чтобы его можно было использовать. Например, стекло и пленочные фотографические негативы особенно подвержены повреждению. Их также легче увидеть в Интернете, где они представлены в виде положительных изображений.)
   • Нет, товар не оцифрован. Перейдите к # 2.

2. Указывают ли вышеприведенные поля с рекомендациями по доступу или Номер вызова, что существует нецифровой суррогат, типа микрофильмов или копий?

   • Да, есть еще один суррогат. Справочный персонал может направить вас к этому суррогат.
   • Нет, другого суррогата не существует. Перейдите к # 3.
3. Если вы не видите миниатюру или ссылку на другого суррогата, заполните бланк звонка. Читальный зал эстампов и фотографий. Во многих случаях оригиналы могут быть доставлены в течение нескольких минут. Другие материалы требуют записи на более позднее в тот же день или в будущем. Справочный персонал может посоветуют вам как заполнить квитанцию ​​о звонках, так и когда товар может быть подан.

Чтобы связаться со справочным персоналом в Зале эстампов и фотографий, воспользуйтесь нашей Спросите библиотекаря или позвоните в читальный зал с 8:30 до 5:00 по телефону 202-707-6394 и нажмите 3.

Как большие деревья, такие как секвойи, получают воду от корней до листьев?

«Вода часто является самым ограничивающим фактором для роста растений. Поэтому растения разработали эффективную систему для поглощения, перемещения, хранения и использования воды. Чтобы понять водный транспорт в растениях, сначала нужно понять, как устроены растения. Растения содержат обширная сеть каналов, которая состоит из тканей ксилемы и флоэмы.Этот путь транспортировки воды и питательных веществ можно сравнить с сосудистой системой, которая транспортирует кровь по всему телу человека.Как и сосудистая система человека, ткани ксилемы и флоэмы простираются по всему растению. Эти проводящие ткани начинаются в корнях и пересекают стволы деревьев, разветвляясь на ветви, а затем разветвляясь еще дальше на каждый лист.

«Ткань флоэмы состоит из живых удлиненных клеток, которые связаны друг с другом. Ткань флоэмы отвечает за перемещение питательных веществ и сахаров (углеводов), которые производятся листьями, в области растения, которые метаболически активны (требующие сахара для энергии и роста).Ксилема также состоит из удлиненных клеток. Как только клетки образуются, они умирают. Но клеточные стенки остаются нетронутыми и служат отличным трубопроводом для транспортировки воды от корней к листьям. Одно дерево будет иметь множество ксилемных тканей или элементов, проходящих через дерево вверх. Каждый типичный сосуд ксилемы может иметь диаметр всего несколько микрон.

«Физиология поглощения и транспорта воды тоже не такая сложная. Основной движущей силой поглощения и транспорта воды в растение является транспирация воды из листьев.Транспирация — это процесс испарения воды через специальные отверстия в листьях, называемые устьицами. Испарение создает отрицательное давление водяного пара, развивающееся в окружающих клетках листа. Как только это происходит, вода втягивается в лист из сосудистой ткани, ксилемы, чтобы заменить воду, которая вышла из листа. Это притяжение воды или напряжение, которое происходит в ксилеме листа, будет распространяться вниз через остальную часть ксилемы дерева и в ксилему корней из-за сил сцепления, удерживающих вместе молекулы воды. по бокам ксилемной трубки.(Помните, что ксилема представляет собой непрерывный столб воды, который простирается от листа к корням.) Наконец, отрицательное давление воды, возникающее в корнях, приведет к увеличению поглощения воды из почвы.

«Теперь, если транспирация листа уменьшается, как это обычно бывает ночью или в пасмурную погоду, падение давления воды в листе не будет таким большим, и, следовательно, будет меньше потребность в воде (меньшее натяжение). Потеря воды листом (отрицательное давление воды или вакуум) сравнима с всасыванием на конце соломинки.Если создаваемый таким образом вакуум или всасывание достаточно велик, вода поднимется вверх через соломинку. Если у вас соломинка очень большого диаметра, вам потребуется больше всасывания, чтобы поднять воду. Точно так же, если у вас очень узкая соломинка, потребуется меньшее всасывание. Эта корреляция возникает в результате когезионного характера воды вдоль сторон соломинки (сторон ксилемы). Из-за узкого диаметра трубки ксилемы степень давления воды (вакуум), необходимая для продвижения воды через ксилему, может быть легко достигнута за счет нормальной скорости транспирации, которая часто возникает у листьев.»

