Liniowa a nieliniowa struktura danych: różnica między liniową i nieliniową strukturą danych

Co to jest struktura danych?

Będąc nowicjuszem lub ekspertem, termin struktura danych będzie czymś, co będzie stale słyszane przez każdego, kto zajmuje się programowaniem komputerowym. Zrozumienie struktur danych ma zawsze kluczowe znaczenie dla zostania dobrym programistą. Wiele tematów jest związanych ze strukturami danych, z naciskiem na to, które struktury są w rzeczywistości najważniejsze. Dlatego, aby być odnoszącym sukcesy programistą, wysoce zalecana jest znajomość struktury danych.

Struktura danych odnosi się do procesu, w którym dane mogą być przechowywane i zorganizowane w taki sposób, aby użytkownik mógł uzyskać dostęp do danych i efektywnie je wykorzystywać. Istnieją różne algorytmy do pracy ze strukturami danych. W związku z tym struktura danych obejmuje grupę wartości danych, ich relacje z innymi elementami, a także operacje, które można przenieść na wartości danych.

Może być uproszczony jako:

Programy= algorytmy + struktury danych

Struktury danych=dane powiązane + dozwolone operacje na tych danych

Przechowywanie danych może odbywać się na dwa sposoby. Struktury danych można podzielić na:

• Liniowa struktura danych
• Nieliniowa struktura danych

Liniowa struktura danych

Są to rodzaje struktur, w których przechowywanie danych odbywa się sekwencyjnie lub liniowo. Tutaj każdy element przechowywany w konstrukcji jest powiązany z elementami sąsiednimi. Dostęp do elementów można uzyskać w jednym przebiegu, ponieważ są one ułożone liniowo. Ponadto, będąc liniowo przechowywanym w pamięci, implementacja jest łatwym procesem. Różne typy to:

1. Tablica

Tablica jest rodzajem struktury danych, która przechowuje elementy tego samego typu. Są to najbardziej podstawowe i fundamentalne struktury danych. Dane przechowywane w każdej pozycji tablicy otrzymują dodatnią wartość zwaną indeksem elementu. Indeks pomaga w identyfikacji położenia elementów w tablicy.

Jeśli podobno musimy przechowywać jakieś dane, np. cenę dziesięciu samochodów, to możemy stworzyć strukturę tablicy i przechowywać wszystkie liczby całkowite razem. To nie wymaga tworzenia dziesięciu oddzielnych zmiennych całkowitych. Dlatego linie w kodzie są redukowane, a pamięć jest oszczędzana. Wartość indeksu zaczyna się od 0 dla pierwszego elementu w przypadku tablicy.

2. Stos

Struktura danych jest zgodna z zasadą LIFO (Last In-First Out), w której ostatni dodany element danych jest usuwany jako pierwszy. Operacja push służy do dodawania elementu danych na stosie, a operacja pop służy do usuwania danych ze stosu. Można to wyjaśnić na przykładzie ułożonych razem książek. Aby uzyskać dostęp do ostatniej książki, wszystkie książki umieszczone na ostatniej książce muszą zostać bezpiecznie usunięte.

3. Kolejka

Ta struktura jest prawie podobna do stosu, ponieważ dane są przechowywane sekwencyjnie. Różnica polega na tym, że struktura danych kolejki jest zgodna z FIFO, która jest zasadą First In-First Out, w której pierwszy dodany element opuszcza kolejkę jako pierwszy. Przód i tył to dwa terminy, których należy używać w kolejce.

Enqueue to operacja wstawiania, a dequeue to operacja usuwania. Pierwsza jest wykonywana na końcu kolejki, a druga na początku kolejki. Strukturę danych można wyjaśnić na przykładzie osób stojących w kolejce do autobusu. Pierwsza osoba w kolejce otrzyma szansę na opuszczenie kolejki, a ostatnia osoba wyjdzie ostatnia.

4. Lista połączona

Listy połączone to typy, w których dane są przechowywane w postaci węzłów, które składają się z elementu danych i wskaźnika. Użycie wskaźnika polega na tym, że wskazuje lub kieruje do węzła, który znajduje się obok elementu w sekwencji. Dane przechowywane na połączonej liście mogą mieć dowolną formę, ciągi, liczby lub znaki. Zarówno posortowane, jak i nieposortowane dane mogą być przechowywane na połączonej liście wraz z unikalnymi lub zduplikowanymi elementami.

5. Tabele haszujące

Te typy mogą być zaimplementowane jako liniowe lub nieliniowe struktury danych. Struktury danych składają się z par klucz-wartość.

