Что такое структурирование данных: Структурирование данных с помощью JavaScript: Что такое структура данных?

Содержание

Структурирование данных с помощью JavaScript: Что такое структура данных?

Я всегда считал, что «структура данных» — это термин, придуманный специально, чтобы сбить нас с толку. В конце концов, мне удалось выяснить, что такое структура данных, просто переставив местами слова в термине «структура данных» — с «data structure» на «structure of data«. В таком контексте акцент внимания смещается с данных (вещи) на структуру (организацию). Другими словами, мы акцентируем внимание не на вещах, а на процессе организации вещей.

Давайте представим, что вещи, о которых мы говорим — это книги. Какое выражение имеет больше смысла: книги со структурой или организация книг? По-моему, последнее. Акцент поставлен на организацию, а не на книги.

Книги, подобно данным, могут быть организованы по-разному. Давайте представим, что у нас есть 20 книг. Как мы их структурируем?

Если мы хотим быстро найти книгу, то нам нужен какой-то указатель. Например, можно расставить книги на полке в алфавитном порядке. Благодаря этому мы сможем быстро находить нужный том.

Если мы хотим прочитать все книги в определенном порядке, например, первой прочитать книгу, которая первая появилась в нашей коллекции, и так далее до последней книги, то нужно разместить книги в соответствии с этим. Кроме этого мы установим определенное ограничение, чтобы мы могли перечитывать книги только в такой последовательности.

Если нам не хватает места, чтобы хранить все книги в одной комнате, то можно разместить их по всему дому. После этого создать список с двумя столбцами: первый столбец будет содержать название книги, а второй – ее местоположение.

Теперь стало ясно, что существует много способов сортировки книг. Но также существует много различных типов структур данных. Структура данных, которую мы используем в веб-разработке, зависит от конкретных условий.

Мы должны понять, что можно использовать и создавать эти структуры данных без каких-либо узкоспециализированных навыков программирования. Все что нам нужно — это понимание JavaScript, его простейших типов данных (например, логических выражений) и ссылочных типов (например, объектов).

Вначале это трудно представить, но не волнуйтесь. Раньше я представлял себе набор, который тоже является типом структуры данных, как просто набор. Но набор это не вещь, а название, присвоенное конкретному способу организации данных. Что не менее важно, набор создается с использованием объектов.

Эта серия статей о структурировании данных с помощью JavaScript должна показать вам, что структуры данных используются, чтобы сделать нашу жизнь проще.

Поскольку структур данных слишком много, чтобы их можно было полностью описать в этой серии статей, мы рассмотрим лишь некоторые из них, но самые распространенные:

Стек и Очередь;
Односвязные и двусвязные списки;
Дерево.

Когда мы закончим рассмотрение данной серии статей, я надеюсь, вы не только узнаете, как реализовать распространенные структуры данных, но и поймете, что они используются вокруг вас. Тогда вы по-другому начнете относиться к данным и к их организации.

Структурирование данных с помощью JavaScript: Что такое структура данных?

Стек и Очередь;
Односвязные и двусвязные списки;
Дерево.

Структурирование данных в Excel — Информационные технологии

Уроки MS Excel

Работая с таблицами Excel, иногда возникает необходимость в распределении информации из одного столбца по

Уроки MS Excel

Тем людям, которые регулярно работают с таблицами Excel, нужно часто выполнять одни и те

Уроки MS Excel

Нередко пользователям приходится перенести часть информации с документа Microsoft Word в Excel формат, чтобы

Уроки MS Excel

Огромное преимущество электронных таблиц Excel заключается в том, что пользователю доступна работа как с

Уроки MS Excel

Пользователю Excel нередко приходится сталкиваться с тем, чтобы определять, сколько строк содержит таблица. Чтобы

Уроки MS Excel

Excel – одна из лучших программ для аналитика данных. А почти каждому человеку на

Уроки MS Excel

Время от времени при работе с электронными таблицами появляется необходимость изменить положение нескольких рядов

Уроки MS Excel

Excel – удивительная программа, дающая возможность не только числовые данные обрабатывать. С ее помощью

Уроки MS Excel

Сейчас век информации. Количество данных, которые людям приходится обрабатывать каждый день, растет все больше

Уроки MS Excel

Определение процента от числа – довольно частая задача, с которой приходится сталкиваться пользователю Ecxel,

Уроки MS Excel

Excel – невероятно функциональная программа. Она может использоваться и в качестве некого подобия среды

Уроки MS Excel

Excel – невероятно функциональная программа, позволяющая не просто записывать данные в табличном виде, но

Уроки MS Excel

Стандартное обозначение строк в Excel – цифровое. Если же речь идет о столбцах, то

Уроки MS Excel

Набор функций у программы Excel, конечно, поистине огромный. В том числе, можно в определенной

Уроки MS Excel

При работе с Excel могут возникать различные ситуации, такие как сбои в поставках электроэнергии,

Уроки MS Excel

Важно понимать, что Excel – это не только программа для создания баз данных, но

структурирование данных — это… Что такое структурирование данных?

структурирование данных: data structuring

структурирование
структурирование процедур храненияданных

Смотреть что такое «структурирование данных» в других словарях:

Структуры хранения в базе данных — Таблицы и индексы баз данных обычно хранятся на жестком диске в одной из многочисленных форм, в пронумерованных / ненумерованных ненумерованных Flat файлах, ISAM, «Кучах», Hash корзинах или B+ деревьях. Они имеют разные преимущества и недостатки … Википедия
Консультант плюс — КонсультантПлюс Тип справочно правовая система Разработчик «КонсультантПлюс» ОС Microsoft Windows Лицензия … Википедия
КонсультантПлюс — Тип справочно правовая система Разработчик «КонсультантПлюс» НПО ВМИ Написана на Microsoft Visual C++ Операционная система Microsoft Windows … Википедия
Консультант+ — КонсультантПлюс Тип справочно правовая система Разработчик «КонсультантПлюс» ОС Microsoft Windows Лицензия … Википедия
Callback (программирование) — У этого термина существуют и другие значения, см. Callback. Callback (англ. call вызов, англ. back обратный) или функция обратного вызова в программировании передача исполняемого кода в качестве одного из параметров… … Википедия
Релиз — (Release) Содержание Содержание 1. Виды релиза 2. (программное обеспечение) 3. Музыкальный релиз Классификаций музыкальных релизов Статус музыкального релиза Тип релиза Формат релиза Прочие характеристики 4. Технология подготовки и написания… … Энциклопедия инвестора
Релиз (программное обеспечение) — У этого термина существуют и другие значения, см. Релиз. Релиз (жарг. от англ. release выпуск) выпуск окончательной версии программы готового для использования продукта. В релизе обычно собирают все версии и обновления, и… … Википедия
Инженер по знаниям — Инженер по знаниям(англ. knowledge engineer) специалист по искусственному интеллекту, проектирующий и создающий экспертную систему. Обычно инженер по знаниям выступает в роли посредника между экспертом и базой знаний. Синонимы: Инженер … Википедия
АНАЛИЗ ДИСКУРСА (дискурс-анализ) — совокупность методик и техник интерпретации различного рода текстов или высказываний как продуктов речевой деятельности, осуществляемой в конкретных общественно политических обстоятельствах и культурно исторических условиях. Тематическую,… … Социология: Энциклопедия
БУРДЬЕ (BOURDIEU) Пьер — (1930 2002) французский социолог, представитель поструктурализма . Основатель и издатель (с 1975) журнала Ученые труды в социальных науках , заведующий кафедрой социологии Коллеж де Франс (с 1981), профессор Высшей школы социальных наук, глава… … Социология: Энциклопедия
HL7 (медицинский стандарт) — Эту статью следует викифицировать. Пожалуйста, оформите её согласно правилам оформления статей. HL7, Health Level 7 («Седьмой уровень») стандарт обмена, управления и интеграции электронной медицинской информации … Википедия

Структурирование данных — презентация онлайн

1. Структурирование данных

Цели урока:
— сформировать представление о структурировании
данных;
-знать особенности структуры данных как модели
предметной области
Повторим:
— что такое информационная модель?
— что называется компьютерной моделью объекта?
— какие средства используют для преобразования
информационной модели в компьютерную?
Подумайте:
Что такое структура данных?
Способ объединения, взаимосвязь или взаимное
расположение нескольких элементов данных,
рассматриваемых как одно целое, принято называть
структурой данных
Как вы думаете:
Есть ли польза от сколь угодно точной информации,
если нет структуры, позволяющей эти данные
систематизировать и невозможно найти то, что нужно
и когда нужно?
Наличие у данных структуры ведет к необходимости
выбора определенной структуры их размещения в
памяти и обеспечения набора процедур для
операций с данными
Структурирование данных – важный процесс, так как
смысл содержится не только в объектах
действительности, но и в структуре данных, поэтому
важно как структурировать данные.
Процесс структурирования информации
предполагает приведение данных в такую форму,
которая позволила бы из имеющегося набора данных
извлекать новую информацию.
Какие способы структурирования данных вы
знаете?
Способы структурирования данных
•Таблица
•Дерево
•Сеть
•Граф
Самый простой и широко используемый способ
структурирования данных – это приведение в
табличную форму.
Иерархическая зависимость может быть
представлена с помощью структуры «дерево»
Каждая таблица характеризуется:
— названием
— количеством столбцов и их названиями
— количеством строк и их названиями
— содержанием ячеек
В связи с этим основными элементами таблицы являются:
-Запись – строки таблицы, которые могут содержать данные
разных типов, но относящиеся к одному объекту
— Поля – столбцы таблицы, содержащие данные одного типа
— Атрибуты – конкретные значения в ячейках
Если заголовки строк и столбцов многоуровневые, то уровни
заголовков столбцов – ярусы, уровни заголовков строк –
ступени.
Таблицы, в которых отражается одно свойство
объектов – таблицы типа объект — объект
Таблицы, в которых отражаются несколько свойств
объекта, а все объекты принадлежат одному
множеству, называются таблицами типа объект –
свойства.
Комбинирование в одной таблице нескольких
таблиц разных типов позволяет построить таблицы
более сложного вида (например, объекты –
свойства – объекты)
Этапы приведения данных к табличному виду:
•Анализ информации и выделение объектов
•Выделение свойств объектов и выделение
отношений между ними
•Определение: можно ли объекты объединить в
подмножества
•Определение общего количества столбцов и порядка
их расположения
•Определение наименований столбцов и типа
данных
•Выбор порядка размещения строк и определение
названия
•Занесение в ячейки таблицы атрибутов данных
Иерархическая зависимость
— Каждый последующий уровень находится в
подчинении у старшего уровня
— Частный случай графового представления данных
Характерные особенности каждого вида
структурированных данных:
— таблица задает зависимость параметров (атрибутов)
объекта от видов объекта
— дерево отражает зависимость объекта или
центрального элемента системы от других элементов,
находящихся в определенном соподчинении
— сеть задает пространственную зависимость
элементов системы одного типа
— граф тоже отражает пространственную зависимость,
но только элементов различных типов
Важно:
Все виды структурирования данных используются:
-в информационной сфере деятельности
разработок проектных заданий,
— для
наглядного
исследования,
представления
для
результатов
— для представления социологических исследований
и т.д.
. Ниже в табличной форме представлен фрагмент базы данных о «Основные сведения о
небесных телах»:
Сколько записей в данном фрагменте удовлетворяют условию
(Наличие атмосферы = «Очень плотн.») И (Средний радиус, км > 10 000)?
ЗАДАЧА 2. Ниже в табличной форме представлен фрагмент базы данных аукциона по
закупке изделий медицинского назначения:
Сколько записей в данном фрагменте удовлетворяют условию
(Стартовая цена > 100,00) И НЕ (Количество препарата
Задача 4. На рисунке – схема дорог, связывающих города А, Б, В, Г, Д, Е, Ж, И, К, Л. По
каждой дороге можно двигаться только в одном направлении, указанном стрелкой.
Сколько существует различных путей из города А в город Л?

