データ構造とアルゴリズムとは

データ構造は、仮想システム内のデータを編成します。 その例としては、一連の数値、データ、またはテーブルがあります。 データ構造は、データを効率的に使用するためのプログラムによるデータ格納方法を表します。 ほとんどのエンタープライズ アプリケーションは、さまざまな種類のデータ構造を使用します。

アルゴリズムは、コンピューターが入力を受け取り、それをターゲット出力に変換することによって実行する一連のステップです。 つまり、目的の出力を得るために特定の順序で実装される一連の命令を定義する段階的なプロセスです。 一般に、アルゴリズムは基礎となる言語とは独立して作成されます。 これは、アルゴリズムを複数のプログラミング言語で実行できることを意味します。

データ構造とアルゴリズムを組み合わせて、プログラマーがさまざまなコンピューター プログラムを構築するのに役立ちます。 データ構造とアルゴリズムを徹底的に研究することで、効率的で適切に最適化されたコードが保証されます。

コンピューター サイエンスでは、すべてのプログラム、ソフトウェア、およびアプリケーションには、(i) データと (ii) アルゴリズムという 2 つの基本要素が含まれます。 データは情報であり、アルゴリズムは生データをさらにプログラミングするための価値のあるコンポーネントに変換する一連の命令です。 混乱を避けるために、次の方程式を覚えておくことができます。

関連データのセット + データに対して許可された操作のセット = データ構造

データ構造＋アルゴリズム＝プログラム

次のセクションでは、データ構造とアルゴリズムを学習する理由、それらがどのように連携するか、それらのアプリケーション、および標準のデータ構造とアルゴリズムについて説明します。

データ構造とその型の重要性から始めましょう。

なぜデータ構造なのか?

データ構造を理解することで、プロジェクトと要件に適したものを理解し、選択することができます。 その結果、時間とメモリ効率の高いコードを記述できます。

データ構造の種類

データ構造は、主に次の 2 つのカテゴリに分類されます。

1) 線形データ構造

2) 非線形データ構造

1) 線形データ構造:

これらのタイプのデータ構造では、要素は順番に編成されます。 要素が特定の順序で配置されているため、実装が容易になります。 ただし、プログラムの複雑さが増すにつれて、線形データ構造は最適な選択肢ではない場合があります。

一般的な線形データ構造は次のとおりです。

1. 配列データ構造
2. スタック データ構造
3. キューのデータ構造
4. リンクされたリストのデータ構造

1. 配列データ構造:

配列では、すべての要素が連続したメモリに編成され、すべてが同じ型に属します。 プログラミング言語は、配列の形式で格納される要素の型を決定します。 たとえば、メモリにデータを順番に格納する必要がある場合は、Array データ構造を使用できます。

2. スタック データ構造:

要素は LIFO メソッドに格納されます。 これは、スタックに格納された最後の要素が最初に削除されることを意味します。 その動作は、山に置かれた最後のプレートが最初に破棄されるプレートの山と同じです。

3. キューのデータ構造:

このデータ構造は FIFO 方式を採用しています。つまり、キューに格納された最初の要素が最初に削除されます。 その動作は、列の最初の学生が最初に入場できる入学カウンターの学生の列と同じです。

4. リンクされたリストのデータ構造:

データ要素は、一連のノードを介してリンクされています。 すべてのノードには、次のノードへのデータ項目とアドレスが含まれています。

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2) 非線形データ構造

線形データ構造とは異なり、非線形データ構造に存在する要素は順番に編成されていません。 それらは、1 つの要素が 1 つまたは複数の要素にリンクされる階層的な方法で編成されます。

次のリストは、非線形データ構造の分類を示しています。

1. グラフのデータ構造
2. 木のデータ構造

1. グラフのデータ構造

グラフ データ構造では、すべてのノードは頂点と呼ばれ、すべての頂点はエッジを介して他の頂点にリンクされています。

有名なグラフ データ構造:

• 強連結成分
• スパニング ツリーと最小スパニング ツリー
• 隣接リスト
• 隣接行列

2.ツリーのデータ構造

グラフと同じように、ツリーはエッジと頂点の組み合わせです。 しかし、このデータ構造では、2 つの頂点間に存在できるエッジは 1 つだけです。

有名なツリーベースのデータ構造:

• 二分探索木
• 二分木
• Bツリー
• B+ツリー
• AVL ツリー
• 赤黒の木

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データ構造とアルゴリズムを学ぶ理由:

マーケティング、旅行、製造のいずれであっても、デジタル化はプログラミングをサポートします。 プログラミングはアプリケーションのあらゆる分野で見られ、これらすべてのアプリケーションには専門の IT プロフェッショナルが必要です。 データ構造とアルゴリズムは、コンピューター コードまたはプログラムのあらゆる部分の基本的な側面です。

