how to view pdf file in asp.net using c# : Extract pdf images SDK Library API wpf asp.net azure sharepoint code_reading15-part1129

Exercise 4.22 Draw a binary tree that contains the host names in your e-mail address book. Add the names in a random order, not
alphabetically. Systematically walk through the tree to derive a sorted listing of the host names. Construct a new tree, adding the host 
names in the order they appear in the listing you constructed. Comment on the efficiency of searching data in the two trees.
Exercise 4.23 Read about AVL trees in an algorithm textbook and follow the corresponding operations in one of the implementations 
found in the book's CD-ROM.
Exercise 4.24 Locate in the book's CD-ROM other cases where parse trees are generated. Draw a representative tree for specific input 
data.
[ Team LiB ]
Extract pdf images - Select, copy, paste PDF images in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Support PDF Image Extraction from a Page, a Region on a Page, and PDF Document
how to extract pictures from pdf files; extract image from pdf in
Extract pdf images - VB.NET PDF Image Extract Library: Select, copy, paste PDF images in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Support PDF Image Extraction from a Page, a Region on a Page, and PDF Document
extract images pdf; extract images from pdf online
[ Team LiB ]
4.9 Graphs
graph is defined as a set of vertices (or nodes) joined by edges. This definition is extremely broad and encompasses data organization 
structures such as trees (directed graphs with no cycles), sets (graphs with no edges), and linked lists (directed graphs with exactly one 
edge leading to each vertex). In this section we examine the cases that do not fall in the above categories. Unfortunately, the generality of 
the graph data structure and the wide variety of requirements of programs that use it conspire to provide us with a bewildering number of 
options for storing and manipulating graphs. Although it is not possible to discern a small number of "typical" graph data structure patterns, 
we can analyze any graph data structure by establishing its position on a few design axes. We thus provide answers to the following 
questions.
How are nodes stored?
How are edges represented?
How are edges stored?
What are the properties of the graph?
What separate structures does the "graph" really represent?
We will examine each question in turn.
4.9.1 Node Storage
Algorithms that process a graph need a reliable way to access all nodes. Unlike a linked list or a tree, the nodes of a graph are not 
necessarily joined together by edges; even when they are, cycles within the graph structure may render a systematic traversal that follows 
the edges difficult to implement. For this reason, an external data structure is often used to store and traverse the graph nodes as a set. 
The two most common approaches you will encounter involve storing all nodes into an array or linking them together as a linked list, as is 
the case in the way nodes are stored in the Unix tsort (topological sort) program
[76]
[76]
netbsdsrc/usr.bin/tsort/tsort.c:88–9 7
struc node_str {
NODE **n_prevp;    /* pointer to previous node's n_next */
NODE *n_next;      /* next node in graph */
NODE **n_arcs;     /* array of arcs to other nodes */
[...]
char n_name[1];    /* name of this node */
};
In the case above, nodes are linked together in a doubly linked list using the N_prevp and n_next fields. In both the linked list and the array 
representations, the edge structure is superimposed on the storage structure using one of the methods we will outline in the following 
subsection. In a few cases you will indeed find the graph node set represented and accessed using the edge connections. In such a case a 
single node is used as a starting point to traverse all graph nodes. Finally, there are cases where a mixture of the two representation 
methods or another data structure is used. As an example we will examine the graph structure used in the network packet capture library 
libpcap. This library is used by programs like tcpdump to examine the packets flowing on a network. The packets to be captured are 
specified by using a series of blocks, which are our graph's nodes. To optimize the packet capture specification, the block graph is 
mapped into a tree-like structure; each level of the tree nodes is represented by a linked list of nodes anchored at a level-dependent 
C# PDF Text Extract Library: extract text content from PDF file in
Ability to extract highlighted text out of PDF document. Image text extraction control provides text extraction from PDF images and image files.
pdf image text extractor; how to extract a picture from a pdf
VB.NET PDF Text Extract Library: extract text content from PDF
Extract highlighted text out of PDF document. Image text extraction control provides text extraction from PDF images and image files.
extract image from pdf c#; pdf image extractor online
position of an array. Each block also contains a linked list of edges arriving into it; edges specify the blocks they link.
