Πώς να επιλέξετε τη σωστή δομή δεδομένων για τις εφαρμογές σας

Η επιλογή της καλύτερης δομής δεδομένων για τους στόχους σας μπορεί να είναι δύσκολη με πολλές διαθέσιμες επιλογές. Όταν επιλέγετε μια δομή δεδομένων, λάβετε υπόψη τα δεδομένα με τα οποία θα ασχοληθείτε, τις λειτουργίες που θα εκτελεστούν στα δεδομένα και το περιβάλλον στο οποίο θα εκτελεστεί η εφαρμογή σας.

Κατανοήστε τα δεδομένα σας

Η κατανόηση των δεδομένων με τα οποία θα ασχοληθείτε πριν επιλέξετε μια δομή δεδομένων είναι ζωτικής σημασίας. Κοινές δομές δεδομένων που λειτουργούν με διάφορους τύπους δεδομένων περιλαμβάνουν πίνακες, συνδεδεμένες λίστες, δέντρα, γραφήματα και πίνακες κατακερματισμού.

Για παράδειγμα, όταν χρειάζεται να αποκτήσετε τυχαία πρόσβαση σε στοιχεία από τα δεδομένα σας, οι πίνακες μπορεί να είναι η καλύτερη επιλογή. Σε περίπτωση που χρειάζεται συνεχώς να προσθέτετε ή να διαγράφετε στοιχεία από μια λίστα και το μέγεθος της λίστας μπορεί επίσης να αλλάξει, τότε οι συνδεδεμένες λίστες μπορεί να είναι ιδιαίτερα χρήσιμες.

Όταν χρειάζεται να αποθηκεύσετε αποτελεσματικά πολλαπλά επίπεδα δεδομένων, όπως δομές εγγραφών, και να εκτελέσετε λειτουργίες όπως αναζήτηση και ταξινόμηση, τότε τα δέντρα είναι χρήσιμα.

Όταν χρειάζεται να περιγράψετε τις αλληλεπιδράσεις μεταξύ οντοτήτων, όπως αυτές στα κοινωνικά δίκτυα, και να εκτελέσετε λειτουργίες όπως η συντομότερη διαδρομή και η συνδεσιμότητα, τότε προτιμώνται τα Γραφήματα. Οι πίνακες κατακερματισμού είναι χρήσιμοι για γρήγορες αναζητήσεις κλειδιών.

Εξετάστε τις Λειτουργίες που πρέπει να Εκτελεστούν στα Δεδομένα

Κατά την επιλογή μιας δομής δεδομένων, πρέπει επίσης να λάβετε υπόψη τις λειτουργίες που πρέπει να εκτελεστούν στα δεδομένα. Διαφορετικές δομές δεδομένων βελτιστοποιούν πολλές ενέργειες, όπως ταξινόμηση, αναζήτηση, εισαγωγή και διαγραφή.

Για παράδειγμα, οι συνδεδεμένες λίστες είναι καλύτερες για ενέργειες όπως η εισαγωγή και η διαγραφή, αλλά τα δυαδικά δέντρα είναι καλύτερα για αναζήτηση και ταξινόμηση. Ένας πίνακας κατακερματισμού μπορεί να είναι η καλύτερη επιλογή εάν η εφαρμογή σας απαιτεί ταυτόχρονη εισαγωγή και αναζήτηση.

Αξιολογήστε το Περιβάλλον

Όταν εξετάζετε μια δομή δεδομένων, πρέπει να αξιολογήσετε το περιβάλλον στο οποίο θα εκτελεστεί η εφαρμογή. Το περιβάλλον επηρεάζει το πόσο καλά και πόσο άμεσα προσβάσιμες είναι οι δομές δεδομένων.

