3 structuri avansate de date pe care fiecare programator ar trebui să le cunoască

Veți descoperi că folosirea structurilor de date este o apariție destul de comună ca programator, astfel încât să fiți competent cu structurile de date de bază, cum ar fi arbori binari, stive și cozi, este vital pentru succesul dvs.

Dar dacă doriți să vă îmbunătățiți abilitățile și să vă remarcați din mulțime, veți dori să vă familiarizați și cu structurile avansate de date.

Structurile avansate de date sunt o componentă esențială a științei datelor și ajută la clarificarea managementului ineficient și oferă stocare pentru seturi mari de date. Inginerii de software și oamenii de știință de date folosesc în mod constant structuri de date avansate pentru a proiecta algoritmi și software.

Citiți mai departe în timp ce discutăm despre structurile avansate de date despre care ar trebui să știe fiecare dezvoltator.

1. Heap Fibonacci

Dacă ați alocat deja ceva timp în învățarea structurilor de date, trebuie să fiți familiarizat cu grămezile binare. Mulțile Fibonacci sunt destul de asemănătoare și urmează

min-heap sau max-heap proprietăți. Vă puteți gândi la o grămadă Fibonacci ca la o colecție de arbori în care nodul de valoare minimă sau maximă este întotdeauna la rădăcină.

Heap-ul îndeplinește, de asemenea, proprietatea Fibonacci, astfel încât un nod n va avea cel putin F(n+2) noduri. Într-o grămadă Fibonacci, rădăcinile fiecărui nod sunt legate între ele, de obicei printr-o listă circulară dublu legată. Acest lucru face posibilă ștergerea unui nod și concatenarea a două liste în doar O(1) timp.

Legate de: Ghid pentru începători pentru înțelegerea cozilor și a cozilor prioritare

Heap-urile Fibonacci sunt mult mai flexibile decât heap-urile binare și binomiale, făcându-le utile într-o gamă largă de aplicații. Ele sunt utilizate în mod obișnuit ca cozi prioritare în algoritmul lui Dijkstra pentru a îmbunătăți semnificativ timpul de rulare al algoritmului.

2. Arborele AVL

Arborii AVL (Adelson-Velsky și Landis) sunt arbori de căutare binari cu auto-echilibrare. Arborii de căutare binari standard pot deveni denaturați și au o complexitate de timp în cel mai rău caz de O(n), făcându-i ineficienți pentru aplicațiile din lumea reală. Arborele cu autoechilibrare își schimbă automat structura atunci când proprietatea de echilibrare este încălcată.

Într-un arbore AVL, fiecare nod conține un atribut suplimentar care conține factorul său de echilibrare. Factorul de echilibru este valoarea obținută prin scăderea înălțimii subarborelui din stânga din subarborele din dreapta la acel nod. Proprietatea de auto-echilibrare a arborelui AVL necesită ca factorul de echilibru să fie întotdeauna -1, 0 sau 1.

Dacă proprietatea de auto-echilibrare (factorul de echilibru) este încălcată, arborele AVL își rotește nodurile pentru a păstra factorul de echilibru. Un arbore AVL folosește patru rotații principale: rotire dreapta, rotire stânga, rotire stânga-dreapta și rotire dreapta-stânga.

Proprietatea de auto-echilibrare a unui arbore AVL își îmbunătățește complexitatea timpului în cel mai rău caz la doar O(logn), care este semnificativ mai eficient în comparație cu performanța unui arbore de căutare binar.

3.Copacul Roșu-Negru

Un arbore roșu-negru este un alt arbore de căutare binar cu auto-echilibrare care folosește un bit suplimentar ca proprietate de auto-echilibrare. Bitul este de obicei denumit roșu sau negru, de unde și numele de arbore roșu-negru.

Fiecare nod dintr-un Roșu-Negru este fie roșu, fie negru, dar nodul rădăcină trebuie să fie întotdeauna negru. Nu pot exista două noduri roșii adiacente și toate nodurile frunzelor trebuie să fie negre. Aceste reguli sunt folosite pentru a păstra proprietatea de auto-echilibrare a copacului.

Legate de: Algoritmi pe care fiecare programator ar trebui să-i cunoască

Spre deosebire de arborii de căutare binare, arborii roșu-negru au o eficiență de aproximativ O(logn), ceea ce îi face mult mai eficienți. Cu toate acestea, arborii AVL sunt mult mai echilibrați datorită proprietății definitive de auto-echilibrare.

Îmbunătățiți-vă structurile de date

Cunoașterea structurilor avansate de date poate face o mare diferență în interviurile de angajare și ar putea fi factorul care vă separă de concurență. Alte structuri de date avansate pe care ar trebui să le analizați includ n-arbore, grafice și seturi disjunctive.

Identificarea unei structuri de date ideale pentru un scenariu dat face parte din ceea ce face un bun programator excelent.

6 structuri de date pe care fiecare programator ar trebui să le cunoască

Structurile de date sunt un element de bază în ingineria software. Iată câteva structuri de date importante pe care fiecare programator ar trebui să le cunoască.

Citiți în continuare

Despre autor