線形と非線形のデータ構造：線形と非線形のデータ構造の違い

データ構造とは何ですか？

初心者または専門家であるため、データ構造という用語は、コンピュータープログラミングに携わっている人なら誰でも常に耳にするものです。 データ構造を理解することは、優れたプログラマーになるために常に重要です。 多くのトピックは、どの構造が実際に重要なものであるかに焦点を当てて、データ構造に関連付けられています。 したがって、プログラマーとして成功するには、データ構造の知識が強く推奨されます。

データ構造とは、ユーザーがデータにアクセスして効率的に利用できるようにデータを保存および整理できるプロセスを指します。 データ構造を操作するためのさまざまなアルゴリズムがあります。 したがって、データ構造には、データ値のグループ、他の要素との関係、およびデータ値を引き継ぐことができる操作が含まれます。

これは次のように簡略化できます。

プログラム=アルゴリズム+データ構造

データ構造=関連データ+そのデータに対して許可された操作

データの保存は2つの方法で実行できます。 データ構造は次のように分けることができます。

• 線形データ構造
• 非線形データ構造

線形データ構造

これらは、データの保存が順次または線形に行われるタイプの構造です。 ここでは、構造に格納されているすべての要素が隣接する要素にリンクされています。 要素は直線的に配置されているため、1回の実行でアクセスできます。 また、メモリに線形に格納されるため、実装は簡単なプロセスです。 さまざまなタイプは次のとおりです。

1.アレイ

配列は、同じタイプの要素を格納するデータ構造のタイプです。 これらは最も基本的で基本的なデータ構造です。 配列の各位置に格納されているデータには、要素のインデックスと呼ばれる正の値が与えられます。 インデックスは、配列内の要素の場所を識別するのに役立ちます。

おそらく、10台の車の価格など、いくつかのデータを格納する必要がある場合は、配列の構造を作成して、すべての整数を一緒に格納できます。 これには、10個の個別の整数変数を作成する必要はありません。 したがって、コードの行が削減され、メモリが節約されます。 配列の場合、最初の要素のインデックス値は0から始まります。

2.スタック

データ構造は、データの最後に追加された要素が最初に削除されるLIFO（後入れ先出し）の規則に従います。 プッシュ操作はスタックにデータの要素を追加するために使用され、ポップ操作はスタックからデータを削除するために使用されます。 これは、本を積み重ねた例で説明できます。 最後の本にアクセスするには、最後の本の上にあるすべての本を安全に削除する必要があります。

3.キュー

この構造は、データが順番に格納されるため、スタックとほぼ同じです。 違いは、キューのデータ構造がFIFOに従うことです。これは、最初に追加された要素が最初にキューを終了する先入れ先出しのルールです。 フロントとリアは、キューで使用される2つの用語です。

エンキューは挿入操作であり、デキューは削除操作です。 前者はキューの最後で実行され、後者は開始端で実行されます。 データ構造は、バスに乗るために列を作っている人々の例で説明されるかもしれません。 行の最初の人がキューを終了する機会があり、最後の人が最後に終了します。

4.リンクリスト

リンクリストは、データの要素とポインタで構成されるノードの形式でデータが格納されるタイプです。 ポインタの使用法は、シーケンス内の要素の隣にあるノードを指すか、または指すことです。 リンクリストに格納されるデータは、任意の形式、文字列、数値、または文字である可能性があります。 ソートされたデータとソートされていないデータの両方を、一意の要素または重複する要素とともにリンクリストに保存できます。

5.ハッシュテーブル

これらのタイプは、線形または非線形のデータ構造として実装できます。 データ構造は、キーと値のペアで構成されています。

非線形データ構造

これらのデータ構造は線形性に従いません。 名前が示すように、データは連続した方法に従わない方法で配置されます。 要素には、他の要素に接続するための設定されたパスはありませんが、複数のパスがあります。 データは非線形に配置されているため、1回の実行で要素をトラバースすることはできません。

要素が両方の隣接する要素に接続されている線形構造と比較して、この場合、要素は、2つだけである必要はない他の要素に接続することができます。 非線形データの実装は簡単ではありませんが、このタイプの構造を使用してコンピュータのメモリを効率的に使用します。

非線形性に続く構造のタイプは、ツリーとグラフです。

1.木

ツリーデータ構造は、相互にリンクされたさまざまなノードで構成されます。 ツリーの構造は階層的であり、親と子のような関係を形成します。 ツリーの構造は、親子ノードの関係ごとに1つの接続があるように形成されます。 ルートからツリー内のノードまでのパスは1つだけ存在する必要があります。 AVLツリー、バイナリツリー、バイナリ検索ツリーなどの構造に基づいて、さまざまなタイプのツリーが存在します。

2.グラフ

グラフは、一定量の頂点とエッジで構成されるタイプの非線形データ構造です。 頂点またはノードはデータの保存に関与し、エッジは頂点の関係を示します。 グラフとツリーの違いは、グラフにはノードの接続に関する特定のルールがないことです。 ソーシャルネットワークや電話網などの現実の問題をグラフで表すことができます。

隣接行列は、グラフの表現に使用されます。

線形データ構造と非線形データ構造の違い

線形型と非線形型のデータ構造について説明しました。 しかし、線形データ構造と非線形データ構造を定義する重要なポイントは何ですか？

線形データ構造と非線形データ構造の違いを以下に示します。

データ構造の重要性

堅実なコンピュータプログラムはすべて、データの構造の概念に基づいて構築されています。 適切なデータ構造を使用しないと、プログラムを効率的に構築することはできません。 大量のデータに対するコンピュータプログラムの信頼性は非常に高いため、データに簡単にアクセスするには、情報を効率的に保存する必要があります。 データ構造を適用すると、データを論理的に保存して、簡単に変更およびアクセスできます。

結論

データのサイズが大きくなるにつれて、データ構造は複雑になります。 この記事では、データ構造のタイプについて簡単に理解し、線形データ構造と非線形データ構造の主な違いを強調しました。 ただし、データ構造が異なれば、用途も異なります。

要素の追加、削除、アクセス、要素の変更などのデータ構造の使用については、データ構造を専門的に理解するために、それぞれ詳細に調査する必要があります。 ただし、優れたプログラマーに向けた最初の重要なステップは、概念の基本を理解することです。 データ構造を学習することで、さまざまなプログラミング言語を簡単に理解できます。 Python、C ++、Javaのいずれであっても、概念は同じです。

人工知能の時代であるため、AIでの作業を目指す人にとって、機械学習言語の知識は非常に重要です。 効率的な形式でのデータの保存により、機械学習モデルにアプリケーションが見つかりました。 データ構造は機械学習プログラムの基盤を形成するため、データ構造を理解することが主な焦点となるはずです。

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