Структуры данных повсюду, и под «везде» я буквально имею в виду везде. Большинство собеседований на должности разработчиков программного обеспечения содержат вопросы о структурах данных.
Если вы новичок в структурах данных, то для контекста это небольшое объяснение может помочь вам понять, что такое структуры данных, а затем вы можете перейти к остальной части статьи:
Структуры данных — это фундаментальные концепции информатики, которые позволяют эффективно организовывать, хранить данные и управлять ими. Они предоставляют способ представления данных и манипулирования ими таким образом, который соответствует конкретным требованиям различных алгоритмов и операций. Эти структуры позволяют программистам быстро получать доступ к данным и изменять их, что приводит к повышению производительности и оптимизации использования ресурсов.
Теперь давайте начнем со списка «8 основных структур данных, которые должен знать каждый студент CS в 2023 году»:
- Массивы
Массивы подобны команде в матче по крикету. Точно так же, как сила команды зависит от ее игроков, массивы получают свою силу от того, как они организованы. Элементы в массивах располагаются в определенном порядке, и вы можете добраться до них, используя числа, подобно тому, как игрок с битой выходит на поле, чтобы встретиться с мячом.
Преимущества:
- Эффективный доступ. Массивы обеспечивают постоянный доступ к элементам с использованием их индекса, что приводит к быстрому извлечению данных.
- Локализация памяти. Элементы массивов хранятся в смежных ячейках памяти, что повышает эффективность кэша и скорость доступа.
- Предсказуемое распределение памяти. Массивы имеют фиксированный размер, что обеспечивает стабильное распределение памяти и эффективное использование ресурсов.
Недостатки:
- Фиксированный размер. Массивы имеют предопределенный размер при создании, что ограничивает динамическую обработку данных и их адаптируемость.
- Издержки памяти. Неиспользуемые слоты памяти могут привести к неэффективности, поскольку массивы выделяют пространство на весь свой размер.
Использование:
- Численные вычисления. Массивы используются для хранения больших наборов данных и управления ими в таких областях, как научные вычисления и моделирование.
- Разработка алгоритмов. Массивы имеют фундаментальное значение для алгоритмов, требующих доступа в постоянное время, таких как двоичный поиск и динамическое программирование.
- Структуры данных. Массивы составляют основу для более сложных структур данных, таких как списки, очереди и стеки, обеспечивая эффективное распределение памяти и механизмы доступа.
Точно так же, как хорошо обученная команда максимизирует свои ресурсы, эффективное использование массивов может расширить горизонты вашего проекта.
"Руководство"
"Видеоурок"
2. Связанный список
Думайте о связанных списках как о ряде футболистов, каждый из которых играет важную роль в команде. Эти игроки разделены, но связаны друг с другом, точно так же, как команда работает вместе для достижения общей цели. Благодаря командной работе игроков формируются связанные списки, подобно тому, как футболисты координируют свои действия на поле.
Преимущества:
- Динамический размер. Связанные списки можно легко расширять или сжимать в соответствии с меняющимися требованиями к данным.
- Эффективные вставки и удаления. Добавление или удаление элементов из связанного списка является эффективным, что делает их пригодными для динамических операций.
- Гибкость памяти. Связанные списки распределяют память по мере необходимости, избегая потерь и оптимизируя использование ресурсов.
- Ненепрерывное хранилище. Элементы связанного списка не нужно хранить последовательно, что делает их пригодными для управления несмежными данными.
Недостатки:
- Издержки памяти. Каждый узел в связанном списке требует дополнительной памяти для указателей, что приводит к более высокому использованию памяти по сравнению с массивами.
- Медленный доступ. Доступ к определенному элементу в связанном списке может быть медленнее, чем к массивам, из-за последовательного обхода.
Использование:
- Системы управления задачами. Связанные списки используются в приложениях для управления задачами для адаптации в реальном времени.
- Списки воспроизведения. Связанные списки напоминают динамические списки воспроизведения и подходят для управления списками воспроизведения музыки и видео.
- Распределение памяти. Связанные списки играют решающую роль в системах распределения памяти.
- Распределение ресурсов. Связанные списки находят применение в различных сценариях распределения ресурсов.
В общем, связанные списки служат параллелью командной работе в спорте. Будь то управление задачами, списки воспроизведения или распределение памяти, связанные списки прекрасно подходят там, где гибкость и адаптируемость являются ключевыми факторами.
"Руководство"
"Видеоурок"
3. Стопки
Представьте себе стопки, подобные тому, как вы едите попкорн во время просмотра фильмов. Вы берете его сверху и кладете обратно наверх, как в правиле «Последним пришел — первым ушел». Это похоже на кнопку «отменить» для изменений кода, помогающую вам вернуться шаг за шагом. Точно так же, как получить попкорн с вершины кучи!