Nieliniowa struktura danych

Te struktury danych nie są zgodne z liniowością. Jak sama nazwa wskazuje, dane są ułożone w sposób, który nie jest ciągły. Elementy nie mają ustalonej ścieżki do łączenia się z innymi elementami, ale mają wiele ścieżek. Przechodzenie przez elementy nie jest możliwe w jednym przebiegu, ponieważ dane są ułożone nieliniowo.

W porównaniu do konstrukcji liniowej, w której element jest połączony z obydwoma sąsiednimi elementami, w tym przypadku element może być połączony z innymi elementami, które nie muszą być tylko dwoma. Implementacja danych nieliniowych nie jest łatwa, ale pamięć komputera jest efektywnie wykorzystywana przy tego typu strukturze.

Typy struktur podążających za nieliniowością to Drzewa i Wykresy.

1. Drzewa

Drzewiasta struktura danych składa się z różnych połączonych ze sobą węzłów. Struktura drzewa jest hierarchiczna, która tworzy relację podobną do relacji rodzic-dziecko. Struktura drzewa jest utworzona w taki sposób, że istnieje jedno połączenie dla każdej relacji węzeł rodzic-dziecko. Między korzeniem a węzłem w drzewie powinna istnieć tylko jedna ścieżka. Różne rodzaje drzew są obecne w oparciu o ich struktury, takie jak drzewo AVL, drzewo binarne, drzewo wyszukiwania binarnego itp.

2. Wykres

Wykresy to te typy nieliniowych struktur danych, które składają się z określonej liczby wierzchołków i krawędzi. Wierzchołki lub węzły biorą udział w przechowywaniu danych, a krawędzie pokazują relację wierzchołków. Różnica między grafem a drzewem polega na tym, że w grafie nie ma określonych reguł dotyczących łączenia węzłów. Za pomocą wykresów można przedstawić rzeczywiste problemy, takie jak sieci społecznościowe, sieci telefoniczne itp.

Do reprezentacji wykresów używana jest macierz sąsiedztwa.

Różnica między liniowymi i nieliniowymi strukturami danych

Omówiliśmy liniowe i nieliniowe typy struktur danych. Ale jakie są kluczowe punkty, które definiują liniową i nieliniową strukturę danych?

Różnicę między liniową i nieliniową strukturą danych zestawiono poniżej:

Znaczenie struktury danych

Wszelkie solidne programy komputerowe budowane są na koncepcji struktur danych. Żaden program nie może być efektywnie zbudowany bez użycia odpowiedniej struktury danych. Ponieważ istnieje ogromna niezawodność programów komputerowych przy dużych ilościach danych, wydajne przechowywanie informacji jest wymagane dla łatwego dostępu do danych. Zastosowanie struktury danych pozwala na logiczne przechowywanie danych w celu łatwej modyfikacji i dostępu.

Wniosek

Struktury danych stały się skomplikowane wraz ze wzrostem rozmiaru danych. W artykule przedstawiono krótkie zrozumienie rodzajów struktury danych, podkreślając kluczowe różnice między liniową i nieliniową strukturą danych. Jednak różne struktury danych mają różne zastosowania.

Korzystanie ze struktury danych, takie jak dodawanie, usuwanie, uzyskiwanie dostępu do elementów, modyfikowanie elementów, należy dogłębnie przestudiować, aby uzyskać fachowe zrozumienie struktur danych. Jednak pierwszym ważnym krokiem w kierunku dobrego programisty jest podstawowe zrozumienie koncepcji. Nauka struktur danych pozwala na łatwe zrozumienie różnych języków programowania. Czy to Python, C++ czy Java, koncepcja pozostaje taka sama.

Ponieważ jest to era sztucznej inteligencji, znajomość języków uczenia maszynowego jest dość ważna dla tych, którzy chcą pracować w AI. Przechowywanie danych w wydajnej formie znalazło zastosowanie w modelach uczenia maszynowego. Ponieważ struktury danych stanowią podstawę programów uczenia maszynowego, głównym celem powinno być zrozumienie ich.

Jeśli jesteś profesjonalistą średniego szczebla i marzysz o zostaniu analitykiem danych, możesz sprawdzić kurs Master of Science in Data Science for Leaders prowadzony przez upGrad. Kurs przeszkoli Cię przez ekspertów branżowych, aż staniesz się mistrzem w tej dziedzinie.

Obejmuje kilka tematów związanych z uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencją, a także zawiera ponad 75 studiów przypadków i projektów. Bez względu na płeć i wiek, po kilku latach możesz znaleźć się jako naukowiec zajmujący się jakością danych. Jeśli chcesz poznać więcej szczegółów lub masz pytania, napisz do nas. Nasz zespół Ci pomoże.