什么是数据结构和算法

数据结构在虚拟系统中组织数据。 它的示例可以是数字、数据或表格的序列。 数据结构代表存储数据以确保高效使用的编程方法。 大多数企业应用程序使用不同种类的数据结构。

算法是计算机通过获取输入并将其转换为目标输出而执行的一系列步骤。 换句话说，它是一个循序渐进的过程，它定义了一组要按特定顺序执行的指令以获得所需的输出。 通常，算法是独立于底层语言而创建的。 这意味着一个算法可以用多种编程语言执行。

数据结构和算法相结合，帮助程序员构建不同的计算机程序。 对数据结构和算法的深入研究保证了高效和优化良好的代码。

在计算机科学中，所有程序、软件和应用程序都包含两个基本元素——(i) 数据和 (ii) 算法。 数据是信息，算法是将原始数据转换为有价值的组件以供进一步编程的指令集。 您可以记住以下等式以避免混淆：

一组相关数据 + 一组允许的数据操作 = 数据结构

数据结构+算法=程序

以下部分让您了解学习数据结构和算法的原因、它们如何协同工作、它们的应用程序以及标准数据结构和算法。

让我们从数据结构及其类型的重要性开始：

为什么是数据结构？

了解数据结构使您能够理解并选择适合您的项目和要求的数据结构。 因此，您可以编写节省时间和内存的代码。

数据结构类型

数据结构主要分为两类：

1）线性数据结构

2）非线性数据结构

1）线性数据结构：

在这些类型的数据结构中，元素是按顺序组织的。 因为元素是按特定顺序排列的，所以实现起来很容易。 但是，随着程序复杂度的增加，线性数据结构可能不是最合适的选择。

流行的线性数据结构是：

1. 数组数据结构
2. 堆栈数据结构
3. 队列数据结构
4. 链表数据结构

1.数组数据结构：

在数组中，所有元素都组织在连续的内存中，并且都属于同一类型。 编程语言决定了以数组形式存储的元素的类型。 例如，如果需要在内存中顺序存储数据，可以使用Array数据结构。

2.栈数据结构：

元素存储在 LIFO 方法中。 这意味着存储在堆栈中的最后一个元素将首先被删除。 它的工作原理与一堆盘子相同，其中最后放置在堆上的盘子将首先被丢弃。

3.队列数据结构：

该数据结构采用FIFO方式，即队列中最先存储的元素先被取出。 它的工作方式与在入场柜台排队的学生相同，队列中的第一个学生首先获得入场。

4.链表数据结构：

数据元素通过一系列节点链接。 每个节点都包含下一个节点的数据项和地址。

获得世界顶尖大学的数据科学认证。 学习行政 PG 课程、高级证书课程或硕士课程，以快速推进您的职业生涯。

2）非线性数据结构

与线性数据结构不同，非线性数据结构中的元素不是按顺序组织的。 它们以分层方法组织，其中一个元素将链接到一个或多个元素。

以下列表显示了非线性数据结构的分类：

1. 图数据结构
2. 树数据结构

1. 图数据结构

在图数据结构中，每个节点都称为顶点，每个顶点都通过边链接到其他顶点。

著名的图形数据结构：

• 强连通分量
• 生成树和最小生成树
• 邻接表
• 邻接矩阵

2.树数据结构

与图相同，树是边和顶点的集合。 但是在这个数据结构中，两个顶点之间只能有一条边。

著名的基于树的数据结构：

• 二叉搜索树
• 二叉树
• B树
• B+树
• AVL树
• 红黑树

检查我们的美国 - 数据科学计划

学习数据结构和算法的原因：

无论是营销、旅游还是制造，数字化都支持编程。 编程出现在所有应用程序领域，所有这些应用程序都需要专业的 IT 专业人员。 数据结构和算法是任何计算机代码或程序的基本方面。

随着应用复杂度的增加，面临的三个常见问题是：

• 处理器速度：

虽然处理器速度可能很高，但如果数据量增加到十亿条记录，它就会受到限制。

• 资料查询：

随着数据的增长，搜索变得越来越慢。 例如，假设一家商店有 100 万件商品。 如果应用程序需要搜索某个项目，则每次都要搜索 100 万次，这会减慢数据搜索过程。

• 多个请求：

许多用户同时在网络服务器上搜索数据，因此即使是快速服务器，在数据搜索过程中有时也会效率低下。

数据结构和算法对于解决上述这些问题很有用。 他们组织数据，不需要搜索所有项目，可以立即搜索目标数据。

数据结构和算法如何协同工作？

设计了各种算法来实现不同的目的。 它们与各种数据结构交互，但具有相同的计算复杂度。 这些算法被认为是与静态数据结构交互的动态核心部分。

数据以代码的形式灵活表达。 一旦了解了算法的开发方式以及相关语言家族在语义上的工作方式，就可以将它们概括为各种编程语言。 当您了解编程语言的基础知识及其巩固原则时，您可以轻松地在各种语言之间切换并更快地学习它们。

常用的数据结构和算法：

以下列表显示了您将在各种编程语言中找到的数据结构：

• 队列
• 堆栈
• 链表
• 地图
• 套
• 搜索树
• 哈希表

这些数据结构和算法中的每一个都具有其独特的相关功能计算复杂性，例如添加项目和计算聚合度量（例如，查找基础数据结构的均值）。

常见的算法类别有：

• 排序 –（按特定顺序对项目进行排序）
• 搜索（搜索数据结构中的项目）
• 插入——（在数据结构中插入项目）
• 更新（更新数据结构中的现有项目）
• 删除（从数据结构中删除现有项目）

其他类别的算法包括：

• 动态规划
• 图/树遍历
• 哈希和正则表达式（字符串模式匹配）

数据结构与算法的应用

数据结构和算法有助于解决以下类型的计算机问题：

• 背包问题
• Dijkstra 的最短路径
• 斐波那契数列
• Floyd-Warshall 的所有对最短路径
• 河内塔
• 项目调度

数据结构和算法在IT流程的各种应用中都有使用，在python中作为数据结构和算法。 其中一些在这里讨论：

• 数据存储：

数据结构支持高效的数据持久化，包括根据相应的结构识别指标集合和列表。 因此，数据结构和算法在用于存储记录的数据库管理系统中非常有用。

• 数据交换：

有组织的信息很容易在各种应用程序之间分发，包括 TCP/IP 数据包。

• 可扩展性：

大数据应用程序极大地依赖于分布式存储位置上数据存储的数据结构和算法。 因此，性能和可扩展性得到提升。

• 资源管理：

链表等数据结构提高了文件目录管理、处理调度队列和内存分配等功能的性能。 所有这些功能构成了大型企业资源和服务管理的核心。

结论

数据结构和算法可帮助您高效地构建各种计算机程序。 它们按照特定顺序遵循一组精确的指令以提供所需的输出。 您对数据结构和算法的兴趣可以启动您的数据科学事业，要启动它，没有什么比 UpGrad 的数据科学理学硕士课程更好的了。 这个为期 2 年的全日制课程涵盖来自世界 100 强全球最佳大学之一亚利桑那大学的前沿课程。

注册以了解更多信息！