4.1. ПОНЯТИЕ СТРУКТУРЫ ДАННЫХ ПРОГРАММ. Технологии программирования

4.1. ПОНЯТИЕ СТРУКТУРЫ ДАННЫХ ПРОГРАММ

Под структурой данных программ в общем случае понимают множество элементов данных, множество связей между ними, а также характер их организованности.

Под организованностью данных понимается продуманное устройство с целью рационального использования по назначению. Примеры организованности данных: стек, организованный массивом; структура данных для хранения информации о студентах; файл, имеющий организацию текстового файла, байтная организация физической памяти машины.

Н. Вирт определил понятие программы следующим образом:

Алгоритмы + структуры данных = программы

Простейшие структуры данных, реализуемые языком программирования, называют также стандартными типами данных. Многие языки программирования позволяют на основе стандартных типов строить типы данных, определенные программистом (пользователем).

Что же характеризует данные более содержательно, чем значения? В 1973 г. Н. Виртом была опубликована статья «Типы данных — это не значения». С его точки зрения тип данных — это множество значений. В статье говорилось также, что данные прежде всего характеризуются набором операций, которые можно выполнять над этими данными, множеством значений. Этот взгляд и дал миру впоследствии некоторые очень полезные идеи. Главная формула, которой стали придерживаться:

ТИП ДАННЫХ = МНОЖЕСТВО ЗНАЧЕНИЙ + НАБОР ОПЕРАЦИЙ

Важно понять, что понятия данных и операций очень взаимосвязаны. Пусть есть некоторая структура данных, для которой существует операция Length, которая возвращает длину этой структуры в некоторых единицах. Возникает вопрос: есть ли где-то данные, называющиеся длиной, или нет. С содержательной точки зрения это совершенно неважно. Если эта операция применяется к строкам, признак конца которых ноль (null terminated string), то вычисление длины — это, действительно, операция, требующая вычислений. Если эта операция применяется к строкам, первый байт которых означает длину строки, а дальше идет сама строка (как в Turbo Pascal), то здесь происходит просто взятие данных из памяти, т. е. длина может быть операцией, а может быть данными, хотя это и неважно для программиста.

Структуры данных и алгоритмы служат основой построения программ. Встроенные в аппаратуру компьютера структуры данных представлены теми регистрами и словами памяти, где хранятся двоичные величины. Заложенные в конструкцию аппаратуры алгоритмы — это воплощенные в электронных логических цепях жесткие правила, по которым занесенные в память данные интерпретируются как команды, подлежащие исполнению центральным процессором.

Данные, рассматриваемые в виде последовательности битов или байтов, имеют очень простую организацию или, другими словами, слабо структурированы. Для человека описывать и исследовать сколько-нибудь сложные данные в терминах последовательностей битов или байтов весьма неудобно. Задачи, которые решаются с помощью компьютера, редко выражаются на языке битов и байтов. Как правило, данные имеют форму чисел, литер, текстов, символов и более сложных структур типа последовательностей, списков и деревьев.

Языки программирования высокого уровня поддерживают системы формальных обозначений однозначного описания как абстрактных структур данных, так и алгоритмов программ. Использование мнемоники имен констант или переменных облегчает работу программисту. Для компьютера все типы данных сводятся в конечном счете к последовательности битов (байтов) и мнемоника имен ему безразлична. Компилятор связывает каждый идентификатор с определенным адресом памяти, при этом он учитывает информацию о типе каждой именованной величины с целью проверки совместимости типов. Человек обладает интуитивной способностью разбираться в типах данных и тех операциях, которые для каждого типа справедливы. Так, например, нельзя извлечь квадратный корень из слова или написать число со строчной буквы.

Стандартные типы данных, принятые в языках программирования, обычно включают натуральные и целые числа, вещественные (действительные) числа, литеры, строки и т. п. Состав типов данных может различаться в разных языках. При выполнении программы значение переменной может многократно меняться, но ее тип не меняется никогда. Благодаря типам, компилятор может проверить корректность операций, выполняемых над той или иной переменной. Таким образом, типы переменных во многом определяют структуру данных.

Программисту, который хочет, чтобы его программа имела реальное применение в некоторой прикладной области, не следует забывать о том, что программирование — это обработка данных. У реального программного изделия всегда есть Заказчик. У Заказчика есть входные данные, и он хочет, чтобы по ним были получены выходные данные, а какими средствами это обеспечивается — его обычно не интересует. Таким образом, задачей создания любого программного продукта является преобразование входных данных в выходные через последовательные состояния промежуточных данных.

Структура данных программы во многом определяет алгоритмы. Одна и та же задача может часто решаться с использованием разных структур данных. Для решения одной и той же задачи, но с различающимися структурами данных обычно требуются разные алгоритмы. Без предшествующей спецификации структуры данных невозможно приступать к составлению алгоритмов.

Структура данных относится по существу к «пространственным» понятиям: ее можно свести к схеме организации информации в памяти компьютера. Алгоритм же является соответствующим процедурным элементом в структуре программы — он служит рецептом расчета.

Прежде чем приступать к изучению конкретных структур данных, дадим их общую классификацию по нескольким признакам.

Понятие «физическая структура данных» отражает способ физического представления данных в памяти машины и называется еще структурой хранения, внутренней структурой, структурой памяти или дампом.

Рассмотрение структуры данных без учета ее представления в машинной памяти называют абстрактной, или логической, структурой данных. В общем случае между логической и соответствующей ей физической структурами имеется различие, вследствие которого существуют правила отображения логической структуры на физическую структуру.

Структуры данных, применяемые в алгоритмах, могут быть чрезвычайно сложными. В результате выбор правильного представления данных часто служит ключом к удачному программированию и может в большей степени сказываться на производительности программы, чем детали используемого алгоритма.

Большинство авторов публикаций, посвященных структурам и организации данных, делают основной акцент на том, что знание структур данных позволяет организовать их хранение и обработку максимально эффективным образом — с точки зрения минимизации затрат как памяти, так и процессорного времени.

Другим не менее, а может быть, и более важным преимуществом, которое обеспечивается структурным подходом к данным, является возможность структурирования сложной программы для достижения ее понятности человеку, что сокращает количество ошибок при первоначальном кодировании и необходимо при последующем сопровождении.

Другим чрезвычайно продуктивным технологическим приемом, связанным со структуризацией данных, является инкапсуляция, смысл которой заключается в том, что сконструированный новый тип данных оформляется таким образом, что его внутренняя структура становится недоступной для программиста — пользователя этого типа данных. Программист, использующий такой тип данных в своей программе, может оперировать данными только через вызовы процедур.

Вряд ли когда-нибудь появится общая теория выбора структур данных. Самое лучшее, что можно сделать, это разобраться во всех базовых «кирпичиках» и собранных из них структурах. Способность приложить эти знания к конструированию больших систем — это дело инженерного мастерства и практики.

Применение структур данных и алгоритмов на практике

Рассказывает Гергели Орош

Деревья и поиск по дереву — Skype, Uber и UI фреймворки

Когда мы делали Skype под Xbox One, мы работали на голой Xbox OS, в которой недоставало ключевых библиотек. Это было одно из первых полномасштабных приложений на платформе. Нам нужно было сделать навигацию для тачпада и голосовых команд.

Мы слепили обычный навигационный фреймворк поверх WinJS. Для этого нужен был DOM-подобный граф (Document Object Model), чтобы отслеживать активные элементы. Для их поиска мы применяли алгоритмы поиска по дереву. Это классический случай BFS или DFS (breadth-first search или depth-first search).

Если вы занимаетесь веб-разработкой, то уже работаете с древовидной структурой — объектной моделью документа. Все его узлы могут иметь дочерние элементы, и браузер рендерит их после обхода дерева. Для поиска конкретного элемента можно использовать встроенные DOM-методы, такие как getElementById, или реализовать BFS/DFS поиск для обхода узлов.

Во многих фреймворках, которые рендерят UI элементы, применяются древовидные структуры данных. В React поддерживается виртуальный DOM и используется согласование — алгоритм сравнения — для увеличения производительности путём повторного рендера только тех элементов, которые были изменены. Райан Бас визуализирует этот процесс в своей статье о согласовании в React.

Мобильная архитектура Uber — RIBs (Router, Interactor, Builder) — также использует деревья, как и большинство UI фреймворков, где элементы рендерятся по иерархии. В RIBs дерево нужно для управления состояниями, присоединяя и отсоединяя ветви в зависимости от того, нужны они сейчас или нет.

Взвешенные графы и кратчайший путь — Skyscanner

Skyscanner находит авиабилеты по наиболее выгодным ценам. Для этого он сканирует рейсы по всему миру и сводит их вместе. Хоть задача и состоит больше в краулинге, чем в кэшировании — поскольку авиалинии сами просчитывают варианты пересадок, — составление сложного маршрута из нескольких городов становится задачей нахождения кратчайшего пути.

Реализация такой функциональности потребовала достаточно много времени. Самые дешёвые варианты путешествия вычисляются с применением алгоритмов типа Dijkstra или A*. Путь перелёта здесь представлен ориентированным графом, где вес каждого ребра — это стоимость билета. Для решения такой задачи мы доработали поисковый алгоритм A* (читается «А-стар»). Если вам интересна тема полётов и кратчайших путей — советую статью от Сашина Мальхотры.

Сортировка — Skype

Сортировка — семейство алгоритмов, которое основательно использовать или реализовывать мне приходилось довольно редко. В 2013 году, однако, мне пришлось немного поупражняться в этом.

В то время при входе в аккаунт Skype контакты подгружались частями, и полная загрузка требовала времени. Один из инженеров подумал, что более производительным решением будет выстроить список контактов, использовав алгоритм сортировки вставкой. Мы постоянно спорили по поводу вида алгоритма. В итоге качественные тесты и бенчмарки занимали бóльшую часть работы. Лично я не видел в этом смысла, но проект уже был в той стадии разработки, когда время на подобные заморочки имелось.

Определённо существуют прикладные ситуации, где правильно подобранный алгоритм может сыграть роль. Сортировка вставками может быть полезна, когда в потоке — огромные куски данных и нужно их визуализировать в реальном времени. Сортировка слиянием подходит для случая «разделяй и властвуй», если большие куски данных хранятся на разных узлах. Я сам до сих пор не работал с такими, поэтому считаю, что в ежедневном использовании сортировочные алгоритмы — нечастый гость.

Хеш-таблицы и хеширование — кругом

Наиболее часто применяемая мной структура данных после массивов. Это очень полезный инструмент: от выявления дубликатов и кэширования до использования в распределённых системах при шардинге. Почти во всех языках есть эта структура, и её легко реализовать при необходимости.

Стеки и очереди — иногда

Структура данных стек будет хорошо знакома тем, кто занимался дебагом языка со стактрейсом. Именно это сблизило нас больше всего. Также это распространенный выбор при обходе дерева в глубину.

Очередь в моём коде — редкий гость. Такую структуру применяют для поиска в ширину, где она складывается сама собой. Как-то видел планировщик задач для кода, который хорошо использовал очереди с приоритетом. В первую очередь он выполнял самые короткие задачи с помощью алгоритм Python для очередей с кучами.

Криптография — Uber

Чувствительная информация, вводимая пользователем с мобильного устройства или веб-клиента, должна быть зашифрована перед отправлением в сеть и расшифрована только на определённом сервисе. Для этого нужен крипто-подход как на стороне клиента, так и в бэкенде.