Алан Дикман — директор учебной программы факультета биологии Орегонского университета в Юджине. Он предлагает следующий ответ на этот часто задаваемый вопрос:

«Оказавшись внутри клеток корня, вода входит в систему взаимосвязанных клеток, которые составляют древесину дерева и простираются от корней через ствол и ветви к листьям. Научное название древесной ткани — ксилема; состоит из нескольких типов ячеек.Клетки, которые проводят воду (вместе с растворенными минеральными питательными веществами), длинные и узкие и больше не являются живыми, когда они работают в водном транспорте. Некоторые из них имеют открытые отверстия в верхней и нижней части и сложены более или менее как бетонные канализационные трубы. Другие ячейки сужаются на концах и не имеют целых отверстий. Однако у всех есть ямки в стенках клеток, через которые может проходить вода. Вода перемещается из одной ячейки в другую, когда между ними существует разница в давлении.

«Поскольку эти клетки мертвы, они не могут принимать активное участие в перекачивании воды.Может показаться возможным, что живые клетки в корнях могут создавать высокое давление в клетках корня, и в ограниченной степени этот процесс действительно происходит. Но обычный опыт подсказывает нам, что вода в древесине не находится под положительным давлением — на самом деле, она находится под отрицательным давлением или всасыванием. Чтобы убедиться в этом, подумайте, что происходит, когда дерево спиливается или когда в стволе просверливается отверстие. Если бы в штоке было положительное давление, можно было бы ожидать, что из него выйдет струя воды, что случается редко.

«На самом деле всасывание, которое существует внутри водопроводящих клеток, возникает в результате испарения молекул воды из листьев. Каждая молекула воды имеет как положительные, так и отрицательные электрически заряженные части. В результате молекулы воды имеют тенденцию прилипать друг к другу; Из-за этой адгезии вода образует округлые капли на гладкой поверхности, а не растекается в полностью плоскую пленку. Когда одна молекула воды испаряется через поры в листе, она оказывает небольшое притяжение на соседние молекулы воды, снижая давление в водопроводящие клетки листа и вытягивающие воду из соседних клеток.Эта цепочка молекул воды простирается от листьев до корней и даже простирается от корней до почвы. Таким образом, простой ответ на вопрос о том, что продвигает воду от корней к листьям, заключается в том, что это делает энергия солнца: тепло от солнца заставляет воду испаряться, приводя в движение водную цепь ».

Обновлено 8 февраля 1999 г.

Хэм Кейлор-Фолкнер — профессор лесного хозяйства в колледже сэра Сэндфорда Флеминга в Линдси, Онтарио.Вот его объяснение:

Чтобы превратиться в высокие самонесущие наземные растения, деревья должны были развить способность переносить воду из источника в почву в крону — расстояние по вертикали, которое в некоторых случаях составляет 100 метров и более ( высота 30-ти этажного дома).Чтобы понять это эволюционное достижение, необходимо знать структуру древесины, некоторые биологические процессы, происходящие внутри деревьев, и физические свойства воды.

Вода и другие материалы, необходимые для биологической активности деревьев, переносятся по стволу и ветвям в тонких полых трубках в ксилеме или древесной ткани. Эти трубки называются сосудами у лиственных или лиственных деревьев (те, которые теряют листья осенью) и трахеидами у хвойных или хвойных деревьев (те, которые сохраняют большую часть своей недавно сформированной листвы в течение зимы).Элементы сосуда соединяются встык через перфорационные пластины с образованием трубок (называемых сосудами), длина которых варьируется от нескольких сантиметров до многих метров в зависимости от вида. Их диаметр колеблется от 20 до 800 мкм. Вдоль стенок этих сосудов есть очень маленькие отверстия, называемые ямами, которые позволяют перемещать материалы между соседними сосудами.

Трахеиды хвойных пород намного меньше, редко превышают пять миллиметров в длину и 30 микрон в диаметре.У них нет перфорированных концов, и поэтому они не соединяются встык с другими трахеидами. В результате ямки на хвойных деревьях, также обнаруживаемые по длине трахеид, играют более важную роль. Они — единственный способ, с помощью которого вода может перемещаться из одной трахеиды в другую, когда она движется вверх по дереву.

