Was sind Datenstrukturen und Algorithmen

Eine Datenstruktur organisiert Daten in einem virtuellen System. Sein Beispiel können Zahlenfolgen, Daten oder Tabellen sein. Datenstrukturen stellen die programmatische Methode zum Speichern von Daten dar, um eine effiziente Nutzung sicherzustellen. Die meisten Unternehmensanwendungen verwenden unterschiedliche Arten von Datenstrukturen.

Ein Algorithmus ist eine Reihe von Schritten, die ein Computer ausführt, indem er Eingaben entgegennimmt und sie in eine Zielausgabe umwandelt. Mit anderen Worten, es handelt sich um einen schrittweisen Prozess, der eine Reihe von Anweisungen definiert, die in einer bestimmten Reihenfolge implementiert werden müssen, um die gewünschte Ausgabe zu erhalten. Im Allgemeinen werden Algorithmen unabhängig von den zugrunde liegenden Sprachen erstellt. Das bedeutet, dass ein Algorithmus in mehreren Programmiersprachen ausgeführt werden kann.

Datenstrukturen und Algorithmen kombinieren und helfen den Programmierern, verschiedene Computerprogramme zu erstellen. Eine gründliche Untersuchung von Datenstrukturen und Algorithmen garantiert effizienten und gut optimierten Code.

In der Informatik enthalten alle Programme, Software und Anwendungen zwei grundlegende Elemente – (i) Daten und (ii) Algorithmen. Die Daten sind Informationen, und die Algorithmen sind Anweisungen, die die Rohdaten in wertvolle Komponenten für die weitere Programmierung umwandeln. Sie können sich die folgenden Gleichungen merken, um Verwirrung zu vermeiden:

Satz verwandter Daten + Satz zulässiger Operationen an den Daten = Datenstrukturen

Datenstrukturen + Algorithmen = Programme

In den folgenden Abschnitten erfahren Sie, warum Sie Datenstrukturen und Algorithmen lernen sollten, wie sie zusammenarbeiten, ihre Anwendungen und Standarddatenstrukturen und -algorithmen.

Beginnen wir mit der Bedeutung von Datenstrukturen und ihren Typen:

Warum Datenstruktur?

Das Verständnis von Datenstrukturen ermöglicht es Ihnen, die für Ihr Projekt und Ihre Anforderungen geeignete Struktur zu verstehen und auszuwählen. Dadurch können Sie zeit- und speichereffizienten Code schreiben.

Arten von Datenstrukturen

Datenstrukturen werden hauptsächlich in zwei Kategorien unterteilt:

1) Lineare Datenstruktur

2) Nichtlineare Datenstruktur

1) Lineare Datenstrukturen:

Bei diesen Arten von Datenstrukturen sind die Elemente der Reihe nach organisiert. Da die Elemente in einer bestimmten Reihenfolge angeordnet sind, wird die Implementierung einfach. Mit zunehmender Programmkomplexität sind lineare Datenstrukturen jedoch möglicherweise nicht die geeignetste Wahl.

Gängige lineare Datenstrukturen sind:

1. Array-Datenstruktur
2. Stack-Datenstruktur
3. Warteschlangendatenstruktur
4. Verknüpfte Listendatenstruktur

1. Array-Datenstruktur:

In einem Array sind alle Elemente im kontinuierlichen Speicher organisiert, wobei alle zum selben Typ gehören. Die Programmiersprache bestimmt den Typ der in Form von Arrays gespeicherten Elemente. Wenn Sie beispielsweise Daten sequentiell im Speicher speichern müssen, können Sie die Array-Datenstruktur verwenden.

2. Stapeldatenstruktur:

Die Elemente werden im LIFO-Verfahren gespeichert. Dies bedeutet, dass das letzte Element, das in einem Stapel gespeichert ist, zuerst entfernt wird. Die Funktionsweise ist identisch mit der von Plattenstapeln, bei denen die zuletzt auf den Stapel gelegte Platte zuerst verworfen wird.