[77]
[77]
netbsdsrc/lib/libpcap/gencode.h:96–12 7
struct edge {
int id;
int code;
uset edom;
struct block *succ;
struct block *pred;
struct edge *next;  /* link list of incoming edges for a node */
};
struct block {
int id;
struct slist *stmts;/* side effect stmts */
[...]
struct block *link; /* link field used by optimizer */
uset dom;
uset closure;
struct edge *in_edges;
[...]
};
A representative snapshot of the data structure is illustrated in Figure 4.16
. In the code example, blocks are linked together in a list using 
the link field, while the edges for each block are anchored at the in_edges field; these edges are linked in a list through the edge next field, 
while the blocks they join are specified by the succ and pred fields. Each list of blocks starts from a different element of a levels array. Given 
this representation, a traversal of all graph nodes is coded as a linked list traversal inside an array loop.
[78]
[78]
netbsdsrc/lib/libpcap/optimize.c:150,255–27 3
struct block **levels;
[...]
int i;
struct block *b;
[...]
for (i = root->level; i >= 0; --i) {
for (b = levels[i]; b; b = b->link) {
SET_INSERT(b->dom, b->id);
Figure 4.16. Graph nodes accessed through an array of linked lists.
VB.NET PDF Page Extract Library: copy, paste, cut PDF pages in vb.
VB.NET: Extract All Images from PDF Document. This is an example that you can use it to extract all images from PDF document. ' Get page 3 from the document.
extract images from pdf files; how to extract images from pdf in acrobat
C# Create PDF from images Library to convert Jpeg, png images to
Create PDF from Images. |. Home ›› XDoc.PDF ›› C# PDF: Create PDF from Images. C#.NET PDF - Create PDF from Images in C# with XDoc.NET PDF Control.
extract pdf images; extract jpg pdf
4.9.2 Edge Representation
The edges of a graph are typically represented either implicitly through pointers or explicitly as separate structures. In the implicit model, 
an edge is simply represented as a pointer from one node to another. This is the model used for representing the tsort nodes we listed in 
Section 4.9.1
. In each graph node, the array n_arcs contains pointers to the other nodes it connects to. You can see a three-node graph 
and the way its edges are represented as pointers in Figure 4.17
.
Figure 4.17. A three-node graph and its representation in tsort.
In many cases, graph edges are represented explicitly so that additional information can be stored in them. As an example, consider the 
program gprof, used to analyze the runtime behavior of programs. (You can find more details about gprof 's operation in Section 10.8
.) An 
C# PDF Page Extract Library: copy, paste, cut PDF pages in C#.net
Page: Extract, Copy and Paste PDF Pages. Easy to Use C# Code to Extract PDF Pages, Copy Pages from One PDF File and Paste into Others in C#.NET Program.
extract image from pdf acrobat; extract pictures from pdf
C# PDF Convert to Images SDK: Convert PDF to png, gif images in C#
C#.NET PDF SDK - Convert & Render PDF to Images in C#.NET. Free .NET DLLs for converting PDF to images in both .NET WinForms and ASP.NET application.
extract images from pdf c#; extract photo from pdf
important part of this information is a program's call graph: the way program functions call each other. This is represented in gprof by using 
a graph; the edges (arcs in gprof terminology) of the graph are used to store information about other related edges.
[79]
[79]
netbsdsrc/usr.bin/gprof/gprof.h:110–12 1
struct arcstruct {
struct nl        *arc_parentp;   /* pointer to parent's nl entry */
struct nl        *arc_childp;    /* pointer to child's nl entry */
long             arc_count;      /* num calls from parent to child */
double           arc_time;       /* time inherited along arc */
double           arc_childtime;  /* childtime inherited along arc */
struct arcstruct *arc_parentlist;/* parents_of_this_child list */
struct arcstruct *arc_childlist; /* children_of_this_parent list */
struct arcstruct *arc_next;      /* list of arcs on cycle */
unsigned short   arc_cyclecnt;   /* num cycles involved in */
unsigned short   arc_flags;      /* see below */
};
Each arc joins two nodes (represented by a struct nl) to store a call relationship from a parent to a child, for example, main calls printf. This 
relationship is represented by an arc pointing to the respective parent (arc_parentp) and child (arc_childp) nodes. Given an arc, the 
program needs to find out other arcs that store similar relationships regarding the parent (caller) or the child (callee) of a node. Links to 
such arcs are stored in the form of a linked list in arc_parentlist and arc_childlist. To illustrate this structure we can examine how a small 
program fragment will be represented. Consider the following code.
