Дерево ирга полезные свойства


полезные свойства и противопоказания, применение, уход

На Иргу многие не обращают внимание – кустарник живет даже в городской черте и особого отношения и ухода не требует. Чем же славится ирга и как ее использовать для здоровья?

Ягода Ирга знакома жителям России, но мало кто уделяет ей внимания, которого она по-настоящему заслуживает. Неприхотливое растение приживается в местных садах, растет на огородах. Цвет ягоды необычный, винный, красно-фиолетовый — меняется по мере созревания. Вкус у нее тоже своеобразный: смесь смородины, голубики, войлочной вишни с едва уловимой ореховой ноткой.

Не правда ли, любопытное сочетание? А еще ягода немного красит язык. Шкурка ирги довольно плотная . Несмотря на то, что во всем мире культивируют яргу уже больше 100 лет, она остается в тени российских садоводов-энтузиастов. Разберемся в полезных свойствах растения.

Что такое ирга

Родиной Ирги называют Северную Америку, откуда она пропутешествовала через Малую Азию прямиком в Сибирь. Растение довольно устойчиво к холодам, плодоносит неплохо даже после морозных зим, является хорошим подспорьем в наших краях, здесь иргу принялись культивировать. Популяцией занялся известный биолог Иван Мичурин. Ее стало расти больше. А дальше было все просто. Иргу разнесли по всей стране птицы – они питаются ягодой, внутри которой есть небольшая косточка.

Другие названия

В разных странах ирга носит разные названия. У нас ее величают ягода юрга, ирга или коринка. В Италии ягоду называют пирусом, в Германии скальной грушей, а есть у нее такое необычное название как северный изюм, благодаря темному цвету и характерной сладости.

Где растет

Поскольку юрга ягода удивительно хорошо приспосабливается к разным климатическим условиям и прекрасно переносит холода, она растет в регионах со Средним Климатом – встречается в Канаде, Северной Америки, есть ее колонии в Азии, в Сибири, на Северном Кавказе. В общей сложности селекционеры насчитывают около 20 разновидностей «северного изюма».

Часть колоний ягоды существуют в диком виде. Заросли ирги совсем не трудно встретить лесах, а тем более вблизи людских поселений. Поскольку век дерева составляет несколько десятилетий, со временем игра становится похожей на иссохшегося старичка – ветви разрастаются, оно наклоняется вперед. Другое дело, если люди ухаживают, стригут, придавая кустарникам благородный вид. При должном уходе, подрезке, ирга образует живую изгородь.

Как выглядит

Выглядит ирга как небольшой кустарник со стволом высотой максимум в 6 метров. Интересно, что относится растение к семейству розовых -может быть потому в период цветения ирга издает чуть сладковатый розовый аромат. Правда, листки у нее крохотные, белые, либо чуть-чуть кремовые. После цветения, которое заканчивается к июлю, дерево усыпают ягодки величиной до 1 см. Висеть они могут вплоть до октября, конечно, если ягоды не съедают люди (или птицы).

Химический состав

Большое количество в ягоде фруктовых сахаров до 11,2%, очень много витамина С (практически 40 мг на 100 г ягоды), есть ценные флавонолы. Они отвечают за окраску ягоды – от красной до густой фиолетовой – так же в ягоде много витамина А. Кстати, витамина С в ирге не меньше, чем в смородине или сливе, зато кислот меньше. Вот почему варенье из ягоды лучше переносится при простуде детьми и людьми с повышенной кислотностью желудка. Флавонолов в ирге почти столько же, сколько в рябине.

А еще в ягоде много стеринов – это те самые вещества, которые способствуют выработке полезных жиров для сосудов и кожи. Особенно много их содержится в кожице и мякоти ягод. При желании можно попробовать получить масло из ирги, подобно тому, которое мы обычно получаем из облепихи. Хотя концентрация масла будет все-таки чуть меньше.

Кора же и листья ирги – рекордсмены по содержанию дубильных веществ, то есть способность останавливать кровотечения, заживлять раны у растения высока.

