Estrutura de dados linear vs não linear: diferença entre estrutura de dados linear e não linear

Publicados: 2021-06-16

Índice

O que é Estrutura de Dados?

Sendo um novato ou um especialista, o termo estrutura de dados será algo que será constantemente ouvido por qualquer pessoa que esteja em programação de computadores. Compreender as estruturas de dados é sempre fundamental para se tornar um bom programador. Muitos tópicos estão associados às estruturas de dados com foco em quais estruturas são realmente as mais importantes. Portanto, para ser um programador de sucesso, o conhecimento de estrutura de dados é altamente recomendável.

A estrutura de dados refere-se ao processo pelo qual os dados podem ser armazenados e organizados de forma que o usuário possa acessar e utilizar os dados de forma eficiente. Vários algoritmos estão presentes para trabalhar com as estruturas de dados. Portanto, a estrutura de dados inclui um grupo de valores de dados, sua relação com outros elementos e também as operações que podem ser transportadas sobre os valores de dados.

Pode ser simplificado como:

Programas = algoritmos + estruturas de dados

Estruturas de dados = dados relacionados + operações permitidas nesses dados

O armazenamento de dados pode ser realizado de duas maneiras. As estruturas de dados podem ser divididas em:

Estrutura de dados linear
Estrutura de dados não linear

Estrutura de dados lineares

Esses são os tipos de estruturas onde o armazenamento de dados ocorre de forma sequencial ou linear. Aqui, cada elemento armazenado na estrutura está vinculado a seus elementos vizinhos. Os elementos podem ser acessados em uma única execução, pois são organizados linearmente. Além disso, sendo armazenado linearmente na memória, a implementação é um processo fácil. Os vários tipos são:

1. Matriz

A matriz é um tipo de estrutura de dados que armazena elementos do mesmo tipo. Essas são as estruturas de dados mais básicas e fundamentais. Os dados armazenados em cada posição de uma matriz recebem um valor positivo chamado índice do elemento. O índice ajuda a identificar a localização dos elementos em uma matriz.

Se supostamente tivermos que armazenar alguns dados, ou seja, o preço de dez carros, então podemos criar uma estrutura de um array e armazenar todos os inteiros juntos. Isso não precisa criar dez variáveis inteiras separadas. Portanto, as linhas em um código são reduzidas e a memória é salva. O valor do índice começa com 0 para o primeiro elemento no caso de uma matriz.

2. Pilha

A estrutura de dados segue a regra do LIFO (Last In-First Out) onde o último elemento adicionado de dados é removido primeiro. A operação push é usada para adicionar um elemento de dados em uma pilha e a operação pop é usada para excluir os dados da pilha. Isso pode ser explicado pelo exemplo de livros empilhados juntos. Para acessar o último livro, todos os livros colocados em cima do último livro devem ser removidos com segurança.

3. Fila

Essa estrutura é quase semelhante à pilha, pois os dados são armazenados sequencialmente. A diferença é que a estrutura de dados da fila segue FIFO, que é a regra de First In-First Out onde o primeiro elemento adicionado é sair da fila primeiro. Frente e verso são os dois termos a serem usados em uma fila.

Enqueue é a operação de inserção e dequeue é a operação de exclusão. O primeiro é executado no final da fila e o último é executado no início e fim. A estrutura de dados pode ser explicada com o exemplo de pessoas fazendo fila para pegar um ônibus. A primeira pessoa na fila terá a chance de sair da fila, enquanto a última pessoa será a última a sair.

4. Lista vinculada

Listas vinculadas são os tipos onde os dados são armazenados na forma de nós que consistem em um elemento de dados e um ponteiro. O uso do ponteiro é que ele aponta ou direciona para o nó que está próximo ao elemento na sequência. Os dados armazenados em uma lista vinculada podem ser de qualquer formato, strings, números ou caracteres. Tanto os dados ordenados como os não ordenados podem ser armazenados numa lista encadeada juntamente com elementos únicos ou duplicados.