Преимущества:
- Эффективные операции отмены. Стеки эффективны для управления операциями, требующими возврата или отмены предыдущих действий, например в компиляторах, текстовых редакторах и интерактивных приложениях.
- Простая реализация. Стеки имеют простую структуру данных, что упрощает их понимание, реализацию и поддержку в различных сценариях программирования.
- Управление памятью. Стеки обеспечивают автоматическое выделение и освобождение памяти для локальных переменных и вызовов функций, что способствует эффективному использованию памяти.
Недостатки:
- Ограниченный доступ к данным. Доступ к элементам внутри стека ограничен верхним элементом, поэтому для доступа к нижним элементам необходимо извлечь другие элементы из стека.
- Издержки памяти. Стеки потребляют дополнительную память для хранения указателей стека и информации управления, что потенциально увеличивает использование памяти в средах с ограниченным объемом памяти.
Использование:
- Вызовы функций и рекурсия. Стеки широко используются для управления вызовами функций, рекурсией и поддержанием контекста во время выполнения программы.
- Оценка выражений. Стеки играют решающую роль в оценке выражений, таких как постфиксная нотация, за счет эффективного управления операторами и операндами.
- Отслеживание возврата и истории. Стеки используются в приложениях, где требуются функции отмены и повтора, таких как текстовые редакторы, графические пользовательские интерфейсы и интерактивное программное обеспечение.
- Выделение и освобождение памяти. Стеки помогают автоматически управлять памятью для локальных переменных, способствуя эффективному выделению и освобождению памяти в программах.
- Стаксический анализ и синтаксический анализ. Стеки являются неотъемлемой частью задач синтаксического анализа и синтаксического анализа, включая анализ арифметических выражений, языков программирования и языков разметки.
Проще говоря, стеки — это как развлечение при просмотре фильма. Они позволяют быстро вернуться назад, как при перемотке сцен. Подобно тому, как попкорн делает фильмы лучше, стеки упрощают программирование, помогая вам управлять всем разумно и плавно.
"Руководство"
"Видеоурок"
4. Очереди
Очереди — это как очереди в магазине. Первым обслуживается первый человек в очереди, следуя правилу «первым пришел — первым ушел». Это похоже на то, когда вы ждете своей очереди в очереди, а человеку, идущему впереди, помогают первым. Очереди отлично подходят для поддержания порядка, как и люди, стоящие в очереди.
Преимущества:
- Упорядоченная обработка. Очереди поддерживают строгий порядок, обеспечивая справедливость за счет обработки элементов в зависимости от времени их прибытия.
- Реальные параллели. Очереди отражают реальные сценарии, например ожидание в очереди за услугами, гарантируя, что первый запрос будет обслужен первым.
- Эффективное использование памяти. Очереди динамически распределяют память по мере постановки элементов в очередь, оптимизируя использование памяти.
- Сбалансированная рабочая нагрузка. Очереди распределяют задачи равномерно, предотвращая конфликты за ресурсы и обеспечивая последовательное выполнение задач.
Недостатки:
- Ограниченный произвольный доступ. Для доступа к элементам в середине очереди необходимо удалить предыдущие элементы, что влияет на эффективность.
- Издержки памяти. Управление очередями предполагает поддержание указателей для обоих концов, что приводит к дополнительному использованию памяти.
- Задержки обработки. Если задача с более высоким приоритетом ставится в очередь после задачи с более низким приоритетом, ее выполнение может быть задержано.
Использование:
- Управление задачами. Операционные системы управляют процессами в очередях, обеспечивая справедливое распределение процессорного времени.
- Очередь печати. Задания печати обрабатываются в очереди, что предотвращает конфликты за ресурсы при доступе к принтеру.
- Поиск в ширину. Очереди используются в алгоритмах обхода графа, таких как поиск в ширину (BFS), для последовательного исследования уровней.
- Синхронизация. Очереди облегчают синхронизацию в многопоточном программировании, обеспечивая упорядоченное выполнение задач.
Итак, эти структуры данных подобны инструментам, которые помогают компьютерам управлять и организовывать информацию, примерно так же, как игроки работают вместе в играх. Изучение их немного похоже на обучение игре в новую игру: поначалу это может показаться запутанным, но по мере практики вы увидите, как они делают решение проблем проще и увлекательнее.
"Руководство"
"Видеоурок"
5. Хэш-таблицы
Думайте о хеш-таблицах как о волшебном ящике, который поможет вам очень быстро находить нужные данные. Вы складываете вещи в коробку и присваиваете каждой вещи особый код. Если вы хотите что-то вернуть, вы просто используете код, и коробка точно сообщит вам, где это находится. Это похоже на волшебный органайзер для ваших вещей!
