JPH07210570A - 有向グラフ編集処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】少ないデータ量で有向グラフを表現し、有向グ
ラフに対する編集処理を行う有向グラフ編集処理装置を
提供する。 【構成】初参照辺を記録し、前記初参照辺の次に子辺を
記録し、兄弟辺がある場合に前記子辺以下の記録が終了
した後に当該兄弟辺を記録する辺直列形式のレコードデ
ータを形成し記憶する記憶手段と、編集対象の有向グラ
フの辺データと前記記憶手段に記憶されたレコードデー
タの各辺データとを順次に探索して比較し、編集対象の
有向グラフの辺データの内、一致する辺までの辺データ
および残りの辺データを分離して、当該辺データのレコ
ードデータに対する編集操作を行う第１編集処理手段
と、編集操作が行なわれたレコードデータの位置までお
よび当該位置以降の各々の辺データのレコードデータに
対して、各々の参照の値を更新する編集処理を行う第２
編集処理手段とを備える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、有向グラフ編集処理装
置に関し、特に、有向グラフにより木構造のデータ構造
を表現して各種のデータ処理に利用する場合に、メモリ
スペースを効率よく利用して少ないデータ量で有向グラ
フを表現し、当該有向グラフに対する編集処理を行う有
向グラフ編集処理装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】有向グラフは、これを要素として、木構
造，ネットワーク構造をそのままの形状で表現できるた
め、最近のデータ処理においてデータを表わすデータ構
造として多く利用されるようなっている。例えば、デー
タベースを構成する場合に、木構造のデータ構造を作成
して階層的な検索処理に利用される。また、ネットワー
ク表現により、関係する関連データまでも検索が可能に
なる。

【０００３】従来、有向グラフを計算機上で表現して扱
うため、一般に用いられている有向グラフの表示方法で
は、まず、節をそれぞれに特定し、辺が指す節をポイン
タにより表現して、ある節から発する各辺を当該節にお
いて、その指示先の節を示すポインタの集合として表現
している。このような表現方法によれば、有向グラフで
構成されるネットワークのデータ表現で、辺を表現する
場合、まず、節の位置をそれぞれに特定し、１つの節か
ら発する辺を記録し、次に、この辺と同じ節から発する
直後の辺である兄弟辺を順次に記録する。このようなデ
ータ表現の形態においては、各辺のデータが、明示的に
参照先の節のポインタを表現するものとなっており、こ
の場合、ポインタ数は辺数に等しくなる。

【０００４】図１４および図１５は、従来における有向
グラフによるネットワーク構造の表現方法を説明する図
である。図１４に有向グラフを用いたネットワークの節
と辺の関係を図式的に示し、図１５にはその有向グラフ
を表現しているデータ要素の集合のテーブルを示してい
る。図１４において、１〜１０の数字を付加した丸印は
それぞれの節を示し、その節と節との間を結ぶ矢印が、
それぞれの有向グラフの辺を示している。節には有向グ
ラフの属性から、開始節，中間節，終了節の種類があ
る。図１４においては、開始節８１は破線の丸印で表記
し、終了節８２，８３は２重線の丸印で表記している。
矢印で表記されている各辺は、指示先の節の番号をポイ
ンタとして持ち、また、ラベルを持つ。ここでは、各々
の辺に持つラベルは、各辺を示す矢印の線分部分の近傍
に表記している。

【０００５】これらの各々の辺データを表現するデータ
構造としては、例えば、図１５に示すようなテーブル形
式の各々のレコードデータ（エントリ）の集合で表現さ
れるものが利用される。個々の辺を表現するレコードデ
ータを格納するデータテーブル９０には、節番号を格納
する節番号フィールド９１，当該節が終了節であるか否
かを示す終了節フラグを格納する終了節フラグフィール
ド９２，当該節から発する辺数を格納する辺数フィール
ド９３，各辺のラベルを格納するラベルフィールド９
４，および当該辺の指示先である節を示すポインタを格
納するポインタフィールド９５から構成されている。図
１５に示すテーブルにおいて、ポインタフィールド９５
に格納されているポインタの数は、ここで表現されてい
る有向グラフの辺の数に等しい。

【０００６】図１４に示す有向グラフにおいて、各々の
節から発する各辺で、順次に暗黙に記録順序が決まるも
のを括弧でくくり、その各要素で明示的にポインタが必
要になる部分に→印を付けて示すと、次のようになる。
すなわち、ここでは１０個の節があり、その間を結ぶ１
５個の辺がある有向グラフを例とする。その表記では、
辺を発しない節は除かれるので、９個の節と、この節か
ら発する１５個の辺とで表現される。それぞれに指示先
の節の番号で表現すると、節:｛→２，→３，→
４｝，節:｛→５｝，節:｛→５，→６｝，節:
｛→７｝，節:｛→８，→６｝，節:｛→１０｝，節
:｛→６，→９｝，節:｛→１０｝，節:｛→６，
→１０｝となる。なお、この表記では、各節から発する
辺には順序があるものとし、図１４においては上が先に
なるものとしている。

【０００７】ところで、有向グラフを開始節から順に辿
った時に、ある節を最初に指す辺を単に「初参照辺」と
呼ぶことにし、初参照辺以外の辺を「再参照辺」と呼ぶ
ことにすると、全ての辺は、初参照辺または再参照辺の
いずれかである。また、初参照辺は、それが指す節に１
対１に対応し、そのような節は有向グラフ全体で開始節
を除く全ての節となる。図１４に示す有向グラフにおい
て、開始節８１から出発して、各節における初参照辺と
再参照辺とを、上述のような規則の順序で各辺を順序付
けると、辺８４，辺８５，辺８６と順序付けることがで
き、この順序で各辺のデータを順次にテーブル形式のデ
ータ構造にまとめると、図１５に示すようなテーブルが
構成できる。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】ところで、上述のよう
なデータ表現形式のテーブル（図１５）により、有向グ
ラフのネットワーク（図１４）を表現する場合、明らか
に、各々の辺数に等しい数だけのポインタが必要とな
り、この数のポインタデータを格納する領域が必要とな
る。したがって、大規模な有向グラフのネットワークを
表現する場合には、その多くの辺数に応じて、格納すベ
き必要なポインタの数が多くなる。また、ポインタ数が
多くなると、更にその個々のポインタを表わすアドレス
幅が広げなければならず、これらのデータを表現するた
めのデータ量が非常に大きくなる。

【０００９】したがって、大規模な有向グラフのネット
ワークを表現する場合、多くの辺数に応じて、多くのポ
インタを格納するためのデータ領域が非常に大きくな
り、このような有向グラフを扱うデータ処理において
は、多くのポインタにかかるデータ処理のために、その
データ格納領域に関し、また、そのデータ処理速度に関
して、多くのデータ量の故に多大な負荷を強いられるこ
とになる。

【００１０】本発明の上記のような課題を解決するため
のなされたものであり、本発明の目的は、有向グラフに
より木構造のデータ構造を表現して各種のデータ処理に
利用する場合に、メモリスペースを効率よく利用して少
ないデータ量で有向グラフを表現し、更に、当該有向グ
ラフに対する編集処理を行うことができる有向グラフ編
集処理装置を提供することにある。