Полезные свойства ягод листьев и цветков ирги

Химический богатый состав объясняет редкую ценность ягоды. Вы удивитесь, что неприхотливая ирга была не сразу оценена по достоинству. Зато, когда люди «раскусили» ее ценные свойства, вход пошли все части растения: ягоды в сушеном виде, листья, цветки, кора.

Сок

В ирге довольно много дубильных веществ, так что ягода слегка вяжет. Выжатый сок особенно вместе с соком дички (диких слив, яблок), дает прекрасные результаты для лечения болезней горла и частично эффективен при терапии желудочных расстройств. Такими же свойствами, но чуть в меньшей концентрации, обладает и компот с отварами. Для этого ягоды варят с сахаром или медом в чистой воде и дают им настояться.

Свежие и сушеные плоды

Вяжущие свойства ирги сохраняются в сушеном и мороженом виде, вот почему народные умельцы делают из ягод пастилу, желе, да и просто засушивают ягоды, наподобие рябины, черники, смородины.

Зимой сухие ягоды ирги варят, получая целебный настой для лечения простуды и просто профилактики ОРЗ и ОРВИ.

Сейчас во времена моды на ЗОЖ ягоды полюбили сторонники сыроедения. Они уверены, что лучше карины ничто так не очищает организм от канцерогенов, шлаков и токсинов, что останавливает старение. Благодаря фруктозе ягода помогает заменить сахар, пусть и на время, превращаясь в основу для сытных и полезных смузи при детокс-диете. Для этого иргу смешивают с сельдереем, зелеными яблоками, мешают с клубникой и грушами. Сытный и полезный вариант – смесь ирги с нежирным творогом. Такой ягодный мусс с легкостью заменит ужин.

Листья и цветки

В сезон собирают листья и цветки растения. Нежные соцветия ирги обладают столь невыраженным вкусом, что на них заваривают приятные и легкие успокоительные чаи. Считается, напитки помогают снять усталость после трудового дня, предотвращают депрессию. Зимой хороши горячие чаи с ягодой, а летом такие напитки снимают желание пить и наполняют организм приятным ощущением расслабления.

Кора

Кора ирги, считается продуктом номер один для лечения воспаления, кожных высыпаний и даже болезней сердца. Для этого кору ирги собирают, помещают в бумажные или полотяные мешочки, а потом делают из них настойки на воде или спирте. Корой лечат поражения кожи, гнойники, в экстренных случаях останавливают кровотечения и обеззараживают не хуже подорожника, особенно, если под рукой не оказалось медикаментов.

Лечебными свойствами обладают кора и листья ирги, если их применять одновременно.

Экстракты из них успокаивают спазмы в желудке, кишечнике, мягко обволакивая внутренние органы, смягчая раздраженную слизистую. В этом качестве особенно полезен слабый чай на коре с добавлением мяты и небольшой ложечки натурального меда.

При каких заболеваниях можно и нельзя принимать иргу

Лечебные свойства ягоды ирги помогают при многих заболеваниях – от авитаминоза до хронической усталости. Есть даже болезни, с которыми народная медицина справляется при помощи ирги. Взять хотя бы сахарный диабет: сложное с точки зрения терапии, болезнь. При всех достоинствах ягоды не стоит забывать: любое народное целительство всегда идет вместе с традиционной медициной, тогда и польза будет выше.

Авитаминоз

Ирга растет вначале лета, когда другие ягоды просто не успевают созревать, и становится первой сладкой ягодой, доступной в свежем виде. Ее срывают с веток и едят горстями, наслаждаясь чуть пряным ореховым вкусом с кислинкой. Вкус иногда кажется несколько специфичным, но едва к нему привыкаешь, как рука сама тянется к каринке, а авитаминоз без следа проходит всего за 2-3 дня.

Применение при диабете

В продуктах питания редко содержится такое вещество как биофлавоноид, иначе говоря, витамин Р. А вот в ирге вещества в избытке! Витамин Р полезен для женщин, мужчин, людям в возрасте для регулирования сахара в крови, предотвращения скачков инсулина. Достаточно взять за привычку выпивать стакан настойки из ирги, компота из сушеных ягод, как увидите улучшение: уровень инсулина станет ровным, уйдут ночные приступы голода, попутно можно снизить вес.

