Doğrusal ve Doğrusal Olmayan Veri Yapısı: Doğrusal ve Doğrusal Olmayan Veri Yapısı Arasındaki Fark

Veri Yapısı Nedir?

Acemi veya uzman olarak, veri yapısı terimi, bilgisayar programcılığıyla uğraşan herkes tarafından sürekli olarak duyulacak bir şey olacaktır. Veri yapılarını anlamak, iyi bir programcı olmak için her zaman çok önemlidir. Hangi yapıların gerçekten önemli olduğuna odaklanan birçok konu veri yapılarıyla ilişkilendirilir. Bu nedenle, başarılı bir programcı olmak için veri yapısı bilgisi şiddetle tavsiye edilir.

Veri yapısı, verilerin, kullanıcının verilere erişebileceği ve verimli bir şekilde kullanabileceği şekilde saklanabileceği ve düzenlenebileceği süreci ifade eder. Veri yapılarıyla çalışmak için çeşitli algoritmalar mevcuttur. Bu nedenle, veri yapısı bir grup veri değerini, bunların diğer öğelerle ilişkisini ve ayrıca veri değerleri üzerinde gerçekleştirilebilecek işlemleri içerir.

Şu şekilde basitleştirilebilir:

Programlar= algoritmalar + veri yapıları

Veri yapıları=ilgili veriler + bu veriler üzerinde izin verilen işlemler

Verilerin saklanması iki şekilde gerçekleştirilebilir. Veri yapıları şu şekilde ayrılabilir:

• Doğrusal veri yapısı
• Doğrusal olmayan veri yapısı

Doğrusal Veri yapısı

Verilerin depolanmasının sıralı veya doğrusal bir şekilde gerçekleştiği yapı türleridir. Burada yapıda depolanan her eleman komşu elemanlarla bağlantılıdır. Elemanlara, lineer olarak düzenlendikleri için tek seferde erişilebilir. Ayrıca, bellekte doğrusal olarak saklandığından, uygulama kolay bir işlemdir. Çeşitli türleri şunlardır:

1. Dizi

Dizi, aynı türdeki öğeleri depolayan bir veri yapısı türüdür. Bunlar en temel ve temel veri yapılarıdır. Bir dizinin her konumunda depolanan verilere, öğenin dizini adı verilen pozitif bir değer verilir. Dizin, bir dizideki öğelerin konumunu belirlemeye yardımcı olur.

Eğer sözde bazı verileri, yani on arabanın fiyatını saklamamız gerekiyorsa, o zaman bir dizi yapısı oluşturabilir ve tüm tamsayıları bir arada saklayabiliriz. Bunun için on ayrı tamsayı değişkeni oluşturmaya gerek yoktur. Bu nedenle, bir koddaki satırlar azaltılır ve bellek kaydedilir. Dizi durumunda ilk eleman için indeks değeri 0 ile başlar.

2. Yığın

Veri yapısı, son eklenen veri öğesinin önce kaldırıldığı LIFO (Son Giren İlk Çıkar) kuralını izler. Push işlemi, bir yığına veri elemanı eklemek için kullanılır ve pop işlemi, verileri yığından silmek için kullanılır. Bu, üst üste dizilmiş kitap örneğiyle açıklanabilir. Son kitaba ulaşmak için, son kitabın üstüne yerleştirilen tüm kitaplar güvenli bir şekilde kaldırılmalıdır.

3. Sıra

Bu yapı, veriler sıralı olarak depolandığından yığına neredeyse benzer. Aradaki fark, kuyruk veri yapısının, ilk eklenen öğenin kuyruktan ilk çıkmak olduğu İlk Giren İlk Çıkar kuralı olan FIFO'yu takip etmesidir. Ön ve arka , kuyrukta kullanılacak iki terimdir.

Sıraya alma, ekleme işlemidir ve kuyruktan çıkarma, silme işlemidir. İlki kuyruğun sonunda, ikincisi ise başlangıç ​​sonunda gerçekleştirilir. Veri yapısı, otobüse binmek için sıraya giren insanlar örneğiyle açıklanabilir. Kuyruktaki ilk kişi kuyruktan çıkma şansına sahip olurken, son kişi en son çıkan kişi olacaktır.

4. Bağlantılı Liste

Bağlantılı listeler, verilerin bir veri öğesi ve bir işaretçiden oluşan düğümler şeklinde depolandığı türlerdir. İşaretçinin kullanımı, dizideki öğenin yanındaki düğümü işaret etmesi veya yönlendirmesidir. Bağlantılı bir listede depolanan veriler herhangi bir biçimde, dizide, sayı veya karakterde olabilir. Hem sıralanmış hem de sıralanmamış veriler, benzersiz veya yinelenen öğelerle birlikte bağlantılı bir listede saklanabilir.

5. Hash Tabloları

Bu türler, doğrusal veya doğrusal olmayan veri yapıları olarak uygulanabilir. Veri yapıları, anahtar/değer çiftlerinden oluşur.

