Árboles en la estructura de datos: 8 tipos de árboles que todo científico de datos debería conocer

Introducción

En el dominio de la computación, las estructuras de datos se refieren al patrón de disposición de los datos en un disco, lo que permite un almacenamiento y visualización convenientes. Pertenecen al campo de la ciencia de datos, que se pronostica que será una elección lucrativa de carrera en 2021. Según las predicciones para los próximos años, los modelos de aprendizaje profundo a gran escala y los dispositivos inteligentes de próxima generación pavimentarán el futuro de este sector

Por lo tanto, obtener el conocimiento de las estructuras de datos sería fundamental para encontrar una carrera adecuada en medio del avance tecnológico. Según la predicción de la industria de la ciencia de datos para 2021, EE. UU. e India emplearían aproximadamente a 50 000 científicos de datos y 300 000 analistas de datos en sus más de 2 50 000 empresas. [1]

Las estructuras de datos se aplican para diseñar las vías de asignación, gestión y recuperación de información. Las estructuras de datos son particularmente necesarias para redactar y mejorar la eficiencia de los datos procesados ​​en general. Gestionan los datos agrupándolos y organizándolos para facilitar de forma eficaz el intercambio de información.

Árboles en estructuras de datos

Los 'árboles' son un tipo de ADT (tipos de datos abstractos), que siguen un patrón jerárquico para su asignación de datos. Esencialmente, un árbol es una colección de múltiples nodos conectados a través de bordes. Estos 'árboles' forman un diseño de estructura de datos que se parece a un árbol, donde el nodo 'raíz' conduce a los nodos 'principales', que eventualmente conducen a los nodos 'secundarios'. Las conexiones se realizan con líneas conocidas como 'aristas'.

Los nodos 'hoja' son puntos finales sin más nodos secundarios que se originen a partir de ellos. Los árboles en las estructuras de datos juegan un papel vital debido a la naturaleza no lineal de su disposición. Esto permite un tiempo de respuesta más rápido durante una búsqueda, además de comodidad durante las etapas de diseño.

Tipos de árboles en la estructura de datos

Los diversos tipos de árboles en las estructuras de datos se explican en profundidad a continuación:

1. Árbol general

Un árbol general se caracteriza por la falta de especificación o restricciones sobre el número de hijos que puede tener un nodo. Cualquier árbol con una estructura jerárquica se puede clasificar como un árbol general. Un nodo puede tener varios hijos y puede haber cualquier tipo de combinación para la orientación del árbol. Los nodos pueden ser de cualquier grado, de 0 a n.

El siguiente es un ejemplo clásico de un árbol general en la estructura de datos, con '2' en la parte superior que es el nodo raíz.

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2. Árbol binario

Tal como lo define la palabra 'binario', que significa dos números, un árbol binario consta de nodos que pueden tener 2 nodos secundarios. Cualquier nodo en un árbol binario puede tener 0, 1 o 2 nodos como máximo. Los árboles binarios en las estructuras de datos son ADT altamente funcionales y se pueden subdividir en muchos tipos. Se utilizan principalmente en estructuras de datos para dos propósitos:

1. Para acceder a los nodos y etiquetarlos, como se observa en los árboles de búsqueda binarios.
2. Para la representación de datos a través de una estructura bifurcada.

El siguiente es un diagrama básico de un árbol binario en una estructura de datos:

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3. Árbol de búsqueda binaria

Un árbol de búsqueda binaria (BST) es un subtipo único de árboles binarios que se organizan de manera que facilitan una búsqueda/búsqueda más rápida o la adición/eliminación de datos. Un BST se define por la representación de los nodos en función de tres campos: los datos, su hijo izquierdo y su hijo derecho. Los factores que gobiernan para BST son:

1. Cada nodo del lado izquierdo (hijo izquierdo) debe tener un valor menor que su nodo padre.
2. Cada nodo del lado derecho (hijo derecho) debe tener un valor mayor que su nodo padre.

Tal disposición reduce los tiempos de búsqueda a la mitad de una búsqueda lineal, como se encuentra en una matriz. Por lo tanto, los árboles de búsqueda binarios en estructuras de datos son ampliamente aplicables para buscar y ordenar en comparación con otros ADT.

Fuente

Aunque tanto BT como BST son esencialmente árboles en estructuras de datos , no se confunda por la similitud de sus nombres. Descubra la diferencia entre un árbol binario y un árbol de búsqueda binario en detalle en upGrad.