【００１１】

【課題を解決するための手段】上述のような目的を達成
するため、本発明の有向グラフ編集処理装置は、第１の
特徴として、ある節を最初に指示する辺である初参照
辺，対象とする辺が指示する節から発する最初の辺であ
る子辺，および対象とする辺と同一の節から発して隣接
する辺である兄弟辺により構成される構造の有向グラフ
を、各辺データを所定の順序に従ってテーブルに１次元
的に記録して形成し、当該テーブルに形成された有向グ
ラフの各辺データに対する編集処理を行う有向グラフ編
集処理装置であって、初参照辺を記録し、前記初参照辺
の次に子辺を記録し、兄弟辺がある場合に前記子辺以下
の記録が終了した後に当該兄弟辺を記録する辺直列形式
のレコードデータを形成し、初参照辺，子辺，および兄
弟辺の各辺データを順次にレコードデータとしてテーブ
ルに記憶する記憶手段（３０）と、編集を行う対象の有
向グラフが入力された時、入力された編集対象の有向グ
ラフの辺データと前記記憶手段に記憶されたレコードデ
ータの各辺データとを順次に探索して比較し、編集対象
の有向グラフの辺データの内、一致する辺までの辺デー
タおよび残りの辺データを分離して、当該辺データのレ
コードデータに対する編集操作を行う第１編集処理手段
（３７）と、テーブルに対するレコードデータの編集操
作を行った後、編集操作が行なわれたレコードデータの
位置までおよび当該位置以降の各々の辺データのレコー
ドデータに対して、各々の参照の値を更新する編集処理
を行う第２編集処理手段（３８）とを備えたことを特徴
とする。

【００１２】また、本発明の有向グラフ編集処理装置
は、第２の特徴として、辺直列形式のレコードデータに
おける各辺データは、初参照辺であるか否かを指示する
初参照フラグと、辺のラベルデータと、この辺を発する
節が終了節であるか否かを指示する終了フラグと、子辺
の有無を指示する子フラグと、兄弟辺の有無を指示する
兄弟フラグとから構成されることを特徴とする。

【００１３】本発明の有向グラフ編集処理装置は、第３
の特徴として、単語群を表現する木表現の有向グラフが
辺直列形式のレコードデータで保存されており、新たな
単語の登録の編集処理を行う場合、前記第１編集処理手
段は、登録しようとする単語をａ₁ａ₂…ａ_nとすると
き、この単語の各要素ａ₁，ａ₂，…，ａ_nを前記レコー
ドデータの各辺データから順次に探索した結果、ａ₁か
らａ_iまでは等しいラベルの辺データが存在し、ａ_i+1の
ラベルの比較に失敗した時、その位置にａ_i+1からａ_nま
での辺データのレコードデータを挿入する編集を行い、
前記第２編集処理手段は、ａ₁からａ_iまでの辺データお
よびａ_i+1以降の辺データを弟とする辺データの弟参照
の値を更新する編集処理を行うことを特徴とする。

【００１４】更に、また、本発明の有向グラフ編集処理
装置は、第４の特徴として、単語群を表現する木表現の
有向グラフが辺直列形式のレコードデータで保存されて
おり、既に登録されている単語の削除の編集処理を行う
場合、前記第１編集処理手段は、削除しようとする単語
をｄ₁ｄ₂…ｄ_nとするとき、その単語の各要素ｄ₁，
ｄ₂，…，ｄ_nを前記レコードデータの各辺データから順
次に探索して成功した場合、探索で得られた各々の辺デ
ータのうち、ｄ_nの辺データの終了フラグを削除し、ｄ_n
の辺データに子フラグがあれば、この後何もせずに編集
を終了とし、ｄ_nの辺データに子フラグがなければ、ｊ
を１から（ｎ−１）まで変化させて、ｄ_jの辺データで
終了フラグのある最大のｊをｊｍａｘとし、更に、ｋを
ｊｍａｘからｎまで変化させて、ｄ_kの辺データに兄弟
フラグがある最大のｋをｋｍａｘとし、ｋｍａｘから１
を引いた値をｉとするとき、ｄ_i+1の辺データからｄ_nの
辺データまでを削除して編集を終了とし、前記第２編集
処理手段は、ｄ₁からｄ_iまでの辺データおよびｄ_i+1以
降の辺データを弟とする辺データの弟参照の値を更新す
る編集処理を行うことを特徴とする。

【００１５】

【作用】本発明の有向グラフ編集処理装置においては、
ある節を最初に指示する辺である初参照辺，対象とする
辺が指示する節から発する最初の辺である子辺，および
対象とする辺と同一の節から発して隣接する辺である兄
弟辺により構成される構造の有向グラフを、各辺データ
を所定の順序に従ってテーブルに１次元的に記録して形
成する。そして、当該テーブルに形成された有向グラフ
の各辺データに対する編集処理を行う。

【００１６】このため、有向グラフ編集処理装置には、
記憶手段（３０）と、第１編集処理手段（３７）と、第
２編集処理手段（３８）とが備えられる。

【００１７】記憶手段（３０）は、上記のような構造で
形成した有向グラフに対して、初参照辺を記録し、前記
初参照辺の次に子辺を記録し、兄弟辺がある場合に前記
子辺以下の記録が終了した後に当該兄弟辺を記録する辺
直列形式のレコードデータを形成し、初参照辺，子辺，
および兄弟辺の各辺データを順次にレコードデータとし
てテーブルに記憶して、当該有向グラフを格納してい
る。

【００１８】この有向グラフの各辺データに対する編集
処理を行うため、第１編集処理手段（３７）は、編集を
行う対象の有向グラフが入力された時、入力された編集
対象の有向グラフの辺データと前記記憶手段に記憶され
たレコードデータの各辺データとを順次に探索して比較
し、編集対象の有向グラフの辺データの内、一致する辺
までの辺データおよび残りの辺データを分離して、当該
辺データのレコードデータに対する編集操作を行う。こ
れに伴い、第２編集処理手段（３８）が、テーブルに対
するレコードデータの編集操作を行った後、編集操作が
行なわれたレコードデータの位置までおよび当該位置以
降の各々の辺データのレコードデータに対して、各々の
参照の値を更新する編集処理を行う。

【００１９】また、ここでの有向グラフを形成している
辺直列形式のレコードデータにおける各辺データは、初
参照辺であるか否かを指示する初参照フラグと、辺のラ
ベルデータと、この辺を発する節が終了節であるか否か
を指示する終了フラグと、子辺の有無を指示する子フラ
グと、兄弟辺の有無を指示する兄弟フラグとから構成さ
れており、有向グラフの探索を行う場合、これらのフラ
グの参照により、有向グラフの辺および節を高速に辿
り、有向グラフに対する編集処理を行うことができる。

【００２０】このため、単語群を表現する木表現の有向
グラフが辺直列形式のレコードデータで保存されてお
り、新たな単語の登録の編集処理を行う場合には、第１
編集処理手段は、登録しようとする単語をａ₁ａ₂…ａ_n
とするとき、この単語の各要素ａ₁，ａ₂，…，ａ_nを前
記レコードデータの各辺データから順次に探索した結
果、ａ₁からａ_iまでは等しいラベルの辺データが存在
し、ａ_i+1のラベルの比較に失敗した時、その位置にａ
_i+1からａ_nまでの辺データのレコードデータを挿入する
編集を行う。これに伴い、第２編集処理手段は、ａ₁か
らａ_iまでの辺データおよびａ_i+1以降の辺データを弟と
する辺データの弟参照の値を更新する編集処理を行う。