Криптография — интересная штука. Тебе не нужно выдумывать новый алгоритм шифрования — это может стать большой ошибкой. Наоборот, стоит брать существующий, хорошо задокументированный стандарт и использовать встроенные во фреймворк примитивы. Обычно прибегают к AES. Он считается безопасным для шифрования чувствительной информации, и рабочих атак на момент выпуска статьи нет. Поэтому AES192 или AES256 — хорошие варианты в большинстве случаев.

Когда я присоединился к Uber, мобильная и веб-криптография уже были реализованы. И чтобы разобраться в них, мне пришлось подтянуть знания по AES, HMAC, RSA и другим вещам.

Вы редко будете заниматься реализацией крипто-примитивов — если только не создаёте с нуля core фреймворк. Но вы можете столкнуться с ситуацией, где придётся как минимум понимать, почему был выбран тот или иной подход.

Деревья решений — Uber

В одном из проектов нам пришлось реализовать непростую бизнес-логику в мобильном приложении. Основываясь на почти десятке достаточно сложных правил, нужно было отображать одно из нескольких представлений.

Инженер, работающий над этим, сначала попробовал закидать проблему if-else выражениями. В результате всё стало еще запутаннее. Тогда мы перешли на дерево решений, поскольку оно было простым в реализации и легко изменяемым при необходимости. Нам оставалось просто реализовать рёбра так, чтобы они следовали правилам.

Система для разработки мобильных билдов Uber — SubmitQueue — также применяет деревья решений, формируемые в реальном времени. Отделу Developer Experience пришлось решать сложную проблему: ежедневно происходят сотни слияний мобильных билдов. Каждому необходимо было как минимум 30 минут на компиляцию, UI-тесты, юнит-тесты и интеграцию. Параллелизация — такое себе решение, так как два билда могли иметь пересекающиеся изменения, из-за чего происходил конфликт в слиянии. На практике это означало, что инженеры тратили лишние 2-3 часа, переделывая и начиная слияние заново в надежде, что на этот раз получится.

В Developer Experience нашли креативный подход: они стали предсказывать конфликты слияния и помещали в очередь билды, используя спекулятивные графы. Они очень похожи на бинарное дерево решений.

У Адриана Кольера также есть хороший визуальный анализ подхода. Результатом стало ускорение работы над билдами и улучшение жизни сотен мобильных разработчиков.

Применение структур данных со звёздочкой: шестиугольные сетки — Uber

Одна из самых сложных и интересных проблем в Uber — оптимизация стоимости поездки и распределение водителей (партнёров). Цены могут варьироваться, а водители всё время перемещаются. h4 — сеточная система, которую построили разработчики для одновременного анализа данных и визуализации в городах на крошечном масштабе. Её структура — шестиугольная сетка с иерархическими индексами.

Она имеет специфические функции для индексирования, обхода, иерархической сетки, регионов и ненаправленных рёбер, о которых рассказывается в API-референсе. Детально окунуться в тему можно, просмотрев статью об h4 библиотеке, исходники или презентацию, рассказывающую, как и зачем этот инструмент был создан.

Что мне понравилось из опыта создания и применения собственных структур данных — они могут помочь в определённых нишах. Ведь не так часто попадаются ситуации, где гексагональные сетки с иерархической индексацией имели бы смысл за пределами картографии с различными уровнями данных внутри каждой клетки.

Если вы уже знакомы с другими структурами, понять эту будет намного проще.

Что же по собеседованиям?

Вам нужно знать, что такое алгоритм, уметь придумывать и применять самые простые из них. Также стоит знать о применении базовых структур данных. Но продвинутые алгоритмы типа Dijkstra и A* не должны забивать вам голову. Всё, что за пределами сортировки, я сам изучал на ходу. Тоже самое с экзотическими структурами, как Красно-Чёрное дерево или AVL-дерево.

Реальность такова, что компании перебарщивают с задачами по алгоритмам. Я понимаю почему: тебе дают 45 минут или меньше, а вопросы легко взаимозаменяемые. Поэтому, если анкеты и утекут в интернет, то ничего страшного не произойдёт. Также они легко масштабируемы при рекрутинге: можно иметь 100+ вопросов, и любой интервьюер сможет их оценить. Особенно в Кремниевой Долине всё чаще можно услышать вопросы, нацеленные на динамическое программирование или экзотические структуры данных. Это поможет нанять сильных инженеров, но при этом оттолкнёт множество людей, хорошо справляющихся с задачами, где продвинутые алгоритмы вообще не нужны.

Полезные ресурсы

На GeeksforGeeks есть хороший обзор по затронутым в этой статье структурам. Поиграйтесь с ними на своем языке программирования. Также советую коллекцию структур данных от HackerRank для практики в кодинге.
Grokking Algorithms, написанная Адитей Бхаргавой, — по-моему лучший гайд по алгоритмам как для новичков, так и для опытных инженеров. Очень доступный и визуальный путеводитель, затрагивающий всё, что нужно знать на эту тему. Я убежден, что вам не понадобится знать больше, чем написано в этой книге.
The Algorithm Design Manual и Algorithms: Fourth Edition — обе эти книги мне помогли в свое время освежить знания, полученные на лекциях по алгоритмам в университете. Я бросил их на полпути, так как показались мне слишком сухими и не касались моей повседневной работы.

Адаптированный перевод статьи «Data Structures & Algorithms I Actually Used Working at Tech Companies»

8 общих структур данных, которые должен знать каждый программист | by Vijini Mallawaarachchi

Краткое знакомство с 8 часто используемыми структурами данных

Структуры данных — это специализированные средства организации и хранения данных на компьютерах таким образом, чтобы мы могли более эффективно выполнять операции с сохраненными данными. Структуры данных имеют широкую и разнообразную область применения в областях компьютерных наук и разработки программного обеспечения.

Изображение автора

Структуры данных используются почти во всех разработанных программах или программных системах.Более того, структуры данных относятся к основам компьютерных наук и программной инженерии. Это ключевая тема, когда дело доходит до собеседований по программной инженерии. Следовательно, как разработчики, мы должны хорошо разбираться в структурах данных.

В этой статье я кратко объясню 8 часто используемых структур данных, которые должен знать каждый программист.

Массив — это структура фиксированного размера, которая может содержать элементы одного и того же типа данных. Это может быть массив целых чисел, массив чисел с плавающей запятой, массив строк или даже массив массивов (например, 2-мерные массивы ).Массивы индексируются, что означает, что возможен произвольный доступ.

Рис. 1. Визуализация базовой терминологии массивов (изображение автора)

Операции с массивами

Ход : Просмотрите элементы и распечатайте их.
Поиск : поиск элемента в массиве. Вы можете искать элемент по его значению или по индексу
Обновление : обновить значение существующего элемента по заданному индексу

Вставка элементов в массив и удаление элементов из массива не может быть выполнено напрямую прочь, поскольку массивы имеют фиксированный размер.Если вы хотите вставить элемент в массив, сначала вам нужно будет создать новый массив с увеличенным размером (текущий размер + 1), скопировать существующие элементы и добавить новый элемент. То же самое касается удаления с новым массивом уменьшенного размера.

Приложения массивов

Используется в качестве строительных блоков для построения других структур данных, таких как списки массивов, кучи, хеш-таблицы, векторы и матрицы.
Используется для различных алгоритмов сортировки, таких как сортировка вставкой, быстрая сортировка, пузырьковая сортировка и сортировка слиянием.

Связанный список — это последовательная структура, состоящая из последовательности элементов в линейном порядке, которые связаны друг с другом. Следовательно, вы должны обращаться к данным последовательно, и произвольный доступ невозможен. Связанные списки обеспечивают простое и гибкое представление динамических наборов.

Давайте рассмотрим следующие термины, касающиеся связанных списков. Вы можете получить четкое представление, обратившись к рисунку 2.

Элементы связанного списка известны как узлов .
Каждый узел содержит ключ и указатель на его последующий узел, известный как следующий .
Атрибут с именем head указывает на первый элемент связанного списка.
Последний элемент связанного списка известен как хвост .

Рис. 2. Визуализация базовой терминологии связанных списков (изображение автора)

Ниже приведены различные типы доступных связанных списков.

Односвязный список — Обход элементов может выполняться только в прямом направлении.
Двусвязный список — Перемещение элементов может производиться как в прямом, так и в обратном направлении. Узлы состоят из дополнительного указателя, известного как prev , указывающего на предыдущий узел.
Круговые связанные списки — Связанные списки, в которых предыдущий указатель головы указывает на хвост, а следующий указатель хвоста указывает на голову.

Операции со связанными списками

Поиск : найти первый элемент с ключом k в заданном связанном списке простым линейным поиском и вернуть указатель на этот элемент
Insert : Insert a key to связанный список.Вставку можно сделать 3 разными способами; вставить в начало списка, вставить в конец списка и вставить в середину списка.
Удалить : Удаляет элемент x из заданного связанного списка. Вы не можете удалить узел за один шаг. Удаление может быть выполнено 3 различными способами; удалить из начала списка, удалить из конца списка и удалить из середины списка.

Приложения связанных списков

Используется для управления таблицей символов в конструкции компилятора.
Используется для переключения между программами с помощью Alt + Tab (реализовано с помощью кругового связного списка).

Стек представляет собой структуру LIFO (Last In First Out — к элементу, помещенному последним, можно получить доступ первым), которая обычно встречается во многих языках программирования. Эта структура получила название «стопка», потому что она напоминает стопку тарелок в реальном мире.

Изображение congerdesign с сайта Pixabay

Операции со стеком

Ниже приведены 2 основные операции, которые можно выполнять со стеком.Пожалуйста, обратитесь к рисунку 3, чтобы лучше понять операции со стеком.

Нажмите : вставьте элемент в верхнюю часть стопки.
Pop : удалить самый верхний элемент и вернуть его.

Рис. 3. Визуализация основных операций стека (Изображение автора)

Кроме того, для стека предусмотрены следующие дополнительные функции для проверки его состояния.

Peek : вернуть верхний элемент стека, не удаляя его.
isEmpty : проверьте, пуст ли стек.
isFull : проверьте, заполнен ли стек.

Приложения стеков

Используется для оценки выражений (например: алгоритм маневровой станции для анализа и оценки математических выражений).
Используется для реализации вызовов функций в рекурсивном программировании.

Очередь представляет собой структуру FIFO (первым пришел — первым обслужен — сначала можно получить доступ к элементу, размещенному первым), который обычно встречается во многих языках программирования.Эта структура называется «очередь», потому что она напоминает реальную очередь — люди, ожидающие в очереди.

Изображение Sabine Felidae с сайта Pixabay

Операции с очередями

Ниже приведены 2 основные операции, которые можно выполнять с очередью. Пожалуйста, обратитесь к рисунку 4, чтобы лучше понять операции с очередями.

Enqueue : вставить элемент в конец очереди.
Dequeue : удалить элемент из начала очереди.

Рис 4. Визуализация основных операций с очередями (Изображение автора)

Приложения очередей

Используется для управления потоками в многопоточности.
Используется для реализации систем очередей (например, приоритетных очередей).

Хэш-таблица — это структура данных, в которой хранятся значения, с каждым из которых связаны ключи. Кроме того, он эффективно поддерживает поиск, если мы знаем ключ, связанный со значением. Следовательно, он очень эффективен при вставке и поиске независимо от размера данных.

Прямая адресация использует взаимно-однозначное соответствие между значениями и ключами при сохранении в таблице. Однако при большом количестве пар ключ-значение при таком подходе возникает проблема. Таблица будет огромной с таким количеством записей, и ее будет непрактично или даже невозможно сохранить, учитывая объем памяти, доступный на обычном компьютере. Чтобы избежать этой проблемы, мы используем хеш-таблиц .

Хеш-функция

Специальная функция, называемая хэш-функцией ( h ), используется для решения вышеупомянутой проблемы при прямой адресации.