Λάβετε υπόψη τους ακόλουθους παράγοντες κατά την αξιολόγηση της τρέχουσας κατάστασής σας:

1. Επεξεργαστικη ΙΣΧΥΣ: Επιλέξτε δομές δεδομένων για τις εφαρμογές σας που λειτουργούν καλά σε υπολογιστές με μικρή επεξεργαστική ισχύ ενώ εκτελούνται στην πλατφόρμα. Για παράδειγμα, απλούστερες δομές δεδομένων, όπως πίνακες, θα μπορούσαν να είναι πιο κατάλληλες από τα δέντρα ή τα γραφήματα.
2. Συγχρονισμός: Θα πρέπει να επιλέξετε μια δομή δεδομένων ασφαλή για νήματα που μπορεί να χειριστεί την ταυτόχρονη πρόσβαση χωρίς καταστροφή δεδομένων. εάν η εφαρμογή σας εκτελείται σε ταυτόχρονο περιβάλλον, όπου πολλά νήματα ή διεργασίες έχουν πρόσβαση στη δομή δεδομένων ταυτόχρονα. Σε αυτήν την περίπτωση, οι δομές δεδομένων χωρίς κλείδωμα όπως ConcurrentLinkedQueue και ConcurrentHashMap μπορεί να είναι πιο κατάλληλο από τα παραδοσιακά όπως το ArrayListand HashMap.
3. Καθυστέρηση δικτύου: Εάν η εφαρμογή σας απαιτεί μεταφορά δεδομένων μέσω δικτύου, πρέπει να λάβετε υπόψη την καθυστέρηση δικτύου ενώ αποφασίζετε για την καλύτερη δομή δεδομένων. Σε τέτοιες περιπτώσεις, η χρήση μιας δομής δεδομένων που περιορίζει τις κλήσεις δικτύου ή μειώνει τον όγκο της μεταφοράς δεδομένων μπορεί να βοηθήσει στη βελτίωση της εκτέλεσης.

Κοινές δομές δεδομένων και περιπτώσεις χρήσης τους

Ακολουθεί μια περίληψη πολλών δημοφιλών δομών δεδομένων και η χρήση τους.

1. Πίνακες: Αυτή είναι μια απλή και αποτελεσματική δομή δεδομένων που μπορεί να περιέχει μια σειρά στοιχείων σταθερού μεγέθους του ίδιου τύπου δεδομένων. Για να λειτουργήσουν σωστά, χρειάζονται γρήγορη, άμεση πρόσβαση σε συγκεκριμένα αντικείμενα μέσω ευρετηρίου.
2. Συνδεδεμένες λίστες: Οι συνδεδεμένες λίστες αποτελούνται από κόμβους, οι οποίοι περιέχουν ένα στοιχείο και μια αναφορά στον επόμενο κόμβο ή/και στον προηγούμενο κόμβο. Λόγω της αποτελεσματικής λειτουργίας τους, οι συνδεδεμένες λίστες ταιριάζουν καλύτερα σε καταστάσεις που απαιτούν συχνή εισαγωγή ή διαγραφή στοιχείων. Ωστόσο, η πρόσβαση σε μεμονωμένα στοιχεία ανά ευρετήριο σε συνδεδεμένες λίστες είναι πιο αργή σε σύγκριση με πίνακες.
3. Ουρές και στοίβες: Οι στοίβες συμμορφώνονται με τον κανόνα Last-In-First-Out (LIFO), όπου το τελευταίο στοιχείο που εισήχθη είναι το πρώτο στοιχείο που αφαιρέθηκε. Οι ουρές διέπονται από την αρχή First-In-First-Out (FIFO). όπου το πρώτο στοιχείο που προστίθεται είναι και το πρώτο που έχει διαγραφεί.
4. Πίνακες κατακερματισμού: Οι πίνακες κατακερματισμού είναι μια μορφή δομής δεδομένων που περιέχει ζεύγη κλειδιού-τιμής. Η καλύτερη λύση είναι να χρησιμοποιείτε πίνακες κατακερματισμού όταν ο αριθμός των στοιχείων είναι απρόβλεπτος και χρειάζεστε γρήγορη πρόσβαση στις τιμές κατά κλειδί.
5. Δέντρα: Τα δέντρα είναι ιεραρχικές δομές δεδομένων που μπορούν να αποθηκεύουν μια ομάδα στοιχείων σε μια ιεραρχία. Οι καλύτερες χρήσεις για δυαδικά δέντρα αναζήτησης βρίσκονται σε ιεραρχικές δομές δεδομένων όπου οι σχέσεις μεταξύ των στοιχείων δεδομένων μπορεί να αντιπροσωπεύουν μια δομή που μοιάζει με δέντρο.

