Параллельное и распределенное программирование на С++ (Хьюз, Хьюз) - страница 318

Под структурой данных пони м ается набор правил, при м еняе м ых д ля логической организации данных, а также правила доступа к этой логической организации. Именно метод организации определяет, как данные должны быть концептуально структурированы и какие операции доступа могут быть применены к этой структуре. Если для типов данных вообще и абстрактных типов данных (abstract datatypes — ADT) в частности важно, что хранить, то для структур данных важно, как хранить. Напри м ер, целочисленный тип данных определяет некоторую «сущность», которая характеризуется наличием компонента данных и некоторого количества арифметических операций (например, сложение, вычитание, умножение, деление и т.д.). Этот компонент данных не имеет дробной части и состоит из отрицательных и положительных чисел. Спецификация типа данных ничего не «говорит» о том, как целые числа нужно использовать или как к ним получить доступ. Однако спецификация структуры данных (например, стека) определяет список элементов, сохраняемых по принципу «последним прибыл — первым обслужен» (last-in-first-out— LIFO). Структура данных стека также определяет, что элементы из нее можно извлекать только по одному за раз и причем только из вершины стека. Другими словами, элемент, помещенный в стек последним, должен быть извлечен из него раньше остальных элементов. Это означает, что структура данных стека определяет не только характер организации элементов, но и характер доступа к ним (т.е. как элементы можно помещать в структуру, опрашивать, изменять, удалять и т.п.). Когнитивные структуры данных ограничивают правила организации данных и доступа к ним такими, которые относятся к области логики и эпистемологии. Особенности когнитивных структур данных определяются правилами логического вывода, методами рассуждений (т.е. делукцией, индукцией иабдукцией), понятиями эпистемологических данных, знания, обоснования, убеждений, посылок, высказываний, ошибочных доказательств и заключений. [21]

Тогда как для традиционных структур данных вполне обычными являются, например, алгоритмы сортировки и поиска, то для когнитивных структур данных более приемлемы методы рассуждений. Абстрактные типы данных, используемые вместе с когнитивными структурами данных, часто включают следующие:

вопросы  события

факты  вре м я

предположения  заблуждения

убеждения  цель

утверждени я   обоснование

заключения

Безусловно, с когнитивными структурами данных можно сочетать и другие типы данных, но приведенные выше являются характеристиками программ, которые используют такие рациональные программные компоненты, как агенты. Эти абстрактные типы обычно реализуются как типы данных, объявленные с помощью ключевых слов