Влияние ягоды на зрение

Рибофлавином (витамин В2) и витамин А полезны для зрения. Принимая активное участие в синтезе белков, жиров, углеводов, наращивания новых тканей, эти два элемента оказывают редкую пользу организму в процессе обновления. А бонусом вырастает уровень цветовосприятия, то есть мир вокруг выглядит ярче.

Сердечно сосудистые заболевания

Биофлавоноиды также заметно укрепляют стенки сосудов, делают их эластичными, проницаемыми, снижают ломкость. Это полезно для профилактики сердечно-сосудистых заболеваний. А людям в зоне риска – то есть старше 40 лет, помогут предотвратить серьезные неприятности: инфаркты и инсульты. Очень полезен сок из ирги при лечении варикозного расширения в

8 Полезные древовидные структуры данных, о которых стоит знать | Виджини Маллаваараччи

Обзор 8 различных древовидных структур данных

Что приходит вам в голову, когда вы думаете о дереве? Корни, ветви и листья? Вам может прийти в голову большой дуб с корнями, ветвями и листьями. Точно так же в информатике древовидная структура данных имеет корни, ветви и листья, но нарисована в перевернутом виде. Дерево - это иерархическая структура данных, которая может представлять отношения между различными узлами.В этой статье я кратко познакомлю вас с 8 типами древовидных структур данных.

Свойства дерева

  • Дерево не может содержать узлов или может содержать один специальный узел, называемый корнем с нулевым или более поддеревьями.
  • Каждое ребро дерева прямо или косвенно происходит от корня.
  • У каждого ребенка есть только один родитель, но у одного родителя может быть много детей.
Рис. 1. Терминология деревьев

В этой статье я кратко объясню следующие 10 древовидных структур данных с их использованием.

  1. Общее дерево
  2. Двоичное дерево
  3. Двоичное дерево поиска
  4. AVL-дерево
  5. Красно-черное дерево
  6. Дерево Splay
  7. Treap
  8. B-дерево

Общее дерево представляет собой древовидную структуру данных, где нет никаких ограничений на иерархическую структуру.

Свойства

  1. Следуйте свойствам дерева.
  2. Узел может иметь любое количество дочерних узлов.
Рис. 2. Общее дерево

Использование

  1. Используется для хранения иерархических данных, таких как структуры папок.

Двоичное дерево - это древовидная структура данных, в которой можно найти следующие свойства.

Свойства

  1. Следуйте свойствам дерева.
  2. Узел может иметь не более двух дочерних узлов (потомков).
  3. Эти два дочерних узла известны как левый дочерний элемент и правый дочерний элемент .
Рис. 3. Двоичное дерево

Использование

  1. Используется компиляторами для построения синтаксических деревьев.
  2. Используется для реализации синтаксических анализаторов выражений и решателей выражений.
  3. Используется для хранения таблиц маршрутизаторов в маршрутизаторах.

Дерево двоичного поиска - это более ограниченное расширение двоичного дерева.

Свойства

  1. Следуйте свойствам двоичного дерева.
  2. Имеет уникальное свойство, известное как свойство двоичного дерева поиска . Это свойство указывает, что значение (или ключ) левого дочернего элемента данного узла должно быть меньше или равно родительскому значению, а значение правого дочернего элемента должно быть больше или равно родительскому значению.
Рис. 4. Дерево двоичного поиска

Использование

  1. Используется для реализации простых алгоритмов сортировки.
  2. Может использоваться как приоритетная очередь.
  3. Используется во многих поисковых приложениях, где данные постоянно поступают и уходят.

Дерево AVL - это самобалансирующееся двоичное дерево поиска. Это первое представленное дерево, которое автоматически уравновешивает свою высоту.