При прямом доступе значение с ключом k сохраняется в слоте k . Используя хеш-функцию, мы вычисляем индекс таблицы (слота), в которую попадает каждое значение. Значение, вычисленное с помощью хеш-функции для данного ключа, называется хеш-значением , которое указывает индекс таблицы, в которую отображается значение.

h (k) = k% m

h: Хеш-функция
k: Ключ, по которому должно быть определено хеш-значение
m: Размер хеш-таблицы ( количество доступных слотов).Простое значение, не близкое к точной степени 2, является хорошим выбором для м .

Рис. 5. Представление хеш-функции (изображение автора)

Рассмотрим хеш-функцию h (k) = k% 20 , где размер хеш-таблицы равен 20. Учитывая набор ключей, мы хотим вычислить хеш-значение каждого, чтобы определить индекс, в котором он должен находиться в хеш-таблице. Предположим, у нас есть следующие ключи, хэш и индекс хеш-таблицы.

1 → 1% 20 → 1
5 → 5% 20 → 5
23 → 23% 20 → 3
63 → 63% 20 → 3

Из двух последних примеров, приведенных выше, мы можем видите, что коллизия может возникнуть, когда хеш-функция генерирует один и тот же индекс для более чем одного ключа.Мы можем разрешить конфликты, выбрав подходящую хэш-функцию h и используя такие методы, как цепочка и открытая адресация .

Приложения хеш-таблиц

Используется для реализации индексов базы данных.
Используется для реализации ассоциативных массивов.
Используется для реализации «установленной» структуры данных.

Дерево — это иерархическая структура, в которой данные организованы иерархически и связаны между собой. Эта структура отличается от связанного списка, тогда как в связанном списке элементы связаны в линейном порядке.

На протяжении последних десятилетий были разработаны различные типы деревьев, чтобы соответствовать определенным приложениям и соответствовать определенным ограничениям. Некоторыми примерами являются двоичное дерево поиска, B-дерево, treap, красно-черное дерево, расширенное дерево, AVL-дерево и n-арное дерево.

Двоичные деревья поиска

Двоичное дерево поиска (BST) , как следует из названия, представляет собой двоичное дерево, в котором данные организованы в иерархическую структуру. Эта структура данных хранит значения в отсортированном порядке.

Каждый узел в двоичном дереве поиска содержит следующие атрибуты.

ключ : значение, хранящееся в узле.
слева : указатель на левый дочерний элемент.
справа : указатель на правого дочернего элемента.
p : указатель на родительский узел.

Бинарное дерево поиска обладает уникальным свойством, которое отличает его от других деревьев. Это свойство известно как свойство двоичного дерева поиска .

Пусть x будет узлом в двоичном дереве поиска.

Если y — узел в левом поддереве x, тогда y.key ≤ x.key
Если y — узел в правом поддереве x, то y .key ≥ x.key

Рис. 6. Визуализация базовой терминологии деревьев (изображение автора)

Приложения деревьев

Двоичные деревья : Используется для реализации синтаксических анализаторов выражений и решателей выражений.
Двоичное дерево поиска : используется во многих поисковых приложениях, где данные постоянно вводятся и уходят.
Heaps : используется JVM (виртуальной машиной Java) для хранения объектов Java.
Treaps : используется в беспроводных сетях.

Ознакомьтесь с моими статьями ниже о 8 полезных древовидных структурах данных и самобалансирующихся деревьях двоичного поиска.

A Heap — это особый случай двоичного дерева, в котором родительские узлы сравниваются со своими дочерними узлами с их значениями и располагаются соответствующим образом.

Давайте посмотрим, как мы можем представлять кучи. Кучи могут быть представлены как деревьями, так и массивами.На рисунках 7 и 8 показано, как мы можем представить двоичную кучу с помощью двоичного дерева и массива.

Рис. 7. Двоичное представление кучи в виде дерева (изображение автора) Рис 8. Представление кучи в виде массива (изображение автора)

Кучи могут быть двух типов.

Min Heap — ключ родительского элемента меньше или равен ключу его дочерних элементов. Это называется свойством min-heap . Корень будет содержать минимальное значение кучи.
Max Heap — ключ родительского элемента больше или равен ключу его дочерних элементов.Это называется свойством max-heap . Корень будет содержать максимальное значение кучи.

Приложения кучи

Используется в алгоритме heapsort .
Используется для реализации очередей приоритетов, поскольку значения приоритета могут быть упорядочены в соответствии со свойством кучи, где куча может быть реализована с использованием массива.
Функции очереди могут быть реализованы с использованием кучи в течение O (log n) раз.
Используется для поиска наименьшего (или наибольшего) значения kᵗʰ в заданном массиве.

Ознакомьтесь с моей статьей ниже о реализации кучи с использованием модуля python heapq.

Граф состоит из конечного набора из вершин или узлов и набора из ребер , соединяющих эти вершины.

Порядок графа — это количество вершин в графе. Размер графа — это количество ребер в графе.

Два узла называются смежными , если они соединены друг с другом одним и тем же ребром.

Направленные графы

Граф G называется ориентированным графом , если все его ребра имеют направление, указывающее, какая вершина является начальной, а какая конечной.

Мы говорим, что (u, v) — это инцидент из или оставляет вершину u и инцидент или входит в вершину v .

Петли : ребра от вершины к самой себе.

Ненаправленные графы

Граф G называется неориентированным графом , если все его ребра не имеют направления.Между двумя вершинами он может проходить в обоих направлениях.

Если вершина не связана ни с одним другим узлом в графе, она называется изолированной .

Рис. 9. Визуализация терминологии графов (изображение автора)

Вы можете узнать больше об алгоритмах графов из моей статьи 10 графических алгоритмов, визуально объясненных.

Приложения графиков

Используется для представления социальных сетей. Каждый пользователь является вершиной, и когда пользователи соединяются, они создают ребро.
Используется для представления веб-страниц и ссылок поисковыми системами. Веб-страницы в Интернете связаны друг с другом гиперссылками. Каждая страница — это вершина, а гиперссылка между двумя страницами — край. Используется для ранжирования страниц в Google.
Используется для представления местоположений и маршрутов в GPS. Локации — это вершины, а маршруты, соединяющие локации, — это ребра. Используется для расчета кратчайшего маршрута между двумя точками.

Шпаргалку по временным сложностям операций со структурой данных можно найти по этой ссылке.Более того, ознакомьтесь с моей статьей ниже, где я реализовал несколько общих структур данных с нуля с помощью C ++.

Наконец, я хотел бы поблагодарить г-на А. Алкаффа Ахамеда за ценные отзывы и предложения по улучшению этой статьи.

Надеюсь, эта статья была вам полезна как простое введение в структуры данных. Я хотел бы услышать твои мысли. 😇

Спасибо за чтение. 😊

Ура! 😃

[1] Введение в алгоритмы, третье издание Томаса Х.Кормен, Чарльз Э. Лейзерсон, Рональд Л. Ривест и Клиффорд Стейн.

[2] Список структур данных из Википедии (https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_data_structures)

Что такое структура данных?

Обновлено: 01.02.2021, Computer Hope

В компьютерном программировании структура данных — это предварительно определенный формат для эффективного хранения, доступа и обработки данных в компьютерной программе. Некоторые структуры данных являются встроенными компонентами языка программирования, а для других может потребоваться включение библиотеки или модуля перед использованием структуры.

Решение о том, какие структуры данных использовать и как они используются, является одним из наиболее важных шагов в разработке и написании компьютерной программы.

Кончик

«Плохие программисты беспокоятся о коде. Хорошие программисты беспокоятся о структурах данных и их взаимосвязях». — Линус Торвальдс

Примитивные структуры данных

Ниже приведены примитивных структур данных , также известных как типы данных. Каждый из следующих примитивов может содержать одно значение, например 1, 3.14 или строчная буква а.

Имя	Описание	Примеры значений
Логическое значение	Логический тип данных может представлять одно из двух возможных значений: истина или ложь, хранящиеся внутри как «1» или «0». Он назван в честь математика Джорджа Буля, чья система логических операций лежит в основе всех двоичных компьютеров.	Верно, Ложно, 1, 0
Персонаж	Символ представляет собой один визуальный или буквенно-цифровой символ.Внутри он представлен в виде числа. В зависимости от типа кодировки символов, символ может храниться в одном байте (восемь бит) или в нескольких байтах (например, 16 бит для Unicode UTF-16). Когда несколько символов соединяются последовательно, например слово «яблоко» или предложение «Я хочу яблоко», они образуют строку.	А, а, 5,?, ©
Целое число	Целое число, попадающее в определенные числовые пределы. Ограничения зависят от языка программирования, а иногда и от архитектуры процессора.Целые числа могут быть знаковыми (положительными или отрицательными) или беззнаковыми (ограничены только положительными значениями). Максимальное значение 32-разрядного целого числа со знаком — 2147483647 (2 x 10 ³¹ — 1), а минимальное значение — -2147483648 (-2 x 10 ³¹).	1, 123, -2147483648
с плавающей точкой	Число с плавающей запятой может представлять числа с дробной частью — числа с цифрами после десятичной запятой. Десятичная точка может «плавать», что означает, что она может находиться в любой позиции числа.Внутренне число с плавающей запятой похоже на экспоненциальную нотацию (например, 1618033 x 10 ^-6 = 1,618033) с сохраненным показателем степени (в данном случае -6), представляющим позицию десятичной точки. Числа с плавающей запятой подписаны — они могут хранить как положительные, так и отрицательные значения.	1.567001, 0.356000, -5000.01
С плавающей запятой двойной точности	При использовании числа с плавающей запятой двойной точности используется вдвое больше байтов, чем у стандартного числа с плавающей запятой, что обеспечивает примерно удвоенную точность.	3.00000012384632, -351691.581045892
Указатель, также называемый ссылкой, дескриптором или дескриптором	Указатель — это специальное значение, которое ссылается («указывает») на ячейку памяти, где хранится объект данных (например, структура данных или функция). Указатели — мощная функция некоторых низкоуровневых языков, но они опасны при неправильной реализации и могут вызвать серьезные ошибки или уязвимости программного обеспечения. Некоторые языки не поддерживают указатели. Другие языки делают, но требуют, чтобы указатель был «типизирован» — программист должен явно объявить тип данных, на которые он указывает.Доступ к значению по его указателю называется разыменованием.	0xffe2ba6c, 0xffe2ac5b
Фиксированная точка	Числовое значение с целым числом и дробной составляющей, аналогичное числу с плавающей запятой, но с предварительно установленным уровнем точности. Например, денежные значения обычно могут быть представлены в формате с фиксированной точкой, который всегда имеет две цифры после десятичной точки, например, 5,00 или 123,45. Большинство языков программирования изначально не поддерживают тип данных с фиксированной запятой, поскольку с плавающей запятой она более гибкая.Языки с типами данных с фиксированной точкой включают Ada и COBOL.	1,2, 400,00, -9,874

Составные структуры данных

Составные структуры данных могут содержать несколько элементов . Эти элементы обычно являются значениями примитивного типа данных, например целым числом или символом. Некоторые составные структуры ограничены одним типом данных, в то время как другие допускают смесь типов данных. Некоторые могут содержать структуры данных как элементы.

Каждая из следующих составных структур имеет свои преимущества и варианты использования.

Линейные структуры данных

Линейная структура данных — это составная структура данных, элементы которой расположены в логической последовательности. В этих структурах за каждым элементом следует ровно один другой элемент, если он не последний.

