説明されたJavascriptのデータ構造：重要性、タイプ、および利点

プログラミングでは、効率的なコーディングのための最良の技術をコンパイルおよび実装するために、データのヒープを管理する必要があります。 構造化された結果を提供するには、十分なメモリと効率的なランタイムを使用する必要があります。 データ構造により、プログラマーは組織化されたコーディングパターンに従って、限られた手順を最大限に活用することができます。 さらに、すべての形式のデータ構造を理解することで、さまざまなデータ構造に存在する構造化データ形式にアクセスできるプログラミング言語の実装を改善できます。

主要なプログラミング言語の1つであるJavascriptは、さまざまなリアルタイムアプリケーションやグラフィックスの作成に使用されます。 多様なデータ構造に従うことで、プログラマーはプロセスを促進し、フロントエンドの問題を迅速に解決することができました。 これは、頻繁に暗示されるコードを再利用し、プロセスを増幅してエラーのない結果にすばやく到達するための優れた方法です。

データ構造を完全に理解しているプログラマーは、データ処理と計算を簡単に実行して、効率的な管理を実現します。 データ構造の習熟度も、採用の側面に影響を与える重要な要素です。 採用担当者は、データ構造とアルゴリズムを通じて、専門家から初心者をふるいにかける可能性があります。

データ構造とは何ですか？

データ構造とは、コーディングプロセスを簡素化および高速化するために効率的に使用できる、大量の情報の組織化されたコレクションを指します。 データ構造は、プログラミング中にナビゲート、取得、および実装するために、同様の形式のデータ要素を1か所にコンパイルするために作成されます。 構造は、大量のデータセットを処理して、操作中に最も関連性の高いデータを探すのに役立ちます。

データ構造は、オペレーティングシステムの処理から複雑な人工知能プロジェクトの作成まで、あらゆる形式のプログラミングに不可欠です。 データ構造には、パスとその宛先値の両方に関する情報が含まれています。

データ構造の重要性

データインベントリは毎日データが追加されることで複雑になるため、関連するデータの検索も同様に困難になります。 データ構造は、作業効率を高めるために、簡単にアクセスできる形式で関連データを組み立てるのに役立ちます。 電話帳が連絡先の詳細をアルファベット順に構造化して検索を容易にするのと同じように、データ構造も同様のパターンに従いますが、情報の山を解きほぐすために複数の形式になっています。

データ構造の実装は、非構造化データから関連情報を探す必要なしに、限られた時間で効率的に実行するためのアルゴリズムを簡素化するのに役立ちます。 アルゴリズムのこのコア部分を学習すると、複雑なプロジェクトでの作業にかかる時間、メモリ、および労力を節約できます。

Javascriptのデータ構造の種類

データ構造は、さまざまな操作と、効率的な結果を得るための最も適切なアプリケーションに従ってセグメント化されます。 これらのデータ構造は、線形と非線形の2つの形式に分けられます。

線形データ構造は、シーケンスに従って同種のデータ要素を構造化し、各要素はその前後の要素に接続されます。 非線形データ構造はシーケンスに従わず、含まれるコンポーネントは複数のパスを介して相互に接続します。

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線形および非線形タイプのデータ構造の例を次に示します。

線形データ構造

1.キュー

キューは、要素が入力された形式でのみ処理できる順番に従います。 データ構造はFIFO形式（先入れ先出し）に従います。FIFO形式は、処理要求が順番に来るときにそれを格納し、キューの先頭にあるものを処理します。 構造処理形式はキューによく似ているため、キューデータ構造と呼ばれます。

2.配列

配列は最も基本的なタイプのデータ構造であり、同種のデータのコレクションを連続したメモリ位置に格納します。 たとえば、「int」タイプの配列には整数のみを含めることができ、他の種類の要素はその包含場所に含まれません。 この配列により、多くの同様のタイプのデータに1か所でアクセスできます。

3.スタック

スタックは、データを処理するために順番に従うもう1つの線形データ構造です。 たとえば、処理順序はLIFO（後入れ先出し）またはFILO（後入れ先出し）の場合があります。これは、最後に追加された要素がリストの先頭にあり、処理されることを意味します。 また、アイテムがスタックから削除された場合に削除される最初の要素でもあります。

4.リンクリスト

リンクリストは、ノードのグループにデータを格納するメモリ効率の高い形式のデータ構造です。 これらのノードには、次のノードへの個別のデータとアドレスがあり、要素に即座に到達するのに役立ちます。 リンクリストは、ユーザーの要件による情報の消費に応じて拡大および縮小します。

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非線形データ構造

1.グラフ

この非線形データ構造は、頂点と呼ばれるノード（情報を含む）と、エッジと呼ばれるそれらの接続線で構成されます。 これらは相互に接続されており、実際の問題の解決策を示しています。 これらは主に、パスの最適化とWeb分析に使用され、リレーショナル構造を示します。

2.木

リンクリストと同様に、ツリーは、複数のレベルを表すツリーの階層構造を作成するためのルートノードを持つ非線形の関係ベースのデータ構造です。 最上位ノードは、上記のノードに接続されている関連情報を参照する子ノードを含むルートノードと呼ばれます。 この形式のツリーは、データの挿入と検索のプロセスを簡素化します。

3.ハッシュテーブル

ハッシュマップとも呼ばれるハッシュテーブルは、キーと値のペアリング方法を使用して構造化するために大量の情報を格納するために使用されるデータ構造です。 この複雑なデータ構造には、値と呼ばれる情報のバケットに関連するキーまたはハッシュ関数があります。 検索されたキーは、情報を含むバケットの配列を直接参照し、そこから関連する値を表示します。名前を探すための名簿の例です。

Javascriptでデータ構造を使用する利点

組み立てられた情報は、非構造化データが直面する問題を単純化することができ、さまざまなタイプのデータ構造がさまざまな方法でこの容易さを提供します。 データ構造を使用することのいくつかの利点を見つけましょう。

• データ構造により、整理された構造からのデータのナビゲートと取得が簡素化されます。
• データ構造により、無関係なデータのために多くのスペースをとることなく、最適化されたストレージが可能になります。
• データ構造により、長期的に再利用が可能になり、それを実現するためにかかる作業と時間が軽減されます。
• プログラマーは独自のデータ構造を作成できます。
• データ構造の多様性により、関連するプログラムでより適切に実行するために、最も関連性の高いものを選択できます。
• データ構造を使用すると、不整合が少なくなり、エラーのない結果が得られます。
• データ構造は、プログラマーの便宜のために優先順位でソートできます。

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結論

データ構造を詳細に理解することで、限られた時間内にプログラミングに関する懸念事項の山を簡素化できます。 おそらく、採用担当者が、経験が限られている人よりも、データ構造に関する完全な知識を備えた適切な候補者を探す理由です。 データ構造は、プログラマーが限られた時間内に長いコーディングプロセスを開発するのに役立ち、プロジェクトでデータ構造を使用することの容易さと効率を証明しました。