Свойства

  1. Следуйте свойствам деревьев двоичного поиска.
  2. Самобалансирующийся.
  3. Каждый узел хранит значение, называемое коэффициентом баланса , которое представляет собой разницу в высоте между его левым поддеревом и правым поддеревом.
  4. Все узлы должны иметь коэффициент балансировки -1, 0 или 1.

После выполнения вставок или удалений, если есть хотя бы один узел, у которого коэффициент балансировки не равен -1, 0 или 1, то вращения должна выполняться для балансировки дерева (самобалансировка). Вы можете прочитать больше об операциях вращения в моей предыдущей статье из здесь .

Рис. 5. Дерево AVL

Использование

  1. Используется в ситуациях, когда используются частые вставки.
  2. Используется в подсистеме управления памятью ядра Linux для поиска областей памяти процессов во время вытеснения.

Красно-черное дерево - это самобалансирующееся двоичное дерево поиска, где каждый узел имеет цвет; красный или черный. Цвета узлов используются для того, чтобы дерево оставалось приблизительно сбалансированным во время вставки и удаления.

Свойства

  1. Следуйте свойствам деревьев двоичного поиска.
  2. Самобалансирующийся.
  3. Каждый узел красный или черный.
  4. Корень черный (иногда опускается).
  5. Все листья (обозначены как NIL) черные.
  6. Если узел красный, то оба его дочерних узла черные.
  7. Каждый путь от данного узла к любому из его листовых узлов должен проходить через одинаковое количество черных узлов.
Рис. 6. Дерево AVL

Использование

  1. В качестве основы для структур данных, используемых в вычислительной геометрии.
  2. Используется в Completely Fair Scheduler , используемом в текущих ядрах Linux.
  3. Используется в реализации системного вызова epoll ядра Linux.

Расширяемое дерево - это самобалансирующееся двоичное дерево поиска.

Свойства

  1. Следуйте свойствам деревьев двоичного поиска.
  2. Самобалансирующийся.
  3. К недавно использованным элементам снова можно получить быстрый доступ.

После выполнения поиска, вставки или удаления деревья расширения выполняют действие, называемое расширение , при котором дерево переупорядочивается (с использованием вращения) так, чтобы конкретный элемент помещался в корень дерева.

Рис. 7. Поиск Splay tree

Использование

  1. Используется для реализации кешей
  2. Используется в сборщиках мусора.
  3. Используется при сжатии данных

treap (имя, производное от tree + heap ) - это двоичное дерево поиска.

Свойства

  1. Каждый узел имеет два значения; ключ и приоритет .
  2. Ключи следуют свойству двоичного дерева поиска.
  3. Приоритеты (которые являются случайными значениями) следуют за свойством кучи.
Рис. 8. Treap (буквенные ключи красного цвета следуют за свойством BST, а числовые значения синего цвета соответствуют максимальному порядку кучи)

Использование

  1. Используется для поддержки сертификатов авторизации в криптосистемах с открытым ключом.
  2. Может использоваться для выполнения операций быстрой настройки.

B-дерево - это самобалансирующееся дерево поиска, содержащее несколько узлов, которые хранят данные в отсортированном порядке. Каждый узел имеет 2 или более дочерних узлов и состоит из нескольких ключей.

Свойства

  1. Каждый узел x имеет следующее:

- x.n (количество ключей)

- x.keyᵢ (ключи хранятся в порядке возрастания)

- x.leaf (независимо от того, является ли x листом или нет)

2. Каждый узел x имеет (xn + 1) потомков .

3. Ключи x.keyᵢ разделяют диапазоны ключей, хранящиеся в каждом поддереве.

4. Все листья имеют одинаковую глубину, равную высоте дерева.

5. Узлы имеют нижнюю и верхнюю границы количества ключей, которые могут быть сохранены. Здесь мы рассматриваем значение t≥2, которое называется минимальной степенью (или коэффициентом ветвления ) B-дерева.

- У корня должен быть хотя бы один ключ.

- Каждый другой узел должен иметь не менее (t-1) ключей и не более (2t-1) ключей. Следовательно, у каждого узла будет не менее t потомков и не более 2t потомков. Мы говорим, что узел полон , если у него есть (2t-1) ключи.