5. Tabelas de hash

Esses tipos podem ser implementados como estruturas de dados lineares ou não lineares. As estruturas de dados consistem em pares chave-valor.

Estrutura de dados não linear

Essas estruturas de dados não seguem linearidade. Como o nome sugere, os dados são organizados de uma maneira que não segue a maneira contígua. Os elementos não têm um caminho definido para se conectar aos outros elementos, mas têm vários caminhos. Atravessar os elementos não é possível em uma execução, pois os dados são organizados de forma não linear.

Em comparação com a estrutura linear onde um elemento é conectado a ambos os elementos vizinhos, neste caso, um elemento pode ser conectado a outros elementos que não precisam ser apenas dois. A implementação de dados não lineares não é fácil, mas a memória do computador é usada de forma eficiente usando esse tipo de estrutura.

Os tipos de estruturas que seguem a não linearidade são Árvores e Gráficos.

1. Árvores

Uma estrutura de dados em árvore consiste em vários nós ligados entre si. A estrutura de uma árvore é hierárquica que forma uma relação como a do pai e do filho. A estrutura da árvore é formada de forma que haja uma conexão para cada relacionamento de nó pai-filho. Apenas um caminho deve existir entre a raiz e um nó na árvore. Vários tipos de árvores estão presentes com base em suas estruturas, como árvore AVL, árvore binária, árvore de busca binária, etc.

2. Gráfico

Os grafos são aqueles tipos de estruturas de dados não lineares que consistem em uma quantidade definida de vértices e arestas. Os vértices ou nós estão envolvidos no armazenamento de dados e as arestas mostram a relação dos vértices. A diferença entre um grafo e uma árvore é que em um grafo não existem regras específicas para a conexão de nós. Problemas da vida real como redes sociais, redes telefônicas, etc. podem ser representados através dos gráficos.

Uma matriz de adjacência é utilizada para a representação dos Gráficos.

Diferença entre estruturas de dados lineares e não lineares

Discutimos os tipos lineares e não lineares de estruturas de dados. Mas quais são os pontos-chave que definem a estrutura de dados linear versus não linear?

A diferença entre a estrutura de dados linear e não linear é tabulada abaixo:

	Estrutura de dados lineares	Estrutura de dados não linear
1	Os elementos de dados são armazenados em uma ordem linear no caso de estrutura de dados linear. Cada elemento está conectado ao primeiro e ao próximo elemento na sequência.	Os elementos de dados no caso de uma estrutura de dados não linear são organizados de maneira não linear e anexados hierarquicamente. Os elementos de dados são anexados a vários elementos.
2	A estrutura dos dados consiste em um único nível. Não há hierarquia na estrutura de dados linear.	Nesta estrutura, existem vários níveis envolvidos na estrutura. Portanto, os elementos são organizados hierarquicamente.
3	A implementação da estrutura linear de dados é fácil, pois os elementos são armazenados de forma linear.	A implementação da estrutura é um processo complexo em comparação com a estrutura linear.
4	A travessia dos elementos em uma estrutura de dados linear pode ser realizada em uma única execução porque os dados estão presentes em um único nível	A travessia dos elementos não pode ser realizada apenas em uma única execução. Várias execuções são necessárias para percorrer os dados em uma estrutura de dados não linear.
5	Não há utilização eficiente da memória em uma estrutura de dados linear.	Há uma utilização eficiente da memória em uma estrutura de dados não linear.
6	Exemplos de estruturas de dados lineares incluem array, pilha, filas e lista encadeada.	Exemplos de dados não lineares incluem árvores e gráficos
7	A estrutura linear de dados é aplicada principalmente no desenvolvimento de software.	A estrutura não linear de dados é aplicada principalmente em inteligência artificial e processamento de imagens.
8	Com o aumento do tamanho da entrada, a complexidade do tempo aumenta.	Mesmo que haja um aumento no tamanho da entrada, a complexidade de tempo permanece a mesma.
9	Apenas um tipo de relacionamento pode estar presente entre os elementos de dados	Um tipo de relacionamento um para um ou um para muitos pode existir entre os elementos em um tipo não linear de estrutura de dados.

