線性與非線性數據結構：線性和非線性數據結構之間的區別

已發表: 2021-06-16

什麼是數據結構？

作為新手或專家，任何從事計算機編程的人都會經常聽到術語數據結構。了解數據結構對於成為一名優秀的程序員始終至關重要。許多主題都與數據結構相關聯，重點關注哪些結構實際上是重要的。因此，作為一名成功的程序員，數據結構知識是非常值得推薦的。

數據結構是指以用戶可以有效訪問和利用數據的方式存儲和組織數據的過程。存在各種算法來處理數據結構。因此，數據結構包括一組數據值，它們與其他元素的關係，以及可以對數據值進行的操作。

可以簡化為：

程序=算法+數據結構

數據結構=相關數據+允許對該數據的操作

數據的存儲可以通過兩種方式進行。數據結構可以分為：

線性數據結構
非線性數據結構

線性數據結構

這些是數據存儲按順序或以線性方式進行的結構類型。在這裡，存儲在結構中的每個元素都鏈接到其相鄰元素。這些元素可以在一次運行中訪問，因為它們是線性排列的。此外，由於線性存儲在內存中，實現過程很容易。各種類型是：

1. 數組

數組是一種存儲相同類型元素的數據結構。這些是最基本和最基本的數據結構。存儲在數組每個位置的數據被賦予一個稱為元素索引的正值。索引有助於識別數組中元素的位置。

如果假設我們必須存儲一些數據，即十輛汽車的價格，那麼我們可以創建一個數組結構並將所有整數存儲在一起。這不需要創建十個單獨的整數變量。因此，減少了代碼中的行數並節省了內存。在數組的情況下，索引值從第一個元素的 0 開始。

2.堆棧

數據結構遵循 LIFO（後進先出）規則，其中數據最後添加的元素首先被刪除。推操作用於在堆棧中添加數據元素，彈出操作用於從堆棧中刪除數據。這可以通過堆疊在一起的書籍的例子來解釋。為了訪問最後一本書，必須安全移除放置在最後一本書頂部的所有書籍。

3.排隊

這種結構幾乎類似於堆棧，因為數據是按順序存儲的。不同之處在於隊列數據結構遵循先進先出的規則，即第一個添加的元素首先退出隊列。 前和後是隊列中使用的兩個術語。

Enqueue 是插入操作， dequeue 是刪除操作。前者在隊列末尾執行，後者在開始端執行。數據結構可以用人們排隊乘坐公共汽車的例子來解釋。排隊的第一個人將有機會退出隊列，而最後一個人將是最後一個退出的人。

4. 鍊錶

鍊錶是以節點的形式存儲數據的類型，節點由數據元素和指針組成。指針的用途是它指向或指向序列中與元素相鄰的節點。存儲在鍊錶中的數據可以是任何形式、字符串、數字或字符。排序和未排序的數據都可以與唯一或重複的元素一起存儲在鍊錶中。

5. 哈希表

這些類型可以實現為線性或非線性數據結構。數據結構由鍵值對組成。

非線性數據結構

這些數據結構不遵循線性。顧名思義，數據以不遵循連續方式的方式排列。元素沒有設置路徑來連接到其他元素，但有多個路徑。由於數據是非線性排列的，因此不可能一次性遍曆元素。

與一個元素連接到兩個相鄰元素的線性結構相比，在這種情況下，一個元素可以連接到不需要只有兩個的其他元素。非線性數據的實現並不容易，但使用這種結構可以有效地使用計算機內存。

遵循非線性的結構類型是樹和圖。

1. 樹木

樹數據結構由鏈接在一起的各種節點組成。樹的結構是分層的，形成了類似於父子關係的關係。樹的結構是這樣形成的，即每個父子節點關係都有一個連接。從根到樹中的節點之間應該只存在一條路徑。根據其結構，存在各種類型的樹，例如 AVL 樹、二叉樹、二叉搜索樹等。

2. 圖表

圖是由一定數量的頂點和邊組成的非線性數據結構類型。頂點或節點參與存儲數據，邊顯示頂點關係。圖與樹之間的區別在於，在圖中，節點的連接沒有特定的規則。社交網絡、電話網絡等現實生活中的問題可以通過圖表來表示。

