Czym są struktury danych i algorytmy

Struktura danych organizuje dane w systemie wirtualnym. Jej przykładem mogą być ciągi liczb, danych lub tabel. Struktury danych reprezentują programową metodę przechowywania danych w celu zapewnienia efektywnego wykorzystania. Większość aplikacji korporacyjnych korzysta z różnych rodzajów struktur danych.

Algorytm to seria kroków, które wykonuje komputer, pobierając dane wejściowe i przekształcając je w docelowe wyjście. Innymi słowy, jest to proces krok po kroku, który definiuje zestaw instrukcji, które należy wdrożyć w określonej kolejności w celu uzyskania pożądanego wyniku. Ogólnie rzecz biorąc, algorytmy są tworzone niezależnie od języków bazowych. Oznacza to, że algorytm może być wykonywany w wielu językach programowania.

Struktury danych i algorytmy łączą się i pomagają programistom w budowaniu różnych programów komputerowych. Dogłębne badanie struktur danych i algorytmów gwarantuje wydajny i dobrze zoptymalizowany kod.

W informatyce wszystkie programy, oprogramowanie i aplikacje zawierają dwa podstawowe elementy – (i) dane i (ii) algorytmy. Dane to informacje, a algorytmy to zestawy instrukcji, które przekształcają surowe dane w wartościowe komponenty do dalszego programowania. Możesz zapamiętać następujące równania, aby uniknąć nieporozumień:

Zestaw powiązanych danych + Zestaw dozwolonych operacji na danych = Struktury danych

Struktury danych + Algorytmy = Programy

W poniższych sekcjach wyjaśniono powody, dla których warto uczyć się struktury danych i algorytmów , sposobu ich współpracy, ich zastosowań oraz standardowych struktur i algorytmów danych.

Zacznijmy od znaczenia struktur danych i ich typów:

Dlaczego struktura danych?

Zrozumienie struktur danych pozwoli Ci zrozumieć i wybrać odpowiednią strukturę dla Twojego projektu i wymagań. W rezultacie możesz pisać kod oszczędzający czas i pamięć.

Typy struktury danych

Struktury danych dzielą się głównie na dwie kategorie:

1) Liniowa struktura danych

2) Nieliniowa struktura danych

1) Liniowe struktury danych:

W tego typu strukturach danych elementy są zorganizowane w kolejności. Ponieważ elementy są ułożone w określonej kolejności, wdrożenie staje się łatwe. Jednak wraz ze wzrostem złożoności programu liniowe struktury danych mogą nie być najodpowiedniejszym wyborem.

Powszechne liniowe struktury danych to:

1. Struktura danych tablicowych
2. Struktura danych stosu
3. Struktura danych kolejki
4. Struktura danych listy połączonej

1. Struktura danych tablicowych:

W tablicy wszystkie elementy są zorganizowane w pamięci ciągłej i wszystkie należą do tego samego typu. Język programowania określa typ elementów przechowywanych w postaci tablic. Na przykład, jeśli chcesz sekwencyjnie przechowywać dane w pamięci, możesz użyć struktury danych Array.

2. Struktura danych stosu:

Elementy składowane są metodą LIFO. Oznacza to, że ostatni element przechowywany w stosie zostanie usunięty jako pierwszy. Jego działanie jest identyczne jak stosy talerzy, w których ostatni talerz umieszczony na stosie zostanie odrzucony jako pierwszy.

3. Struktura danych kolejki:

Ta struktura danych przyjmuje metodę FIFO, tj. pierwszy element przechowywany w kolejce zostanie usunięty jako pierwszy. Jego działanie jest identyczne z kolejką studentów przy kasie przyjęć, gdzie pierwszy student w kolejce dostaje pierwszeństwo.

4. Struktura danych listy połączonej:

Elementy danych są połączone za pomocą szeregu węzłów. Każdy węzeł zawiera elementy danych i adresy do następnego węzła.

Zdobądź certyfikat data science od najlepszych uniwersytetów na świecie. Naucz się programów Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

2) Nieliniowe struktury danych

W przeciwieństwie do liniowych struktur danych, elementy obecne w nieliniowych strukturach danych nie są uporządkowane w sekwencji. Są one zorganizowane w sposób hierarchiczny, w którym jeden element będzie połączony z jednym lub wieloma elementami.

Poniższa lista przedstawia klasyfikację nieliniowych struktur danych:

1. Struktura danych wykresu
2. Struktura danych drzew

1. Struktura danych wykresu

W strukturze danych grafu każdy węzeł jest nazywany wierzchołkiem, a każdy wierzchołek jest połączony z innymi wierzchołkami za pomocą krawędzi.

Słynne Grafowe Struktury Danych:

• Silnie połączone komponenty
• Drzewo opinające i minimalne drzewo opinające
• Lista sąsiedztwa
• Macierz sąsiedztwa

2. Struktura danych drzew

Identyczne z grafem drzewo jest zbiorem krawędzi i wierzchołków. Ale w tej strukturze danych między dwoma wierzchołkami może znajdować się tylko jedna krawędź.

Słynne struktury danych oparte na drzewie:

• Drzewo wyszukiwania binarnego
• Drzewo binarne
• B-drzewo
• Drzewo B+
• Drzewo AVL
• Czerwono-Czarne Drzewo

Sprawdź nasze amerykańskie programy nauki o danych

Powody, dla których warto uczyć się struktury danych i algorytmów:

Niezależnie od tego, czy chodzi o marketing, podróże czy produkcję, cyfryzacja wspiera programowanie. Programowanie jest widoczne we wszystkich dziedzinach zastosowań, a wszystkie te aplikacje wymagają ekspertów IT. Struktury danych i algorytmy to podstawowe aspekty każdego fragmentu kodu komputerowego lub programu.

