线性与非线性数据结构：线性和非线性数据结构之间的区别

已发表: 2021-06-16

什么是数据结构？

作为新手或专家，任何从事计算机编程的人都会经常听到术语数据结构。了解数据结构对于成为一名优秀的程序员始终至关重要。许多主题都与数据结构相关联，重点关注哪些结构实际上是重要的。因此，作为一名成功的程序员，数据结构知识是非常值得推荐的。

数据结构是指以用户可以有效访问和利用数据的方式存储和组织数据的过程。存在各种算法来处理数据结构。因此，数据结构包括一组数据值，它们与其他元素的关系，以及可以对数据值进行的操作。

可以简化为：

程序=算法+数据结构

数据结构=相关数据+允许对该数据的操作

数据的存储可以通过两种方式进行。数据结构可以分为：

线性数据结构
非线性数据结构

线性数据结构

这些是数据存储按顺序或以线性方式进行的结构类型。在这里，存储在结构中的每个元素都链接到其相邻元素。这些元素可以在一次运行中访问，因为它们是线性排列的。此外，由于线性存储在内存中，实现过程很容易。各种类型是：

1. 数组

数组是一种存储相同类型元素的数据结构。这些是最基本和最基本的数据结构。存储在数组每个位置的数据被赋予一个称为元素索引的正值。索引有助于识别数组中元素的位置。

如果假设我们必须存储一些数据，即十辆汽车的价格，那么我们可以创建一个数组结构并将所有整数存储在一起。这不需要创建十个单独的整数变量。因此，减少了代码中的行数并节省了内存。在数组的情况下，索引值从第一个元素的 0 开始。

2.堆栈

数据结构遵循 LIFO（后进先出）规则，其中数据最后添加的元素首先被删除。推操作用于在堆栈中添加数据元素，弹出操作用于从堆栈中删除数据。这可以通过堆叠在一起的书籍的例子来解释。为了访问最后一本书，必须安全移除放置在最后一本书顶部的所有书籍。

3.排队

这种结构几乎类似于堆栈，因为数据是按顺序存储的。不同之处在于队列数据结构遵循先进先出的规则，即第一个添加的元素首先退出队列。 前和后是队列中使用的两个术语。

Enqueue 是插入操作， dequeue 是删除操作。前者在队列末尾执行，后者在开始端执行。数据结构可以用人们排队乘坐公共汽车的例子来解释。排队的第一个人将有机会退出队列，而最后一个人将是最后一个退出的人。

4. 链表

链表是以节点的形式存储数据的类型，节点由数据元素和指针组成。指针的用途是它指向或指向序列中与元素相邻的节点。存储在链表中的数据可以是任何形式、字符串、数字或字符。排序和未排序的数据都可以与唯一或重复的元素一起存储在链表中。

5. 哈希表

这些类型可以实现为线性或非线性数据结构。数据结构由键值对组成。

非线性数据结构

这些数据结构不遵循线性。顾名思义，数据以不遵循连续方式的方式排列。元素没有设置路径来连接到其他元素，但有多个路径。由于数据是非线性排列的，因此不可能一次性遍历元素。

与一个元素连接到两个相邻元素的线性结构相比，在这种情况下，一个元素可以连接到不需要只有两个的其他元素。非线性数据的实现并不容易，但使用这种结构可以有效地使用计算机内存。

遵循非线性的结构类型是树和图。

1. 树木

树数据结构由链接在一起的各种节点组成。树的结构是分层的，形成了类似于父子关系的关系。树的结构是这样形成的，即每个父子节点关系都有一个连接。从根到树中的节点之间应该只存在一条路径。根据其结构，存在各种类型的树，例如 AVL 树、二叉树、二叉搜索树等。

2. 图表

图是由一定数量的顶点和边组成的非线性数据结构类型。顶点或节点参与存储数据，边显示顶点关系。图与树之间的区别在于，在图中，节点的连接没有特定的规则。社交网络、电话网络等现实生活中的问题可以通过图表来表示。