4. Árbol AVL

El árbol AVL deriva su nombre de sus inventores: Adelson-Velsky y Landis. El árbol AVL se caracteriza por una naturaleza autoequilibrada. Las alturas de dos subárboles de sus nodos raíz están restringidas a menos de dos. Cuando la diferencia de altura aumenta por encima de 1, los nodos secundarios se reequilibran.

Los árboles AVL están equilibrados en altura y este reequilibrio se produce a través de rotaciones simples o dobles. El factor de equilibrio es la diferencia entre las alturas del subárbol izquierdo y el subárbol derecho, y los valores son -1, 0 y 1.

5. Árbol negro rojo

Este tipo se parece a los árboles AVL ya que los árboles rojos y negros también tienen una altura equilibrada. Lo que los separa es que no requiere más de dos rotaciones para equilibrarlos. Contienen un bit adicional que define el color rojo o negro de un nodo, lo que garantiza que los árboles estén equilibrados durante las eliminaciones e inserciones. La codificación de color rojo negro también se vuelve a pintar durante los cambios, pero casi sin costo adicional de memoria.

6. Árbol de juegos

Otro subtipo del árbol de búsqueda binaria, el árbol splay, tiene la propiedad única de realizar operaciones de rotación para ajustar el nodo reciente. El nodo al que se accede recientemente se organiza como el nodo raíz realizando una rotación. Es un árbol equilibrado, pero no equilibrado en altura.

El acto de 'jugar' se lleva a cabo después de la búsqueda inicial del árbol binario, ya que las rotaciones de los árboles se realizan de una manera específica. Después de cada operación, el árbol gira para equilibrarse y el elemento buscado se organiza en la parte superior como un nodo raíz.

7. Trato

Las 'trampas' en las estructuras de datos son una combinación de árboles y montones. En BST, el valor del hijo izquierdo debe ser menor que el nodo raíz y el valor del hijo derecho debe ser mayor. En una estructura de datos de montón, el nodo raíz tiene el valor más bajo y sus nodos secundarios (tanto izquierdo como derecho) tienen valores más altos.

Por lo tanto, un treap tiene un valor en forma de clave (parecido a BST) y una prioridad (como montones). Los nodos de mayor prioridad se insertan primero en un árbol de búsqueda binaria de manera que los números de prioridad sean números aleatorios independientes. Mantienen un conjunto dinámico de claves ordenadas y permiten búsquedas binarias dentro de sus claves.

8. Árbol B

Como un tipo de árbol autoequilibrado en las estructuras de datos, B-Tree ordena los datos para permitir la búsqueda, el acceso secuencial, las eliminaciones y las inserciones en tiempo logarítmico. A diferencia de un árbol binario, un árbol B permite que sus nodos tengan más de dos hijos. Son compatibles con bases de datos y sistemas de archivos que leen y escriben bloques de datos más grandes.

Un árbol B en estructuras de datos se usa para sistemas de almacenamiento más grandes, como discos. Todas las hojas no llevan información y aparecen dentro del mismo nivel. Los nodos internos de un árbol B pueden tener un tamaño variable de nodos secundarios limitados por un rango.

Estos son los árboles en estructuras de datos , que son implementados por programadores que diseñan el flujo de datos. Aprender sus características y aplicaciones únicas es esencial para su viaje de convertirse en un científico de datos. Otro método para mejorar tus habilidades sería practicar a través de varios proyectos que requieren el conocimiento de árboles en estructuras de datos y otras formas de ADT.

Para aplicar su conocimiento a los proyectos de DS, los siguientes enlaces de blog tienen 13 ideas y temas de proyectos de estructura de datos interesantes para principiantes [2021] .

Conclusión

Aprender sobre conceptos como árboles en una estructura de datos puede ser complicado, y los aspirantes a programadores necesitan orientación experta para educarse a sí mismos. Para obtener más información sobre los árboles en una estructura de datos, consulte los cursos en línea de upGrad . Programa Executive PG en desarrollo de software: la especialización en DevOps con DevOps de IIIT-B y upGrad puede ayudarlo a desarrollar su carrera como programador.

Dado que el dominio de las estructuras de datos es parte integral del proceso de codificación, puede ayudar al estudiante a convertirse en un experto programador y desarrollador de software. Los programadores y los científicos de datos seguramente tendrán demanda en las próximas décadas .

Tenemos 500 millones de usuarios de Internet en la India, que generan y consumen grandes cantidades de datos, lo que requiere el empleo de miles de científicos de datos para satisfacer la demanda. [2] Estos científicos de datos necesitan la educación adecuada, con experiencia tecnológica relevante, para buscar empleo dentro de este sector.

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