Имя	Описание
Массив	Массив — это последовательность элементов, обычно одного типа данных. Доступ к каждому элементу можно получить по номеру индекса, представляющему его позицию в массиве. Обычно индексирование массива — с отсчетом от нуля : если массив содержит n элементов, первый элемент имеет индекс 0, второй имеет индекс 1, а последний имеет индекс n -1. Например, рассмотрим массив с именем primes, содержащий значения [2, 3, 5, 7, 11]. Первый элемент, primes [0], — это значение 2. Последний элемент, primes [4], это значение 11. Длина этого массива (количество содержащихся в нем элементов) составляет 5. A статический массив не может измениться в размере после того, как он объявлен и ему выделена память.Динамический массив может увеличиваться или уменьшаться в длине по мере необходимости. LUT (таблица поиска) — это массив, содержащий предварительно вычисленные значения для ускорения вычислений. Например, LUT может содержать часто используемые квадратные корни чисел. Когда в вычислении требуется квадратный корень из числа, значение «просматривается» в массиве, а не вычисляется, что экономит циклы ЦП. Многомерный массив содержит массивы фиксированной длины в качестве элементов. Например, [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] — это двумерный массив.Он содержит три элемента, каждый из которых представляет собой массив. Доступ к значениям можно получить, указав два индексных номера, по одному для каждого массива. В этом примере значение по индексу [0] [0] равно 1. По индексу [0] [1] — значение 2. По индексу [1] [0] — значение 3. Последнее значение по индексу [ 2] [1], равно 6. Матрица — это математический объект, который может быть реализован как многомерный массив.
Ассоциативный массив	Ассоциативный массив , также называемый словарем , картой или таблицей символов , представляет собой структуру данных, содержащую пары ключей и значений .Каждый ключ должен быть уникальным (он не должен появляться в структуре более одного раза). Каждый ключ связан со значением, которое не обязательно должно быть уникальным — несколько ключей могут иметь одинаковые значения. Языки высокого уровня часто имеют встроенные типы данных для работы с ассоциативными массивами, такие как класс dict в Python. Ассоциативный массив может быть реализован как стандартный одномерный или двухмерный массив, если программист разработает правильную схему для правильного индексирования и связывания ключей и значений.Он также может быть реализован в виде хэш-таблицы, двоичного дерева поиска и т. Д. JSON — это широко используемая структура данных для связывания ключей и значений, разработанная Дугласом Крокфордом для приложений JavaScript. JSON — это, по сути, ассоциативный массив, значения которого также могут быть ассоциативными массивами.
Список	Список — это последовательность элементов. В простейшей форме список может быть реализован как массив. Однако термин «список» обычно относится к связному списку , в котором каждый элемент списка (называемый «узлом») содержит указатели на один или несколько других элементов списка.В отличие от массива, в связном списке последовательные элементы не располагаются последовательно в физической памяти. В односвязном списке каждый элемент содержит указатель на следующий элемент в списке. В двусвязном списке каждый элемент имеет два указателя: один указатель на следующий элемент и один указатель на предыдущий. В многосвязном списке более двух указателей могут быть включены в узел. Каждый из этих указателей может иметь специальное назначение, определяемое программистом, для перемещения элементов в произвольной последовательности.Например, узел может иметь один указатель на следующий узел по алфавиту, другой указатель на следующий узел по хронологическому порядку и т. Д. Хотя многосвязный список может перемещаться линейно, его множественная связь может допускать нелинейный обход данных. состав. В круговом связном списке последний узел указывает на первый, что позволяет бесконечно перемещаться по списку. Другими словами, следующий за последним узел является первым. В целом связанные списки более гибкие, чем массивы.Например, вставка элемента массива может потребовать перезаписи всего или части массива в памяти, начиная с места вставки. Напротив, вставка узла в связанный список требует создания только одного узла, а указатели соседних узлов обновляются с учетом местоположения нового узла. Компромисс заключается в том, что связанные списки требуют больше системных ресурсов. Например, для связанных списков требуется либо ручной, либо автоматический сборщик мусора (сборка мусора), чтобы «очистить» (сделать доступной) память, которая больше не используется после удаления узлов из списка.
Очередь	Очередь — это последовательная коллекция, в которой элементы добавляются в конец очереди и удаляются с начала. Это структура данных FIFO («первым пришел — первым ушел»). Наиболее эффективно это реализовано с двусвязным списком. Очередь также может быть реализована как односвязный список или динамический массив, если поддерживаются два дополнительных указателя, указывающих на первый и последний элементы. Добавление элемента в очередь называется постановкой в очередь , а удаление элемента из очереди называется удалением из очереди .
Стек	Стек — это последовательный набор элементов, в котором может быть изменен только последний элемент («наверху» стека). Новый элемент может быть «помещен» в стек, и в этом случае он становится последним элементом стека, а длина стека увеличивается на 1. Последний элемент может быть «вытолкнут» из стека, где он возвращается как значение и удаляется из стека, уменьшая длину стека на 1. Иногда также предоставляется операция «просмотра», позволяющая считать последний элемент без удаления.Стек представляет собой структуру данных LIFO («последний пришел — первым ушел»): последний добавленный элемент всегда является следующим удаленным элементом. Стек обычно может быть реализован как массив или связанный список с отдельным указателем на верхний элемент стека.
Строка	Строка содержит последовательность символов. В некоторых языках строка представляет собой массив символов, оканчивающийся нулевым символом. Например, слово «надежда» может быть представлено массивом [‘h’, ‘o’, ‘p’, ‘e’, ’\ 0′].В других языках, таких как Python, строки реализованы как класс со связанными методами для обработки, доступа и управления символами строки.
Кортеж	Кортеж — это последовательный список элементов. Обычно он реализуется как неизменяемый объект, допускающий смешанные типы данных. Чтобы определить его размер, он может называться « n -tuple», то есть «кортеж из трех», «шесть кортежей» и т. Д., Где n — количество содержащихся в нем элементов.

Древовидные конструкции

Дерево — это составная структура, элементы которой расположены в иерархии родитель-потомок, подобно ветвям в дереве. Элементы называются узлами. Дерево содержит единственный корневой узел , у которого нет родителей. Обход обычно происходит только в одном направлении, от узла к одному из его дочерних узлов (называемых «потомками»). Затем обход продолжается рекурсивно к одному из дочерних узлов этого узла, пока не будет достигнут желаемый узел.Если у узла нет дочерних узлов, он называется листовым узлом .

Если дерево сбалансировано , все его ветви имеют одинаковую «глубину» — все конечные узлы находятся на одинаковом расстоянии от корневого узла. Если дерево несбалансированное , нет ограничений на длину ветви по отношению к другим. Несбалансированные деревья проще реализовать, но в худшем случае они могут оказаться менее эффективными.

Имя	Описание
Абстрактное синтаксическое дерево	AST (абстрактное синтаксическое дерево ) структурирует элементы компьютерной программы в древовидной иерархии.Структура дерева естественным образом представляет некоторые элементы синтаксиса компьютерного языка, такие как лексическая область видимости и условные операторы. AST имеет множество применений в информатике, например, автоматическое преобразование программы с одного языка на другой.
Двоичное дерево	В двоичном дереве каждый узел имеет ноль, один или два дочерних элемента. По некоторым определениям, узлы двоичного дерева должны иметь ровно двух дочерних элементов или ни одного. Примером использования двоичного дерева является численное сравнение, где обход дерева основан на сравнении двух дочерних элементов и выборе большего или меньшего значения.
B-дерево	B-деревья — это древовидные структуры, в которых узлы могут иметь более двух дочерних элементов и упорядочены в соответствии с их отсортированными значениями. B-деревья являются самобалансирующимися, организованными в соответствии с заданным набором правил, обеспечивающих выполнение основных операций за логарифмическое время. Другими словами, количество шагов, необходимых для завершения операции, в худшем случае никогда не превышает логарифма общего количества элементов дерева. Это свойство делает B-деревья идеальными для быстрого доступа к большим хранилищам данных, таким как файловые системы и базы данных.
BSP дерево	Дерево BSP содержит данные, используемые в разделении двоичного пространства , где геометрическое пространство рекурсивно, логически разделено. Деревья BSP часто используются в 3D-графике для оптимизации рендеринга объектов в пространстве. Например, пространство можно разделить так, чтобы объекты, частично закрытые другими объектами, не отображались полностью или не отображались вообще, что увеличивает производительность.
Куча	Куча — это дерево, удовлетворяющее свойству «куча».»В максимальной куче для любого узла C , если P является родительским узлом C , то значение (ключ) P больше или равно C . мин. Куча , значение P меньше или равно значению C . Кучи обычно используются как очередь с приоритетом , где элемент с наивысшим или самым низким приоритетом хранится в корне Двоичные кучи (максимум два узла для любого родителя) являются фундаментальной структурой данных алгоритма сортировки кучи .
Дерево Меркла	Дерево Меркла или хэш-дерево — это древовидная структура, в которой каждый родительский узел содержит криптографический хэш своих дочерних узлов, а конечные узлы содержат криптографический хеш блока данных. Они полезны для проверки подлинности данных. Например, они используются в файловых системах IPFS, Btrfs и ZFS для проверки того, что данные на диске не были повреждены. Они также используются в протоколах криптовалюты Биткойн и Эфириум для защиты от злонамеренных или случайных несоответствий в цепочке блоков.Другие системы, использующие деревья Меркла, включают системы контроля версий Git и Mercurial, а также систему баз данных NoSQL Apache Cassandra. Они названы в честь их изобретателя Ральфа Меркла.
R-дерево	R-деревья — это древовидные структуры, оптимизированные для определенных пространственных операций с данными. Например, они могут сохранять географические местоположения и эффективно находить местоположения в определенном радиусе в зависимости от расстояния их соединительных дорог. «R» обозначает прямоугольник в связи с тем, что элементы сгруппированы в соответствии с их минимальными ограничивающими прямоугольниками в геометрическом пространстве.

Хеш-структуры

В информатике хеш-функция — это функция, которая производит число фиксированной длины, часто представленное в шестнадцатеричном формате, которое может быть вычислено из заданного набора входных данных. Независимо от размера ввода, пока ввод не изменился, он всегда выдает одно и то же шестнадцатеричное число фиксированной длины. Эти типы функций имеют важное применение в информатике, поскольку они могут проверять или индексировать данные даже в массовом масштабе.

Ниже приведены примеры структур данных, предназначенных для хранения результатов хэш-функций, многие из которых являются частными случаями структур, описанных в разделах выше.

Имя	Описание
Фильтр Блума	Фильтр Блума — это вероятностная структура данных, впервые предложенная ученым Бертоном Ховардом Блумом из Массачусетского технологического института в 1970 году. Математические свойства структуры позволяют программе быстро определить, принадлежит ли элемент , возможно, или , безусловно, больший набор элементов.Блум разработал структуру для решения проблем в растущих областях искусственного интеллекта, машинного обучения и больших данных. При использовании традиционных структур, таких как хеш-таблицы, детерминированные запросы к большим наборам данных были бы невозможны, поскольку они превышали бы практический объем дискового пространства и основной памяти. Однако при использовании фильтра Блума результаты могут быть получены с высокой степенью вероятности при небольшом объеме памяти и доступа к диску. Структура может быть настроена в соответствии с доступными ресурсами, обеспечивая значительный выигрыш в эффективности при незначительной потере точности.
Хеш-таблица	Хэш-таблица или хэш-карта — это тип ассоциативного массива, в котором ключи представляют собой вычисленные хеши своих значений. Например, содержимое файлов может быть хешировано для создания ключа фиксированной длины, например, шестнадцатеричного числа с постоянным количеством цифр. Алгоритм гарантирует, что этот ключ , почти наверняка уникальный. Обычно существует небольшая вероятность «коллизии» в таблице — разные входы имеют небольшой шанс создать одинаковые ключи.Вероятность столкновения обычно незначительна и считается приемлемым компромиссом для высокой производительности. Хеш-таблицы — хороший способ индексировать большие наборы данных, обеспечивая время поиска, не зависящее от размера таблицы.
Скользящий хэш	Скользящий хэш — это хеш-таблица, хеш-функция которой «прокручивает» входной набор, постепенно вычисляя хеш-значения для движущегося окна входных данных. Это полезно для обработки данных, которые вводятся в постоянном потоке, например данных, передаваемых по сети.Например, rsync использует скользящий хэш для защиты от повреждения данных во время передачи файлов по сети. Скользящий хеш также полезен при потоковой обработке. При потоковой обработке вычисления выполняются постепенно над наборами данных, слишком большими для одновременного хранения всех на одном устройстве.
Trie	A trie (также произносимое как «дерево» или «попытка») — это упорядоченная древовидная структура, в которой хранятся ассоциативные массивы. У него есть особые свойства, которые делают его более компактным для определенных поисковых операций.В дереве ключ узла не хранится буквально. Вместо этого ключ определяется позицией узла в дереве. Ключи всех потомков данного узла имеют общий префикс, такой как первые символы строки, связанной с родительским узлом. Попытки идеально подходят для определенных функций поиска, например, используемых в NLP (обработка естественного языка). Структура данных была впервые описана компьютерным ученым Рене де ла Брианэ в 1959 году, а термин «trie» был введен Эдвардом Фредкиным в 1961 году.Фредкин получил этот термин от слова «поиск» и произнес его «дерево».

