3 προηγμένες δομές δεδομένων που πρέπει να γνωρίζει κάθε προγραμματιστής

Θα διαπιστώσετε ότι η χρήση δομών δεδομένων είναι ένα αρκετά συνηθισμένο φαινόμενο ως προγραμματιστής, επομένως η γνώση βασικών δομών δεδομένων όπως τα δυαδικά δέντρα, οι στοίβες και οι ουρές είναι ζωτικής σημασίας για την επιτυχία σας.

Αλλά αν θέλετε να βελτιώσετε τις δεξιότητές σας και να ξεχωρίσετε από το πλήθος, θα θέλετε να εξοικειωθείτε και με προηγμένες δομές δεδομένων.

Οι προηγμένες δομές δεδομένων αποτελούν βασικό συστατικό της επιστήμης δεδομένων και βοηθούν στην εκκαθάριση της αναποτελεσματικής διαχείρισης και παρέχουν αποθήκευση για μεγάλα σύνολα δεδομένων. Οι μηχανικοί λογισμικού και οι επιστήμονες δεδομένων χρησιμοποιούν συνεχώς προηγμένες δομές δεδομένων για να σχεδιάσουν αλγόριθμους και λογισμικό.

Διαβάστε παρακάτω καθώς συζητάμε τις προηγμένες δομές δεδομένων που πρέπει να γνωρίζει κάθε προγραμματιστής.

1. Σωρός Fibonacci

Εάν έχετε ήδη αφιερώσει λίγο χρόνο στην εκμάθηση δομών δεδομένων, πρέπει να είστε εξοικειωμένοι με τους δυαδικούς σωρούς. Οι σωροί Fibonacci είναι αρκετά παρόμοιοι, και ακολουθεί το

min-σωρό ή μέγιστο σωρό ιδιότητες. Μπορείτε να σκεφτείτε έναν σωρό Fibonacci ως μια συλλογή δέντρων όπου ο κόμβος ελάχιστης ή μέγιστης τιμής βρίσκεται πάντα στη ρίζα.

Ο σωρός πληροί επίσης την ιδιότητα Fibonacci έτσι ώστε ένας κόμβος n θα έχει τουλάχιστον F(n+2) κόμβους. Μέσα σε ένα σωρό Fibonacci, οι ρίζες κάθε κόμβου συνδέονται μεταξύ τους, συνήθως μέσω μιας κυκλικής λίστας διπλά συνδεδεμένης. Αυτό καθιστά δυνατή τη διαγραφή ενός κόμβου και τη συνένωση δύο λιστών σε χρόνο μόνο O(1).

Σχετίζεται με: Ένας οδηγός για αρχάριους για την κατανόηση των ουρών και των ουρών προτεραιότητας

Οι σωροί Fibonacci είναι πολύ πιο ευέλικτοι από τους δυαδικούς και διωνυμικούς σωρούς, καθιστώντας τους χρήσιμους σε ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών. Συνήθως χρησιμοποιούνται ως ουρές προτεραιότητας στον αλγόριθμο του Dijkstra για να βελτιώσουν σημαντικά τον χρόνο εκτέλεσης του αλγορίθμου.

2. Δέντρο AVL

Τα δέντρα AVL (Adelson-Velsky και Landis) είναι αυτοεξισορροπούμενα δυαδικά δέντρα αναζήτησης. Τα τυπικά δέντρα δυαδικής αναζήτησης μπορεί να παραμορφωθούν και να έχουν χρονική πολυπλοκότητα O(n) στη χειρότερη περίπτωση, γεγονός που τα καθιστά αναποτελεσματικά για εφαρμογές πραγματικού κόσμου. Τα αυτοεξισορροπούμενα δέντρα αλλάζουν αυτόματα τη δομή τους όταν παραβιάζεται η ιδιότητα εξισορρόπησης.