Преимущества:
- Быстрый поиск данных. Хэш-таблицы обеспечивают практически постоянный доступ к значениям, превосходно обеспечивая быстрый поиск данных.
- Эффективное сопоставление. Хеширование позволяет напрямую сопоставлять ключи со значениями, сокращая время поиска до минимального уровня.
- Гибкие типы ключей. Хэш-таблицы поддерживают различные типы ключей, соответствующие различным структурам данных и вариантам использования.
- Динамическое изменение размера. Размер хеш-таблиц может динамически изменяться в соответствии с изменяющейся нагрузкой данных, обеспечивая оптимальную производительность.
Недостатки:
- Обработка конфликтов. Конфликты возникают, когда несколько ключей хэшируют одно и то же значение, что требует стратегий разрешения конфликтов.
- Потребление памяти. Хэш-таблицы могут потреблять больше памяти из-за накладных расходов хеш-функций и структур разрешения коллизий.
- Сложность хеш-функции. Разработка эффективных хеш-функций может оказаться сложной задачей, что влияет на общую эффективность хеш-таблицы.
Использование:
- Базы данных. Хэш-таблицы ускоряют поиск в базе данных, индексируя данные для быстрого поиска.
- Кэши. В хеш-таблицах хранятся часто используемые данные, что оптимизирует производительность кэша и сокращает объем выборки из памяти.
- Таблицы символов. Компиляторы и интерпретаторы используют хеш-таблицы для хранения идентификаторов и соответствующих атрибутов.
- Распределенные системы. Хэш-таблицы помогают распределять данные по узлам в распределенных системах, обеспечивая эффективный доступ к данным и их хранение.
В мире компьютеров хеш-таблицы подобны специальным органайзерам, которые позволяют быстрее и проще находить нужные данные. Как и волшебные ящики, они используют коды, помогающие компьютерам запомнить, где что находится. Итак, когда вам что-то нужно, это как щелчок пальцев, и вот оно!
"Руководство"
"Видеоурок"
6. Деревья
Думайте о деревьях как о карте данных. Вы начинаете с одной главной точки, называемой «корнем», и оттуда создаете ответвления, ведущие в разные места. Каждая ветвь может иметь свои более мелкие ветви, образуя структуру, немного напоминающую дерево в природе. Деревья помогают организовать информацию четко и эффективно.
Преимущества:
- Иерархическое представление. Деревья отражают иерархические отношения, такие как отношения родитель-потомок в организационных диаграммах или файловых системах.
- Эффективный поиск. Сбалансированные деревья обеспечивают логарифмическое время поиска, что делает их эффективными при поиске, вставке и удалении.
- Упорядоченное хранение данных. Двоичные деревья поиска хранят данные в отсортированном порядке, что упрощает такие задачи, как запросы диапазона и обход.
- Универсальные структуры. Различные типы деревьев (например, AVL, B-деревья) удовлетворяют разнообразные требования, предлагая сбалансированные, самонастраивающиеся свойства.
Недостатки:
- Сложность. Внедрение и поддержка определенных древовидных структур может быть сложной задачей, требующей тщательной балансировки и управления.
- Издержки памяти. Деревья потребляют память для узлов и указателей, что может привести к непроизводительной трате памяти.
- Вырожденные деревья. Плохо сбалансированные деревья превращаются в связанные списки, сводя на нет их преимущества и эффективность.
- Изменчивость производительности поиска. Производительность дерева может варьироваться в зависимости от типа дерева и распределения входных данных, что влияет на время поиска.
Использование:
- Файловые системы. Деревья отображают структуры файловых каталогов, иерархически организуя файлы и папки.
- Индексирование базы данных. B-деревья оптимизируют индексацию базы данных, обеспечивая быстрый поиск и изменение данных.
- Иерархическое представление. Организационные диаграммы и генеалогические деревья эффективно представляются с помощью древовидных структур.
- Алгоритмы сортировки. Некоторые алгоритмы сортировки (например, пирамидальная сортировка) реализуются с использованием двоичных деревьев кучи.
- Сетевая маршрутизация. Деревья моделируют решения по сетевой маршрутизации, обеспечивая эффективную пересылку пакетов данных.
В мире компьютеров деревья работают как карты, которые ведут нас к различным фрагментам информации. Они упрощают управление данными и их поиск, точно так же, как хорошо организованная карта помогает ориентироваться в городе. Использование деревьев помогает компьютерам беспрепятственно обрабатывать большое количество данных, точно так же, как следование карте помогает добраться до пункта назначения, не заблудившись.
"Руководство"
"Видеоурок"
7. Графики
Думайте о графиках как о множестве точек, соединенных линиями. Эти точки могут обозначать что угодно, например города на карте или друзей в социальной сети. Линии показывают, как эти точки связаны или связаны. Это похоже на рисование линий между местами, которые вы хотите посетить на карте.