【００２１】また、単語群を表現する木表現の有向グラ
フが辺直列形式のレコードデータで保存されており、既
に登録されている単語の削除の編集処理を行う場合、第
１編集処理手段は、削除しようとする単語をｄ₁ｄ₂…ｄ
_nとするとき、その単語の各要素ｄ₁，ｄ₂，…，ｄ_nを前
記レコードデータの各辺データから順次に探索して成功
した場合、探索で得られた各々の辺データのうち、ｄ_n
の辺データの終了フラグを削除し、ｄ_nの辺データに子
フラグがあれば、この後何もせずに編集を終了とする。
ｄ_nの辺データに子フラグがなければ、ｊを１から（ｎ
−１）まで変化させて、ｄ_jの辺データで終了フラグの
ある最大のｊをｊｍａｘとし、更に、ｋをｊｍａｘから
ｎまで変化させて、ｄ_kの辺データに兄弟フラグがある
最大のｋをｋｍａｘとし、ｋｍａｘから１を引いた値を
ｉとするとき、ｄ_i+1の辺データからｄ_nの辺データまで
を削除して編集を終了とする。そして、これに伴い、第
２編集処理手段は、ｄ₁からｄ_iまでの辺データおよびｄ
_i+1以降の辺データを弟とする辺データの弟参照の値を
更新する編集処理を行う。

【００２２】これによれば、この有向グラフを形成し、
有向グラフの特徴を利用して行うデータ処理では、フラ
グデータのみのテーブルからのフラグデータの読み出
し，フラグの判定の処理により、有向グラフにかかるデ
ータ処理が実行できるので、高速な処理が可能となる。
また、有向グラフの編集を行う場合にも、編集対象とな
る部分的な有向グラフの辺データにかかるレコードデー
タに対する編集処理を行えば良いので、処理を高速化で
きる。

【００２３】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面を用いて具体的
に説明する。図１および図２は、本発明にかかる有向グ
ラフのデータ構造により表現された木構造の有向グラフ
を説明する図である。図１に有向グラフを用いた木構造
の節と辺の関係を図式的に示し、図２にはその有向グラ
フを表現している辺直列表現のデータ構造による有向グ
ラフテーブルを示している。図１において、丸印はそれ
ぞれの節を示し、その節と節との間を結ぶ矢印が、有向
グラフの辺を示している。節には有向グラフの属性か
ら、開始節，中間節，終了節の種類がある。図１におい
て、開始節１１は破線の丸印で表記し、終了節１２は２
重線の丸印で表記している。矢印で表記されている各辺
は必ず次の節を指示しているので、各辺のアドレスとし
て当該各辺が指示している節の番号を用いる。各節の番
号は、丸印の中に表示している。また、各辺がそれぞれ
に持つラベルは、各辺を示す矢印の線分部分の近傍に表
記している。

【００２４】図２に示すように、これらの各辺データを
表現するデータ構造では、有向グラフテーブル２０にお
いて、辺直列表現によるテーブル形式データとして、各
辺データが各々のレコードデータ（エントリデータ）で
表現される。個々の辺を表現するレコードデータを格納
す有向グラフテーブル２０は、辺番号を格納するアドレ
スフィールド２１，ラベルを格納するラベルフィールド
２２，初参照辺であるか否かを示すfirstpフラグを格納
するfirstpフラグフィールド２３，子辺を有するか否か
を示すsonpフラグを格納するsonpフラグフィールド２
４，兄弟辺を有するか否かを示すbrotherpフラグを格納
するbrotherpフラグフィールド２５，当該辺による指示
先の節が終了節であるか否かを指すfinalpフラグを格納
するfinalpフラグフィールド２６，および当該辺の兄弟
辺の辺番号アドレスをその相対アドレスと共に格納する
兄弟アドレスフィールド２７から構成される。

【００２５】ここでの有向グラフテーブル２０において
用いられる各フラグについて、その意味付けを説明して
おくと、firstpフラグは、初参照辺であるか否かを示す
フラグである。sonpフラグは、子辺の有無を示すフラグ
である。brotherpフラグは、兄弟辺の有無を示すフラグ
である。finalpフラグは、初参照辺（firstp＝“１”）
のときに存在し、指示先が終了節であるか否かを指すフ
ラグとなっている。なお、兄弟アドレスはこれらのフラ
グと共に設けられるが、当該辺が兄弟辺を持つ場合（br
otherp＝“１”）のときに存在し、当該辺の兄弟辺の辺
番号のアドレスと共に、兄弟辺の辺データの相対アドレ
スを指示する。

【００２６】この有向グラフテーブル２０では、有向グ
ラフが含むポインタ数を減らすことにより、有向グラフ
を効率よく表現し、当該有向グラフ表現をデータ処理で
利用する場合の負荷を軽減させるものとなる。このた
め、有向グラフテーブル２０においては、辺直列表現に
よるテーブル形式データとして各辺データを記録する。
すなわち、ある辺のデータをレコードデータ（エント
リ）として記録すると、暗黙に次のエントリのデータ位
置には初参照辺の子辺（対象としている辺の指示する節
から発する最初の辺）のデータを記録する。もし、記録
する辺が再参照辺であり、その子辺が既に記録済みにな
っている場合、当該子辺へのポインタを記録することに
なる。なお、木構造の有向グラフでは、そのような場合
は生じない。このため、有向グラフテーブル２０はポイ
ンタフィールドを設けていない。

【００２７】このように、暗黙に順次に子辺を記録して
いくので、兄弟辺がある場合には、明示的に兄弟辺があ
ることを記録しておくフラグが必要となる。このフラグ
の有無により、ある辺をレコードデータ（エントリ）と
して記録した後、その辺から子辺へのポインタを必要と
する場合（すなわち、子辺が既に記録済となっている場
合）は、その直後には何を記録しても良い自由度ができ
るので、有向グラフテーブル２０では、このエントリ位
置に、兄弟辺を（あれば）記録する。

【００２８】更に、本発明の実施例にかかる有向グラフ
テーブル２０のデータ構造について詳細に説明する。こ
の辺直列表現によるテーブルでは、有向グラフを効率的
に表現するため、また、どのような形の有向グラフにも
対応させるため、次のようなフラグを用意して、辺と子
辺とを単位として記録する。すなわち、各辺データのエ
ントリには、初参照辺か再参照辺かのどちらかであるか
を示すフラグ(firstpフラグ)と、初参照辺では、更に子
辺の有無を示すフラグ(sonsフラグ)を用意する。更に、
兄弟辺の有無を示すフラグ(brotherpフラグ)を用意す
る。

【００２９】ここでの有向グラフテーブル２０では、辺
と子辺を単位として記録する。有向グラフにより構成す
る木構造において、開始節（１箇所）を除く全ての節
は、それを指す初参照辺が１対１に対応する（以下ここ
での初参照辺と節との組を適宜に「辺節」と呼ぶことに
する）が、辺を発しない節（子辺を持たない節）は不規
則に存在する。そこで、初参照辺に子辺の持つ情報を合
せて持たせることにすると、節の情報は不要となる。辺
を発しない節が単独で持たなければならない情報は終了
節か否かを示す情報のみである。

【００３０】次に、図２に示すように構成された有向グ
ラフテーブル２０から、図１に示すうような構造の有向
グラフを作成する場合のアルゴリズムについて説明す
る。この場合のアルゴリズムは、次のようなステップ
（Ａ）〜（Ｅ）の処理を繰り返して行うことにより、辺
直列表現のレコードデータの有向グラフテーブル２０に
よる表現から対応する有向グラフの生成が可能となる。