アプリケーションの複雑さが増すにつれて、直面する 3 つの一般的な問題は次のとおりです。

• プロセッサー速度:

プロセッサの速度は非常に高速かもしれませんが、データ量が 10 億レコードに増加すると制限されます。

• データ検索:

データが大きくなるにつれて、検索は遅くなります。 たとえば、店舗に 100 万個の商品があるとします。 アプリケーションがアイテムの検索を要求する場合、毎回 100 万回検索する必要があり、データ検索プロセスが遅くなります。

• 複数のリクエスト:

多くのユーザーが Web サーバー上で同時にデータを検索するため、クイック サーバーでもデータ検索プロセスの効率が悪い場合があります。

これらの問題を解決するには、データ構造とアルゴリズムが役立ちます。 すべての項目を検索する必要がなく、目的のデータをすぐに検索できるようにデータを整理します。

データ構造とアルゴリズムはどのように連携しますか?

さまざまな目的を達成するために、さまざまなアルゴリズムが設計されています。 それらはさまざまなデータ構造と相互作用しますが、計算の複雑さの規模は同じです。 アルゴリズムは、静的データ構造と相互作用する動的コア部分と見なされます。

データはコードで柔軟に表現されます。 アルゴリズムがどのように開発され、関連する言語ファミリーが意味的にどのように機能するかがわかれば、それらをさまざまなプログラミング言語に一般化できます。 プログラミング言語の基礎とその統合原則を理解すると、さまざまな言語を簡単に切り替えて、より速く学習できます。

一般的に使用されるデータ構造とアルゴリズム:

次のリストは、さまざまなプログラミング言語で見られるデータ構造を示しています。

• キュー
• スタック
• リンクされたリスト
• マップ
• セット
• ツリーを検索
• ハッシュ テーブル

これらのデータ構造とアルゴリズムのそれぞれには、項目の追加や集計メジャーの計算 (たとえば、基になるデータ構造の平均の検出) などの関連する機能について、独自の計算上の複雑さがあります。

アルゴリズムの一般的なカテゴリは次のとおりです。

• 並べ替え – (アイテムを特定の順序で並べ替える)
• 検索 (データ構造内のアイテムを検索します)
• 挿入 – (データ構造にアイテムを挿入します)
• 更新 (データ構造内の既存のアイテムを更新します)
• 削除 (データ構造から既存のアイテムを削除します)

アルゴリズムの他のカテゴリには、次のものがあります。

• 動的計画法
• グラフ/ツリーのトラバース
• ハッシュと正規表現 (文字列パターン マッチング)

データ構造とアルゴリズムの応用

データ構造とアルゴリズムは、次の種類のコンピューターの問題を解決するのに役立ちます。

• ナップザック問題
• ダイクストラによる最短経路
• フィボナッチ数列
• Floyd-Warshallによる全ペア最短経路
• ハノイの塔
• プロジェクトのスケジューリング

データ構造とアルゴリズムは、IT プロセスのさまざまなアプリケーションで使用され、Python のデータ構造とアルゴリズムとして使用されます。 それらのいくつかはここで議論されています:

• データストレージ：

データ構造は、指標コレクションの認識や対応する構造に基づくリストなど、効率的なデータ永続性をサポートします。 したがって、データ構造とアルゴリズムは、レコードを格納するためのデータベース管理システムで非常に役立ちます。

• データ交換：

整理された情報は、TCP/IP パケットを含むさまざまなアプリケーション間で簡単に配布されます。

• スケーラビリティ:

ビッグ データ アプリケーションは、分散されたストレージ ロケーションでのデータ ストレージのデータ構造とアルゴリズムに大きく依存しています。 したがって、パフォーマンスとスケーラビリティが向上します。

• 資源管理：

リンク リストなどのデータ構造は、ファイル ディレクトリ管理、スケジューリング キューの処理、メモリ割り当てなどの機能のパフォーマンスを向上させます。 これらの機能はすべて、大企業におけるリソースおよびサービス管理の中核を構築します。

結論

データ構造とアルゴリズムは、さまざまなコンピューター プログラムを効率的に構築するのに役立ちます。 彼らは、目的の出力を提供するために、特定の順序で一連の正確な指示に従います。 データ構造とアルゴリズムへの関心は、データ サイエンスのキャリアに弾みをつけることができます。それを始めるには、UpGrad のデータ サイエンスの理学修士プログラムに勝るものはありません。 この 2 年間のフルタイム プログラムは、世界のトップ 100 のベスト グローバル大学の 1 つであるアリゾナ大学から派生した最先端のカリキュラムをカバーしています。

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