Для перемещения воды через эти элементы от корней к кроне должен образоваться непрерывный столб. Считается, что эта колонна возникает, когда дерево является недавно проросшим саженцем, и поддерживается на протяжении всей жизни дерева двумя силами: одна выталкивает воду от корней, а другая подтягивает воду к кроне.Толчок осуществляется двумя действиями, а именно капиллярным действием (стремление воды подниматься в тонкой трубке, потому что она обычно течет вдоль стенок трубки) и корневым давлением. Капиллярное действие — второстепенный компонент толчка. Давление на корни обеспечивает большую часть силы, толкающей воду, по крайней мере, на небольшой путь вверх по дереву. Давление на корни создается за счет перемещения воды из резервуара в почве в ткань корня путем осмоса (диффузия по градиенту концентрации). Этого действия достаточно, чтобы преодолеть гидростатическую силу водяного столба и осмотический градиент в случаях, когда уровень воды в почве низкий.

Капиллярное действие и давление корней могут поддерживать столб воды высотой от двух до трех метров, но более высокие деревья — фактически все деревья в зрелом возрасте — очевидно, требуют большей силы. У некоторых более старых экземпляров, включая некоторые виды, такие как Sequoia , Pseudotsuga menziesii и многие виды тропических дождевых лесов, полог находится на высоте 100 метров или более над землей! В этом случае дополнительной силой, которая тянет столб воды вверх по сосудам или трахеидам, является эвапотранспирация, потеря воды из листьев через отверстия, называемые устьицами, и последующее испарение этой воды.Поскольку вода теряется из клеток листа в результате транспирации, устанавливается градиент, при котором движение воды из клетки увеличивает ее осмотическую концентрацию и, следовательно, ее давление всасывания. Это давление позволяет этим клеткам всасывать воду из соседних клеток, которые, в свою очередь, забирают воду из соседних клеток и так далее — от листьев к веточкам, от ветвей к стеблям и вниз к корням, поддерживая постоянное притяжение.

Для поддержания непрерывной колонки молекулы воды также должны иметь сильное сродство друг к другу. Эта идея называется теорией сплоченности. На самом деле вода обладает огромной силой сцепления. Теоретически это сцепление оценивается в 15 000 атмосфер (атм).Однако экспериментально оказалось, что оно намного меньше — всего от 25 до 30 атм. Предполагая атмосферное давление на уровне земли, девяти атм более чем достаточно, чтобы «подвесить» столб воды в узкой трубке (трахеидах или сосудах) на вершине 100-метрового дерева. Но необходима большая сила, чтобы преодолеть сопротивление потоку и сопротивление поглощению корнями. Тем не менее, многие исследователи продемонстрировали, что сила сцепления воды более чем достаточна для этого, особенно когда ей помогает капиллярное действие в трахеидах и сосудах.

В заключение, деревья включились в круговорот, в котором вода циркулирует от почвы до облаков и обратно. Они способны поддерживать воду в жидкой фазе до их общей высоты, поддерживая столб воды в небольших полых трубках, используя корневое давление, капиллярное действие и силу сцепления воды.

Марк Витош, ассистент программы в области лесного хозяйства в Университете штата Айова, добавляет следующую информацию:

В деревьях происходит множество различных процессов, которые позволяют им расти. Один из них — это движение воды и питательных веществ от корней к листьям навеса или верхним ветвям. Вода — строительный блок живых клеток; это питательный и очищающий агент, а также транспортная среда, которая позволяет распределять питательные вещества и углеродные соединения (пищу) по всему дереву.Прибрежные секвойи, или Sequoia sempervirens , могут достигать высоты более 300 футов (или приблизительно 91 метра), что является огромным расстоянием для перемещения воды, питательных веществ и соединений углерода. Чтобы понять, как вода движется по дереву, мы должны сначала описать путь, по которому она идет.

Вода и минеральные питательные вещества — так называемый сокодород — перемещаются от корней к вершине дерева в слое древесины, находящемся под корой. Заболонь состоит из проводящей ткани, называемой ксилемой (состоящей из небольших трубчатых клеток).Между лиственными (дуб, ясень, клен) и хвойными (красное дерево, сосна, ель, пихта) существуют большие различия в структуре ксилемы. В древесине лиственных пород вода движется по дереву в клетках ксилемы, называемых сосудами, которые выстроены встык и имеют большие отверстия на концах. Напротив, ксилема хвойных деревьев состоит из замкнутых клеток, называемых трахеидами. Эти ячейки также выстроены встык, но в части прилегающих к ним стенок есть отверстия, которые действуют как сито. По этой причине вода движется быстрее через более крупные сосуды лиственных пород, чем через более мелкие трахеиды хвойных пород.

