Cum să alegeți structura de date potrivită pentru aplicațiile dvs

Alegerea celei mai bune structuri de date pentru obiectivele dvs. ar putea fi o provocare cu mai multe opțiuni disponibile. Atunci când alegeți o structură de date, luați în considerare datele cu care veți avea de a face, operațiunile care trebuie efectuate asupra datelor și mediul în care se va executa aplicația dvs.

Înțelegeți datele dvs

Înțelegerea datelor cu care vă veți ocupa înainte de a selecta o structură de date este vitală. Structuri comune de date care funcționează cu diferite tipuri de date includ matrice, liste legate, arbori, grafice și tabele hash.

De exemplu, atunci când trebuie să accesați aleatoriu elemente din datele dvs., matricele ar putea fi cea mai bună alegere. În cazul în care trebuie să adăugați sau să ștergeți în mod constant elemente dintr-o listă, iar dimensiunea listei se poate schimba, atunci listele legate pot fi deosebit de utile.

Atunci când trebuie să stocați în mod eficient mai multe niveluri de date, cum ar fi structuri de înregistrare și să efectuați operațiuni precum căutarea și sortarea, atunci arborii sunt folositori.

Când trebuie să descrii interacțiunile dintre entități, cum ar fi cele din rețelele sociale și să efectuați operațiuni precum calea cea mai scurtă și conectivitate, atunci sunt preferate graficele. Tabelele hash sunt utile pentru căutări rapide ale cheilor.

Luați în considerare operațiunile care trebuie efectuate asupra datelor

Atunci când alegeți o structură de date, trebuie să luați în considerare și operațiunile care trebuie efectuate asupra datelor. Structurile de date diferite optimizează numeroase acțiuni, cum ar fi sortarea, căutarea, inserarea și ștergerea.

De exemplu, listele legate sunt mai bune pentru acțiuni precum inserarea și ștergerea, dar arborii binari sunt cei mai buni pentru căutare și sortare. Un tabel hash poate fi cea mai bună alegere dacă aplicația dvs. necesită inserare și căutare simultane.

Evaluează mediul înconjurător

Când luați în considerare o structură de date, trebuie să evaluați mediul în care va rula aplicația. Mediul afectează cât de bine și cât de rapid sunt accesibile structurile de date.

Luați în considerare următorii factori atunci când vă evaluați starea actuală:

1. Putere de procesare: Alegeți structuri de date pentru aplicațiile dvs. care funcționează bine pe computere cu putere de procesare mică în timp ce rulați pe platformă. De exemplu, structurile de date mai simple, cum ar fi matricele, ar putea fi mai potrivite decât arborii sau graficele.
2. Concurență: ar trebui să alegeți o structură de date thread-safe care poate gestiona accesul simultan fără coruperea datelor; dacă aplicația dvs. rulează într-un mediu concurent, în care mai multe fire sau procese accesează structura de date simultan. În acest caz, structuri de date fără blocare, cum ar fi ConcurrentLinkedQueue și ConcurrentHashMap pot fi mai potrivite decât cele tradiționale precum ArrayListand HashMap.
3. Latența rețelei: Dacă aplicația dvs. necesită transfer de date printr-o rețea, trebuie să luați în considerare latența rețelei în timp ce decideți cea mai bună structură de date. În astfel de situații, utilizarea unei structuri de date care restricționează apelurile în rețea sau reduce cantitatea de transfer de date poate ajuta la îmbunătățirea execuției.

Structuri comune de date și cazurile lor de utilizare

Iată un rezumat al mai multor structuri de date populare și utilizarea lor.

1. Matrice: Aceasta este o structură de date simplă și eficientă, care poate conține o serie de elemente de dimensiuni fixe de același tip de date. Pentru ca aceștia să funcționeze corect, au nevoie de acces rapid și direct la anumite obiecte prin intermediul unui index.
2. Liste legate: Listele legate sunt formate din noduri, care conțin un element și o referință la nodul următor și/sau nodul anterior. Datorită operațiunilor lor eficiente, listele legate sunt cele mai potrivite în situațiile care necesită inserarea sau ștergerea frecventă a elementelor. Cu toate acestea, accesarea elementelor individuale prin index în listele legate este mai lentă în comparație cu matrice.
3. Cozi și stive: Stivele respectă regula Last-In-First-Out (LIFO), unde ultimul element inserat este primul element eliminat. Cozile sunt guvernate de principiul First-In-First-Out (FIFO). unde primul element adăugat este și primul șters.
4. Tabele Hash: Tabelele hash sunt o formă de structură de date care deține perechi cheie-valoare. Cea mai bună soluție este să folosiți tabele hash atunci când numărul de componente este imprevizibil și aveți nevoie de acces rapid la valorile prin cheie.
5. Copaci: Arborii sunt structuri de date ierarhice care pot stoca un grup de elemente într-o ierarhie. Cele mai bune utilizări pentru arbori binari de căutare sunt în structuri de date ierarhice în care relațiile dintre elementele de date pot reprezenta o structură arborescentă.