Doğrusal Olmayan Veri Yapısı

Bu veri yapıları doğrusallığı takip etmez. Adından da anlaşılacağı gibi, veriler bitişik bir şekilde takip etmeyen bir şekilde düzenlenmiştir. Öğelerin, diğer öğelere bağlanmak için belirlenmiş bir yolu yoktur, ancak birden çok yolu vardır. Veriler doğrusal olmayan bir şekilde düzenlendiğinden, öğeler arasında geçiş tek seferde mümkün değildir.

Bir elemanın her iki komşu elemana da bağlı olduğu lineer yapıya kıyasla, bu durumda bir eleman sadece iki olması gerekmeyen diğer elemanlara bağlanabilir. Doğrusal olmayan verilerin uygulanması kolay değildir, ancak bu tür bir yapı kullanılarak bilgisayar belleği verimli bir şekilde kullanılır.

Doğrusal olmamayı izleyen yapı türleri Ağaçlar ve Grafiklerdir.

1. Ağaçlar

Bir ağaç veri yapısı, birbirine bağlı çeşitli düğümlerden oluşur. Bir ağacın yapısı, ebeveyn ve çocuk gibi bir ilişki oluşturan hiyerarşiktir. Ağacın yapısı, her ebeveyn-çocuk düğüm ilişkisi için bir bağlantı olacak şekilde oluşturulmuştur. Kök ile ağaçtaki bir düğüm arasında yalnızca bir yol bulunmalıdır. AVL ağacı, ikili ağaç, ikili arama ağacı vb. yapılarına göre çeşitli ağaç türleri mevcuttur.

2. Grafik

Grafikler, belirli sayıda köşe ve kenardan oluşan doğrusal olmayan veri yapıları türüdür. Köşeler veya düğümler veri depolamada yer alır ve kenarlar köşe ilişkisini gösterir. Bir grafikten bir ağaca arasındaki fark, bir grafikte düğümlerin bağlantısı için belirli kuralların olmamasıdır. Sosyal ağlar, telefon ağları vb. gibi gerçek hayat sorunları grafikler aracılığıyla gösterilebilir.

Grafiklerin gösterimi için bir bitişiklik matrisi kullanılır.

Doğrusal ve Doğrusal Olmayan veri yapıları arasındaki fark

Doğrusal ve doğrusal olmayan veri yapılarını tartıştık. Ancak doğrusal ve doğrusal olmayan veri yapısını tanımlayan kilit noktalar nelerdir?

Doğrusal ve doğrusal olmayan veri yapısı arasındaki fark aşağıda tablolanmıştır :

Veri yapısının önemi

Herhangi bir katı bilgisayar programı, veri yapıları kavramı üzerine inşa edilmiştir. Doğru veri yapısı kullanılmadan hiçbir program verimli bir şekilde oluşturulamaz. Büyük hacimli veriler üzerinde bilgisayar programlarının büyük bir güvenilirliği olduğundan, verilere kolay erişim için bilgilerin verimli bir şekilde saklanması gerekir. Bir veri yapısının uygulanması, kolay değişiklik ve erişim için verilerin mantıksal olarak depolanmasına izin verir.

Çözüm

Veri boyutlarının artmasıyla veri yapıları karmaşık hale gelmiştir. Makale, doğrusal ve doğrusal olmayan veri yapısı arasındaki temel farkları vurgulayan veri yapısı türleri hakkında kısa bir anlayış sağladı. Ancak, farklı veri yapılarının farklı uygulamaları vardır.

Ekleme, silme, öğelere erişme, öğeleri değiştirme gibi veri yapısının kullanımı, veri yapıları hakkında uzman bir anlayış kazanmak için derinlemesine incelenmelidir. Ancak, iyi bir programcıya doğru atılan ilk önemli adım, kavram hakkında temel bir anlayışa sahip olmaktır. Veri yapılarını öğrenmek, farklı programlama dillerinin kolayca anlaşılmasını sağlar. Python, C++ veya Java olsun, konsept aynı kalır.

Yapay zeka çağı olduğu için, yapay zeka alanında çalışmayı hedefleyenler için makine öğrenme dilleri bilgisi oldukça önemlidir. Verilerin verimli bir biçimde depolanması, makine öğrenimi modellerinde uygulamalar bulmuştur. Veri yapıları, makine öğrenimi programlarının temelini oluşturduğundan, ana odak noktası onu anlamak olmalıdır.

Orta düzey profesyoneller iseniz ve bir veri analisti olmayı hayal ediyorsanız, upGrad tarafından sağlanan Liderler için Veri Biliminde Yüksek Lisans kursuna göz atabilirsiniz. Kurs, alanın ustası olana kadar sizi endüstri uzmanları aracılığıyla eğitecektir.

Makine öğrenimi ve yapay zeka ile ilgili çeşitli konuları ve yaklaşık 75'ten fazla vaka çalışması ve projeyi kapsar. Cinsiyetiniz ve yaşınız ne olursa olsun, aradan geçen birkaç yıl içinde kendinizi kaliteli bir veri bilimcisi olarak bulabilirsiniz. Daha fazla ayrıntıyı kontrol etmek veya herhangi bir sorunuz varsa, bize bir mesaj bırakın. Ekibimiz size yardımcı olacaktır.