И сосудистые, и трахеидные клетки позволяют воде и питательным веществам перемещаться вверх по дереву, тогда как специализированные лучевые клетки пропускают воду и пищу горизонтально через ксилему. Все клетки ксилемы, несущие воду, мертвы, поэтому они действуют как труба. Ткань ксилемы находится во всех годичных кольцах (древесине) дерева. Не все виды деревьев имеют одинаковое количество годовых колец, которые активны в движении воды и минеральных питательных веществ. Например, у хвойных деревьев и некоторых лиственных пород может быть несколько годичных колец, которые являются активными проводниками, тогда как у других пород, таких как дубы, функционирует только годовое кольцо текущего года.

Эта уникальная ситуация возникает из-за того, что ткань ксилемы дуба имеет очень большие сосуды; они могут быстро переносить много воды, но также могут быть легко повреждены из-за замерзания и образования воздушных карманов. Удивительно, что 200-летний живой дуб может выжить и расти, опираясь только на очень тонкий слой ткани под корой. Остальные 199 годичных колец в основном неактивны. Однако в прибрежных секвойях ксилема в основном состоит из трахеид, которые медленно перемещают воду к вершине дерева.

Теперь, когда мы описали путь, по которому вода проходит через ксилему, мы можем поговорить о задействованном механизме. Вода обладает двумя характеристиками, которые делают ее уникальной жидкостью. Во-первых, вода прилипает ко многим поверхностям, с которыми она контактирует.Во-вторых, молекулы воды также могут сцепляться или держаться друг за друга. Эти две функции позволяют воде вытягиваться, как резиновая лента, по маленьким капиллярным трубочкам, таким как клетки ксилемы.

У воды есть энергия для выполнения работы: она переносит химические вещества в растворе, прилипает к поверхностям и делает живые клетки тургорными, наполняя их. Эта энергия называется потенциальной энергией. В состоянии покоя чистая вода имеет 100 процентов своей потенциальной энергии, которая по соглашению равна нулю. Когда вода начинает двигаться, ее потенциальная энергия для дополнительной работы уменьшается и становится отрицательной.Вода перемещается из областей с наименьшей отрицательной потенциальной энергией в области, где потенциальная энергия более отрицательная. Например, наиболее отрицательный водный потенциал дерева обычно находится на границе раздела лист-атмосфера; наименьший отрицательный водный потенциал находится в почве, где вода проникает в корни дерева. По мере того, как вы поднимаетесь по дереву, водный потенциал становится более отрицательным, и эти различия создают притяжение или напряжение, которое поднимает воду вверх по дереву.

Ключевым фактором, который помогает создать приток воды вверх по дереву, является потеря воды из листьев в результате процесса, называемого транспирацией.Во время транспирации водяной пар выходит из листьев через маленькие поры или отверстия, называемые устьицами. Устьица присутствуют в листе, поэтому внутрь может проникать углекислый газ, который листья используют для производства пищи посредством фотосинтеза. Потеря воды во время транспирации создает более отрицательный водный потенциал в листе, который, в свою очередь, забирает больше воды на дерево. В общем, потеря воды листьями — это двигатель, который тянет воду и питательные вещества вверх по дереву.

Как вода может выдержать напряжение, необходимое для того, чтобы подняться на дерево? Уловка заключается, как мы упоминали ранее, в способности молекул воды так сильно прилипать друг к другу и к другим поверхностям.Учитывая эту силу, потеря воды на верхушке дерева из-за испарения обеспечивает движущую силу, чтобы подтягивать воду и минеральные питательные вещества вверх по стволам деревьев, столь же мощных, как секвойи.

Исходный ответ опубликован 1 февраля 1999 г.

