Что такое структуры данных и алгоритм

Структура данных организует данные в виртуальной системе. Его примером могут быть последовательности чисел, данных или таблиц. Структуры данных представляют собой программный метод хранения данных для обеспечения эффективного использования. Большинство корпоративных приложений используют различные типы структур данных.

Алгоритм — это последовательность шагов, которые компьютер выполняет, получая ввод и преобразовывая его в целевой вывод. Другими словами, это пошаговый процесс, определяющий набор инструкций, которые необходимо выполнить в определенном порядке для получения желаемого результата. Как правило, алгоритмы создаются независимо от базовых языков. Это означает, что алгоритм может быть выполнен на нескольких языках программирования.

Структуры данных и алгоритмы объединяются и помогают программистам создавать различные компьютерные программы. Глубокое изучение структур данных и алгоритмов гарантирует эффективный и хорошо оптимизированный код.

В компьютерных науках все программы, программное обеспечение и приложения включают два основных элемента: (i) данные и (ii) алгоритмы. Данные — это информация, а алгоритмы — это наборы инструкций, которые преобразуют необработанные данные в ценные компоненты для дальнейшего программирования. Вы можете запомнить следующие уравнения, чтобы избежать путаницы:

Набор связанных данных + Набор разрешенных операций с данными = Структуры данных

Структуры данных + Алгоритмы = Программы

Следующие разделы дадут вам представление о причинах изучения структуры данных и алгоритмов , о том, как они работают вместе, их приложениях и стандартных структурах данных и алгоритмах.

Давайте начнем с важности структур данных и их типов:

Почему структура данных?

Понимание структур данных позволяет вам понять и выбрать подходящую для вашего проекта и требований. В результате вы можете писать код, экономящий время и память.

Типы структуры данных

Структуры данных в основном делятся на две категории:

1) Линейная структура данных

2) Нелинейная структура данных

1) Линейные структуры данных:

В этих типах структур данных элементы организованы последовательно. Поскольку элементы расположены в определенном порядке, реализация упрощается. Однако с увеличением сложности программы линейные структуры данных могут оказаться не самым подходящим выбором.

Распространенными линейными структурами данных являются:

1. Структура данных массива
2. Структура данных стека
3. Структура данных очереди
4. Структура данных связанного списка

1. Структура данных массива:

В массиве все элементы организованы в непрерывной памяти и принадлежат к одному типу. Язык программирования определяет тип элементов, хранящихся в виде массивов. Например, если вам нужно последовательно хранить данные в памяти, вы можете использовать структуру данных Array.

2. Структура данных стека:

Элементы хранятся в методе LIFO. Это означает, что последний элемент, хранящийся в стеке, будет удален первым. Его работа идентична стопке тарелок, в которой последняя тарелка, помещенная в стопку, будет отброшена первой.

3. Структура данных очереди:

Эта структура данных использует метод FIFO, т. е. первый элемент, хранящийся в очереди, будет удален первым. Его работа идентична очереди студентов на приемной стойке, где первый студент в очереди получает пропуск первым.

4. Структура данных связанного списка:

Элементы данных связаны через серию узлов. Каждый узел включает элементы данных и адреса к следующему узлу.

Получите сертификат по науке о данных от лучших университетов мира. Изучите программы Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

2) Нелинейные структуры данных

В отличие от линейных структур данных, элементы, присутствующие в нелинейных структурах данных, не организованы в последовательность. Они организованы иерархическим методом, когда один элемент будет связан с одним или несколькими элементами.

В следующем списке показана классификация нелинейных структур данных:

1. Структура данных графика
2. Структура данных деревьев

1. Структура данных графика

В структуре данных графа каждый узел известен как вершина, и каждая вершина связана с другими вершинами через ребра.

Знаменитые графические структуры данных:

• Сильно связанные компоненты
• Связующее дерево и минимальное связующее дерево
• Список смежности
• Матрица смежности

2. Структура данных деревьев

Подобно графу, дерево представляет собой набор ребер и вершин. Но в этой структуре данных между двумя вершинами может быть только одно ребро.

Знаменитые структуры данных на основе дерева:

• Бинарное дерево поиска
• Бинарное дерево
• B-дерево
• B+ Дерево
• АВЛ-дерево
• Красно-черное дерево

Ознакомьтесь с нашими программами по науке о данных в США

Причины изучить структуру данных и алгоритмы:

Будь то маркетинг, путешествия или производство, оцифровка поддерживает программирование. Программирование встречается во всех областях приложений, и все эти приложения требуют опытных ИТ-специалистов. Структуры данных и алгоритмы являются фундаментальными аспектами любого фрагмента компьютерного кода или программы.