Преимущества:
- Моделирование сложных отношений. Графики элегантно отображают сложные отношения между объектами, что необходимо для таких приложений, как социальные сети и системы маршрутизации.
- Динамическая структура. Графы адаптируются к развивающимся связям, позволяя добавлять и удалять узлы и ребра по мере изменения отношений.
- Универсальность алгоритмов. Графы служат основой для различных алгоритмов, от поиска пути до сетевого анализа, решающих разнообразные проблемы.
Недостатки:
- Потребление памяти. Графики могут потреблять значительный объем памяти из-за узлового и периферийного хранилища, что создает проблемы в приложениях, интенсивно использующих память.
- Алгоритмическая сложность. Некоторые графовые алгоритмы обладают более высокой сложностью, что требует эффективной разработки алгоритмов для оптимальной производительности.
Использование:
- Социальные сети. Графики представляют связи между пользователями, позволяют рекомендовать друзей и анализировать свойства сети.
- Транспортные сети. Дорожные и транзитные сети моделируются с использованием графиков, что имеет решающее значение для навигации и логистического планирования.
- Системы рекомендаций. Алгоритмы совместной фильтрации основаны на графовых структурах и предлагают элементы на основе взаимодействия с пользователем.
- Проектирование цепей. Электрические цепи изображаются с помощью графиков, что помогает анализировать и оптимизировать сложные взаимосвязи.
В компьютерном мире графики похожи на сети, которые показывают связи между вещами. Графики полезны для решения проблем, в которых все взаимосвязано, что облегчает компьютеру поиск решений.
"Руководство"
"Видеоурок"
8. Куча
Представьте себе кучи предметов, но в особом порядке. Элемент сверху является самым важным или самым маленьким, в зависимости от типа кучи. Когда вы добавляете или удаляете элементы, куча реорганизуется, сохраняя этот порядок. Это похоже на расстановку книг на полке так, чтобы самая нужная книга была у вас под рукой.
Преимущества:
- Эффективная обработка приоритетов. Кучи превосходно справляются с задачами на основе приоритета, предлагая быстрый доступ к элементу с самым высоким или самым низким приоритетом.
- Динамическая структура. Кучи обеспечивают плавную вставку и удаление элементов, сохраняя при этом свойство кучи, необходимое для корректировок в реальном времени.
- Универсальные реализации. Различные типы кучи (например, минимальная куча, максимальная куча) подходят для различных сценариев, что позволяет настраивать их в соответствии с потребностями.
- Алгоритмы на основе приоритетов. Кучи являются неотъемлемой частью таких алгоритмов, как алгоритмы Прима и Краскала, для построения минимального связующего дерева, обеспечивая эффективную реализацию.
Недостатки:
- Ограниченный доступ к элементам. Доступ к неприоритетным элементам в куче требует дополнительных действий, что влияет на эффективность таких операций.
- Природа отсутствия сортировки. Несмотря на то, что кучи хорошо разбираются в приоритетных очередях, они не предназначены для полной сортировки, поскольку в них отсутствуют массивы, подобные линейному порядку.
- Накладные расходы на построение кучи. Первоначальное построение кучи может занять много времени, особенно для больших наборов данных, что влияет на время предварительной обработки.
Использование:
- Очереди с приоритетами. Кучи являются основой реализации очередей с приоритетами, оптимизируя управление задачами в сценариях с различными приоритетами.
- Алгоритмы кратчайшего пути. Алгоритмы Дейкстры и A* используют кучу для быстрого определения кратчайшего пути в графах.
- Обработка потока данных. Кучи помогают обрабатывать потоки данных в реальном времени, обеспечивая эффективное управление и извлечение элементов top-k.
- Нахождение приблизительного медианы. Кучи используются для эффективного поиска медианы набора данных, что имеет решающее значение для статистического анализа и обработки данных.
Кучи гарантируют, что наиболее важные данные будут легко доступны, что повышает эффективность операций. Подобно организации файлов на полке для облегчения доступа, кучи оптимизируют способ обработки данных, способствуя более плавной работе различных приложений.
"Руководство"
"Видеоурок"
Подведение итогов
Спасибо, что уделили время чтению этого блога. Я надеюсь, что представленные идеи оказались для вас поучительными и полезными.
Если вы хотите продолжить сотрудничество или связаться через социальные сети, пожалуйста, не стесняйтесь обращаться к нам. Я готов предложить помощь, чем могу. Кстати, я также постоянно учусь повышению квалификации. Так что не допускайте полной возможности разрешить свои сомнения, но я воспользуюсь своими текущими знаниями на тот момент, чтобы определенно помочь вам.
(Внимание, спойлер: если вы подпишетесь на меня, я обязательно подпишусь на вас!)
Желаю удачного дня, сайонара 👋🏼