3. Datenstruktur der Warteschlange:

Diese Datenstruktur folgt dem FIFO-Verfahren, dh das erste in der Warteschlange gespeicherte Element wird zuerst entfernt. Die Funktionsweise ist identisch mit einer Warteschlange von Studenten am Zulassungsschalter, bei der der erste Student in der Warteschlange zuerst Einlass erhält.

4. Datenstruktur der verknüpften Liste:

Die Datenelemente sind über eine Reihe von Knoten verknüpft. Jeder Knoten enthält die Datenelemente und Adressen zum folgenden Knoten.

Holen Sie sich eine Data-Science-Zertifizierung von den besten Universitäten der Welt. Lernen Sie Executive PG-Programme, Advanced Certificate-Programme oder Master-Programme, um Ihre Karriere zu beschleunigen.

2) Nichtlineare Datenstrukturen

Im Gegensatz zu linearen Datenstrukturen sind die in nichtlinearen Datenstrukturen vorhandenen Elemente nicht in einer Sequenz organisiert. Sie sind in einer hierarchischen Methode organisiert, bei der ein Element mit einem oder mehreren Elementen verknüpft wird.

Die folgende Liste zeigt die Klassifizierung nichtlinearer Datenstrukturen:

1. Diagrammdatenstruktur
2. Bäume Datenstruktur

1. Diagrammdatenstruktur

In der Datenstruktur des Graphen ist jeder Knoten als Scheitelpunkt bekannt, und jeder Scheitelpunkt ist über Kanten mit anderen Scheitelpunkten verbunden.

Die berühmten Graph-Datenstrukturen:

• Stark verbundene Komponenten
• Spanning Tree und minimaler Spanning Tree
• Nachbarschaftsliste
• Nachbarschaftsmatrix

2. Baumdatenstruktur

Identisch mit einem Graphen ist ein Baum eine Ansammlung von Kanten und Scheitelpunkten. Aber in dieser Datenstruktur kann es nur eine Kante zwischen den beiden Eckpunkten geben.

Die berühmten baumbasierten Datenstrukturen:

• Binärer Suchbaum
• Binärer Baum
• B-Baum
• B+ Baum
• AVL-Baum
• Rot-schwarzer Baum

Sehen Sie sich unsere US - Data Science-Programme an

Gründe, Datenstruktur und Algorithmen zu lernen:

Ob Marketing, Reisen oder Fertigung, die Digitalisierung unterstützt die Programmierung. Programmieren ist in allen Anwendungsbereichen zu sehen, und alle diese Anwendungen erfordern erfahrene IT-Experten. Datenstrukturen und Algorithmen sind die grundlegenden Facetten jedes Computercodes oder -programms.

Mit zunehmender Komplexität der Anwendungen treten drei häufige Probleme auf:

• Prozessorgeschwindigkeit:

Obwohl die Prozessorgeschwindigkeit sehr hoch sein kann, wird sie begrenzt, wenn das Datenvolumen auf eine Milliarde Datensätze ansteigt.

• Datensuche:

Mit zunehmender Datenmenge wird die Suche langsamer. Angenommen, ein Geschäft hat 1 Million Artikel. Wenn die Anwendung die Suche nach einem Element verlangt, muss sie es jedes Mal 1 Million Mal durchsuchen, was den Datensuchprozess verlangsamt.

• Mehrere Anfragen:

Viele Benutzer suchen gleichzeitig auf einem Webserver nach Daten, sodass selbst der schnelle Server während des Datensuchvorgangs manchmal ineffizient ist.

Datenstrukturen und Algorithmen sind nützlich, um diese zuvor erwähnten Probleme zu lösen. Sie organisieren Daten so, dass nicht alle Elemente durchsucht werden müssen und die Zieldaten sofort durchsucht werden können.

Wie arbeiten Datenstrukturen und Algorithmen zusammen?

Verschiedene Algorithmen wurden entwickelt, um unterschiedliche Zwecke zu erfüllen. Sie interagieren mit verschiedenen Datenstrukturen, aber mit einer identischen Berechnungskomplexitätsskala. Die Algorithmen werden als dynamische Kernstücke betrachtet, die mit statischen Datenstrukturen interagieren.