С увеличением сложности приложений возникают три общие проблемы:

• Скорость процессора:

Хотя скорость процессора может быть очень высокой, она будет ограничена, если объем данных увеличится до миллиарда записей.

• Поиск данных:

По мере роста данных поиск становится медленнее. Например, предположим, что в магазине 1 миллион товаров. Если приложению требуется поиск элемента, ему придется искать его каждый раз 1 миллион раз, что замедляет процесс поиска данных.

• Несколько запросов:

Многие пользователи одновременно ищут данные на веб-сервере, поэтому даже быстрый сервер иногда неэффективен в процессе поиска данных.

Структуры данных и алгоритмы полезны для решения этих вышеупомянутых проблем. Они организуют данные таким образом, что не требуется искать все элементы, а целевые данные могут быть найдены мгновенно.

Как структуры данных и алгоритмы работают вместе?

Различные алгоритмы предназначены для достижения различных целей. Они взаимодействуют с различными структурами данных, но с одинаковым масштабом вычислительной сложности. Алгоритмы рассматриваются как динамические основные части, взаимодействующие со статическими структурами данных.

Данные гибко выражаются в коде. Как только вы узнаете, как разрабатываются алгоритмы и как семантически работает родственное семейство языков, вы можете обобщить их для различных языков программирования. Изучив основы языков программирования и принципы их консолидации, вы сможете легко переключаться между различными языками и быстрее их изучать.

Часто используемые структуры данных и алгоритмы:

В следующем списке показаны те структуры данных, которые вы найдете в различных языках программирования:

• Очереди
• Стеки
• Связанные списки
• Карты
• Наборы
• Деревья поиска
• Хэш-таблицы

Каждая из этих структур данных и алгоритмов имеет свою уникальную вычислительную сложность для связанных функций, таких как добавление элементов и вычисление совокупных показателей (например, нахождение среднего значения для базовой структуры данных).

Общие категории алгоритмов:

• Сортировать – (сортировать элементы в определенном порядке)
• Поиск (ищет элемент в структуре данных)
• Insert – (вставляет элемент в структуру данных)
• Обновить (обновляет существующий элемент в структуре данных)
• Удалить (удаляет существующий элемент из структуры данных)

Другие категории алгоритмов включают:

• Динамическое программирование
• Обход графа/дерева
• Хэширование и регулярное выражение (сопоставление строкового шаблона)

Приложения структур данных и алгоритмов

Структуры данных и алгоритмы помогают решать следующие типы компьютерных задач:

• Проблема с рюкзаком
• Кратчайший путь Дейкстры
• ряд чисел Фибоначчи
• Кратчайший путь для всех пар Флойда-Уоршалла
• Ханойская башня
• Планирование проекта

Структуры данных и алгоритмы используются в различных приложениях в ИТ-процессах и в качестве структур данных и алгоритмов в python . Некоторые из них обсуждаются здесь:

• Хранилище данных:

Структуры данных поддерживают эффективное сохранение данных, включая распознавание наборов индикаторов и составление списков в соответствии с соответствующими структурами. Поэтому структуры данных и алгоритмы весьма полезны в системах управления базами данных для хранения записей.

• Обмен данными:

Организованная информация легко распределяется между различными приложениями, включая пакеты TCP/IP.

• Масштабируемость:

Приложения для работы с большими данными в огромной степени зависят от структур данных и алгоритмов хранения данных в распределенных хранилищах. Следовательно, производительность и масштабируемость повышаются.

• Управление ресурсами:

Структуры данных, такие как связанные списки, повышают производительность таких функций, как управление файловыми каталогами, обработка очередей планирования и выделение памяти. Все эти функции составляют основу управления ресурсами и услугами в крупных корпорациях.

Заключение

Структуры данных и алгоритмы помогают эффективно создавать различные компьютерные программы. Они следуют точному набору инструкций в определенном порядке, чтобы обеспечить желаемый результат. Ваш интерес к структуре данных и алгоритмам может дать толчок вашей карьере в области науки о данных, и для ее начала нет ничего лучше, чем программа UpGrad Master of Science in Data Science . Эта двухлетняя программа полного дня охватывает передовую учебную программу, полученную от одного из 100 лучших мировых университетов мира, Университета Аризоны.

Зарегистрируйтесь, чтобы узнать больше!