Importância da estrutura de dados

Quaisquer programas de computador sólidos são construídos sobre o conceito de estruturas de dados. Nenhum programa pode ser construído com eficiência sem o uso da estrutura de dados correta. Como há grande confiabilidade dos programas de computador em grandes volumes de dados, é necessário um armazenamento eficiente das informações para facilitar o acesso aos dados. A aplicação de uma estrutura de dados permite armazenar dados logicamente para fácil modificação e acesso.

Conclusão

As estruturas de dados tornaram-se complexas com o aumento do tamanho dos dados. O artigo forneceu uma breve compreensão dos tipos de estrutura de dados, destacando as principais diferenças entre uma estrutura de dados linear e não linear. No entanto, diferentes estruturas de dados têm aplicações diferentes.

O uso da estrutura de dados, como adicionar, excluir, acessar elementos, modificar elementos, cada um deve ser estudado em profundidade para obter uma compreensão especializada das estruturas de dados. No entanto, o primeiro passo importante para um bom programador é ter uma compreensão básica do conceito. Aprender estruturas de dados permite o fácil entendimento de diferentes linguagens de programação. Seja python, C++ ou Java, o conceito permanece o mesmo.

Como é a era da inteligência artificial, o conhecimento de linguagens de aprendizado de máquina é bastante importante para quem pretende trabalhar em IA. O armazenamento de dados de forma eficiente encontrou aplicações nos modelos de aprendizado de máquina. Como as estruturas de dados formam a base dos programas de aprendizado de máquina, entendê-las deve ser o foco principal.

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Mencione algumas aplicações da vida real onde estruturas de dados não lineares foram usadas?

Há uma série de aplicativos populares da vida real que dependem principalmente de estruturas de dados não lineares.
Os gráficos são amplamente utilizados em algoritmos de Inteligência Artificial e processamento de imagens. O Facebook usa gráficos para conectar e recomendar novas sugestões de amigos.
Os gráficos também são usados pelo Google para classificar páginas da Web e encontrar caminhos ideais no aplicativo de mapas do Google.
As árvores são usadas em aplicativos de estrutura de arquivos, pesquisas de banco de dados, algoritmos de pesquisa de padrões e indexação em bancos de dados.
As árvores também são usadas em técnicas de compactação de dados, como Huffman Coding, onde a implementação de heap de árvores é usada para codificar os dados.
A estrutura de dados em árvore também é usada para resolver expressões matemáticas. A expressão é avaliada inserindo os operadores nos nós internos e os operandos nos nós folha.

O que é uma estrutura de dados heap e quais são seus tipos?

Um heap é uma estrutura de dados baseada em árvore não linear em que a árvore é uma árvore binária completa. Uma árvore é considerada uma árvore binária completa se todos os níveis da árvore forem preenchidos completamente. A estrutura de dados heap é de 2 tipos - heap min e heap máximo.
Min-heap : Quando o elemento no nó raiz é o menor entre todos os nós, o heap é chamado de heap mínimo.
Max-heap : Quando o elemento no nó raiz é o maior entre todos os nós, o heap é chamado de heap máximo.

O que é uma estrutura de dados de fila? Dê exemplos da vida real?

Uma fila é uma estrutura de dados linear onde as operações são operadas na ordem FIFO (First in First out). A estrutura de dados da fila é de 3 tipos:
Fila Circular : A fila onde não há retaguarda (ou seja, a frente é a própria retaguarda), é chamada de fila circular.
Dequeue: A fila que permite a inserção e exclusão de ambas as extremidades é um deque.
Fila de Prioridade : A fila onde o elemento com maior prioridade é operado primeiro é uma fila de prioridade. Se dois elementos tiverem a mesma prioridade, o que estiver em ordem mais alta na fila será atendido primeiro.
Alguns dos exemplos da vida real da estrutura de dados da fila são:
1. Filas no caixa eletrônico .
2. Agendamento de tarefas da CPU.
3. Processamento de solicitação do site.
4. Sistema de gerenciamento de fluxo de entrada.