Επιλέγοντας τη σωστή δομή δεδομένων

Πριν επιλέξετε μια δομή δεδομένων, λάβετε υπόψη τα δεδομένα, τις υποχρεώσεις και το περιβάλλον της εφαρμογής σας. Ενώ ακολουθείτε την επιλογή σας, σκεφτείτε τα ακόλουθα στοιχεία:

1. Πολυπλοκότητα χρόνου: Η απόδοση της εφαρμογής σας μπορεί να επηρεαστεί σημαντικά από τη χρονική πολυπλοκότητα της δομής δεδομένων σας. Εάν η εφαρμογή σας απαιτεί συχνές λειτουργίες αναζήτησης ή ανάκτησης, χρησιμοποιήστε μια δομή δεδομένων με μειωμένη χρονική πολυπλοκότητα, όπως έναν πίνακα κατακερματισμού.
2. Πολυπλοκότητα χώρου: Η πολυπλοκότητα του χώρου της δομής δεδομένων είναι ένα άλλο σημαντικό στοιχείο. Εάν η εφαρμογή σας έχει ένταση μνήμης, επιλέξτε μια δομή δεδομένων με λιγότερη πολυπλοκότητα χώρου, όπως μια συστοιχία. Εάν δεν σας απασχολεί ο χώρος, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε μια δομή δεδομένων με μεγαλύτερη πολυπλοκότητα χώρου, όπως ένα δέντρο.
3. Διαβάστε vs. Εγγραφή Λειτουργιών: Εάν η εφαρμογή σας χρησιμοποιεί πολλές λειτουργίες εγγραφής, επιλέξτε μια δομή δεδομένων με ταχύτερη απόδοση εισαγωγής, όπως ένας πίνακας κατακερματισμού. Εάν η εφαρμογή σας απαιτεί πολλές λειτουργίες ανάγνωσης, επιλέξτε μια δομή δεδομένων με ταχύτερη ταχύτητα αναζήτησης, όπως ένα δυαδικό δέντρο αναζήτησης.
4. Τύπος Δεδομένων: Τα δεδομένα με τα οποία ασχολείστε μπορεί επίσης να επηρεάσουν τη δομή δεδομένων που έχετε επιλέξει. Για παράδειγμα, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε μια δομή δεδομένων που βασίζεται σε δέντρο εάν τα δεδομένα σας είναι ιεραρχικά. Εάν έχετε απλά δεδομένα στα οποία χρειάζεται τυχαία πρόσβαση, η επιλογή μιας δομής δεδομένων που βασίζεται σε πίνακα μπορεί να είναι η καλύτερη επιλογή σας.
5. Διαθέσιμες Βιβλιοθήκες: Εξετάστε τις βιβλιοθήκες που είναι εύκολα προσβάσιμες για τη δομή δεδομένων που εξετάζετε. Θα μπορούσε να είναι ευκολότερο να εκτελεστεί και να διατηρηθεί εάν η γλώσσα προγραμματισμού σας έχει ενσωματωμένες βιβλιοθήκες διαθέσιμες για μια συγκεκριμένη δομή δεδομένων.

Το ακόλουθο παράδειγμα Python δείχνει πώς να επιλέξετε την καλύτερη δομή δεδομένων για μια συγκεκριμένη περίπτωση χρήσης.

Εξετάστε την περίπτωση που αναπτύσσετε μια εφαρμογή συστήματος αρχείων που πρέπει να αποθηκεύει και να ανακτά αρχεία σε μια ιεραρχία. Πρέπει να επιλέξετε μια δομή δεδομένων που μπορεί να αντιπροσωπεύει αποτελεσματικά αυτήν την ιεραρχική δομή και να εκτελεί γρήγορα λειτουργίες όπως αναζήτηση, εισαγωγή και διαγραφή.

