什麼是數據結構和算法

數據結構在虛擬系統中組織數據。 它的示例可以是數字、數據或表格的序列。 數據結構代表存儲數據以確保高效使用的編程方法。 大多數企業應用程序使用不同種類的數據結構。

算法是計算機通過獲取輸入並將其轉換為目標輸出而執行的一系列步驟。 換句話說，它是一個循序漸進的過程，它定義了一組要按特定順序執行的指令以獲得所需的輸出。 通常，算法是獨立於底層語言而創建的。 這意味著一個算法可以用多種編程語言執行。

數據結構和算法相結合，幫助程序員構建不同的計算機程序。 對數據結構和算法的深入研究保證了高效和優化良好的代碼。

在計算機科學中，所有程序、軟件和應用程序都包含兩個基本元素——(i) 數據和 (ii) 算法。 數據是信息，算法是將原始數據轉換為有價值的組件以供進一步編程的指令集。 您可以記住以下等式以避免混淆：

一組相關數據 + 一組允許的數據操作 = 數據結構

數據結構+算法=程序

以下部分讓您了解學習數據結構和算法的原因、它們如何協同工作、它們的應用程序以及標準數據結構和算法。

讓我們從數據結構及其類型的重要性開始：

為什麼是數據結構？

了解數據結構使您能夠理解並選擇適合您的項目和要求的數據結構。 因此，您可以編寫節省時間和內存的代碼。

數據結構類型

數據結構主要分為兩類：

1）線性數據結構

2）非線性數據結構

1）線性數據結構：

在這些類型的數據結構中，元素是按順序組織的。 因為元素是按特定順序排列的，所以實現起來很容易。 但是，隨著程序複雜度的增加，線性數據結構可能不是最合適的選擇。

流行的線性數據結構是：

1. 數組數據結構
2. 堆棧數據結構
3. 隊列數據結構
4. 鍊錶數據結構

1.數組數據結構：

在數組中，所有元素都組織在連續的內存中，並且都屬於同一類型。 編程語言決定了以數組形式存儲的元素的類型。 例如，如果需要在內存中順序存儲數據，可以使用Array數據結構。

2.棧數據結構：

元素存儲在 LIFO 方法中。 這意味著存儲在堆棧中的最後一個元素將首先被刪除。 它的工作原理與一堆盤子相同，其中最後放置在堆上的盤子將首先被丟棄。

3.隊列數據結構：

該數據結構採用FIFO方式，即隊列中最先存儲的元素先被取出。 它的工作方式與在入場櫃檯排隊的學生相同，隊列中的第一個學生首先獲得入場。

4.鍊錶數據結構：

數據元素通過一系列節點鏈接。 每個節點都包含下一個節點的數據項和地址。

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2）非線性數據結構

與線性數據結構不同，非線性數據結構中的元素不是按順序組織的。 它們以分層方法組織，其中一個元素將鏈接到一個或多個元素。

以下列表顯示了非線性數據結構的分類：

1. 圖數據結構
2. 樹數據結構

1. 圖數據結構

在圖數據結構中，每個節點都稱為頂點，每個頂點都通過邊鏈接到其他頂點。

著名的圖形數據結構：

• 強連通分量
• 生成樹和最小生成樹
• 鄰接表
• 鄰接矩陣

2.樹數據結構

與圖相同，樹是邊和頂點的集合。 但是在這個數據結構中，兩個頂點之間只能有一條邊。

著名的基於樹的數據結構：

• 二叉搜索樹
• 二叉樹
• B樹
• B+樹
• AVL樹
• 紅黑樹

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學習數據結構和算法的原因：

無論是營銷、旅遊還是製造，數字化都支持編程。 編程出現在所有應用程序領域，所有這些應用程序都需要專業的 IT 專業人員。 數據結構和算法是任何計算機代碼或程序的基本方面。

隨著應用複雜度的增加，面臨的三個常見問題是：

• 處理器速度：

雖然處理器速度可能很高，但如果數據量增加到十億條記錄，它就會受到限制。

• 資料查詢：

隨著數據的增長，搜索變得越來越慢。 例如，假設一家商店有 100 萬件商品。 如果應用程序需要搜索某個項目，則每次都要搜索 100 萬次，這會減慢數據搜索過程。

• 多個請求：

許多用戶同時在網絡服務器上搜索數據，因此即使是快速服務器，在數據搜索過程中有時也會效率低下。

數據結構和算法對於解決上述這些問題很有用。 他們組織數據，不需要搜索所有項目，可以立即搜索目標數據。

數據結構和算法如何協同工作？

設計了各種算法來實現不同的目的。 它們與各種數據結構交互，但具有相同的計算複雜度。 這些算法被認為是與靜態數據結構交互的動態核心部分。

數據以代碼的形式靈活表達。 一旦了解了算法的開發方式以及相關語言家族在語義上的工作方式，就可以將它們概括為各種編程語言。 當您了解編程語言的基礎知識及其鞏固原則時，您可以輕鬆地在各種語言之間切換並更快地學習它們。

常用的數據結構和算法：

以下列表顯示了您將在各種編程語言中找到的數據結構：

• 隊列
• 堆棧
• 鍊錶
• 地圖
• 套
• 搜索樹
• 哈希表

這些數據結構和算法中的每一個都具有其獨特的相關功能計算複雜性，例如添加項目和計算聚合度量（例如，查找基礎數據結構的均值）。

常見的算法類別有：

• 排序 –（按特定順序對項目進行排序）
• 搜索（搜索數據結構中的項目）
• 插入——（在數據結構中插入項目）
• 更新（更新數據結構中的現有項目）
• 刪除（從數據結構中刪除現有項目）

其他類別的算法包括：

• 動態規劃
• 圖/樹遍歷
• 哈希和正則表達式（字符串模式匹配）

數據結構與算法的應用

數據結構和算法有助於解決以下類型的計算機問題：

• 背包問題
• Dijkstra 的最短路徑
• 斐波那契數列
• Floyd-Warshall 的所有對最短路徑
• 河內塔
• 項目調度

數據結構和算法在IT流程的各種應用中都有使用，在python中作為數據結構和算法。 其中一些在這裡討論：

• 數據存儲：

數據結構支持高效的數據持久化，包括根據相應的結構識別指標集合和列表。 因此，數據結構和算法在用於存儲記錄的數據庫管理系統中非常有用。

• 數據交換：

有組織的信息很容易在各種應用程序之間分發，包括 TCP/IP 數據包。

• 可擴展性：

大數據應用程序極大地依賴於分佈式存儲位置上數據存儲的數據結構和算法。 因此，性能和可擴展性得到提升。

• 資源管理：

鍊錶等數據結構提高了文件目錄管理、處理調度隊列和內存分配等功能的性能。 所有這些功能構成了大型企業資源和服務管理的核心。

結論

數據結構和算法可幫助您高效地構建各種計算機程序。 它們按照特定順序遵循一組精確的指令以提供所需的輸出。 您對數據結構和算法的興趣可以啟動您的數據科學事業，要啟動它，沒有什麼比 UpGrad 的數據科學理學碩士課程更好的了。 這個為期 2 年的全日制課程涵蓋來自世界 100 強全球最佳大學之一亞利桑那大學的尖端課程。

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