[80]
[80]
netbsdsrc/usr.bin/at
int
main(int argc, char **argv)
{
[...]
usage();
[...]
fprintf(stderr, "%s\n", asctime(tm));
[...]
exit(EXIT_SUCCESS);
}
void
usage()
{
(void) fprintf(stderr, "%s%s%s%s",
"Usage: at [-q x] [-f file] [-m] time\n", [...]
exit(EXIT_FAILURE);
}
The call graph of the above code is illustrated in Figure 4.18
; arrows denote a function call. You can see the respectivegprof  data structure 
in Figure 4.19
. Here the arrows are represented using the parent and child fields of arcstruct records; the records are also linked together
into lists denoting parents and children of the same children and parents. To simplify our presentation we have not discussed the pointers
from the nodes to the edges. If you—justifiably—feel intimidated by this level of complexity, try to follow a couple of caller-calle
e
relationships and one of the arc linked lists on the graph we illustrate. In addition, consider that the data structure we examined stresses,
in our opinion, the limits of a complicated structure a human brain can comprehend as a whole. More complex structures should be, and
typically are, broken down into separate entities, each of which stands or falls on its own.
Figure 4.18. A simple call graph.
C# PDF Convert to Jpeg SDK: Convert PDF to JPEG images in C#.net
Following demo code will show how to convert all PDF pages to Jpeg images with C# .NET. // Load a PDF file. String inputFilePath
extract photos pdf; how to extract images from pdf file
C# PDF insert image Library: insert images into PDF in C#.net, ASP
Powerful .NET PDF image edit control, enable users to insert vector images to PDF file. Merge several images into PDF. Insert images into PDF form field.
extract image from pdf file; extract images from pdf acrobat
Figure 4.19. A call graph represented as a gprof data structure.
4.9.3 Edge Storage
Graph edges are typically stored by using two different methods: as an array inside each node structure (as was the case in the tsort
example illustrated in Figure 4.17
) or as a linked list anchored at each graph node. Since in most cases a graph changes its structure over 
its lifetime, this array is dynamically allocated and used via a pointer stored at the node. We can study graph edges stored as a linked list 
anchored at the node by considering the way the make program stores element dependencies.
Examine again the full definition of a node used by the make program. Each node (typically part of a program build configuration) depends 
on other nodes (its children) and is used to build other nodes (its parents). Both are stored as linked lists inside the node structure.
[81]
[81]
netbsdsrc/usr.bin/make/make.h:112–16 5
typedef struct GNode {
[...]
Lst      parents;    /* Nodes that depend on this one */
Lst      children;   /* Nodes on which this one depends */
[...]
} GNode;
Now consider the dependencies represented by the following simple Makefile (make program build specification) used for compiling the 
patch program under Windows NT.
[82]
[82]
XFree86-3.3/xc/util/patch/Makefile.nt:15–4 0
OBJS = [...] util.obj version.obj
HDRS = EXTERN.h INTERN.h [...]
patch.exe: $(OBJS)
$(CC) $(OBJS) $(LIBS) -o $@ $(LDFLAGS)
util.obj: $(HDRS)
version.obj: $(HDRS)
The dependencies represented by the Makefile (patch.exe depends on util.obj, util.obj depends on EXTERN.h, and so on) are depicted in 
Figure 4.20
. The respective data structure generated by make contains for each node a list of its children (version.obj is a child of patch.exe) 
and a list of its parents (EXTERN.h and INTERN.h  are parents of version.obj). Both relationships are represented in the data structure. As 
you can see in Figure 4.21
, each element of the linked list contains a Gnode pointer, used to denote a node that has a particular 
relationship (parent or child) with a given node, and a next pointer, used to link to other edges having the same relationship.
Figure 4.20. Program dependencies represented by a 
Makefile
.
Figure 4.21. Program dependencies represented in a make data structure.