邻接矩阵用于图的表示。

线性和非线性数据结构之间的区别

我们已经讨论了数据结构的线性和非线性类型。但是定义线性与非线性数据结构的关键点是什么？

线性和非线性数据结构的区别如下表：

	线性数据结构	非线性数据结构
1	在线性数据结构的情况下，数据元素以线性顺序存储。每个元素都连接到序列中的第一个和下一个元素。	在非线性数据结构的情况下，数据元素以非线性方式排列并分层附加。数据元素附加到多个元素。
2	数据的结构由单个级别组成。线性数据结构中没有层次结构。	在这个结构中，结构中涉及到多个层次。因此，元素是分层排列的。
3	由于元素以线性方式存储，因此数据的线性结构的实现很容易。	与线性结构相比，结构的实现是一个复杂的过程。
4	线性数据结构中元素的遍历可以在一次执行中执行，因为数据存在于单个级别中	元素的遍历不能仅在一次执行中进行。遍历非线性数据结构中的数据需要多次运行。
5	在线性数据结构中没有有效地利用内存。	在非线性数据结构中有效地利用了内存。
6	线性数据结构的示例包括数组、堆栈、队列和链表。	非线性数据的示例包括树和图
7	数据的线性结构主要应用于软件开发。	数据的非线性结构主要应用于人工智能和图像处理。
8	随着输入大小的增加，时间复杂度增加。	即使输入的大小增加，时间复杂度保持不变。
9	数据元素之间可能只存在一种类型的关系	非线性类型的数据结构中的元素之间可以存在一对一或一对多类型的关系。

数据结构的重要性

任何可靠的计算机程序都是建立在数据结构的概念之上的。如果不使用正确的数据结构，任何程序都无法有效地构建。由于计算机程序在大量数据上具有巨大的可靠性，因此需要有效地存储信息以便轻松访问数据。数据结构的应用允许以逻辑方式存储数据以便于修改和访问。

结论

随着数据量的增加，数据结构变得越来越复杂。本文简要介绍了数据结构的类型，突出了线性和非线性数据结构之间的主要区别。但是，不同的数据结构有不同的应用。

必须深入研究数据结构的使用，如添加、删除、访问元素、修改元素，以获得对数据结构的专业理解。然而，成为一名优秀程序员的第一个重要步骤是对该概念有基本的了解。学习数据结构可以轻松理解不同的编程语言。无论是 python、C++ 还是 Java，这个概念都是一样的。

由于是人工智能时代，机器学习语言的知识对于那些打算从事人工智能工作的人来说非常重要。以有效形式存储数据已在机器学习模型中得到应用。由于数据结构构成了机器学习程序的基础，因此理解它应该是主要关注点。

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提到一些使用非线性数据结构的实际应用程序？

有许多流行的现实应用程序主要依赖于非线性数据结构。
图广泛用于人工智能算法和图像处理。 Facebook 使用图表来连接和推荐新朋友建议。
谷歌还使用图表对网页进行排名和在谷歌地图应用程序中寻找最佳路径。
树用于文件结构应用程序、数据库查找、模式搜索算法和数据库中的索引。
树也用于数据压缩技术，例如 Huffman Coding，其中树的堆实现用于对数据进行编码。
树数据结构也用于求解数学表达式。通过在内部节点插入运算符和在叶节点插入操作数来评估表达式。

什么是堆数据结构，它的类型是什么？

堆是基于非线性树的数据结构，其中树是完全二叉树。如果树的所有层都被完全填满，则称这棵树是完全二叉树。堆数据结构有 2 种类型 - min-heap 和 max-heap。
最小堆：当根节点中的元素是所有节点中最小的，则称该堆为最小堆。
最大堆：当根节点中的元素在所有节点中最大时，称该堆为最大堆。

什么是队列数据结构？举个真实的例子？

队列是一种线性数据结构，其中操作按 FIFO（先进先出）顺序进行操作。队列数据结构有3种类型：
循环队列：没有后的队列（即前面就是后本身），称为循环队列。
Dequeue：允许从两端插入和删除的队列是双端队列。
Priority Queue ：优先级高的元素首先被操作的队列是优先级队列。如果两个元素具有相同的优先级，则队列中顺序较高的元素将首先被提供。
队列数据结构的一些真实示例是：
1. ATM 排队。
2、CPU任务调度。
3. 网站请求处理。
4.输入流管理系统。