鄰接矩陣用於圖的表示。

線性和非線性數據結構之間的區別

我們已經討論了數據結構的線性和非線性類型。但是定義線性與非線性數據結構的關鍵點是什麼？

線性和非線性數據結構的區別如下表：

	線性數據結構	非線性數據結構
1	在線性數據結構的情況下，數據元素以線性順序存儲。每個元素都連接到序列中的第一個和下一個元素。	在非線性數據結構的情況下，數據元素以非線性方式排列並分層附加。數據元素附加到多個元素。
2	數據的結構由單個級別組成。線性數據結構中沒有層次結構。	在這個結構中，結構中涉及到多個層次。因此，元素是分層排列的。
3	由於元素以線性方式存儲，因此數據的線性結構的實現很容易。	與線性結構相比，結構的實現是一個複雜的過程。
4	線性數據結構中元素的遍歷可以在一次執行中執行，因為數據存在於單個級別中	元素的遍歷不能僅在一次執行中進行。遍歷非線性數據結構中的數據需要多次運行。
5	在線性數據結構中沒有有效地利用內存。	在非線性數據結構中有效地利用了內存。
6	線性數據結構的示例包括數組、堆棧、隊列和鍊錶。	非線性數據的示例包括樹和圖
7	數據的線性結構主要應用於軟件開發。	數據的非線性結構主要應用於人工智能和圖像處理。
8	隨著輸入大小的增加，時間複雜度增加。	即使輸入的大小增加，時間複雜度保持不變。
9	數據元素之間可能只存在一種類型的關係	非線性類型的數據結構中的元素之間可以存在一對一或一對多類型的關係。

數據結構的重要性

任何可靠的計算機程序都是建立在數據結構的概念之上的。如果不使用正確的數據結構，任何程序都無法有效地構建。由於計算機程序在大量數據上具有巨大的可靠性，因此需要有效地存儲信息以便輕鬆訪問數據。數據結構的應用允許以邏輯方式存儲數據以便於修改和訪問。

結論

隨著數據量的增加，數據結構變得越來越複雜。本文簡要介紹了數據結構的類型，突出了線性和非線性數據結構之間的主要區別。但是，不同的數據結構有不同的應用。

必須深入研究數據結構的使用，如添加、刪除、訪問元素、修改元素，以獲得對數據結構的專業理解。然而，成為一名優秀程序員的第一個重要步驟是對該概念有基本的了解。學習數據結構可以輕鬆理解不同的編程語言。無論是 python、C++ 還是 Java，這個概念都是一樣的。

由於是人工智能時代，機器學習語言的知識對於那些打算從事人工智能工作的人來說非常重要。以有效形式存儲數據已在機器學習模型中得到應用。由於數據結構構成了機器學習程序的基礎，因此理解它應該是主要關注點。

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提到一些使用非線性數據結構的實際應用程序？

有許多流行的現實應用程序主要依賴於非線性數據結構。
圖廣泛用於人工智能算法和圖像處理。 Facebook 使用圖表來連接和推薦新朋友建議。
谷歌還使用圖表對網頁進行排名和在谷歌地圖應用程序中尋找最佳路徑。
樹用於文件結構應用程序、數據庫查找、模式搜索算法和數據庫中的索引。
樹也用於數據壓縮技術，例如 Huffman Coding，其中樹的堆實現用於對數據進行編碼。
樹數據結構也用於求解數學表達式。通過在內部節點插入運算符和在葉節點插入操作數來評估表達式。

什麼是堆數據結構，它的類型是什麼？

堆是基於非線性樹的數據結構，其中樹是完全二叉樹。如果樹的所有層都被完全填滿，則稱這棵樹是完全二叉樹。堆數據結構有 2 種類型 - min-heap 和 max-heap。
最小堆：當根節點中的元素是所有節點中最小的，則稱該堆為最小堆。
最大堆：當根節點中的元素在所有節點中最大時，稱該堆為最大堆。

什麼是隊列數據結構？舉個真實的例子？

隊列是一種線性數據結構，其中操作按 FIFO（先進先出）順序進行操作。隊列數據結構有3種類型：
循環隊列：沒有後的隊列（即前面就是後本身），稱為循環隊列。
Dequeue：允許從兩端插入和刪除的隊列是雙端隊列。
Priority Queue ：優先級高的元素首先被操作的隊列是優先級隊列。如果兩個元素具有相同的優先級，則隊列中順序較高的元素將首先被提供。
隊列數據結構的一些真實示例是：
1. ATM 排隊。
2、CPU任務調度。
3. 網站請求處理。
4.輸入流管理系統。