3 napredne podatkovne strukture, ki bi jih moral poznati vsak programer

Ugotovili boste, da je uporaba podatkovnih struktur precej pogost pojav kot programer, zato je znanje osnovnih podatkovnih struktur, kot so binarna drevesa, skladi in čakalne vrste, ključnega pomena za vaš uspeh.

Če pa želite izboljšati svoje sposobnosti in izstopati iz množice, se boste želeli seznaniti tudi z naprednimi podatkovnimi strukturami.

Napredne podatkovne strukture so bistvena sestavina podatkovne znanosti in pomagajo razjasniti neučinkovito upravljanje in zagotavljajo shranjevanje velikih nizov podatkov. Programski inženirji in podatkovni znanstveniki nenehno uporabljajo napredne podatkovne strukture za načrtovanje algoritmov in programske opreme.

Berite naprej, ko bomo razpravljali o naprednih podatkovnih strukturah, ki bi jih moral poznati vsak razvijalec.

1. Fibonaccijeva kopica

Če ste že porabili nekaj časa za učenje podatkovnih struktur, morate poznati binarne kopice. Fibonaccijevi kupčki so precej podobni in sledijo min-kup oz max-kup lastnosti. Fibonaccijevo kopico si lahko predstavljate kot zbirko dreves, kjer je vozlišče najmanjše ali največje vrednosti vedno v korenu.

Kup izpolni tudi Fibonaccijevo lastnost, tako da je vozlišče n bo imel vsaj F(n+2) vozlišča. Znotraj Fibonaccijevega kupa so koreni vsakega vozlišča povezani skupaj, običajno prek krožnega, dvojno povezanega seznama. To omogoča brisanje vozlišča in spajanje dveh seznamov v samo O(1) času.

Povezano: Vodnik za začetnike za razumevanje čakalnih vrst in prednostnih čakalnih vrst

Fibonaccijevi kupčki so veliko bolj prilagodljivi kot binarni in binomski kupi, zaradi česar so uporabni v številnih aplikacijah. Običajno se uporabljajo kot prednostne čakalne vrste v Dijkstrinem algoritmu, da se znatno izboljša čas delovanja algoritma.

2. AVL drevo

AVL (Adelson-Velsky in Landis) drevesa so samouravnotežena binarna iskalna drevesa. Standardna drevesa binarnega iskanja se lahko popačijo in imajo v najslabšem primeru časovno zapletenost O(n), zaradi česar so neučinkovita za aplikacije v resničnem svetu. Samouravnotežena drevesa samodejno spremenijo svojo strukturo, ko se krši lastnost uravnoteženja.

V drevesu AVL vsako vozlišče vsebuje dodaten atribut, ki vsebuje njegov izravnalni faktor. Faktor ravnotežja je vrednost, dobljena z odštevanjem višine levega poddrevesa od desnega poddrevesa na tem vozlišču. Lastnost samouravnoteževanja drevesa AVL zahteva, da je faktor ravnotežja vedno -1, 0 ali 1.

Če je lastnost samouravnoteževanja (faktor ravnotežja) kršena, drevo AVL zavrti svoja vozlišča, da ohrani faktor ravnotežja. Drevo AVL uporablja štiri glavne rotacije – vrtenje v desno, vrtenje v levo, vrtenje levo-desno in vrtenje desno-levo.

Lastnost samouravnoteževanja drevesa AVL izboljša njegovo časovno zapletenost v najslabšem primeru na samo O(logn), kar je bistveno bolj učinkovito v primerjavi z zmogljivostjo drevesa binarnega iskanja.

3. Rdeče-črno drevo

Rdeče-črno drevo je drugo samouravnoteženo binarno iskalno drevo, ki uporablja dodaten bit kot lastnost samouravnoteževanja. Bit se običajno imenuje rdeča ali črna, od tod tudi ime rdeče-črno drevo.

Vsako vozlišče v rdeče-črnem je rdeče ali črno, vendar mora biti korensko vozlišče vedno črno. Ne moreta biti dveh sosednjih rdečih vozlišč in vsa listna vozlišča morajo biti črna. Ta pravila se uporabljajo za ohranjanje samouravnoteženih lastnosti drevesa.

Povezano: Algoritmi, ki bi jih moral poznati vsak programer

V nasprotju z drevesi binarnega iskanja imajo rdeče-črna drevesa približno O(logn) učinkovitost, zaradi česar so veliko bolj učinkovita. Vendar pa so drevesa AVL veliko bolj uravnotežena zaradi dokončne lastnosti samouravnoteženosti.

Izboljšajte svoje podatkovne strukture

Poznavanje naprednih podatkovnih struktur lahko močno vpliva na razgovore za službo in je lahko dejavnik, ki vas loči od konkurence. Druge napredne podatkovne strukture, ki bi jih morali preučiti, vključujejo n-drevesa, grafe in disjunktne množice.

Prepoznavanje idealne podatkovne strukture za določen scenarij je del tega, zaradi česar je dober programer odličen.

6 podatkovnih struktur, ki bi jih moral poznati vsak programer

Podatkovne strukture so osnovna sestavina programskega inženiringa. Tukaj je nekaj pomembnih struktur podatkov, ki bi jih moral poznati vsak programer.

Preberite Naprej

O avtorju