【００３１】なお、この有向グラフの生成処理では、初
期設定データとして、スタックbrothers={}とし、開始
節を指す(仮想的な)辺を辺０とし、辺０は初参照辺(fir
stp＝“１”)とする。 （Ａ） 開始節を作成する。 （Ｂ） ｉ＝１とする。 （Ｃ） 辺がなければ、終了。 （Ｃ−１） 辺(i-1)が初参照辺(firstp＝“１”)で、
子辺がある(sonp＝“１”)場合には、子辺として、辺ｉ
を生成する。brotherp＝“１”なら、ｉをスタックbrot
hersにプッシュする。 （Ｃ−２） 辺(i-1)が初参照辺(firstp＝“１”)で、
子辺がない(sonp＝“０”)場合には、スタックbrothers
をポップした値ｊを得て、辺ｊの兄弟辺として、辺ｉを
作成する。そして、brotherp＝“１”なら、ｉをスタッ
クbrothersにプッシュする。 （Ｃ−３） 辺(i-1)が再参照辺(firstp＝“０”)の場
合、スタックbrothersをポップした値ｊを得て、辺ｊの
兄弟辺として、辺ｉを作成する。そして、brotherp＝
“１”なら、ｉをスタックbrothersにプッシュする。 （Ｄ） ｉ＝ｉ＋１とする。 （Ｅ） そのまま（Ｃ）に戻る。

【００３２】図３は、本発明の一実施例にかかる有向グ
ラフ編集処理装置の要部の構成を示すブロック図であ
る。図３において、３０は有向グラフテーブル、３１は
入力装置、３２はデータ処理装置、３３は記憶装置、３
４は出力装置、３５は有向グラフ生成処理部、３６は文
字列解析処理部、３７は第１編集処理部、３８は第２編
集処理部である。記憶装置３３には、解析する対象に応
じて、ラベルデータなどが設定された有向グラフを表現
する有向グラフテーブル３０が予じめ作成されて備えら
れている。データ処理装置３２における有向グラフ生成
処理部３５は、有向グラフテーブル３０のデータを利用
して、有向グラフを作成し、また、文字列解析処理部３
６は、有向グラフテーブル３０のデータを利用して、文
字列の解析処理を行う。解析対象となる文字列は、入力
装置３１から入力され、解析された結果の出力は出力装
置３４から出力される。

【００３３】第１編集処理部３７は、有向グラフテーブ
ル３０の有向グラフの各辺データに対する編集処理を行
うため、編集を行う対象の有向グラフが入力された時、
入力された編集対象の有向グラフの辺データと有向グラ
フテーブル３０に記憶されたレコードデータの各辺デー
タとを順次に探索して比較し、編集対象の有向グラフの
辺データの内、一致する辺までの辺データおよび残りの
辺データを分離して、当該辺データのレコードデータに
対する編集操作を行う。また、これに伴い、第２編集処
理部３８は、テーブルに対するレコードデータの編集操
作を行った後、編集操作が行なわれたレコードデータの
位置までの各々の辺データのレコードデータに対して、
各々の参照の値を更新する編集処理を行う。

【００３４】図４は、有向グラフ生成処理部３５が行う
有向グラフ作成処理の処理フローを示すフローチャート
である。図４を参照して、ここでの有向グラフ作成処理
を説明する。処理を開始すると、まず、ステップ４０に
おいて、スタックbrothersを空リストにする。次に、ス
テップ４１において、開始節を作成し、これを辺節０と
する。次に、ステップ４２において、制御変数ｉ＝１と
する。次に、ステップ４３に進み、辺節(i-1)の子辺と
して、辺節ｉを作成する。次に、ステップ４４におい
て、有向グラフテーブルからフラグデータを参照し、br
otherp＝“１”ならば、後に兄弟辺を作成するために、
制御変数ｉの値をスタックbrothersにプッシュする。次
に、ステップ４５において、制御変数ｉをインクリメン
トして、次のステップ４６において、辺ｉの辺データが
あるか否かを判定する。辺データがなければ、処理を終
了とする。

【００３５】ステップ４６の判定処理において、辺ｉの
辺データが存在する場合、ステップ４７に進む。ステッ
プ４７においては、辺データから、辺節(i-1)が初参照
辺(firstp＝“１”)であるか否かを判定する。初参照辺
である場合には、次にステップ４８に進み、更に辺デー
タから辺節(i-1)に子辺(sonp＝“１”)があるか否かを
判定し、子辺がない場合には、ステップ４９に進む。

【００３６】ステップ４８の判定処理において、辺節(i
-1)に子辺がある(sonp＝“１”)ことが判定できると、
ステップ４３に戻り、ステップ４３における子辺の作成
処理から、次の処理を続行する。また、ステップ４７で
辺節(i-1)が初参照辺(firstp＝“１”)でないと判定さ
れた場合に、および、ステップ４８で辺節(i-1)に子辺
(sonp＝“１”)があると判定されない場合に、ステップ
４９に進んで、兄弟辺を作成する処理を行う。この処理
では、ステップ４９で、スタックbrothersをポップした
値ｊを得て、次のステップ５０において、辺節ｊの兄弟
辺として、辺節ｉを作成する。そして、次のステップ４
４に戻り、ステップ４４から処理を繰り返し行う。

【００３７】このように、この処理においては、有向グ
ラフテーブルのレコードデータ（エントリ）の辺データ
から、子辺が存在する場合には順次に子辺を作成して行
き、その間、兄弟辺がある場合、兄弟辺の存在する位置
をスタックbrothersにプッシュしておく。子辺の存在が
なくなると、次にスタックbrothersにプッシュしておい
た兄弟辺の存在する位置で、兄弟辺を作成する。この処
理を繰り返し行い、有向グラフを作成する。

【００３８】この処理により、例えば、図２に示す有向
グラフテーブル２０のフラグデータから図１に示すよう
な有向グラフ１０が作成される。有向グラフ１０では、
図１に示すように、節番号０の開始節から始まり、その
上側の初参照辺の辺を辿り、それから順次にその子辺が
作成され、子辺がなくなると、兄弟辺が存在する位置ま
で戻り、兄弟辺を作成する。この作成順序は、有向フラ
グテーブル２０の辺データの記録順序と対応しており、
辺番号を示すアドレスがそのまま節番号となっている。

【００３９】このように作成された有向グラフ１０は、
例えば、前述の図１４の有向グラフの説明と同様な表現
法に従い、各々の節および当該節から発する各辺で、暗
黙に記録順序が決まるものを括弧でくくり、その各要素
で明示的にポインタが必要になる部分に→印を付けて示
すと、次のように表現されるが、特に、木構造ではポイ
ンタが必要となる部分はない。すなわち、有向グラフ１
０の例では、全ての辺データは暗黙に記録順序が決まる
ので、一つの括弧でくくることができる。兄弟辺がある
ことを記録する部分には下線を付けて表現すると、
｛１，２，３，４，５，６，７，８，９，１０，１１，
１２，１３，１４｝となる。

【００４０】図５は、文字列解析処理部３６が行う入力
記号列解析処理の処理フローを示すフローチャートであ
る。図５を参照して、ここでの入力記号列解析処理を説
明する。この入力記号列解析処理は、例えば、図１に示
すような有向グラフにより形成されている木構造を参照
して、その木構造を辿り、入力された入力記号の文字列
の受理また拒絶の判定を行う処理であるが、ここでは、
図１のような有向グラフの形態を利用するのでなく、図
２に示すような有向グラフテーブル２０のデータをその
まま利用して入力記号列解析処理を行う。

【００４１】処理を開始すると、まず、ステップ５１に
おいて、入力された文字列の最初の文字を現在の入力記
号とする。次に、ステップ５２において、辺１を現在の
辺とする。次に、ステップ５３に進み、現在の入力記号
と現在の辺のラベルが一致するか否かを判定する。一致
する場合には、次に、ステップ５４において、子辺を次
の辺とする。次に、ステップ５５において、次の入力記
号があるか否かを判定する。次の入力記号がある場合に
は、次のステップ５６に進み、次の入力記号を現在の入
力記号とする。次にステップ５７において、次の辺を現
在の辺として、ステップ５３に戻り、ステップ５３から
処理を繰り返し行う。