4.9.4 Graph Properties
Some graph properties are important for more reasons than passing "Data Structures 101" exams: they 
guide us on how to read graph-related code. In a directional graph, edges (often called arcs in this case) 
are associated with a direction from one edge to another. This property affects the way graph elements are 
represented, added, and processed. In a nondirectional graph (when the nodes across an edge are not 
associated with a direction or attribute), the data representation should treat both nodes as equal (perhaps 
by storing edges for both directions), and processing code should similarly not discriminate edges based 
on their direction.
In a connected graph, there is always a path from one node to another, while in a graph containing cycle,a 
there is more than one path joining two nodes. Both properties affect the way a graph is traversed. On 
nonconnected graphs, traversal code should be coded so as to bridge isolated subgraphs. When dealing 
with graphs that contain cycles, traversal code should be coded so as to avoid looping while following a 
graph cycle. The avoidance of cycles is typically implemented by marking nodes visited and avoiding a 
subsequent visit.
[83]
[83]
netbsdsrc/usr.bin/tsort/tsort.c:397–40 3
/*
* avoid infinite loops and ignore portions of the graph known
* to be acyclic
*/
if (from->n_flags & (NF_NODEST|NF_MARK|NF_ACYCLIC))
return (0);
from->n_flags |= NF_MARK;
4.9.5 Hidden Structures
Many so-called "graph" data structures are sometimes more complicated than their names suggest. Since there is no concrete abstract 
data type or established practice for representing a graph, often a single data structure is used to represent a number of different entities 
superimposed on each other. A telltale sign for such a case is the maintenance of multiple edge structures. Consider again the full 
definition of a node used by the make program.
[84]
[84]
netbsdsrc/usr.bin/make/make.h:112–16 5
typedef struct GNode {
[...]
Lst   cohorts;    /* Other nodes for the :: operator */
Lst   parents;    /* Nodes that depend on this one */
Lst   children;   /* Nodes on which this one depends */
Lst   successors; /* Nodes that must be made after this one */
Lst   preds;      /* Nodes that must be made before this one */
[...]
} GNode;
It is logical to have a node contain parent and children Gnode linked lists to represent dependence relationships in two directions. 
However, we see that each node of this graph also contains lists of successors, preds, and, aptly named, cohorts! Clearly, inside this node 
dependency graph, there is another graph struggling to get our attention.
4.9.6 Other Representations
Graph representations different from the ones we examined surely exist. In the computer science literature, for example, you will find 
graphs represented using a two-dimensional array. Array element A(m, n) represents an edge from the vertex m to vertex n. You will rarely 
encounter such a representation in a production program; probably the difficulty of dynamically resizing two-dimensional arrays makes this 
representation less than ideal.
Exercise 4.25 Locate in the book's CD-ROM or in your environment three code instances using a graph structure. Explain how nodes and 
edges are stored and represented, outline the graph's important properties, and draw a diagram illustrating how the graph structure is 
organized.
[ Team LiB ]
[ Team LiB ]
Further Reading
The canonical reference for the material we have discussed is Knuth's The Art of Computer Programming series, and in particular 
Chapter 2 in Volume 1 [Knu97
] dealing with information structures and Chapter 6 in Volume 3Knu98 [
] discussing searching techniques 
such as hashing. The performance of the structures we examined, from a theoretical point of view, is presented in Aho et al. [AHU74
], 
while concrete algorithms in C can be found in Sedgewick [Sed97
Sed01
]. Keep in mind that theoretical predictions of data structure 
efficiency do not always match practice. As an example, it has been found that a hashed data structure or a simple binary tree are in 
practice often more efficient than more sophisticated self-balancing tree structures [WZH01
].
Buffer overflow attacks are a constant theme in system exploitations. An early such attack was the 1988 Internet Worm [ER89
Spa89
]. A 
number of compile-time, runtime, and library-based defense methods have been developed to avoid buffer overflow problems; one 
recent such approach is described in Baratloo et al. [BTS00
]. Asymmetric ranges and how they help avoid off-by-one errors are 
eloquently described in Koenig [Koe88
, pp. 36–46] .
You may sometimes encounter a static hash-based map without any collisions or wasted space. The hash function used for generating 
this map is called a perfect hash function. Such functions are sometimes created by hand by dedicated, creative, or bored programmers; 
they can also be automatically created by using the gperf program [Sch90
].
[ Team LiB ]
Documents you may be interested
Documents you may be interested