Σε ένα δέντρο AVL, κάθε κόμβος περιέχει ένα επιπλέον χαρακτηριστικό που περιέχει τον εξισορροπητικό παράγοντα του. Ο συντελεστής ισορροπίας είναι η τιμή που προκύπτει αφαιρώντας το ύψος του αριστερού υποδέντρου από το δεξί υποδέντρο σε αυτόν τον κόμβο. Η ιδιότητα αυτοεξισορρόπησης του δέντρου AVL απαιτεί ο παράγοντας ισορροπίας να είναι πάντα -1, 0 ή 1.

Εάν παραβιαστεί η ιδιότητα αυτοεξισορρόπησης (συντελεστής ισορροπίας), το δέντρο AVL περιστρέφει τους κόμβους του για να διατηρήσει τον παράγοντα ισορροπίας. Ένα δέντρο AVL χρησιμοποιεί τέσσερις κύριες περιστροφές — περιστροφή δεξιά, αριστερή περιστροφή, περιστροφή αριστερά-δεξιά και περιστροφή δεξιά-αριστερά.

Η ιδιότητα αυτοεξισορρόπησης ενός δέντρου AVL βελτιώνει τη χρονική πολυπλοκότητά του στη χειρότερη περίπτωση σε μόλις O(logn), το οποίο είναι σημαντικά πιο αποτελεσματικό σε σύγκριση με την απόδοση ενός Δυαδικού Δέντρου αναζήτησης.

3.Κόκκινο-Μαύρο Δέντρο

Ένα κόκκινο-μαύρο δέντρο είναι ένα άλλο αυτοεξισορροπούμενο δυαδικό δέντρο αναζήτησης που χρησιμοποιεί ένα επιπλέον bit ως ιδιότητα αυτοεξισορρόπησης. Το bit συνήθως αναφέρεται ως κόκκινο ή μαύρο, εξ ου και το όνομα Red-Black tree.

Κάθε κόμβος σε ένα κόκκινο-μαύρο είναι είτε κόκκινος είτε μαύρος, αλλά ο κόμβος ρίζας πρέπει να είναι πάντα μαύρος. Δεν μπορούν να υπάρχουν δύο γειτονικοί κόκκινοι κόμβοι και όλοι οι κόμβοι των φύλλων πρέπει να είναι μαύροι. Αυτοί οι κανόνες χρησιμοποιούνται για τη διατήρηση της ιδιότητας αυτοεξισορρόπησης του δέντρου.

Σχετίζεται με: Αλγόριθμοι που πρέπει να γνωρίζει κάθε προγραμματιστής

Σε αντίθεση με τα δέντρα δυαδικής αναζήτησης, τα Κόκκινα-Μαύρα δέντρα έχουν περίπου O(logn) απόδοση, καθιστώντας τα πολύ πιο αποτελεσματικά. Ωστόσο, τα δέντρα AVL είναι πολύ πιο ισορροπημένα λόγω μιας οριστικής ιδιότητας αυτοεξισορρόπησης.

Βελτιώστε τις δομές δεδομένων σας

Η γνώση προηγμένων δομών δεδομένων μπορεί να κάνει μεγάλη διαφορά στις συνεντεύξεις για δουλειά και θα μπορούσε να είναι ο παράγοντας που σας χωρίζει από τον ανταγωνισμό. Άλλες προηγμένες δομές δεδομένων που πρέπει να εξετάσετε περιλαμβάνουν τα n-Trees, Graphs και Disjoint Sets.

Ο εντοπισμός μιας ιδανικής δομής δεδομένων για ένα δεδομένο σενάριο είναι μέρος αυτού που κάνει έναν καλό προγραμματιστή σπουδαίο.

6 δομές δεδομένων που πρέπει να γνωρίζει κάθε προγραμματιστής

Οι δομές δεδομένων αποτελούν βασικό στοιχείο στη μηχανική λογισμικού. Ακολουθούν ορισμένες σημαντικές δομές δεδομένων που κάθε προγραμματιστής πρέπει να γνωρίζει.

Διαβάστε Επόμενο

Σχετικά με τον Συγγραφέα