Que sont les structures de données et l'algorithme

Une structure de données organise les données dans un système virtuel. Son exemple peut être des séquences de nombres, des données ou des tables. Les structures de données représentent la méthode programmatique de stockage des données pour assurer une utilisation efficace. La plupart des applications d'entreprise utilisent différents types de structures de données.

Un algorithme est une série d'étapes qu'un ordinateur exécute en prenant une entrée et en la transformant en une sortie cible. En d'autres termes, il s'agit d'un processus étape par étape qui définit un ensemble d'instructions à mettre en œuvre dans un ordre spécifique pour obtenir la sortie souhaitée. Généralement, les algorithmes sont créés indépendamment des langages sous-jacents. Cela signifie qu'un algorithme peut être exécuté dans plusieurs langages de programmation.

Les structures de données et les algorithmes se combinent et aident les programmeurs à créer différents programmes informatiques. Une étude approfondie des structures de données et des algorithmes garantit un code efficace et bien optimisé.

En informatique, tous les programmes, logiciels et applications comprennent deux éléments fondamentaux - (i) les données et (ii) les algorithmes. Les données sont des informations et les algorithmes sont des ensembles d'instructions qui convertissent les données brutes en composants précieux pour une programmation ultérieure. Vous pouvez vous souvenir des équations suivantes pour éviter toute confusion :

Ensemble de données liées + Ensemble d'opérations autorisées sur les données = Structures de données

Structures de données + Algorithmes = Programmes

Les sections suivantes vous permettent de comprendre les raisons d'apprendre la structure de données et les algorithmes , la façon dont ils fonctionnent ensemble, leurs applications et la structure de données et les algorithmes standard.

Commençons par l'importance des structures de données et de leurs types :

Pourquoi structurer les données ?

La compréhension des structures de données vous permet de comprendre et de choisir celle qui convient à votre projet et à vos besoins. En conséquence, vous pouvez écrire du code économe en temps et en mémoire.

Types de structure de données

Les structures de données sont principalement divisées en deux catégories :

1) Structure de données linéaire

2) Structure de données non linéaire

1) Structures de données linéaires :

Dans ces types de structures de données, les éléments sont organisés en séquence. Parce que les éléments sont disposés dans un ordre précis, la mise en œuvre devient facile. Cependant, avec l'augmentation de la complexité du programme, les structures de données linéaires peuvent ne pas être le choix le plus approprié.

Les structures de données linéaires courantes sont :

1. Structure des données du tableau
2. Structure des données de la pile
3. Structure des données de la file d'attente
4. Structure de données de la liste chaînée

1. Structure des données du tableau :

Dans un tableau, tous les éléments sont organisés en mémoire continue, tous appartenant au même type. Le langage de programmation détermine le type des éléments stockés sous forme de tableaux. Par exemple, si vous avez besoin de stocker des données de manière séquentielle dans la mémoire, vous pouvez utiliser la structure de données Array.

2. Structure des données de la pile :

Les éléments sont stockés dans la méthode LIFO. Cela signifie que le dernier élément stocké dans une pile serait supprimé en premier. Son fonctionnement est identique aux piles de plaques dans lesquelles la dernière plaque posée sur la pile sera écartée en premier.

3. Structure des données de la file d'attente :

Cette structure de données adopte la méthode FIFO, c'est-à-dire que le premier élément stocké dans la file d'attente sera retiré en premier. Son fonctionnement est identique à une file d'attente d'étudiants au comptoir d'admission où le premier étudiant de la file d'attente est admis en premier.

4. Structure de données de la liste chaînée :

Les éléments de données sont liés via une série de nœuds. Chaque nœud comprend les éléments de données et les adresses du nœud suivant.

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2) Structures de données non linéaires

Contrairement aux structures de données linéaires, les éléments présents dans les structures de données non linéaires ne sont pas organisés en séquence. Ils sont organisés selon une méthode hiérarchique où un élément sera lié à un ou plusieurs éléments.

La liste suivante montre la classification des structures de données non linéaires :

1. Structure des données du graphique
2. Structure des données des arbres

1. Structure des données du graphique

Dans la structure de données du graphe , chaque nœud est appelé sommet et chaque sommet est lié à d'autres sommets via des arêtes.

Les fameuses Structures de Données Graphiques :

• Composants fortement connectés
• Arbre couvrant et arbre couvrant minimal
• Liste de contiguïté
• Matrice de contiguïté

2. Structure des données des arbres

Identique à un graphe, un arbre est un assortiment d'arêtes et de sommets. Mais dans cette structure de données, il ne peut y avoir qu'une seule arête entre les deux sommets.

Les fameuses Structures de Données Arborescentes :

• Arbre de recherche binaire
• Arbre binaire
• B-Tree
• Arbre B+
• Arborescence AVL
• Arbre rouge-noir

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Raisons d'apprendre la structure de données et les algorithmes :

Qu'il s'agisse de marketing, de voyages ou de fabrication, la numérisation prend en charge la programmation. La programmation est présente dans tous les domaines d'applications, et toutes ces applications exigent des professionnels de l'informatique experts. Les structures de données et les algorithmes sont les facettes fondamentales de tout code ou programme informatique.