【００４２】また、ステップ５３の判定処理において、
現在の入力記号と現在の辺のラベルが一致しない場合
は、兄弟辺に対して、同様なラベルの一致の判定を行う
ため、ステップ５８に進み、兄弟辺があるか否かを判定
する。兄弟辺がある場合には、ステップ５９に進み、兄
弟辺を現在の辺として、ステップ５３に戻り、ステップ
５３から処理を繰り返し行う。ステップ５８で兄弟辺が
ない場合には、有向グラフを辿れないので、失敗終了と
なる。

【００４３】このようにして、ステップ５３〜ステップ
５７までの処理を繰り返し行い、また、ステップ５８お
よびステップ５９の処理を含めて、ステップ５３〜ステ
ップ５７までの処理を繰り返し行う。そして、ステップ
５５の判定処理において、次の入力記号がなくなったこ
とが判定できると、次に、ステップ６０に進み、この入
力記号列解析処理の最終的な判定処理を行う。すなわ
ち、現在の辺が指示する節が終了節であれば、入力記号
は受理できるので、ステップ６０において、現在の辺は
finalp＝“１”であるか否かを判定する。この結果、現
在の辺がfinalp＝“１”であれば、成功終了とし、そう
でなければ、失敗終了とする。

【００４４】このような入力記号列の判定処理は、入力
された文字列の入力記号に対して有向グラフの各辺のラ
ベルの一致を判定して、有向グラフの木構造の各辺を辿
る処理である。この処理において、有向グラフの木構造
の各辺を辿る場合、図２に示すような有向グラフテーブ
ルの辺データを順次に読み出し、辺データにおける各々
のフラグの判定を行い、入力記号の文字列の判定を行
う。なお、この判定処理では、子辺を辿り、そのラベル
が不一致の場合に、兄弟辺を辿ることになるが、有向グ
ラフテーブルにおいて兄弟辺に辿りつけることは、有向
グラフと対応する辺直列形式のレコードデータのデータ
構造による有向グラフテーブルの等価性から明らかであ
る。また、有向グラフの辺の順序が決定的でない場合、
つまり、同一の節から同じラベルを持つ辺が複数存在す
る場合には、子辺から先の辿り方において、成功および
失敗の区別をし、失敗の場合には、ラベルの比較が失敗
した時と同様に、兄弟辺を辿ることになる。

【００４５】次に、このような有向グラフテーブルの各
々の辺データを用いるアクセス法について、現在の節の
状態および入力記号がない場合に対しても対応可能なよ
うにしたアルゴリズムをまとめておくと、次のようなア
ルゴリズムにより有向グラフを辿ることができる。ただ
し、この処理は開始節が終了節となっていない場合の処
理であり、入力記号の文字列が取り込まれて処理が行な
われる。 （１） 初期設定；ｉ＝０ （２） 辺１を現在の辺とする。 （３） 現在の入力記号と現在の辺のラベルを比較す
る。 （３−１） 一致すれば、子辺を次の辺とする。 （３−２） 一致しない場合、 （３−２−１） 兄弟辺があれば、兄弟辺を次の辺とす
る。 （３−２−２） 兄弟辺がなければ、失敗終了とする。 （４） 次の入力記号がなくなり、finalp＝“１”なら
成功終了、finalp＝“０”なら失敗終了。 （５） 次の入力記号を現在の入力記号とする。次の辺
を現在の辺とする。 （６） そのまま（３）に戻る。 このようなアルゴリズムにより、入力記号の各々の文字
列に対応して、有向グラフのネットワークの各辺を辿る
ことができる。

【００４６】ところで、前述のような有向グラフテーブ
ルの辺データにより、有向グラフを辿る処理を行う場合
において、初参照辺で兄弟辺が存在することを示すbrot
herpフラグがセットされている場合には、子辺の次に兄
弟辺を辿ることになるが、その参照速度を向上させるた
めに、ここでは、その実体がどこにあるかを示す兄弟ア
ドレスを各々の辺データのレコードデータを保持してい
る（兄弟アドレスフィールド２７）。この兄弟アドレス
の参照により、高速に有向グラフを探索することができ
る。

【００４７】次に、このような文字列解析処理部３６が
行う入力記号解析処理を一部に用いて、有向グラフテー
ブル３０に対する編集処理を行う場合の処理例について
説明する。この編集処理は、第１編集処理部３７が行う
第１段階の編集処理と、第２編集処理部３８が行う第２
段階の編集処理により、その編集処理が実行される。

【００４８】有向グラフテーブル３０における有向グラ
フの各辺データに対する編集処理を行うため、新規に登
録する単語や、削除する単語などの編集対象となる単語
（入力文字列）が与えられると、第１編集処理部３７
は、文字列解析処理部３６を制御して、編集を行う対象
の有向グラフ（編集対象の文字列）に対して、入力され
た編集対象の有向グラフの辺データと有向グラフテーブ
ル３０に記憶されたレコードデータの各辺データとを順
次に探索して比較する。そして、編集対象の有向グラフ
の辺データの内、一致する辺までの辺データおよび残り
の辺データを分離して、当該辺データのレコードデータ
に対する編集操作を行う。

【００４９】また、これに伴い、第２編集処理部３８
は、テーブルに対するレコードデータの編集操作を行っ
た後に、編集操作が行なわれたレコードデータの位置ま
での各々の辺データのレコードデータに対して、各々の
参照の値を更新する編集処理を行う。

【００５０】次に、この有向グラフテーブルの編集処理
に関し、更に具体的に、登録処理および削除処理の編集
処理について説明する。図６は有向グラフテーブルに対
する単語登録による辺節の挿入の処理フローを示すフロ
ーチャートであり、図７および図８は単語登録の処理に
かかる動作を説明する有向グラフの模式図である。これ
らの有向グラフに対する処理は、実際的には有向グラフ
テーブルにおける辺直列形式のレコードデータに対する
データ処理の操作で行なわれる。また、図９は有向グラ
フテーブルに対する単語削除による辺節の削除の処理フ
ローを示すフローチャートであり、図１０および図１１
は単語削除の処理にかかる動作を説明する有向グラフの
模式図である。

【００５１】まず、図６，図７，および図８を参照し
て、有向グラフテーブルに対する単語登録にかかる辺節
の挿入の処理を説明する。図７および図８の有向グラフ
は、木構造を表現している有向グラフの一部分を示して
おり、特に、登録する単語の文字列にかかる部分のみを
示している。図７および図８において、矢印は有向グラ
フの辺を示し、丸印は節を示し、また、上下にある点線
部分は、図示部分の他に辺や節が存在することを示して
いる。辺のラベルとして、単語を形成する文字列の各文
字要素を割り付けている。これらの有向グラフは、前述
のように、辺直列形式のレコードデータとして形成され
ており、この有向グラフに対する操作は、辺直列形式の
レコードデータに対する操作として実行される。

【００５２】辺直列形式のレコードデータでは、前述し
たように、辺とそれが指す節を一組にしたものを辺節と
呼び、この辺節を辺データとしてテーブル形式のレコー
ドデータで記録している。木構造を構成する有向グラフ
の各辺節（辺データ）が保持するものは、子辺があるか
どうかを示す子フラグ(sonp）、弟辺があるかどうかを
示す兄弟フラグ(brotherp）、兄弟辺がある場合にその
辺番号アドレスを示すアドレス(brother address)、終
了節であるかどうかを示す終了フラグ(finalp)、当該辺
のラベル(label)などである。辺直列形式のレコードデ
ータでは、各々の辺データに対して、子辺がある場合
は、その直後に保存される（図１および図２の説明参
照）。