Графические структуры

Граф — это структура данных, которая организует данные в соответствии с отношениями ее элементов в геометрическом пространстве. Элементами обычно являются вершины (точки на графике) и ребра (связи между вершинами).

Если вершины в графе можно обходить только в одном направлении (A → B, но не B → A), он называется ориентированным графом .Если вершины могут быть перемещены в любом направлении, он называется неориентированным графом . Если возможно пройти по ребрам и вернуться в начальную вершину, это называется циклическим графом . Если такой обход невозможен, он называется ациклическим графом .

Ниже приведены примеры структур данных, используемых для эффективного хранения и обработки графов.

Имя	Описание
Список смежности	Список смежности — это набор неупорядоченных списков, каждый из которых описывает соседей вершины в графе.Это может быть реализовано с использованием других структур данных, таких как хеш-таблица, где значения представляют собой массивы смежных вершин. В других реализациях каждая вершина и ребра хранятся как объекты, соединенные указателями, аналогично многосвязному списку. Список смежности может вычислить всех соседей вершины за постоянное время, пропорциональное степени вершины (размерности графа). Однако это неэффективно для определения наличия ребра между двумя заданными вершинами.
Матрица смежности	В матрице смежности многомерный массив использует логические значения (требующие только одного бита), соответствующие связанности вершин, которые индексируются по строкам и столбцам матрицы.В этой структуре перечисление соседей вершины требует гораздо больше времени для вычисления, пропорционального общему количеству вершин. Кроме того, структура требует большего объема памяти, и она растет экспоненциально с увеличением общего числа вершин. Однако определение наличия ребра между двумя вершинами значительно быстрее, чем со списком смежности.
Стек с графической структурой	Стек с графической структурой — это структура данных, операции которой коррелируют с традиционным стеком (LIFO, значения которого могут быть переданы или извлечены), но связность элементов ациклического графа.Он имеет важное применение в НЛП, в частности, для анализа неоднозначных или недетерминированных грамматик, таких как те, которые используются людьми.
Гиперграф	В гиперграфе ребро может соединять любое количество вершин. Эти специальные ребра, называемые гиперребер , обычно имеют общую мощность (все они связаны с одним и тем же числом узлов). В однородном гиперграфе k все гиперребра соединены с узлами k . Например, «2-однородный гиперграф» — это то же самое, что и традиционный граф; в 6-однородном гиперграфе каждое гиперребро соединяется с 6 узлами.У гиперграфов есть специальное определение ацикличности с особыми правилами для того, что составляет обход узлов в цикле. Математические свойства гиперграфов привлекли внимание с появлением машинного обучения (машинного обучения) в таких приложениях, как системы рекомендаций и полу-контролируемое обучение.
График сцены	Граф сцены — это структура, используемая в некоторых редакторах векторной графики, программном обеспечении для трехмерного моделирования и компьютерных играх. Он может эффективно моделировать сложные отношения пространственно связанных объектов, представляя иерархию последовательных модификаций.Например, когда к объекту 3D-моделирования применяется несколько геометрических эффектов, каждая последовательная модификация основана на результатах предыдущих изменений. Сфера может быть создана как объект NURBS, модифицирована ограничивающей решеткой, а затем преобразована в геометрию каркаса, чтобы можно было преобразовать ее отдельные вершины. Эти модификации могут быть сохранены в графе сцены, поэтому конечный результат всех преобразований может быть эффективно анимирован или визуализирован как отдельные объекты. Изменение любого отдельного шага в цепочке модификации не приведет к уничтожению преобразований, происходящих позже в последовательности.

Аббревиатуры, компьютерные науки, термины программирования

Введение в

DS — javatpoint

Введение

Структура данных

может быть определена как группа элементов данных, которая обеспечивает эффективный способ хранения и организации данных в компьютере, чтобы их можно было эффективно использовать. Некоторыми примерами структур данных являются массивы, связанный список, стек, очередь и т. Д. Структуры данных широко используются почти во всех аспектах информатики i.е. Операционная система, дизайн компилятора, искусственный интеллект, графика и многое другое.

Структуры данных являются основной частью многих алгоритмов информатики, поскольку они позволяют программистам эффективно обрабатывать данные. Он играет жизненно важную роль в повышении производительности программного обеспечения или программы, поскольку основная функция программного обеспечения — сохранять и извлекать данные пользователя как можно быстрее

Основная терминология

Структуры данных — это строительные блоки любой программы или программного обеспечения.Выбор подходящей структуры данных для программы — самая сложная задача для программиста. В отношении структур данных используется следующая терминология

Данные: Данные могут быть определены как элементарное значение или как совокупность значений, например, имя студента и его идентификатор являются данными о студенте.

Элементы группы: Элементы данных, которые имеют подчиненные элементы данных, называются элементом группы, например, имя студента может иметь имя и фамилию.

Запись: Запись может быть определена как набор различных элементов данных, например, если мы говорим о студенте, то его имя, адрес, курс и оценки могут быть сгруппированы вместе, чтобы сформировать запись для студента.

Файл: Файл — это набор различных записей одного типа сущности, например, если в классе 60 сотрудников, то в соответствующем файле будет 20 записей, где каждая запись содержит данные о каждом сотруднике. .

Атрибут и сущность: Сущность представляет класс определенных объектов. он содержит различные атрибуты. Каждый атрибут представляет конкретное свойство этой сущности.

Поле: Поле — это единичная элементарная единица информации, представляющая атрибут объекта.

Необходимость структур данных

Поскольку приложения усложняются и объем данных увеличивается день ото дня, могут возникнуть следующие проблемы:

Скорость процессора: Для обработки очень большого объема данных требуется высокоскоростная обработка, но поскольку объем данных растет день ото дня до миллиардов файлов на объект, процессор может не справиться с таким объемом данных.

Поиск данных: Рассмотрим размер инвентаря в 106 единиц в магазине. Если нашему приложению нужно искать конкретный предмет, ему нужно каждый раз просматривать 106 предметов, что замедляет процесс поиска.

Множественные запросы: Если тысячи пользователей одновременно ищут данные на веб-сервере, то есть вероятность, что очень большой сервер может выйти из строя во время этого процесса

для решения вышеуказанных проблем используются структуры данных.Данные организованы для формирования структуры данных таким образом, что не требуется выполнять поиск по всем элементам, а поиск необходимых данных может выполняться мгновенно.

Преимущества структур данных

Эффективность: Эффективность программы зависит от выбора структур данных. Например: предположим, у нас есть какие-то данные, и нам нужно выполнить поиск перикулярной записи. В этом случае, если мы организуем наши данные в массив, нам придется искать последовательно элемент за элементом.следовательно, использование массива здесь может быть не очень эффективным. Существуют более эффективные структуры данных, которые могут сделать процесс поиска более эффективным, например упорядоченный массив, двоичное дерево поиска или хеш-таблицы.

Возможность повторного использования: Структуры данных можно использовать повторно, т.е. после того, как мы реализовали определенную структуру данных, мы можем использовать ее в любом другом месте. Реализация структур данных может быть скомпилирована в библиотеки, которые могут использоваться разными клиентами.

Абстракция: Структура данных определяется ADT, который обеспечивает уровень абстракции.Клиентская программа использует структуру данных только через интерфейс, не вдаваясь в детали реализации.

Классификация структуры данных

Линейные структуры данных: Структура данных называется линейной, если все ее элементы расположены в линейном порядке. В линейных структурах данных элементы хранятся неиерархическим образом, где каждый элемент имеет преемников и предшественников, за исключением первого и последнего элемента.

Типы линейных структур данных приведены ниже:

Массивы: Массив представляет собой набор элементов данных аналогичного типа, и каждый элемент данных называется элементом массива.Тип данных элемента может быть любым допустимым типом данных, например char, int, float или double.

Элементы массива имеют одно и то же имя переменной, но каждый из них имеет другой номер индекса, известный как нижний индекс. Массив может быть одномерным, двухмерным или многомерным.

Отдельные элементы массива age:

возраст [0], возраст [1], возраст [2], возраст [3], ……… возраст [98], возраст [99].

Связанный список: Связанный список — это линейная структура данных, которая используется для поддержки списка в памяти.Его можно рассматривать как набор узлов, хранящихся в несмежных ячейках памяти. Каждый узел списка содержит указатель на соседний узел.

Стек: Стек — это линейный список, в котором вставка и удаление разрешены только на одном конце, называемом верхним .

Стек — это абстрактный тип данных (ADT), который может быть реализован на большинстве языков программирования. Он назван стеком, потому что ведет себя как реальный стек, например: — стопки тарелок или колода карт и т. Д.

Очередь: Очередь — это линейный список, в котором элементы могут быть вставлены только на одном конце, называемом задний , и удаляются только на другом конце, называемом передним .

Это абстрактная структура данных, похожая на стек. Очередь открывается с обоих концов, поэтому она следует методологии «первым пришел — первым обслужен» (FIFO) для хранения элементов данных.

Нелинейные структуры данных: Эта структура данных не образует последовательность, т.е. каждый элемент или элемент связан с двумя или более другими элементами в нелинейном порядке.Элементы данных не организованы в последовательную структуру.

Типы нелинейных структур данных приведены ниже:

Деревья: Деревья — это многоуровневые структуры данных с иерархическими отношениями между их элементами, известными как узлы. Самые нижние узлы в иерархии называются листовым узлом , а самый верхний узел называется корневым узлом . Каждый узел содержит указатели, указывающие на соседние узлы.

Древовидная структура данных основана на родительско-дочерних отношениях между узлами.Каждый узел в дереве может иметь более одного дочернего элемента, кроме конечных узлов, тогда как каждый узел может иметь не более одного родителя, кроме корневого узла. Деревья можно классифицировать по многим категориям, которые будут обсуждаться позже в этом руководстве.

Графики: Графы можно определить как графическое представление набора элементов (представленных вершинами), соединенных связями, известными как ребра. Граф отличается от дерева в том смысле, что у графа может быть цикл, а у дерева — нет.

Операции со структурой данных

1) Перемещение: Каждая структура данных содержит набор элементов данных. Обход структуры данных означает посещение каждого элемента структуры данных для выполнения определенной операции, такой как поиск или сортировка.

Пример: Если нам нужно вычислить среднее значение оценок, полученных учеником по 6 различным предметам, нам нужно пройти полный массив оценок и вычислить общую сумму, тогда мы разделим эту сумму на количество предметов. я.е. 6, чтобы найти среднее.

2) Вставка: Вставка может быть определена как процесс добавления элементов в структуру данных в любом месте.

Если размер структуры данных составляет n , то мы можем вставить в нее только n-1 элементов данных.