Θα μπορούσε να είναι καλή ιδέα να χρησιμοποιήσετε μια δομή δεδομένων που βασίζεται σε δέντρα, όπως μια δυαδική αναζήτηση ή ένα δέντρο B. Εάν ο αριθμός των καταχωρήσεων σε κάθε κατάλογο είναι σχετικά μικρός και το δέντρο δεν είναι πολύ βαθύ δυαδικό δέντρο αναζήτησης θα λειτουργούσε καλά. Ένα δέντρο B θα ήταν πιο κατάλληλο για μεγαλύτερο αριθμό αρχείων και βαθύτερες δομές καταλόγου.

Παρακάτω είναι ένα παράδειγμα δυαδικού δέντρου αναζήτησης στην Python.

τάξηΚόμβος:
def__μέσα σε αυτό__(εαυτός, αξία):
 αυτο.αξία = αξία
 εαυτός.left_child = Κανένας
 εαυτός.δικαίωμα_παιδί = Κανένας
τάξηBinarySearchTree:
def__μέσα σε αυτό__(εαυτός):
 αυτο.ρίζα = Κανένας
defεισάγετε(εαυτός, αξία):
αν αυτο.ρίζα είναιΚανένας:
 self.root = Κόμβος (τιμή)
αλλού:
 self._insert (τιμή, self.root) 
def_εισάγετε(self, value, current_node):
αν τιμή αν current_node.left_child είναιΚανένας:
 current_node.left_child = Κόμβος (τιμή)
αλλού:
 self._insert (τιμή, current_node.left_child)
ελιφ value > current_node.value:
αν current_node.right_child είναιΚανένας:
 current_node.right_child = Κόμβος (τιμή)
αλλού:
 self._insert (τιμή, current_node.right_child)
αλλού:
 Τυπώνω("Η τιμή υπάρχει ήδη στο δέντρο.")
defΑναζήτηση(εαυτός, αξία):
αν αυτο.ρίζα είναιδενΚανένας:
ΕΠΙΣΤΡΟΦΗ self._search (τιμή, self.root)
αλλού:
ΕΠΙΣΤΡΟΦΗΨευδής
def_Αναζήτηση(self, value, current_node):
αν value == current_node.value:
ΕΠΙΣΤΡΟΦΗΑληθής
ελιφ τιμή και current_node.left_child είναιδενΚανένας:
ΕΠΙΣΤΡΟΦΗ self._search (τιμή, current_node.left_child)
ελιφ value > current_node.value και current_node.right_child είναιδενΚανένας:
ΕΠΙΣΤΡΟΦΗ self._search (τιμή, current_node.right_child)
αλλού:
ΕΠΙΣΤΡΟΦΗΨευδής

Σε αυτήν την υλοποίηση, κατασκευάζετε δύο κλάσεις: α BinarySearchTree κλάση που διαχειρίζεται τις λειτουργίες εισαγωγής και αναζήτησης και α Κόμβος κλάση που συμβολίζει έναν κόμβο στο δυαδικό δέντρο αναζήτησης.

Ενώ η μέθοδος εισαγωγής εισάγει έναν νέο κόμβο στην κατάλληλη θέση στο δέντρο ανάλογα με την τιμή του, η μέθοδος αναζήτησης αναζητά έναν κόμβο με μια καθορισμένη τιμή. Η χρονική πολυπλοκότητα και των δύο πράξεων σε ένα ισορροπημένο δέντρο είναι O(log n).

Επιλέξτε τη Βέλτιστη Δομή Δεδομένων

Η ταχύτητα και η προσαρμοστικότητα της εφαρμογής σας μπορούν να βελτιωθούν σημαντικά από τη δομή δεδομένων που επιλέξατε. Λαμβάνοντας υπόψη τα δεδομένα σας, τις λειτουργίες σας και το περιβάλλον σας μπορεί να σας βοηθήσει να επιλέξετε την καλύτερη δομή δεδομένων.

Θεωρήσεις όπως η πολυπλοκότητα του χρόνου, η πολυπλοκότητα του χώρου, οι λειτουργίες ανάγνωσης έναντι εγγραφής, η ταυτόχρονη χρήση, ο τύπος δεδομένων και η προσβασιμότητα στη βιβλιοθήκη είναι σημαντικές.

Αξιολογώντας το βάρος κάθε στοιχείου, θα πρέπει να επιλέξετε τη δομή δεδομένων που ικανοποιεί τις ανάγκες της εφαρμογής σας.