.

структур данных - как я могу реализовать дерево в Python?

Переполнение стека
  1. Около
  2. Продукты
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где devel
.

Понимание структуры дерева решений - документация scikit-learn 0.23.2

Примечание

Щелкните здесь, чтобы загрузить полный пример кода или запустить этот пример в своем браузере через Binder

Структуру дерева решений можно проанализировать, чтобы получить более полное представление о связь между функциями и целью для прогнозирования. В этом примере мы показать, как получить:

  • двоичная древовидная структура;

  • глубина каждого узла и то, является ли он листом;

  • узлов, которые были достигнуты выборкой с использованием метода solution_path ;

  • лист, который был достигнут образцом с использованием метода apply;

  • правила, которые использовались для прогнозирования выборки;

  • путь решения, общий для группы образцов.

Ушел:

 Бинарная древовидная структура имеет 5 узлов и следующую древовидную структуру: node = 0 тестовый узел: перейти к узлу 1, если X [:, 3] <= 0.800000011920929, иначе к узлу 2. узел = 1 листовой узел. node = 2 test node: перейдите к узлу 3, если X [:, 2] <= 4.950000047683716, иначе к узлу 4. узел = 3-х листовой узел. узел = 4-х листовой узел. Правила, используемые для прогнозирования выборки 0: узел с идентификатором решения 0: (X_test [0, 3] (= 2.4)> 0.800000011920929) узел идентификатора решения 2: (X_test [0, 2] (= 5.1)> 4.950000047683716) Следующие примеры [0, 1] совместно используют узел [0 2] в дереве. Это 40,0% всех узлов. 
 импортировать numpy как np из sklearn.model_selection import train_test_split из sklearn.datasets импортировать load_iris из sklearn.tree импортировать DecisionTreeClassifier iris = load_iris () X = iris.data y = iris.target X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split (X, y, random_state = 0) оценка = DecisionTreeClassifier (max_leaf_nodes = 3, random_state = 0) Estimator.fit (X_train, y_train) # Оценщик решения имеет атрибут tree_, в котором хранятся все # древовидная структура и обеспечивает доступ к атрибутам низкого уровня.Бинарное дерево # tree_ представлено как количество параллельных массивов. I-й элемент каждого # массив содержит информацию об узле ʻi`. Узел 0 - это корень дерева. НОТА: # Некоторые массивы применяются только к листьям или к разделенным узлам, соответственно. В этом # если значения узлов другого типа произвольны! # # Среди этих массивов у нас есть: # - left_child, id левого потомка узла # - right_child, id правого потомка узла # - признак, признак, используемый для разделения узла # - порог, пороговое значение на узле # # Используя эти массивы, мы можем проанализировать древовидную структуру: n_nodes = оценщик.tree_.node_count children_left = Estimator.tree_.children_left children_right = Estimator.tree_.children_right feature = Estimator.tree_.feature threshold = Estimator.tree_.threshold # Древовидная структура может быть перемещена для вычисления различных свойств, таких как # как глубина каждого узла и то, является ли он листом. node_depth = np.zeros (shape = n_nodes, dtype = np.int64) is_leaves = np.zeros (shape = n_nodes, dtype = bool) stack = [(0, -1)] # seed - это идентификатор корневого узла и его родительская глубина а len (стек)> 0: node_id, parent_depth = стек.поп () node_depth [node_id] = parent_depth + 1 # Если у нас есть тестовая нода если (children_left [node_id]! = children_right [node_id]): stack.append ((children_left [node_id], parent_depth + 1)) stack.append 
.

Страница не найдена · GitHub Pages

Страница не найдена · GitHub Pages

Файл не найден

Сайт, настроенный по этому адресу, не содержать запрошенный файл.

Если это ваш сайт, убедитесь, что регистр имени файла соответствует URL-адресу.
Для корневых URL (например, http://example.com/ ) вы должны предоставить index.html файл.

Прочтите полную документацию для получения дополнительной информации об использовании GitHub Pages .

.

Смотрите также