여기서 IQ-TREE는 2개의 CPU 코어를 사용하여 분석을 수행합니다. 불평등 문자 비용으로 허프만 코딩은 이 가정없이 일반화됩니다 : 인코딩 알파벳의 문자는 전송 매체의 특성으로 인해 균일하지 않은 길이를 가질 수 있습니다. 예를 들어 모스 코드의 인코딩 알파벳은 `대시`가 `점`보다 보내는 데 시간이 오래 걸리므로 전송 시간에 대시 비용이 더 높습니다. 목표는 여전히 가중 평균 코드워드 길이를 최소화하는 것이지만 메시지에 사용되는 기호 수를 최소화하기에는 더 이상 충분하지 않습니다. 어떤 알고리즘도 기존의 허프만 코딩과 동일한 방식으로 또는 동일한 효율로 이 문제를 해결하는 것으로 알려져 있지 않지만, 골린에 의한 정수 비용의 경우 솔루션이 개선된 Karp에 의해 해결되었습니다. BIT를 사용하여 f의 항목을 늘리거나 줄이고 해당 누적 주파수를 효율적으로 읽습니다. 이 그림에서 파충류 내의 분기 패턴은 제대로 지원되지 않습니다 (예 : SH-aLRT가있는 스페노돈 : 39 %, UFBoot : 51 % 및 SH-aLRT가있는 거북이 : 85 %, UFBoot : 72 %) 뿐만 아니라 포유 동물 내에서 물개 (SH-aLRT: 68.3%, UFBoot: 75%)의 계통학적 위치. 다른 분기는 잘 지원되는 것처럼 보입니다. 가장 간단한 구성 알고리즘은 가장 낮은 확률을 가진 노드에 우선 순위가 가장 높은 우선 순위 대기열을 사용합니다: 준비된 IQ-TREE 패키지는 다음 배포/리포지토리(iqtree 설치 명령) : testsuite/ 및 nofib/ 디렉토리에는 GHC 를 테스트하기 위한 장치가 포함되어 있습니다. 결과 .treefile의 분기는 FIGTree, Dendroscope 또는 ETE와 같은 트리 뷰어 프로그램에서 읽을 수 있는 SH-aLRT 및 UFBoot 지원 값으로 할당됩니다.

.iqtree 파일에서 텍스트 트리 그림을 볼 수도 있습니다. 업데이트된 확률 추정치와 일치합니다. 트리를 업데이트하는 비용이 최적화된 적응형 산술 코딩보다 느리기 때문에 실제로는 거의 사용되지 않으며, 이는 더 유연하고 압축이 더 좋습니다. 추상 구문 트리는 컴파일러에서 프로그램 코드의 구조를 나타내는 데 널리 사용되는 데이터 구조입니다. AST는 일반적으로 컴파일러의 구문 분석 단계의 결과입니다. 컴파일러가 요구하는 여러 단계를 통해 프로그램의 중간 표현역할을 하는 경우가 많으며 컴파일러의 최종 출력에 큰 영향을 미칩니다. 기술 트리는 왼쪽에 낮은 기술 연구 노드와 오른쪽에 높은 기술 노드와 수평 분기 트리 구조로 표시 됩니다. 기술 트리의 루트 노드인 Start는 트리의 왼쪽에 있으며 모든 새로운 커리어 모드 게임에서 기본적으로 잠금이 해제됩니다.

 

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