【００５３】図６に示すフローチャートに従って、図７
および図８を参照し、ここでの単語登録による辺節の挿
入の処理を説明する。有向グラフテーブルに対する単語
の登録処理では、登録する単語ａ₁ａ₂…ａ_nの文字列が
入力され、単語登録の処理が開始されると、まず、ステ
ップ６１において、有向グラフテーブルに対して、登録
する単語ａ₁ａ₂…ａ_nの各文字要素ａ₁，ａ₂，…，ａ_nを
順次に探索する。この有向グラフテーブルの探索の結
果、次に、ステップ６２において、文字列ａ₁ａ₂…ａ_i
までの探索に成功し、次の文字要素ａ_i+1のラベル比較
に失敗した場合、そのときの辺データの位置（辺番号の
アドレス）をｐとして保持する。次に、ステップ６３に
おいて、辺直列形式のレコードデータの位置ｐに、辺節
（ａ_i+1）から辺節（ａ_n）までの辺データを挿入する。
すなわち、登録する単語の文字列の一致した文字要素列
ａ₁ａ₂…ａ_iの部分を除いた残りの文字要素列ａ_i+1ａ
_i+2…ａ_nに対応する各々の辺節（辺データ）を作成し
て、ラベル比較に失敗した位置の辺節に連結（挿入）す
る。そして、次に、ステップ６４において、有向グラフ
テーブルに新たに挿入した辺データに対応して、既存の
辺データの辺直列形式のレコードデータに対する各フラ
グおよび参照用の兄弟アドレスなどの整合性をとるため
の処理を行う。すなわち、この処理は、辺節（ａ₁）か
ら辺節（ａ_i）までの辺データと、辺節（ａ_i+1）以降の
辺データを弟とする弟参照の値を挿入により増加した分
だけ増やす処理により行う。

【００５４】つまり、この単語登録の処理は、図７に示
すように、有向グラフの辺のラベル比較を、登録単語の
最初の文字要素ａ₁からラベル比較を始めて、比較に成
功すると、次に文字要素ａ₂のラベル比較を行い、比較
に成功すると、更に次の文字要素ａ₃のラベル比較を行
うというように、これらのラベル比較を順次に続ける探
索を行い、文字要素ａ_iのラベル比較を行い成功して、
次に、文字要素ａ_i+1のラベル比較に失敗したとする
と、この時の辺直列形式のレコードデータの辺データの
格納位置（辺番号アドレス）をｐとして保持する。な
お、図７に示す有向グラフ６５では、文字要素ａ₁，
ａ₂，…，ａ_iの辺節まで順次に探索し、★で示す辺節の
位置で失敗した直後の様子を示している。

【００５５】次に、有向グラフテーブルにおいて、この
失敗した辺節（辺データ）を格納している辺直列形式の
レコードデータの格納位置ｐを求めて、この位置から、
登録する単語の文字列において、その文字列が一致して
いない部分の文字要素の各辺節（辺データ）を挿入す
る。すなわち、図８に示すように、有向グラフのデータ
構造では、既存の有向グラフ６６に対して、新たに登録
する単語のかかる辺節のサブ有向グラフ６７を連結して
接続することになるが、その場合、接続位置の辺節の兄
弟辺として文字要素ａ_i+1の辺節を接続し、それ以降の
文字要素の列はその子辺として、文字要素ａ_i+2から文
字要素ａ_nまでの辺節を連結（挿入）する。

【００５６】この場合の辺節の接続は、辺直列形式のレ
コードデータのデータ構造では、辺節（ａ_i）の辺デー
タの次の位置に、辺節（ａ_i+1）から辺節（ａ_n）までの
辺データを挿入することになる。このため、図８に示す
ように、有向グラフ６６における挿入位置として、辺直
列形式のレコードデ−タに対応して、有向グラフ６６の
各々の辺を探索してきた探索パスの辺を境として、それ
以降の辺節の後半部分６８を分離し、有向グラフの辺節
を前半部分（６６）と後半部分６８との２つの分割す
る。そして、分割したその間にサブ有向グラフ６７を挿
入する。サブ有向グラフ６７は登録単語の文字要素列ａ
₁ａ₂…ａ_nの辺節のうち、登録されていない文字要素列
ａ_i+1…ａ_nの辺節からなる有向グラフである。新たな単
語登録にかかる辺節の挿入処理では、ここでの前半部分
（６６），挿入部分（６７），後半部分（６８）の順に
メモリ−上に保存して、更新した有向グラフテーブルを
形成する。また、ここでの辺節のレコードデータの挿入
に伴い、辺節（ａ₁）から辺節（ａ_i）の弟参照の値（辺
番号のアドレス）を、辺節（ａ_i+1）から辺節（ａ_n）の
分だけ増加させる。

【００５７】次に、図９，図１０，および図１１を参照
して、有向グラフテーブルに対する単語削除にかかる辺
節の削除処理を説明する。図１０および図１１の有向グ
ラフは、前述の単語登録の処理の場合と同様に、木構造
を表現している有向グラフの一部分を示しており、ここ
でも削除する単語の文字列にかかる部分のみを示してい
る。既に単語が登録されている有向グラフテーブルか
ら、既登録単語を削除する処理では、有向グラフテーブ
ルから削除対象の単語を探索し、探索が成功した場合
に、削除対象の既登録の単語にかかる有向グラフの辺節
の状態に応じて、その削除処理を行う。

【００５８】図９に示すフローチャートに従って、図１
０および図１１を参照し、ここでの単語削除の処理を具
体的に説明する。有向グラフテーブルに対する単語の削
除処理では、削除する単語ｄ₁ｄ₂…ｄ_nの文字列が入力
され、単語削除の処理が開始されると、まず、ステップ
７１において、有向グラフテーブルに対して、削除する
単語ｄ₁ｄ₂…ｄ_nの各文字要素ｄ₁，ｄ₂，…，ｄ_nを順次
に探索し、この探索処理に成功すると、次からの削除処
理を行う。なお、ここでの削除する単語の探索に成功し
ないと、当該有向グラフテーブルには、削除対象の単語
が既に登録されていないことなので削除処理は行えな
い。

【００５９】削除対象の単語に対して、有向グラフテー
ブルの探索に成功すると、次に、ステップ７２におい
て、辺節（ｄ_n）の辺データにおける終了フラグ（final
p）を“０”とする。次に、ステップ７３に進み、辺節
（ｄ_n）に子辺があるか否かを判定する。この処理は、
辺節（ｄ_n）の辺データにsonpフラグがある（“１”で
ある）か否かを判定することにより行う。辺節（ｄ_n）
に子辺がある場合は、これで削除処理を終了する。すな
わち、この場合、ここで削除する単語の文字要素列ｄ₁
ｄ₂…ｄ_nの辺節は、全て他の既登録単語の一部として使
われ、他の既登録単語を登録された状態とするために必
要な辺節となっている。このため、探索に成功した文字
要素列ｄ₁ｄ₂…ｄ_nの辺節は、どの辺節の削除も行なわ
ない。ステップ７２の処理により、削除する単語の文字
列の最後の文字要素の辺節（ｄ_n）の終了フラグ（final
p）が“０”されているので、文字要素ｄ_nで終了する単
語は、登録状態から削除されたことになる。

【００６０】また、ステップ７３の判定処理で、辺節
（ｄ_n）に子辺がないと判定された場合は、次のステッ
プ７４からの処理により、削除する単語の文字要素列ｄ
₁ｄ₂…ｄ_nの各々の辺節において、全て他の既登録単語
の一部の辺節として使われ、他の既登録単語を登録状態
とするために必要な辺節となっている部分の辺節を除い
て、その他の部分の辺節を削除する処理を行う。