3) Удаление: Процесс удаления элемента из структуры данных называется удалением. Мы можем удалить элемент из структуры данных в любом случайном месте.

Если мы попытаемся удалить элемент из пустой структуры данных, произойдет потеря значимости .

4) Поиск: Процесс поиска местоположения элемента в структуре данных называется поиском. Существует два алгоритма поиска: линейный поиск и двоичный поиск. Мы обсудим каждый из них позже в этом уроке.

5) Сортировка: Процесс упорядочивания структуры данных в определенном порядке называется сортировкой.Существует множество алгоритмов, которые можно использовать для выполнения сортировки, например сортировка вставкой, сортировка по выбору, пузырьковая сортировка и т. Д.

6) Объединение: Когда два списка List A и List B размера M и N соответственно, элементов аналогичного типа, объединены или объединены для создания третьего списка, List C размера (M + N), тогда этот процесс называется объединением

Введение в структуры данных и алгоритмы

Структура данных

— это способ сбора и организации данных таким образом, чтобы мы могли эффективно выполнять операции с этими данными.Структуры данных — это визуализация элементов данных с точки зрения некоторой взаимосвязи для лучшей организации и хранения. Например, у нас есть некоторые данные, которые содержат: имя игрока «Virat» и возраст 26. Здесь «Virat» имеет тип данных String, , а 26 — тип данных целое число .

Мы можем организовать эти данные в виде записи, например, Player record, которая будет содержать как имя игрока, так и возраст. Теперь мы можем собирать и хранить записи игроков в файле или базе данных в виде структуры данных. Например : «Дони» 30, «Гамбхир» 31, «Сехваг» 33

Если вы знакомы с концепциями объектно-ориентированного программирования, то класс также делает то же самое: он собирает данные разных типов в рамках одного объекта. Единственная разница в том, что структуры данных предоставляют методы для эффективного доступа к данным и управления ими.

Проще говоря, структуры данных — это структуры, запрограммированные для хранения упорядоченных данных, чтобы с ними можно было легко выполнять различные операции.Он представляет собой знание данных, которые необходимо организовать в памяти. Он должен быть спроектирован и реализован таким образом, чтобы упростить его и повысить эффективность.

Основные типы структур данных

Как мы обсуждали выше, все, что может хранить данные, может называться структурой данных, следовательно, Integer, Float, Boolean, Char и т. Д. — все это структуры данных. Они известны как примитивных структур данных .

Кроме того, у нас есть несколько сложных структур данных, которые используются для хранения больших и связанных данных.Некоторые примеры абстрактной структуры данных :

Все эти структуры данных позволяют нам выполнять различные операции с данными. Мы выбираем эти структуры данных в зависимости от того, какой тип операции требуется. Мы рассмотрим эти структуры данных более подробно в наших последующих уроках.

Структуры данных также можно классифицировать на основе следующих характеристик:

Характеристика	Описание
Линейная	В линейных структурах данных элементы данных расположены в линейной последовательности.Пример: Массив
Нелинейный	В нелинейных структурах данных элементы данных расположены не по порядку. Пример: Дерево , График
Однородный	В однородных структурах данных все элементы одного типа. Пример: Массив
Неоднородный	В неоднородной структуре данных элементы могут быть одного типа, а могут и не быть. Пример: Структуры
Статические	Статические структуры данных — это те структуры, чьи размеры и связанные ячейки памяти фиксированы во время компиляции.Пример: Массив
Динамические	Динамические структуры — это те структуры, которые расширяются или сжимаются в зависимости от потребности программы и ее выполнения. Также меняются связанные с ними ячейки памяти. Пример: Связанный список, созданный с использованием указателей

Что такое алгоритм?

Алгоритм — это конечный набор инструкций или логики, написанных по порядку для выполнения определенной заранее определенной задачи. Алгоритм — это не полный код или программа, это просто основная логика (решение) проблемы, которая может быть выражена либо как неформальное описание высокого уровня как псевдокод , либо с использованием блок-схемы .

Каждый алгоритм должен удовлетворять следующим свойствам:

Входные данные — Для внешнего алгоритма должно быть 0 или более входов.
Выход — Должен быть получен как минимум 1 результат.
Определенность — Каждый шаг алгоритма должен быть четким и четко определенным.
Finiteness — Алгоритм должен иметь конечное количество шагов.
Корректность — Каждый шаг алгоритма должен генерировать правильный результат.

Алгоритм считается эффективным и быстрым, если он занимает меньше времени и занимает меньше места в памяти. Производительность алгоритма измеряется на основе следующих свойств:

Сложность времени
Космическая сложность

Космическая сложность

Это объем памяти, необходимый алгоритму в процессе его выполнения. Сложность пространства следует воспринимать серьезно для многопользовательских систем и в ситуациях, когда доступная память ограничена.

Обычно алгоритм требует места для следующих компонентов:

Пространство для инструкций: Это пространство, необходимое для хранения исполняемой версии программы. Это пространство фиксировано, но зависит от количества строк кода в программе.
Пространство данных: Это пространство, необходимое для хранения всех значений констант и переменных (включая временные).
Environment Space: Это пространство, необходимое для хранения информации о среде, необходимой для возобновления приостановленной функции.

Чтобы подробнее узнать о космической сложности, перейдите к учебнику «Космическая сложность».

Сложность времени

Сложность времени — это способ представить количество времени, необходимое программе для выполнения до ее завершения. Как правило, рекомендуется стараться сохранять необходимое время минимальным, чтобы наш алгоритм завершил свое выполнение за минимально возможное время. Мы подробно рассмотрим временную сложность в следующих разделах.

ПРИМЕЧАНИЕ: Прежде чем углубляться в структуру данных, вы должны хорошо разбираться в программировании на C, C ++, Java или Python и т. Д.

Основные структуры данных, которые вам следует знать для следующего собеседования по кодированию

Фахим уль-Хак

Никлаус Вирт, швейцарский ученый-компьютерщик, написал в 1976 году книгу под названием « Алгоритмы + структуры данных = программы».

Более 40 лет спустя это уравнение все еще остается верным. Вот почему кандидаты на разработку программного обеспечения должны продемонстрировать свое понимание структур данных вместе со своими приложениями.

Практически все задачи требуют от кандидата продемонстрировать глубокое понимание структур данных.Не имеет значения, только что закончили вы (университет или учебный курс по программированию) или у вас есть многолетний опыт.

Иногда вопросы интервью прямо упоминают структуру данных, например, «заданное двоичное дерево». Иногда это подразумевается, например, «мы хотим отслеживать количество книг, связанных с каждым автором».

Изучение структур данных важно, даже если вы просто пытаетесь улучшить свою текущую работу. Начнем с понимания основ.

Что такое структура данных?

Проще говоря, структура данных — это контейнер, в котором хранятся данные в определенной структуре.Такой «макет» позволяет структуре данных быть эффективной в одних операциях и неэффективными в других. Ваша цель — понять структуры данных, чтобы вы могли выбрать структуру данных, наиболее оптимальную для решения данной проблемы.

Зачем нам нужны структуры данных?

Поскольку структуры данных используются для хранения данных в организованной форме, и поскольку данные являются наиболее важной сущностью в информатике, истинная ценность структур данных очевидна.

Независимо от того, какую проблему вы решаете, вам так или иначе приходится иметь дело с данными — будь то зарплата сотрудника, цены на акции, список продуктов или даже простой телефонный справочник.

В зависимости от различных сценариев данные необходимо хранить в определенном формате. У нас есть несколько структур данных, которые покрывают нашу потребность в хранении данных в разных форматах.

Часто используемые структуры данных

Давайте сначала перечислим наиболее часто используемые структуры данных, а затем рассмотрим их по очереди:

Массивы
Стеки
Очереди
Связанные списки
Деревья
Графики
Tries (это фактически деревья, но их все же хорошо вызывать по отдельности).
Хеш-таблицы

Массивы

Массив — это простейшая и наиболее широко используемая структура данных. Другие структуры данных, такие как стеки и очереди, являются производными от массивов.

Вот изображение простого массива размером 4, содержащего элементы (1, 2, 3 и 4).

Каждому элементу данных присваивается положительное числовое значение, называемое индексом , , которое соответствует положению этого элемента в массиве. Большинство языков определяют начальный индекс массива как 0.

Ниже представлены два типа массивов:

Одномерные массивы (как показано выше)
Многомерные массивы (массивы внутри массивов)

Основные операции с массивами

Insert — вставляет элемент в по заданному индексу
Get — возвращает элемент по заданному индексу
Delete — удаляет элемент по заданному индексу
Size — получает общее количество элементов в массиве

Часто задаваемые вопросы интервью с массивом

Find второй минимальный элемент массива
Первые неповторяющиеся целые числа в массиве
Объединить два отсортированных массива
Переставить положительные и отрицательные значения в массиве

Стеки

Все мы знакомы со знаменитым Undo вариант, который присутствует практически в каждом приложении.Вы когда-нибудь задумывались, как это работает? Идея: вы сохраняете предыдущие состояния вашей работы (которые ограничены определенным числом) в памяти в таком порядке, что последнее появляется первым. Этого нельзя сделать только с помощью массивов. Вот здесь и пригодится стек.

Реальным примером стека может быть стопка книг, размещенная в вертикальном порядке. Чтобы получить книгу, которая находится где-то посередине, вам нужно будет удалить все книги, расположенные сверху. Так работает метод LIFO (Last In First Out).

Вот изображение стека, содержащего три элемента данных (1, 2 и 3), где 3 находится вверху и будет удалено первым:

Основные операции стека:

Push — Вставляет элемент вверху
Pop — возвращает верхний элемент после удаления из стека
isEmpty — возвращает true, если стек пуст с использованием стека
Сортировка значений в стеке
Проверить сбалансированные скобки в выражении

Очереди

Подобно стеку, очередь — это еще одна линейная структура данных, в которой элементы хранятся последовательно.Единственное существенное различие между стеком и очередью состоит в том, что вместо использования метода LIFO, очередь реализует метод FIFO , что является сокращением от First in First Out.

Прекрасный пример очереди из реальной жизни: очередь людей, ожидающих у билетной кассы. Если придет новый человек, он присоединится к очереди с конца, а не с самого начала — и человек, стоящий впереди, первым получит билет и, следовательно, покинет очередь.

Вот изображение очереди, содержащей четыре элемента данных (1, 2, 3 и 4), где 1 находится вверху и будет удален первым:

Основные операции очереди

Enqueue () — вставляет элемент в конец очереди
Dequeue () — удаляет элемент из начала очереди
isEmpty () — возвращает true, если очередь пуста
Top () — возвращает первый элемент очереди

Обычно заданные вопросы для интервью в очереди

Реализовать стек с использованием очереди
Обратить первые k элементов очереди
Сгенерировать двоичные числа от 1 до n с помощью очереди

Связанный список

Связанный список — еще одна важная линейная информация структура, которая сначала может выглядеть похожей на массивы, но отличается распределением памяти, внутренней структурой и тем, как выполняются основные операции вставки и удаления.

Связанный список похож на цепочку узлов, где каждый узел содержит такую информацию, как данные и указатель на следующий узел в цепочке. Есть указатель заголовка, который указывает на первый элемент связанного списка, и если список пуст, он просто указывает на ноль или ничего.

Связанные списки используются для реализации файловых систем, хэш-таблиц и списков смежности.