Avec l'augmentation de la complexité des applications, les trois problèmes courants rencontrés sont :

• La vitesse du processeur:

Bien que la vitesse du processeur puisse être très élevée, elle sera limitée si le volume de données augmente à un milliard d'enregistrements.

• Recherche de données :

Au fur et à mesure que les données augmentent, la recherche devient plus lente. Par exemple, supposons qu'un magasin compte 1 million d'articles. Si l'application demande de rechercher un élément, elle devra le rechercher 1 million de fois à chaque fois, ce qui ralentit le processus de recherche de données.

• Demandes multiples :

De nombreux utilisateurs recherchent des données simultanément sur un serveur Web, de sorte que même le serveur rapide est parfois inefficace pendant le processus de recherche de données.

Les structures de données et les algorithmes sont utiles pour résoudre ces problèmes susmentionnés. Ils organisent les données de sorte qu'il n'est pas nécessaire de rechercher tous les éléments et que les données ciblées puissent être recherchées instantanément.

Comment les structures de données et les algorithmes fonctionnent-ils ensemble ?

Divers algorithmes sont conçus pour atteindre différents objectifs. Ils interagissent avec différentes structures de données mais avec une échelle de complexité de calcul identique. Les algorithmes sont considérés comme des éléments de base dynamiques interagissant avec des structures de données statiques.

Les données sont exprimées de manière flexible dans le code. Une fois que vous savez comment les algorithmes sont développés et comment une famille de langages associée fonctionne sémantiquement, vous pouvez les généraliser dans différents langages de programmation. Lorsque vous parcourez les principes fondamentaux des langages de programmation et leurs principes de consolidation, vous pouvez facilement basculer entre les différents langages et les apprendre plus rapidement.

Structures de données et algorithmes couramment utilisés :

La liste suivante montre les structures de données que vous trouverez dans différents langages de programmation :

• Files d'attente
• Piles
• Listes liées
• Plans
• Ensembles
• Arbres de recherche
• Tables de hachage

Chacune de ces structures de données et algorithmes a sa complexité de calcul unique pour les fonctions connexes telles que l'ajout d'éléments et le calcul de mesures agrégées (par exemple, trouver la moyenne de la structure de données sous-jacente).

Les catégories courantes d'algorithmes sont :

• Trier - (trier les éléments dans un ordre spécifique)
• Rechercher (recherche un élément dans une structure de données)
• Insérer - (insère un élément dans une structure de données)
• Mettre à jour (met à jour un élément existant dans une structure de données)
• Supprimer (supprime un élément existant d'une structure de données)

Les autres catégories d'algorithmes comprennent :

• Programmation dynamique
• Parcours de graphe/arbre
• Hachage et regex (correspondance de modèle de chaîne)

Applications des structures de données et des algorithmes

Les structures de données et les algorithmes aident à résoudre les types de problèmes informatiques suivants :

• Problème de sac à dos
• Chemin le plus court par Dijkstra
• Série de nombres de Fibonacci
• Chemin le plus court de toutes les paires par Floyd-Warshall
• La tour de Hanoi
• Planification du projet

Les structures de données et les algorithmes sont utilisés dans diverses applications dans les processus informatiques et en tant que structures de données et algorithmes en python . Certains d'entre eux sont discutés ici:

• Stockage de données:

Les structures de données permettent une persistance efficace des données, y compris la reconnaissance des collections d'indicateurs et la liste selon les structures correspondantes. Par conséquent, les structures de données et les algorithmes sont très utiles dans les systèmes de gestion de bases de données pour stocker les enregistrements.

• L'échange de données:

Les informations organisées sont facilement distribuées entre diverses applications, y compris les paquets TCP/IP.

• Évolutivité :

Les applications Big Data dépendent énormément des structures de données et des algorithmes de stockage des données sur des emplacements de stockage distribués. Par conséquent, les performances et l'évolutivité sont améliorées.

• La gestion des ressources:

Les structures de données telles que les listes chaînées améliorent les performances de fonctions telles que la gestion des répertoires de fichiers, le traitement des files d'attente de planification et l'allocation de mémoire. Toutes ces fonctions constituent le cœur de la gestion des ressources et des services dans les grandes entreprises.

Conclusion

Les structures de données et les algorithmes vous aident à créer efficacement divers programmes informatiques. Ils suivent un ensemble précis d'instructions dans un ordre spécifique pour fournir le résultat souhaité. Votre intérêt pour la structure des données et les algorithmes peut lancer votre carrière en science des données, et pour l'initier, rien de mieux que le programme de maîtrise ès sciences en science des données d'UpGrad . Ce programme à temps plein de 2 ans couvre le programme de pointe dérivé de l'une des 100 meilleures universités mondiales au monde, l'Université de l'Arizona.

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