【００６１】このため、次のステップ７４においては、
ｊを１から（ｎ−１）まで変化させて、各々の辺節（ｄ
_j）の中で、辺データの終了フラグが“１”である最大
のｊをｊｍａｘとする。次に、ステップ７５において、
ｋをｊｍａｘからｎまで変化させて、辺節（ｄ_k）の中
で、ｄ_k辺データに兄弟フラグがある最大のｋをｋｍａ
ｘとし、ｋｍａｘから１を引いた値をｉとする。次に、
ステップ７６において、辺直列形式のレコードデータに
対して、辺節（ｄ_i+1）から辺節（ｄ_n）までの辺データ
を削除する。

【００６２】すなわち、削除する単語の文字要素列ｄ₁
ｄ₂…ｄ_n-1の各々の辺節に対し、１つ手前の終了フラグ
のある辺節までの間で、かつ、その間で兄弟辺のある辺
節の内で、最も最終の文字要素ｄ_n-1に近い辺節の位置
ｉを求めて、その辺節以降の辺節を削除する。つまり、
削除する単語の文字要素列ｄ₁ｄ₂…ｄ_n-1の探索パス
で、１つ前の終了フラグのある辺節までの間で最後に枝
分かれている部分を判別し、その枝の部分の辺節（辺デ
ータ）のみを削除する処理を行う。枝の部分がない場合
は、１つ前の終了フラグのある辺節の以降は不要となる
ので、これらを削除する。そして、次に、ステップ７７
において、有向グラフテーブルから削除した辺データに
対応して、既存の辺データの直列形式のレコードデータ
としての整合性をとるための処理を行う。この処理は、
辺節（ｄ₁）から辺節（ｄ_i）までの辺データと、辺節
（ｄ_i+1）以降の辺データを弟とする弟参照の値を削除
により減少した分だけ減らす処理により行う。

【００６３】つまり、この単語削除にかかる辺節の削除
の処理では、図１０に示すように、有向グラフの辺のラ
ベル比較を、削除する単語の最初の文字要素ｄ₁からラ
ベル比較を始めて、比較に成功すると、次に文字要素ｄ
₂のラベル比較を行い、比較に成功すると、更に次の文
字要素ｄ₃のラベル比較を行うというように、これらの
ラベル比較を順次に続ける探索を行い、最終の文字要素
ｄ_nのラベル比較に成功して探索が完了した場合に、こ
こでの削除処理を行う。

【００６４】このような探索により得られた辺節のう
ち、最終の辺節（ｄ_n）の終了フラグを“０”として終
了節であることを解除し、辺節（ｄ_n）に子辺となる辺
節があれば、その後は何もせず処理を終了する。子辺と
なる辺節がなければ、最終の辺節（ｄ_n）から１つの手
前の終了節までの間で、直近の兄弟辺のある辺節まで逆
方向に辺節を辿り、これを判別して、その以降の各々の
辺節を削除することになる。このため、ここでの処理に
おいては、ｊを１から（ｎ−１）まで変化させ、その間
の辺節（ｄ_j）の中で終了フラグが“１”であるような
最大のｊをｊｍａｘとし、更に、ｋをｊｍａｘからｎま
で変化させて、辺節（ｄ_k）に兄弟辺がある最大のｋを
ｋｍａｘとし、このｋｍａｘから１を引いた値をｉ（ｉ
＝ｋｍａｘ−１）とする。図１０に示す有向グラフ１０
０では、このようにして求められた辺節の位置ｉを★で
示している。この★で示す辺節の位置ｉの以降の辺節が
削除される。

【００６５】この場合の辺節の削除は、辺直列形式のレ
コードデータのデータ構造では、辺節（ｄ_i）の辺デー
タの次の位置の辺節（ｄ_i+1）から辺節（ｄ_n）までの辺
データを削除することになるので、図１１に示すよう
に、有向グラフ１０１から削除する位置ｉで、削除する
辺節のサブ有向グラフ１０２を分離する。この処理にお
いても、辺直列形式のレコードデ−タに対応して、有向
グラフ１０１で探索した辺から削除する辺節のサブ有向
グラフ１０２が除かれるので、有向グラフ１０１の辺節
は、削除された部分を境として、それ以降の辺節の後半
部分１０３が分離され、前半部分（１０１）と後半部分
１０３との２つの分割される。ここでのサブ有向グラフ
１０２は、削除対象の単語の文字要素列ｄ₁ｄ₂…ｄ_nの
辺節のうち、削除される文字要素列ｄ_i+1…ｄ_nの辺節か
らなる有向グラフである。単語の削除では、ここでの前
半部分（１０１）と後半部分（１０３）を、この順にメ
モリ−上に保存して再構成し、更新した有向グラフテー
ブルとする。この辺節のレコードデータの削除に伴い、
辺節（ｄ₁）から辺節（ｄ_i）の弟参照の値（辺番号のア
ドレス）を、辺節（ｄ_i+1）から辺節（ｄ_n）の分だけ減
少させる。

【００６６】次に、このように有向グラフの編集処理の
具体例として、先に例示した図１および図２の有向グラ
フに対し、削除処理を行った場合を説明する。図１２お
よび図１３に示す有向グラフは、先に例示した図１およ
び図２の有向グラフに対して辺節の削除処理を行った場
合の状態の変化を示している。図１２に示すように、有
向グラフ１２１から、ラベルＡの辺節とラベルＢの辺節
からなるサブ有向グラフ１２２が削除された場合、その
削除に対応して、有向グラフテーブルの辺直列形式のレ
コードデータでは、図１３に示すように、有向グラフテ
ーブル１３１から辺データ１３２が削除される。これに
伴い、削除された辺データ１３２の位置以降の各々の辺
データの辺番号アドレスが繰りあがり、更に、兄弟アド
レスフィールドの参照用の兄弟アドレスの参照の値が、
その分だけが繰りあがる。

【００６７】すなわち、図１３の示す有向グラフテーブ
ル１３１の辺番号アドレスは、辺データ１３２の削除処
理により、２つのレコードデータが削除されたので、辺
データ１３２より後の辺データは、図２に示す有向グラ
フテーブル２０との比較から明らかなように、辺番号ア
ドレスが減らされ、それに伴い、更に、兄弟アドレスフ
ィールドの参照用の兄弟アドレスの参照の値が、その分
だけが減らされる。

【００６８】また、図１２および図１３にそれぞれ示し
た有向グラフ１２１および有向グラフテーブル１３１か
ら、逆に、図１および図２にそれぞれ示した有向グラフ
１０および有向グラフテーブル２０を見ると、その場合
には、単語の登録にかかる有向グラフの辺節の挿入処理
が行なわれた状態変化を示している図となっている。す
なわち、登録する単語に対して、その文字要素列の辺節
の挿入位置（辺データ１３２の位置）が判定され、辺直
列形式のレコードデータの該当位置に、挿入する辺節に
対応する辺データが挿入される。この場合、レコードデ
ータの挿入に伴い、辺番号アドレスが増され、更に、兄
弟アドレスフィールドの参照用の兄弟アドレスの参照の
値が、その分だけが増されることになる。

【００６９】

【発明の効果】以上に説明したように、本発明によれ
ば、有向グラフにより木構造のデータ構造を表現して各
種のデータ処理に利用する場合に、メモリスペースを効
率よく利用して少ないデータ量で有向グラフを表現で
き、更に、当該有向グラフに対する編集処理を行うこと
ができる有向グラフ編集処理装置が提供できる。また、
有向グラフを形成し、有向グラフの特徴を利用して行う
データ処理では、フラグデータのみのテーブルからのフ
ラグデータの読み出し，フラグの判定の処理により、有
向グラフにかかるデータ処理が実行できるので、高速な
処理が可能となる。また、有向グラフの編集を行う場合
にも、編集対象となる部分的な有向グラフの辺データに
かかるレコードデータに対する編集処理を行えば良いの
で、処理を高速化できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 図１は有向グラフを用いた木構造の節と辺の
関係を示す図、

