LEAF NODE Meaning in Japanese - translations and usage examples

• リーフノード

Examples of using Leaf node in English and their translations into Japanese

In the leaf node sit on 1- 4 bean.
リーフノードでは、1-4beanに座る。

The ID number of the previous leaf node.
前リーフ0可変直前のリーフノードのID。

Each leaf node is a physical unit of a set of records.
リーフノードはレコードの集合を格納するための物理的な単位です。

The tree traversal directly leads to the second leaf node.
ツリーの走査は、直接2番目のリーフノードから始まります。

Leaf node is physical unit to store a set of records.
リーフノードはレコードの集合を格納するための物理的な単位である。

The database traverses the B-tree and follows the leaf node chain.
データベースは、Bツリーを走査し、リーフノードチェーンをたどります。

Each leaf node is identified by the sequential ID number from 1.
リーフノードは1からインクリメントして振られるID番号で識別されます。

ImportantThe B-tree enables the database to find a leaf node quickly.
Bツリーは、データベースがリーフノードを高速に見つけるのに役立ちます。

In the B+ tree, every leaf node is at equal distance from the root node..
BＢ木ではすべての葉ノードが根ノードから等距離にある。

The doubly linked list establishes the logical order between the leaf nodes.
双方向連結リストによって、リーフノード間の論理的な順序が表現されています。

NilLiteral node is a leaf node, it doesn't contain other nodes.
このNilLiteralノードは葉（リーフノード）で、他のノードを持ちません。

The access predicates express the start and stop conditions of the leaf node traversal.
アクセス述語は、リーフノードの走査の開始と終了の条件を表しています。

Evident from the image below, the leaf nodes are the lowest tier of nodes in the Merkle tree.
以下の画像から明らかなように、葉ノードはMerkleツリーのノードの最下位層です。

The root and branch nodes support quick searching among the leaf nodes.
ルートノードとブランチノードによって、リーフノード間の素早い検索ができるようになっています。

Before, if any leaf node failed then the workflow job was considered failed, else success.
以前のリリースでは、リーフノードが失敗すると、ワークフロージョブも失敗とみなされ、それ以外の場合は成功とみなされていました。

And finally, any nodes that have no children-- where the tree ends-- are called Leaf Nodes.
そのうち、子を持たないノード(つまり、ツリー階層の終わりにあるノード)は、「リーフ・ノード」と呼ばれます。

Each leaf node is stored in a database block or page; that is, the database's smallest storage unit.
各リーフノードは、データベースブロックあるいはページと呼ばれる、データベースが扱える最小の格納単位に保存されます。

Each node in the tree either has exactly four children, or has no children(a leaf node).
各ノードは4つの子ノードを持つか、あるいは全く子ノードを持たないか（つまり葉ノード）のどちらかである。

The nodes furthest to the right of the tree are called leaf nodes, as they have no child nodes..
ツリーの右端にあるノードは、子ノードがないことからリーフノードと呼ばれます。

CE6800 series, used as leaf nodes, provide 100GE uplink ports, achieving 100GE interconnection within the data center.
リーフノードとして使用されるCE6800シリーズは100GEアップリンク・ポートを提供し、データセンター内部で100GE相互接続を提供する。

It starts at the first entry matching the date range and ends at the last one-all five leaf nodes shown in Figure 2.2.
図にある5つのリーフノードにまたがる、日付が最初に一致するエントリから、最後に一致するエントリがスキャンの範囲になります。

If not, the database splits the leaf node and distributes the entries between the old and a new node..
もし空き容量がなければ、データベースはリーフノードを分割し、エントリを新旧のノード間で分散します。

That means that an index lookup not only needs to perform the tree traversal, it also needs to follow the leaf node chain.
これはつまり、インデックスによる検索をする場合、ツリーの走査だけではなく、リーフノードのチェーンも追う必要があるということです。

In this directed graph, leaf nodes represent input values or network parameters, while other nodes represent matrix operations upon their inputs.
この有向グラフでは、葉ノードは入力値またはネットワークパラメータを表し、他のノードはそれらの入力に対する行列演算を表現します。

In this case, all where clause conditions limit the scanned index range so that the scan terminates at the very same leaf node.
この場合、where句の全ての条件によって、スキャンされるインデックスの範囲が決まりますので、スキャンは同じリーフノードで終わりになります。

Each leaf node can have a type associated with it denoting its abstract type, which in turn maps to a machine type on lowered instructions.
Eachleafnodemayhaveanassociatedtype representingtheabstracttype.これはさらに、ローレベル化された命令に対するマシンタイプにマッピングされる。

An index lookup requires three steps:(1) the tree traversal;(2) following the leaf node chain;(3) fetching the table data.
インデックスによる検索は、(1)ツリーを走査し、(2)リーフノードチェーンをたどり、(3)テーブルからデータを読み出す、という3ステップで行われます。

Once the definition of a leaf node is made explicit, this is a precise enough statement for a system to be able to modify the traversal routine to support the correspondence and f.
いったんリーフノードの定義が明確になれば、システムが対応関係とfをサポートするようにトラバースルーチンを変更するために十分に正確な記述になる。

The structure is a balanced search tree because the tree depth is equal at every position; the distance between root node and leaf nodes is the same everywhere.
この構造は、ルートノードからリーフノードまでの深さがどこでも同じであることから、バランス検索木と呼ばれます。

Each leaf node in the B-tree carries a few rows(on the order of tens, depending on row size), and each internal node may link to a few leaf nodes or other internal nodes..
B-treeの葉ノードはいくつかの行を持っています（10のオーダーで、行のサイズに依存します）、そして、各中間ノードはいくつかの葉ノードや他の中間ノードに繋がっています。