知识组织拓扑结构概念地图:孤立点,线性,矩阵,树,图,语义网,超图。
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用好笔记软件在实用意义上就是:用好【线表树图】笔记基本逻辑结构与笔记知识
条目的两大类基本组织结构:物理结构【线表树图】与逻辑结构
物理结构
逻辑结构:指数据元素之间逻辑关系的数据结构,这里的逻辑关系是指数据元素之间的前后间关系,与数据在计算机中的存储位置无关。
数据的逻辑结构主要分为线性结构和非线性结构。
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线性结构:数据结构的元素之间存在一对一线性关系,所有结点都最多只有一个直接前趋结点和一个直接后继结点。
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非线性结构:各个结点之间具有多个对应关系,一个结点可能有多个直接前趋结点和多个直接后继结点。
点(基本单位):文件,条目,项目
线
线性:清单,无缩进列表,文字串,有顺序的任何东西,前序遍历的线索树(图书的目录树)
表
二维关系表
树
树的结构、树的生成顺序。层次化的树结构。
ZK树的高度,若用文件名,最大为205。留出25位作为文件名和后缀。可用共计180位。
卢曼笔记最高不超过20位。表现形式
- 缩进列表(word大纲,目录)
- wiki_tag树
- treesheets
- 思维导图(基于树结构,可以包含交叉连接和反馈循环)
- ZK2的编码想法生成树(序列分支树)
- 元素内容树(文件中内容的组织树)
- 表格嵌套
- 星系
- 行政地图
- 元素结构树(文件组织结构树)
- Git历史记录是一个由快照组成的有向无环图。
- 分类树
- Decision tree/Logic tree(决策树/逻辑树)
- 条件推理树
- 赫夫曼树
- 幕布子节点
- sm内容树、神经树。
- ob文本式双链、ob关系图谱(应该不是树结构)
- 英语的语法框架(英语句子=主干+修饰成分)
- 生物分类学
- DOM文档树
- 块级列表树,卡片级列表树
不同用法
- 自上而下,有限收敛的集合框架树
- 为树赋予概念层级或分类
- 实践论,无限发散的想法生成树
- 按照想法的发展生成树,先有idea后有结构。
- 你宁可创建更多的重新表述笔记和反思笔记 (而不是摘录笔记)
- 按策略分为
- 事先分类,一成不变的限定分类
- 这是中方式是结果而非过程,可以说是得到最后结果才用的。
- 随时调整
- 手动更新结构,可以随时变,根据你的当前生活和思维习惯去调整。
- 事后分类
- 事先分类,一成不变的限定分类
https://assets.niklas-luhmann-archiv.de/branchview
- 笔记A:交流的一个最基本的前提是,合作伙伴可以互相惊喜。只有这样,信息才能在各自的对方中产生。信息是系统内部的事件。当人们将一条消息或条目与其他可能性进行比较时,就会产生这种结果。因此,信息只产生于具有比较图式的系统,即使这种比较图式只等于“这个或别的什么”。
- 笔记B:信息论研究信息的传递、加工、提取和利用。
- 应该把我们刚刚创建的笔记卡A,放在哪里呢?它可以归到信息分支,也可以归到通信分支。这句话的主要思想是围绕信息展开的。检索维基百科学科页面,输入术语查询。产生笔记B。
- 现在你面前有两张牌。一个上面写着引文,另一个是信息论。我们应该把这些卡片放在哪里?通过查阅维基百科的学术学科,我们可以看到信息论属于形式科学领域。它特别属于计算机科学的子领域。计算机科学4200:计算机科学是研究计算、自动化和信息的学科。
- 应该把信息论卡放在计算机科学分支中。为什么? 因为根据维基百科的学科大纲,信息论属于计算机科学。那么,让我们任意选择 4212 作为信息论。
- 长引言的卡片可以放在哪里?在 Antinet 中,游戏的名称是相似性。当决定在哪里安装卡片时,你必须问: 这张卡片最类似于什么? 好,我们面前的这张牌和什么最相似?这很简单。它与信息论卡片最相似。事实上,它甚至属于信息论分支。在卡片的右上角写上 4212/1。
树的生长
- 性质
- 分支:路径递增(深度)
- 扩充笔记
- 路径:层次链路
- 层次?
- 序列:序列递增(广度、互异有差别、继续)
- 思路的延续
- 思维链路序列(链路: 关联的卡片形成一条逻辑链路(思考的链路))
- 重载:增加自身变体(多态)
- 改写
- (num)改写,1.1a(1)
- 创建新序号从新开始
- 重载可以理解成多态的具体表现形式。
- 重写是父类与子类之间多态性的一种表现,
- 改写
- 片段:新结点的连接
- 查找大类,然后从大类到小类?形成链路段然后接到叶子上?