Die Daten werden flexibel in Code ausgedrückt. Sobald Sie wissen, wie Algorithmen entwickelt werden und wie eine verwandte Sprachfamilie semantisch funktioniert, können Sie sie auf verschiedene Programmiersprachen verallgemeinern. Wenn Sie die Grundlagen der Programmiersprachen und ihre Konsolidierungsprinzipien durchgehen, können Sie leicht zwischen den verschiedenen Sprachen wechseln und sie schneller lernen.

Häufig verwendete Datenstrukturen und Algorithmen:

Die folgende Liste zeigt die Datenstrukturen, die Sie in verschiedenen Programmiersprachen finden:

• Warteschlangen
• Stapel
• Verknüpfte Listen
• Karten
• Sets
• Bäume suchen
• Hash-Tabellen

Jede dieser Datenstrukturen und Algorithmen hat ihre einzigartige Rechenkomplexität für verwandte Funktionen wie das Hinzufügen von Elementen und das Berechnen von aggregierten Maßen (z. B. das Ermitteln des Mittelwerts für die zugrunde liegende Datenstruktur).

Übliche Kategorien von Algorithmen sind:

• Sortieren – (Elemente in einer bestimmten Reihenfolge sortieren)
• Suche (sucht ein Element in einer Datenstruktur)
• Insert – (fügt ein Element in eine Datenstruktur ein)
• Aktualisieren (aktualisiert ein vorhandenes Element in einer Datenstruktur)
• Löschen (löscht ein vorhandenes Element aus einer Datenstruktur)

Andere Kategorien von Algorithmen umfassen:

• Dynamische Programmierung
• Graph/Baum-Traversierung
• Hashing und Regex (Abgleich von Zeichenfolgenmustern)

Anwendungen von Datenstrukturen und Algorithmen

Datenstrukturen und Algorithmen helfen bei der Lösung der folgenden Arten von Computerproblemen:

• Rucksackproblem
• Kürzester Weg von Dijkstra
• Fibonacci-Zahlenreihe
• Alle Paare kürzester Weg von Floyd-Warshall
• Turm von Hanoi
• Projektplanung

Datenstrukturen und Algorithmen werden in verschiedenen Anwendungen in IT-Prozessen und als Datenstrukturen und Algorithmen in Python verwendet . Einige davon werden hier besprochen:

• Datenspeicher:

Datenstrukturen unterstützen eine effiziente Datenpersistenz, einschließlich der Erkennung von Indikatorsammlungen und der Auflistung gemäß den entsprechenden Strukturen. Daher sind Datenstrukturen und Algorithmen in Datenbankverwaltungssystemen zum Speichern von Datensätzen sehr nützlich.

• Datenaustausch:

Die organisierten Informationen lassen sich leicht zwischen verschiedenen Anwendungen verteilen, einschließlich TCP/IP-Paketen.

• Skalierbarkeit:

Big-Data-Anwendungen hängen immens von Datenstrukturen und Algorithmen zur Datenspeicherung über verteilte Speicherorte ab. Dadurch werden Leistung und Skalierbarkeit gesteigert.

• Resourcenmanagement:

Datenstrukturen wie verknüpfte Listen steigern die Leistung von Funktionen wie Dateiverzeichnisverwaltung, Verarbeitung von Planungswarteschlangen und Speicherzuweisung. All diese Funktionen bilden den Kern des Ressourcen- und Servicemanagements in größeren Unternehmen.

Fazit

Datenstrukturen und Algorithmen helfen Ihnen, verschiedene Computerprogramme effizient zu erstellen. Sie befolgen einen genauen Satz von Anweisungen in einer bestimmten Reihenfolge, um die gewünschte Ausgabe zu liefern. Ihr Interesse an Datenstruktur und Algorithmen kann Ihre Data-Science-Karriere ankurbeln, und nichts ist besser als das Master of Science in Data Science - Programm von UpGrad, um sie zu initiieren. Dieses zweijährige Vollzeitprogramm umfasst den hochmodernen Lehrplan, der von einer der 100 besten globalen Universitäten der Welt, der University of Arizona, abgeleitet wurde.

Melden Sie sich an, um mehr zu erfahren!