Полезное средство для диагностики когнитивных нарушений

Цель . Изучить тест рисования дерева в группе пациентов с деменцией и сравнить его с группой пациентов с умеренными когнитивными нарушениями (MCI) и контрольной группой. Методы . Последовательные амбулаторные пациенты были классифицированы как страдающие деменцией (болезнь Альцгеймера (AD), лобно-височная деменция (FTD) и сосудистая деменция (VD)) или MCI. Пациенты и контрольная группа прошли тест на рисование дерева и MMSE. Результатов . Было зарегистрировано 118 пациентов с AD, 19 пациентов с FTD, 46 пациентов с VD и 132 пациентов с MCI и 90 пациентов контрольной группы. Пациенты с AD рисуют деревья в глобальном масштабе меньше, чем другие пациенты и контрольные группы. Пациенты с FTD рисуют деревья с более широким пространством, чем пациенты с AD и MCI, но меньше, чем в контрольной группе, а также пациенты с VD.Деревья, нарисованные пациентами с MCI, занимают промежуточное положение по размеру между пациентами с AD и контрольной группой. Отношение ствола к кроне деревьев, нарисованных пациентами с когнитивными нарушениями, больше, чем в контрольной группе, в то время как индекс размера дерева относительно пространства страницы значительно меньше. Индекс дерева по отношению к пространству страницы для деревьев, нарисованных пациентами с БА, меньше, чем у других пациентов с когнитивными нарушениями. Высота дерева и соотношение длины ствола и кроны являются независимыми предикторами когнитивных нарушений. Выводы .Деревья, нарисованные пациентами с когнитивными нарушениями, отличаются от деревьев, нарисованных здоровыми людьми, с прогрессивной дифференциацией от легкой до более значимой степени когнитивных нарушений.

1. Введение

Тест рисования дерева (TDT, тест Коха Баума) — это проективное психологическое обследование, часто используемое для оценки личности в возрасте развития [1]. Простота применения делает его полезным инструментом для выражения самооценки и эмоциональных состояний с относительно небольшим сопротивлением.TDT широко изучается у больных шизофренией, демонстрируя хорошую способность отличать патологическое состояние от нормального [2–4]. В нескольких исследованиях сообщалось о TDT у пожилых людей и у пациентов с когнитивными нарушениями, что позволяет предположить, что это полезный инструмент для оценки психических функций в этих группах [5–10]. Чтобы оценить различия TDT между различными типами когнитивного ухудшения, мы изучили TDT в группе пациентов с болезнью Альцгеймера (AD), лобно-височной деменцией (FTD) и сосудистой деменцией (VD) и сравнили его с группой умеренных когнитивных нарушений (MCI). пациенты и контроль.

2. Пациенты и методы

Мы оценили последовательных амбулаторных пациентов, направленных в течение года их родственниками и врачами или которые спонтанно явились в Центр когнитивных расстройств IRCCS Istituto delle Scienze Neurologiche Болоньи и в Центр когнитивных расстройств Общего Больница Имола, Италия. Все субъекты дали свое информированное согласие на исследование в соответствии с Хельсинкской декларацией. Пациенты были классифицированы как слабоумные или нет в соответствии с критериями DSM-IV-TR [11].Классификация деменции (AD, FTD и VD) и диагностика MCI основывались на международных критериях [12–15]. Среди родственников пациентов была выбрана группа контроля, сопоставимая по возрасту и образованию.

Всем пациентам и контрольной группе было предложено нарисовать карандашом дерево на листе белой бумаги формата A4. Инструкции были такие: «Нарисуй дерево, как хочешь». Никаких ограничений по времени не было. Нарисованное дерево оценивалось качественно (наличие кроны, корней, ветвей, листьев и цветов; типы раскрытия торца ствола, т.е. верхний конец ствола, закрыт, открыт или шире ствола) и количественно (высота и ширина ствола, короны, корней и наклон ствола). Качественный анализ стволов, крон и ветвей включал также характеристику формы (одинарные или двойные линии ствола и ветвей; открытая или закрытая коронка). Высота и ширина были получены непосредственно в миллиметрах в соответствии с критериями, показанными на рисунке 1. Наклон ствола был получен в градусах с помощью гониометра. Отношение ствола к кроне ((высота ствола / высота кроны) 10), соотношение кроны (ширина кроны / высота кроны) и индекс размера дерева относительно пространства страницы ((высота дерева ширина дерева) / ( высота листа бумаги ширина листа бумаги)).Краткое обследование психического состояния (MMSE) [16] проводилось пациентами и контрольной группой экзаменатором, не имеющим отношения к диагнозу пациента и результатам TDT. Оценка MMSE была скорректирована с учетом возраста и образования в соответствии с итальянскими стандартами [17, 18].