- 放在最大相关结点上(可能不是叶子结点)
- 对于一张卡片的存放位置:
- 相似性
- 根据元素内容去检索现有体系
- 根据检索结果,确定元素所在树结构中的位置
- 超集卡片不存在时要创建。
- 新写的位置,取决于你第一时间是因为哪个节点得到了这个新概念。
- 分支:路径递增(深度)
- 结点的修改
- 关于结点内容错误过时的修改或合并?
- 保留你的错误或不完美
- 不需要合并
- 不需要移除结点
- 可以添加订正
- 可以修改结点
- 关于结点内容错误过时的修改或合并?
已有这样一些卡片:1生物,1.1猫,1.2狗{1.2a中华田园,1.2b哈士奇},1.3人,2矿物,2.1煤,2.2金,……;然后新写了一张卡片,“动物”。它的编号是不能代表它的概念层级。只能作为“1.1猫,1.2狗,1.2a中华田园狗,1.2b哈士奇,1.3人”的兄弟节点,或者某一个的子节点,因为这些节点的父节点已经被占据了。
新写的位置,取决于你第一时间是因为哪个节点得到了这个新概念。
事实上,人类探索和发现新知识的真实过程就是这样的,而不是像教材上安排得那样明明白白。教材、以及任何一种外部资料的清晰结构是没有办法直接整个嵌入大脑的。https://zhuanlan.zhihu.com/p/336706087?utm_id=0
逻辑关联而不是字面关联
- 除了索引卡,文献卡、卡片与卡片之间几乎都是通过逻辑关联起来的
- 这些关联的卡片形成一条逻辑链路(思考的链路),链路可以有分支。
- 需要去思考卡片和卡片之间的一个背后的逻辑关系。
- 他一定要有他们之间的一个内在逻辑,这样才能够让这个卡片系统能够有机生长。
- 单纯靠关键词建立的连接,缺乏思考,没有办法有机生长
关于叶子和节点
- 叶子也有好叶子和坏叶子。
- 好叶子就是你记得名字,和大部分内容。或者别的。
- 好叶子应该给与优先级,坏叶子应该给予概率。
树结构,相对于地图来说缺点是,只能从根到叶子。而地图,却是可以从任意一点开始。叶子到根的路径,就是检索的第一类型的难关。地图上的路径实在太美妙了,路径在一段时期存在,路径可以去往任意的地方。
此结构是一种为了实现:将单条笔记放入结构体系中,可以快速检索到它的解决方案。检索和结构密切相关。同时也是为了增加其它的功能,比如笔记之间的边关系的处理等等。然后也逐渐认识笔记的本质是什么——辅助记忆和学习的工具。是我对PKM知识的不断实践、认知和发展的过程。
ZK2的编码,若有内容树一般的树形文件结构(无文件夹),则可以使用内容树实现。无需特定规则编码,直接使用任意ID即可。
编码可能没有必要,而忽略为树赋予概念层级、分类,转而改变观念,让想法(写作和思考)去生成树(类似思维导图)重要。一种是框架的集合,一种是无限发散的具有生命力的无限思维导图。
图
表现形式
- 概念图
- 思维导图
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-
基于树结构的,表现形式都可以相互转换,比如缩进列表变成表格嵌套,思维导图变成缩进列表
发现笔记的树逻辑数据结构可以组织任意大小任意数量的笔记。
缩进列表文档 ≈ XML ≈ DOM ≈ 文档树
树逻辑结构 ≈ 层级嵌套列表
而在树结构中,可以增加tag,对树结构进行结构化,正如xml的功能一样。查找,选择,筛选,再组织。
树结构拥有无限嵌套的自洽性。
语义树可以组织起任意数量的知识点。
- XML 和基于 XML 的语言的整个结构是建立在标签(Tag)之上的。
- 对于xml组成的文档树,标签️是一种标记在具体事物上,用于结构化的一种工具,例如对于文本串进行标记得到结构化的网页,并可以根据标签获取相关文字串。
语言中有包含关系的,可以用缩进列表表示,非常方便。比如这个数学概念
- 定义
- 命题
- 公理
- 定理
- 命题
- XML 和基于 XML 的语言的整个结构是建立在标签(Tag)之上的。
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Sttot:
大纲就是树Sttot:
树是图的一种,比没有图要好,人编辑起来比一般的图要方便(符合人的总分思考结构,比如思维导图),但是在更高维度的知识连接上能力不足,所以还需要添加link,回归到一般的图明玥:
[强][强][强]明玥:
我才最近总结【线表树图】这几个基本逻辑数据结构。用在笔记上的。Sttot:
不过一开始就是图也不一定好。tw就是太一般化了,用惯了目录树式结构的用户适应不了Sttot:
最后还是对用户做妥协,比如我最后还是给自己写了树形目录。明玥:
是的,我觉得在树上建图是很可行的,例子是卢曼的zk卡,和zk序列分支树。Sttot:
不过总体来说一个基于图的工具去做树是简单的,一个基于树的工具做图就不那么容易了(比如某幕布)明玥:
我对卢曼的zk序列分支树做了专门的研究。明玥:
https://github.com/Zacharia2/metacopy-growthk2s/blob/main/GrowthK2S/孵化器/061笔记的数据结构.md明玥:
- 性质
- 分支:路径递增(深度)
- 扩充笔记
- 路径:层次链路
- 层次?