Alegerea structurii corecte de date

Înainte de a alege o structură de date, luați în considerare datele, obligațiile și mediul aplicației dvs. În timp ce alegeți, gândiți-vă la următoarele elemente:

1. Complexitatea timpului: Performanța aplicației dvs. poate fi afectată semnificativ de complexitatea timpului a structurii dvs. de date. Dacă aplicația dvs. necesită operațiuni frecvente de căutare sau preluare, utilizați o structură de date cu o complexitate de timp redusă, cum ar fi un tabel hash.
2. Complexitatea spațială: Complexitatea spațială a structurii de date este un alt aspect important. Dacă aplicația dvs. necesită multă memorie, alegeți o structură de date cu mai puțină complexitate de spațiu, cum ar fi o matrice. Dacă spațiul nu este o problemă, puteți utiliza o structură de date cu o complexitate mai mare a spațiului, cum ar fi un arbore.
3. Citiți vs. Operații de scriere: Dacă aplicația dvs. utilizează o mulțime de operațiuni de scriere, alegeți o structură de date cu o performanță de inserare mai rapidă, cum ar fi un tabel hash. Dacă aplicația dvs. necesită multe operațiuni de citire, alegeți o structură de date cu o viteză de căutare mai rapidă, cum ar fi un arbore de căutare binar.
4. Tipul de date: Datele cu care aveți de-a face ar putea avea, de asemenea, un impact asupra structurii de date alese de dvs. De exemplu, puteți utiliza o structură de date bazată pe arbore dacă datele dumneavoastră sunt ierarhice. Dacă aveți date simple care trebuie accesate aleatoriu, alegerea unei structuri de date bazată pe matrice poate fi cea mai bună opțiune.
5. Biblioteci disponibile: Luați în considerare bibliotecile care sunt ușor accesibile pentru structura de date pe care o luați în considerare. Ar putea fi mai ușor de executat și întreținut dacă limbajul dvs. de programare are biblioteci încorporate disponibile pentru o anumită structură de date.

Următorul exemplu Python demonstrează cum să selectați cea mai bună structură de date pentru un anumit caz de utilizare.

Luați în considerare cazul în care dezvoltați o aplicație de sistem de fișiere care trebuie să stocheze și să recupereze fișiere într-o ierarhie. Trebuie să alegeți o structură de date care poate reprezenta eficient această structură ierarhică și să executați rapid operațiuni precum căutarea, inserarea și ștergerea.

Ar putea fi o idee bună să utilizați o structură de date bazată pe arbore, cum ar fi o căutare binară sau un arbore B. Dacă numărul de intrări din fiecare director este relativ mic și arborele nu este foarte profund arborele de căutare binar ar funcționa bine. Un arbore B ar fi mai potrivit pentru un număr mai mare de fișiere și structuri de directoare mai profunde.

Mai jos este un exemplu de arbore de căutare binar în Python.

clasăNodul:
def__init__(sine, valoare):
 self.value = valoare
 self.left_child = Nici unul
 self.right_child = Nici unul
clasăBinarySearchTree:
def__init__(de sine):
 self.root = Nici unul
defintroduce(sine, valoare):
dacă sine.rădăcină esteNici unul:
 self.root = Nod (valoare)
altfel:
 self._insert (valoare, self.root) 
def_introduce(self, value, current_node):
dacă valoare < current_node.value:
dacă current_node.left_child esteNici unul:
 current_node.left_child = Nod (valoare)
altfel:
 self._insert (valoare, current_node.left_child)
elif valoare > current_node.value:
dacă current_node.right_child esteNici unul:
 current_node.right_child = Nod (valoare)
altfel:
 self._insert (valoare, current_node.right_child)
altfel:
 imprimare(„Valoarea există deja în arbore”.)
defcăutare(sine, valoare):
dacă sine.rădăcină estenuNici unul:
întoarcere self._search (valoare, self.root)
altfel:
întoarcereFals
def_căutare(self, value, current_node):
dacă valoare == current_node.value:
întoarcereAdevărat
elif valoare < current_node.value și current_node.left_child estenuNici unul:
întoarcere self._search (valoare, current_node.left_child)
elif valoare > current_node.value și current_node.right_child estenuNici unul:
întoarcere self._search (valoare, current_node.right_child)
altfel:
întoarcereFals

În această implementare, construiți două clase: a BinarySearchTree clasă care gestionează operațiunile de inserare și căutare și a Nodul clasă care simbolizează un nod în arborele binar de căutare.

În timp ce metoda de inserare inserează un nou nod în locația corespunzătoare din arbore în funcție de valoarea acestuia, metoda de căutare caută un nod cu o valoare specificată. Complexitatea timpului ambelor operațiuni într-un arbore echilibrat este O(log n).

Selectați Structura optimă de date

Viteza și adaptabilitatea aplicației dvs. pot fi îmbunătățite semnificativ prin structura de date pe care ați ales-o. Luând în considerare datele dvs., operațiunile și mediul dvs., vă poate ajuta să alegeți cea mai bună structură de date.

Considerații precum complexitatea timpului, complexitatea spațiului, operațiunile de citire versus scriere, concurența, tipul de date și accesibilitatea bibliotecii sunt importante.

Evaluând greutatea fiecărei componente, ar trebui să alegeți structura de date care satisface necesitățile aplicației dvs.