Wraz ze wzrostem złożoności aplikacji pojawiają się trzy typowe problemy:

• Szybkość procesora:

Chociaż szybkość procesora może być bardzo wysoka, zostanie ograniczona, jeśli ilość danych wzrośnie do miliarda rekordów.

• Wyszukiwanie danych:

W miarę wzrostu danych wyszukiwanie staje się wolniejsze. Załóżmy na przykład, że sklep ma 1 milion pozycji. Jeśli aplikacja zażąda wyszukania elementu, będzie musiała przeszukiwać go za każdym razem 1 milion razy, co spowalnia proces wyszukiwania danych.

• Wiele żądań:

Wielu użytkowników jednocześnie przeszukuje dane na serwerze WWW, więc nawet szybki serwer jest czasami nieefektywny podczas procesu wyszukiwania danych.

Struktury danych i algorytmy są przydatne do rozwiązywania wyżej wymienionych problemów. Organizują dane w taki sposób, że nie trzeba przeszukiwać wszystkich elementów, a dane docelowe można natychmiast przeszukiwać.

W jaki sposób struktury danych i algorytmy współpracują ze sobą?

Różne algorytmy są zaprojektowane do osiągnięcia różnych celów. Współdziałają z różnymi strukturami danych, ale z identyczną skalą złożoności obliczeniowej. Algorytmy są uważane za dynamiczne elementy rdzenia, które wchodzą w interakcje ze statycznymi strukturami danych.

Dane są elastycznie wyrażane w kodzie. Gdy już wiesz, jak powstają algorytmy i jak działa semantycznie pokrewna rodzina języków, możesz je uogólnić na różne języki programowania. Kiedy zapoznasz się z podstawami języków programowania i ich utrwalającymi zasadami, możesz łatwo przełączać się między różnymi językami i uczyć się ich szybciej.

Powszechnie stosowane struktury danych i algorytmy:

Poniższa lista przedstawia te struktury danych, które można znaleźć w różnych językach programowania:

• Kolejki
• Półki na książki
• Połączone listy
• Mapy
• Zestawy
• Szukaj drzew
• Tabele skrótów

Każda z tych struktur danych i algorytmów ma swoją unikalną złożoność obliczeniową dla powiązanych funkcji, takich jak dodawanie elementów i obliczanie miar zagregowanych (na przykład znajdowanie średniej dla podstawowej struktury danych).

Typowe kategorie algorytmów to:

• Sortuj – (sortuj elementy w określonej kolejności)
• Szukaj (wyszukuje element w strukturze danych)
• Wstaw – (wstawia element do struktury danych)
• Aktualizuj (aktualizuje istniejący element w strukturze danych)
• Usuń (usuwa istniejący element ze struktury danych)

Inne kategorie algorytmów obejmują:

• Programowanie dynamiczne
• Przechodzenie przez wykres/drzewo
• Haszowanie i regex (dopasowywanie wzorców ciągów znaków)

Zastosowania struktur danych i algorytmów

Struktury danych i algorytmy pomagają rozwiązywać następujące rodzaje problemów komputerowych:

• Problem z plecakiem
• Najkrótsza ścieżka przez Dijkstra
• Szereg liczb Fibonacciego
• Najkrótsza ścieżka dla wszystkich par autorstwa Floyda-Warshalla
• Wieża Hanoi
• Planowanie projektu

Struktury danych i algorytmy są wykorzystywane w różnych zastosowaniach w procesach IT oraz jako struktury danych i algorytmy w Pythonie . Niektóre z nich zostały omówione tutaj:

• Przechowywanie danych:

Struktury danych wspierają efektywną trwałość danych, w tym rozpoznawanie kolekcji wskaźników i tworzenie list zgodnie z odpowiednimi strukturami. Dlatego struktury danych i algorytmy są bardzo przydatne w systemach zarządzania bazami danych do przechowywania rekordów.

• Wymiana danych:

Uporządkowane informacje są łatwo dystrybuowane między różnymi aplikacjami, w tym między pakietami TCP/IP.

• Skalowalność:

Aplikacje Big Data są w ogromnym stopniu zależne od struktur danych i algorytmów przechowywania danych w rozproszonych lokalizacjach. W związku z tym zwiększa się wydajność i skalowalność.

• Zarządzanie zasobami:

Struktury danych, takie jak połączone listy, zwiększają wydajność funkcji, takich jak zarządzanie katalogami plików, kolejki planowania przetwarzania i alokacja pamięci. Wszystkie te funkcje budują trzon zarządzania zasobami i usługami w większych korporacjach.

Wniosek

Struktury danych i algorytmy pomagają efektywnie budować różne programy komputerowe. Postępują zgodnie z precyzyjnym zestawem instrukcji w określonej kolejności, aby zapewnić pożądane wyniki. Twoje zainteresowanie strukturą danych i algorytmami może rozpocząć karierę naukową o danych, a aby ją zainicjować, nie ma nic lepszego niż program Master of Science in Data Science firmy UpGrad . Ten 2-letni program w pełnym wymiarze godzin obejmuje najnowocześniejszy program nauczania wywodzący się z jednego ze 100 najlepszych światowych uniwersytetów na świecie, University of Arizona.

Zarejestruj się, aby dowiedzieć się więcej!