【図２】 図２は図１の有向グラフを表現している辺直
列表現によるデータ構造の有向グラフテーブルを示す
図、

【図３】 図３は本発明の一実施例にかかる有向グラフ
編集処理装置の要部の構成を示すブロック図、

【図４】 図４は有向グラフ生成処理部が行う有向グラ
フ作成処理の処理フローを示すフローチャート、

【図５】 図５は文字列解析処理部が行う入力記号列解
析処理の処理フローを示すフローチャート、

【図６】 図６は有向グラフテーブルに対する単語登録
による辺節の挿入の処理フローを示すフローチャート、

【図７】 図７は単語登録の処理にかかる動作を説明す
る有向グラフの第１の模式図、

【図８】 図８は単語登録の処理にかかる動作を説明す
る有向グラフの第２の模式図、

【図９】 図９は有向グラフテーブルに対する単語削除
による辺節の削除の処理フローを示すフローチャート、

【図１０】 図１０は単語削除の処理にかかる動作を説
明する有向グラフの第３の模式図、

【図１１】 図１１は単語削除の処理にかかる動作を説
明する有向グラフの第４の模式図、

【図１２】 図１２は図１の有向グラフに対して辺節の
削除処理を行った場合の状態の変化を示す有向グラフの
説明図、

【図１３】 図１３は図１２に対応して有向グラフに対
して辺節の削除処理を行った場合の状態の変化を示す有
向グラフテーブルの説明図、

【図１４】 図１４は従来の表現方法による有向グラフ
を用いたネットワークの節と辺の関係を図式的に示す
図、

【図１５】 図１５は従来の表現方法による有向グラフ
を用いてネットワークを表現しているデータ要素の集合
のテーブルを示す図である。

【符号の説明】

１０…有向グラフ、１１…開始節、１２…終了節、２０
…有向グラフテーブル、２１…辺番号フィールド、２２
…ラベルフィールド、２３…firstpフラグフィールド、
２４…sonpフラグフィールド、２５…brotherpフラグフ
ィールド、２６…finalpフラグフィールド、２７…兄弟
アドレスフィールド、３０…有向グラフテーブル、３１
…入力装置、３２…データ処理装置、３３…記憶装置、
３４…出力装置、３５…有向グラフ生成処理部、３６…
文字列解析処理部、３７…第１編集処理部、３８…第２
編集処理部、６５…有向グラフ、６６…有向グラフ、６
７…サブ有向グラフ、６８…後半部分、８０…有向グラ
フのネットワーク表現、８１…開始節、８２…終了節、
８３…終了節、８４，８５，８６…辺、９０…データテ
ーブル、９１…節番号フィール、９２…終了節フラグフ
ィールド、９３…辺数フィールド、９４…ラベルフィー
ルド、９５…ポインタフィールド、１００…有向グラ
フ、１０１…有向グラフ、１０２…サブ有向グラフ、１
０３…後半部分、１２１…有向グラフ、１２２…サブ有
向グラフ、１３１…有向グラフテーブル、１３２…辺デ
ータ。

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ある節を最初に指示する辺である初参照
   辺，対象とする辺が指示する節から発する最初の辺であ
   る子辺，および対象とする辺と同一の節から発して隣接
   する辺である兄弟辺により構成される構造の有向グラフ
   を、各辺データを所定の順序に従ってテーブルに１次元
   的に記録して形成し、当該テーブルに形成された有向グ
   ラフの各辺データに対する編集処理を行う有向グラフ編
   集処理装置であって、 初参照辺を記録し、前記初参照辺の次に子辺を記録し、
   兄弟辺がある場合に前記子辺以下の記録が終了した後に
   当該兄弟辺を記録する辺直列形式のレコードデータを形
   成し、初参照辺，子辺，および兄弟辺の各辺データを順
   次にレコードデータとしてテーブルに記憶する記憶手段
   と、 編集を行う対象の有向グラフが入力された時、入力され
   た編集対象の有向グラフの辺データと前記記憶手段に記
   憶されたレコードデータの各辺データとを順次に探索し
   て比較し、編集対象の有向グラフの辺データの内、一致
   する辺までの辺データおよび残りの辺データを分離し
   て、当該辺データのレコードデータに対する編集操作を
   行う第１編集処理手段と、 テーブルに対するレコードデータの編集操作を行った
   後、編集操作が行なわれたレコードデータの位置までお
   よび当該位置以降の各々の辺データのレコードデータに
   対して、各々の参照の値を更新する編集処理を行う第２
   編集処理手段とを備えたことを特徴とする有向グラフ編
   集処理装置。
2. 【請求項２】 辺直列形式のレコードデータにおける
   各辺データは、初参照辺であるか否かを指示する初参照
   フラグと、辺のラベルデータと、この辺を発する節が終
   了節であるか否かを指示する終了フラグと、子辺の有無
   を指示する子フラグと、兄弟辺の有無を指示する兄弟フ
   ラグとから構成されることを特徴とする請求項１に記載
   の有向グラフ編集処理装置。
3. 【請求項３】 請求項２に記載の有向グラフ編集処理装
   置において、単語群を表現する木表現の有向グラフが辺
   直列形式のレコードデータで保存されており、新たな単
   語の登録の編集処理を行う場合、 前記第１編集処理手段は、登録しようとする単語をａ₁
   ａ₂…ａ_nとするとき、この単語の各要素ａ₁，ａ₂，…，
   ａ_nを前記レコードデータの各辺データから順次に探索
   した結果、ａ₁からａ_iまでは等しいラベルの辺データが
   存在し、ａ_i+1のラベルの比較に失敗した時、その位置
   にａ_i+1からａ_nまでの辺データのレコードデータを挿入
   する編集を行い、 前記第２編集処理手段は、ａ₁からａ_iまでの辺データお
   よびａ_i+1以降の辺データを弟とする辺データの弟参照
   の値を更新する編集処理を行うことを特徴とする有向グ
   ラフ編集処理装置。
4. 【請求項４】 請求項２に記載の有向グラフ編集処理装
   置において、単語群を表現する木表現の有向グラフが辺
   直列形式のレコードデータで保存されており、既に登録
   されている単語の削除の編集処理を行う場合、 前記第１編集処理手段は、削除しようとする単語をｄ₁
   ｄ₂…ｄ_nとするとき、その単語の各要素ｄ₁，ｄ₂，…，
   ｄ_nを前記レコードデータの各辺データから順次に探索
   して成功した場合、探索で得られた各々の辺データのう
   ち、 ｄ_nの辺データの終了フラグを削除し、 ｄ_nの辺データに子フラグがあれば、この後何もせずに
   編集を終了とし、 ｄ_nの辺データに子フラグがなければ、 ｊを１から（ｎ−１）まで変化させて、ｄ_jの辺データ
   で終了フラグのある最大のｊをｊｍａｘとし、更に、ｋ
   をｊｍａｘからｎまで変化させて、ｄ_kの辺データに兄
   弟フラグがある最大のｋをｋｍａｘとし、ｋｍａｘから
   １を引いた値をｉとするとき、 ｄ_i+1の辺データからｄ_nの辺データまでを削除して編集
   を終了とし、 前記第２編集処理手段は、ｄ₁からｄ_iまでの辺データお
   よびｄ_i+1以降の辺デー楽を弟とする辺データの弟参照
   の値を更新する編集処理を行うことを特徴とする有向グ
   ラフ編集処理装置。