- 序列:序列递增(广度、互异有差别、继续)
- 思路的延续
- 思维链路序列(链路: 关联的卡片形成一条逻辑链路(思考的链路))
- 重载:增加自身变体(多态)
- 改写
- (num)改写,1.1a(1)
- 创建新序号从新开始
- 重载可以理解成多态的具体表现形式。
- 重写是父类与子类之间多态性的一种表现,
- 片段:新结点的连接
- 查找大类,然后从大类到小类?形成链路段然后接到叶子上?
- 放在最大相关结点上(可能不是叶子结点)
- 对于一张卡片的存放位置:
- 相似性
- 根据元素内容去检索现有体系
- 根据检索结果,确定元素所在树结构中的位置
- 超集卡片不存在时要创建。
- 新写的位置,取决于你第一时间是因为哪个节点得到了这个新概念。
- 结点的修改
- 关于结点内容错误过时的修改或合并?
- 保留你的错误或不完美
- 不需要合并
- 不需要移除结点
- 可以添加订正
- 可以修改结点明玥:
写的可能不是很明白[捂脸],大概是这样的。Sttot:
从图论角度讲,树是图通过剪边来得到的,有各种生成树算法[破涕为笑]所以可以理解树是图的低维度表达,需要有各种树来描述一个图。所以就会有了人们对某本教材所谓基于不同主题整理的思维导图,这就是高维度到低维度的投影了,就像小学学的那篇画杨桃一样。明玥:
哈哈哈哈,太形象啦[强][强][强]Sttot:
就是建树的规则吗明玥:
是的,差不多的样子Sttot:
可以的明玥:
还有比图更高级的嘛,话说[疑问]Sttot:
在我的认知里是没有了明玥:
哦哦[憨笑]明玥:
那看起来也就是线表树图这几种了Sttot:
图是拓扑学,是不受维度所定义的明玥:
哦哦[憨笑]Sttot:
有一些方法比如勒贝格覆盖维度用来确定一个图至少需要用多少维空间来表示(当场gpt)Sttot:
所以知识本身是拓扑的,人类都是低维度的虫子,只能管中窥豹,在拓扑世界中建立一个属于自己的低维度投射,去尽可能贴近真实东了个吴:
还有超图,不过实际上就是父标签,把好几个节点合并成一个节点,其实就是只可视化他们的父标签而已明玥:
倒不是按照维度排列的,是按照复杂度排列的。最高级是图,最低是点,但点是构成要素不算结构。所以就点排列成一列的线性串Sttot:
我的意思是说,我认为方便人理解和编辑的应该是是高维知识结构的低维度投射,比如树或者线性结构,这也是没办法的。一个工具其内部可以用图的关系来组织,但是面向于人的部分只可以是低维度的,不然就等着没人用吧[捂脸]所以成也tw败也tw。明玥:
表是因为比较符合笔记的使用,加上的。明玥:
哈哈哈,说的真好Sttot:
我说的这个其实也是基于拓扑学这个方向对其的投射,其实也是不全面的明玥:
一下子就拔高了上限,嗯呢Sttot:
tw的极限不是他自己而是人类[旺柴]明玥:
[强][强][强]₍₍Ϡ(੭•̀ω•́)੭✧⃛ -
【知识组织拓扑|软件内容的组织形式|如何选择软件-哔哩哔哩】 https://b23.tv/6PXQbxB
全补充后就变成了,孤立点,线性,关系表,树,图,语义网,超图。
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https://sspai.com/post/66094#!
线树图在这篇21年的文章中就提到了