Вот визуальное представление внутренней структуры связанного списка:

Ниже приведены типы связанных списков:

Односвязный список (однонаправленный)
Двунаправленный список (двунаправленный)

Основные операции связанного списка:

InsertAtEnd — вставляет данный элемент в конец связанного списка
InsertAtHead — вставляет данный элемент в начало / заголовок связанного списка
Delete — удаляет заданный элемент из связанного списка
DeleteAtHead — удаляет первый элемент связанного списка
Search — возвращает заданный элемент из связанного списка
isEmpty — возвращает true, если связанный список пуст

Часто задаваемые вопросы интервью по связному списку

Перевернуть связанный список
Обнаружить петлю в связанном списке 900 24
Вернуть N-й узел с конца связанного списка
Удалить дубликаты из связанного списка

Графики

Граф — это набор узлов, которые соединены друг с другом в виде сети.Узлы также называются вершинами. Пара (x, y) называется ребром , , что указывает на то, что вершина x соединена с вершиной y . Ребро может содержать вес / стоимость, показывающие, сколько затрат требуется для перехода от вершины x к y .

Типы графиков:

Ненаправленный график
Направленный график

На языке программирования графики могут быть представлены в двух формах:

Матрица смежности
Список смежности

Общие алгоритмы обхода графа:

Поиск в ширину
Поиск в глубину

Часто задаваемые вопросы на собеседовании с графиком

Реализовать поиск в ширину и глубину
Проверить, является ли граф деревом или нет
Подсчитать количество ребер в графе
Найти кратчайший путь между двумя вершинами

Деревья

Дерево — это иерархическая структура данных, состоящая из вершин (узлов) и ребер, которые их соединяют.Деревья похожи на графы, но ключевым моментом, который отличает дерево от графа, является то, что цикл не может существовать в дереве.

Деревья широко используются в искусственном интеллекте и сложных алгоритмах, чтобы обеспечить эффективный механизм хранения для решения проблем.

Вот изображение простого дерева и основные терминологии, используемые в древовидной структуре данных:

Следующие типы деревьев:

N-арное дерево
Сбалансированное дерево
Двоичное дерево
Двоичное дерево поиска
Дерево AVL
Красно-черное дерево
2–3 Дерево

Из вышеперечисленного, двоичное дерево и двоичное дерево поиска являются наиболее часто используемыми деревьями.

Часто задаваемые вопросы на собеседовании по дереву

Найти высоту двоичного дерева
Найти k-е максимальное значение в двоичном дереве поиска
Найти узлы на расстоянии k от корня
Найти предков данного узла в двоичное дерево

Trie

Trie, также известное как «префиксные деревья», представляет собой древовидную структуру данных, которая оказывается весьма эффективной для решения проблем, связанных со строками. Он обеспечивает быстрый поиск и в основном используется для поиска слов в словаре, предоставления автоматических предложений в поисковой системе и даже для IP-маршрутизации.

Вот иллюстрация того, как три слова «сверху», «таким образом» и «их» хранятся в Trie:

Слова хранятся сверху вниз, где узлы «p», «s» зеленого цвета а «r» обозначает конец «сверху», «таким образом» и «их» соответственно.

Часто задаваемые вопросы на собеседовании Trie:

Подсчитать общее количество слов в Trie
Распечатать все слова, хранящиеся в Trie
Сортировать элементы массива с помощью Trie
Сформировать слова из словаря с помощью Trie
Создать словарь T9

Таблица хеширования

Хеширование — это процесс, используемый для уникальной идентификации объектов и сохранения каждого объекта по некоторому предварительно рассчитанному уникальному индексу, называемому его «ключом».Итак, объект хранится в форме пары «ключ-значение», а набор таких элементов называется «словарем». С помощью этого ключа можно искать каждый объект. Существуют различные структуры данных, основанные на хешировании, но наиболее часто используемой структурой данных является хеш-таблица .

Хеш-таблицы обычно реализуются с использованием массивов.

Производительность структуры данных хеширования зависит от этих трех факторов:

Хеш-функция
Размер хеш-таблицы
Метод обработки конфликтов

Вот иллюстрация того, как хеш отображается в массиве.Индекс этого массива вычисляется с помощью функции хеширования.

Часто задаваемые вопросы на собеседовании по хешированию

Найти симметричные пары в массиве
Отследить полный путь путешествия
Найти, является ли массив подмножеством другого массива
Проверить, не пересекаются ли заданные массивы

Выше восемь основных структур данных, которые вы обязательно должны знать, прежде чем идти на собеседование по кодированию.

Если вам нужны ресурсы по структурам данных для собеседований по кодированию, посмотрите интерактивные и основанные на задачах курсы: Структуры данных для собеседований по кодированию (Python, Java или JavaScript).

Для более сложных вопросов см. Coderust 3.0: более быстрая подготовка к собеседованию с помощью интерактивных задач и визуализаций.

Если вы готовитесь к собеседованию по разработке программного обеспечения, вот подробный план подготовки к собеседованию по программированию.

Удачи и приятного обучения! 🙂

Введение в

DS

Структура данных — это особый способ организации и хранения данных в компьютере для эффективного использования.Array, LinkedList, Stack, Queue, Tree, Graph и т. Д. — все это структуры данных, которые хранят данные особым образом, так что мы можем получить доступ и эффективно использовать данные . Каждая из этих упомянутых структур данных имеет свой особый способ организации данных, поэтому мы выбираем структуру данных в зависимости от требований, мы рассмотрим каждую из этих структур данных в отдельных руководствах.

Типы структур данных

У нас есть два типа структур данных:

1.Линейная структура данных
2. Нелинейная структура данных

Линейные структуры данных : Доступ к элементам линейной структуры данных осуществляется последовательно, однако элементы могут храниться в этой структуре данных в любом порядке. Примеры линейной структуры данных: LinkedList, Stack, Queue и Array

Нелинейные структуры данных : Элементы нелинейных структур данных сохраняются и доступны в нелинейном порядке. Примеры нелинейной структуры данных: Дерево и График

Классификация структуры данных с помощью диаграммы

Зачем нужны структуры данных? — Преимущества DS

Нам нужны структуры данных, потому что их использование дает несколько преимуществ, некоторые из них следующие:

1. Организация данных : Нам нужен правильный способ организации данных, чтобы к ним можно было получить эффективный доступ, когда нам нужны эти конкретные данные. DS предоставляет различные способы организации данных, поэтому у нас есть возможность хранить данные в разных структурах данных в зависимости от требований.

2. Эффективность : Основная причина, по которой мы систематизируем данные, — это повышение эффективности. Мы можем хранить данные в массивах, тогда зачем нам связанные списки и другие структуры данных? потому что, когда нам нужно выполнить несколько операций, таких как добавление, удаление, обновление и поиск в массивах, в массивах требуется больше времени, чем в некоторых других структурах данных.То, что нас интересуют другие структуры данных, связано с их эффективностью.

Как организовать данные с помощью структур данных: файлы, массивы, списки и другие — Видео и стенограмма урока

Структура данных — это совокупность элементов данных, которые организованы определенным образом. Узнайте о различных типах структур данных в программировании, таких как файлы, списки, массивы, стеки, очереди и деревья.

Структура данных

Структуры данных обеспечивают способ хранения и организации данных на компьютере.В программировании используется ряд различных структур данных. В программе структура данных представляет собой набор элементов данных, которые каким-либо образом организованы. Например, набор элементов может быть организован и пронумерован последовательно. Общие структуры данных — это файлы, списки, массивы, стеки, очереди и деревья.

Файлы

Компьютерный файл используется для хранения информации. Компьютерные программы могут использовать файлы для чтения информации, которую необходимо обработать, и для записи результатов обработки.Данные внутри файла обычно организованы в более мелкие пакеты информации, которые часто называют «записями» или «строками».

Например, файл может содержать информацию о заработной плате для каждого сотрудника, причем каждый сотрудник представлен строкой. Компьютерная программа может считывать эту информацию построчно и выполнять некоторые операции, связанные с расчетом заработной платы, такие как расчет пособий за определенный период оплаты. Результаты могут быть добавлены в существующий файл или записаны в новый файл.Файлы позволяют различным программам обмениваться информацией, поскольку один файл может передаваться другому.

Списки

Список содержит элементы одного конкретного типа данных. Например, список может содержать строки. Примером могут служить имена всех игроков футбольной команды. Каждое имя представляет собой строку, но когда вы объединяете все имена вместе, они образуют список. Список — это простейшая структура данных.

Например, список строк может выглядеть так:

(‘John,’ ‘Paul,’ George, ‘Ringo’)

Список чисел может выглядеть так:

(67, 84 , 92, 52, 81, 75)

Каждый элемент в списке идентифицируется определенным индексом.Все элементы в списке упорядочены в одной определенной последовательности, а индекс элемента сообщает вам, в какой позиции в последовательности находится этот элемент. Обычно значение индекса первой позиции равно нулю (0).

Массив

Массив — это структура данных, в которой элементы идентифицируются одним или несколькими индексами. Массив похож на список, но может иметь несколько измерений. Одномерный массив аналогичен списку: линейная последовательность элементов одного типа.

В двумерном массиве элементы организованы в двух измерениях, которые можно представить как строки и столбцы таблицы. В этом типе массива используются два индекса: один для строк и один для столбцов. Уникальная комбинация двух значений индекса представляет собой уникальную ячейку в таблице. Каждая ячейка соответствует элементу, который может быть строкой, числом или каким-либо другим типом данных.

Двумерный массив также называется матрицей. Трехмерный массив может быть представлен кубом и использует три индекса.Массивы могут иметь больше измерений, но их труднее визуализировать.

Массивы позволяют эффективно организовывать данные, поскольку индексы позволяют получить любой элемент. Их относительно легко реализовать. Однако все элементы должны быть одного типа, и поиск в большом массиве может занять много времени, если он не отсортирован.

Стеки

Стек — это структура данных, в которой элементы вставляются или удаляются только наверху.Стек похож на список, но может содержать любой тип элемента. В отличие от списка, порядок элементов фиксирован и не может быть изменен. Это ограничивает операции, которые могут быть выполнены с ним. В основном есть только две операции: push и pop. Push добавляет элемент в верхнюю часть стека, а pop удаляет элемент из верхней части стека.

Стек — это структура данных типа «последний вошел — первым ушел» (LIFO). Элементы удаляются в порядке, обратном их добавлению. Самый простой способ визуализировать стопку — это стопка книг, и единственное, что вы можете сделать, — это добавить книгу сверху или удалить книгу сверху.Это не очень сложная структура данных, но она очень эффективна. Стеки могут быть очень большими, но вы можете работать со стопкой очень быстро, поскольку вас интересует только элемент наверху.

Очередь

Очередь — это структура данных, в которой элементы хранятся по порядку и где элементы вставляются с одного конца и удаляются с другого. Очередь — это структура данных в порядке очереди (FIFO). Первый элемент в очереди будет удален первым.Вы также можете продолжать добавлять элементы или продолжать удалять элементы, при этом очередь может становиться длиннее или короче.

Самый простой способ визуализировать очередь — это очередь людей, ожидающих в банке. В конец очереди добавляются новые люди, приходящие в банк. Когда кассир открывает, человек, выходящий из очереди, оказывается в самом начале и находится там дольше всех людей в очереди.

Очередь очень полезна при обработке промежуточного шага в программе. Представьте себе два процесса, которые выполняются с переменной скоростью из-за характера обрабатываемых элементов — некоторые элементы сложнее других и требуют больше времени.Если процессы связаны в прямой последовательности, когда выход первого процесса становится входом во второй процесс, программа может быть не очень эффективной, поскольку два процесса могут в конечном итоге ждать друг друга. Очередь между двумя процессами позволяет программам быть более эффективными.

Когда первый процесс выполняется быстрее, чем второй, длина очереди увеличивается, но первый процесс не требует замедления. Когда второй процесс выполняется быстрее, чем первый, длина очереди сокращается, но второму процессу не нужно ждать первого.Использование очереди сокращает общее время ожидания. Конечно, если второй процесс будет постоянно быстрее первого, очередь станет пустой, и некоторая эффективность будет потеряна.

Деревья

Дерево — это иерархическая структура данных. Это несколько похоже на древовидную структуру с ветвями, но обычно отображается в перевернутом виде.