3 zaawansowane struktury danych, które każdy programista powinien znać

Przekonasz się, że używanie struktur danych jest dość powszechnym zjawiskiem jako programista, więc biegłość w podstawowych strukturach danych, takich jak drzewa binarne, stosy i kolejki, ma kluczowe znaczenie dla Twojego sukcesu.

Ale jeśli chcesz poprawić swoje umiejętności i wyróżnić się z tłumu, będziesz chciał zapoznać się również z zaawansowanymi strukturami danych.

Zaawansowane struktury danych są niezbędnym elementem nauki o danych i pomagają wyjaśnić nieefektywne zarządzanie i zapewniają przechowywanie dużych zestawów danych. Inżynierowie oprogramowania i naukowcy zajmujący się danymi stale wykorzystują zaawansowane struktury danych do projektowania algorytmów i oprogramowania.

Czytaj dalej, ponieważ omawiamy zaawansowane struktury danych, o których powinien wiedzieć każdy programista.

1. Sterta Fibonacciego

Jeśli poświęciłeś już trochę czasu na naukę struktur danych, musisz znać sterty binarne. Kopce Fibonacciego są dość podobne i wynika to z min-kupa lub maksymalna sterta nieruchomości. Możesz myśleć o stercie Fibonacciego jako o zbiorze drzew, w których węzeł wartości minimalnej lub maksymalnej znajduje się zawsze u korzenia.

Sterta spełnia również własność Fibonacciego w taki sposób, że węzeł n będzie miał przynajmniej F(n+2) węzły. Wewnątrz sterty Fibonacciego korzenie każdego węzła są połączone ze sobą, zwykle za pomocą okrągłej podwójnie połączonej listy. Umożliwia to usunięcie węzła i połączenie dwóch list w czasie O(1).

Związane z: Przewodnik dla początkujących dotyczący zrozumienia kolejek i kolejek priorytetowych

Sterty Fibonacciego są znacznie bardziej elastyczne niż sterty binarne i dwumianowe, co czyni je użytecznymi w szerokim zakresie zastosowań. Są one powszechnie używane jako kolejki priorytetowe w algorytmie Dijkstry, aby znacznie poprawić czas działania algorytmu.

2. Drzewo AVL

Drzewa AVL (Adelsona-Velsky'ego i Landisa) są samobalansującymi drzewami wyszukiwania binarnego. Standardowe drzewa wyszukiwania binarnego mogą być przekrzywione i mieć najgorszą złożoność czasową O(n), co czyni je nieefektywnymi w zastosowaniach w świecie rzeczywistym. Drzewa samobalansujące automatycznie zmieniają swoją strukturę w przypadku naruszenia właściwości bilansowania.

W drzewie AVL każdy węzeł zawiera dodatkowy atrybut, który zawiera jego współczynnik równoważenia. Współczynnik równowagi to wartość uzyskana przez odjęcie wysokości lewego poddrzewa od prawego poddrzewa w tym węźle. Własność samobalansowania drzewa AVL wymaga, aby współczynnik równowagi zawsze wynosił -1, 0 lub 1.

Jeśli właściwość samorównoważenia (współczynnik równowagi) zostanie naruszona, drzewo AVL obraca węzły, aby zachować współczynnik równowagi. Drzewo AVL wykorzystuje cztery główne obroty — obrót w prawo, obrót w lewo, obrót lewo-prawo i obrót prawo-lewo.

Właściwość samobalansowania drzewa AVL poprawia jego złożoność czasową w najgorszym przypadku do zaledwie O(logn), co jest znacznie bardziej wydajne w porównaniu z wydajnością drzewa wyszukiwania binarnego.

3. Czerwono-czarne drzewo

Drzewo czerwono-czarne to kolejne samobalansujące drzewo wyszukiwania binarnego, które wykorzystuje dodatkowy bit jako właściwość samorównoważenia. Bit jest zwykle określany jako czerwony lub czarny, stąd nazwa drzewo czerwono-czarne.

Każdy węzeł w czerwono-czarnym jest albo czerwony, albo czarny, ale węzeł główny musi zawsze być czarny. Nie może być dwóch sąsiadujących ze sobą czerwonych węzłów, a wszystkie węzły liści muszą być czarne. Zasady te służą do zachowania właściwości samobalansujących drzewa.

Związane z: Algorytmy, które powinien znać każdy programista

W przeciwieństwie do drzew wyszukiwania binarnego, drzewa czerwono-czarne mają wydajność w przybliżeniu O (logn), co czyni je znacznie bardziej wydajnymi. Jednak drzewa AVL są znacznie bardziej zrównoważone ze względu na definitywną właściwość samobalansowania.

Popraw swoje struktury danych

Znajomość zaawansowanych struktur danych może mieć duże znaczenie podczas rozmów kwalifikacyjnych i może być czynnikiem oddzielającym Cię od konkurencji. Inne zaawansowane struktury danych, którym powinieneś się przyjrzeć, to n-drzewa, wykresy i zbiory rozłączne.

Identyfikacja idealnej struktury danych dla danego scenariusza jest częścią tego, co czyni dobrego programistę świetnym.

6 struktur danych, które powinien znać każdy programista

Struktury danych są podstawą w inżynierii oprogramowania. Oto kilka ważnych struktur danych, które każdy programista powinien znać.

Czytaj dalej

O autorze