Что такое структура данных: типы и приложения (2025 г.)

Данные — один из самых мощных инструментов, доступных любому бизнесу или организации, которая хочет не только выжить, но и достичь вершины в современном конкурентном и сложном мире. Чем больше информации доступно, тем больше возможностей и лучших решений проблем и препятствий открывается.

Однако к этим данным предъявляются некоторые серьезные требования, в том числе необходимость держать информацию организованной и легко доступной. Все данные в мире не помогут бизнесу, если он не сможет получить доступ к данным и превратить их в действенный актив.

Эта дилемма подводит нас к ответу на распространенный вопрос: что такое структура данных? В этой статье будут определены структуры данных, изучены различные типы структур данных, классификация структур данных и способы применения структур данных. Мы даже углубимся в такие понятия, как линейная структура данных и нелинейная структура данных. Давайте начнем с понимания того, что такое структура данных.

Станет ли специалист по данным вашей следующей вехой? Достигните своей цели с помощью нашей программы для специалистов по даннымИзучите программу

Что такое структура данных?

Прежде чем определять структуры данных, давайте вернемся немного назад и спросим: «Что такое данные?» Вот краткий ответ: данные — это информация, оптимизированная для обработки и перемещения, факты и цифры, хранящиеся на компьютерах.

Структуры данных — это особый способ организации данных в специализированном формате на компьютере, позволяющий быстро и эффективно организовывать, обрабатывать, хранить и извлекать информацию. Они являются средством обработки информации, предоставления данных для удобного использования.

Каждое приложение, часть программного обеспечения или основа программы состоит из двух компонентов: алгоритмов и данных. Данные — это информация, а алгоритмы — это правила и инструкции, которые превращают данные во что-то полезное для программирования.

Другими словами, запомните эти два простых уравнения:

Связанные данные + Допустимые операции с данными = Структуры данных

Структуры данных + Алгоритмы = Программы

Станьте самым высокооплачиваемым экспертом по науке о данных с нашей лучшей в своем классе программой по науке о данныхИзучите сейчас

Характеристики структур данных

Структура данных — это систематический способ организации данных. Структуры данных характеризуются следующими характеристиками:

Линейный или нелинейный

Эта характеристика упорядочивает данные в последовательном порядке, например, в виде массивов, графиков и т. д.

Статический и динамический

Статические структуры данных имеют фиксированные форматы и размеры, а также ячейки памяти. Статическая характеристика показывает компиляцию данных.

Временная сложность

Фактор времени должен быть очень пунктуальным. Время выполнения или время выполнения программы должно быть ограничено. Время работы должно быть как можно меньше. Чем меньше время работы, тем точнее прибор.

Корректность

Каждые данные обязательно должны иметь интерфейс. Интерфейс отображает набор структур данных. Структура данных должна быть точно реализована в интерфейсе.

Космическая сложность

Пространством в устройстве следует управлять осторожно. Использование памяти должно использоваться правильно. Пространство должно быть меньше занято, что свидетельствует о правильной работе устройства.

Получите лучшие вакансии в области науки о данных с помощью программы по науке о данных Университета ПердьюИзучите сейчас

Типы структур данных

До сих пор мы коснулись типов данных и классификаций структур данных. Наше знакомство с многочисленными элементами структур данных продолжается рассмотрением различных типов структур данных.

Массивы — это коллекции элементов данных одного типа, хранящиеся вместе в соседних ячейках памяти. Каждый элемент данных известен как «элемент». Массивы — это самая базовая, фундаментальная структура данных. Начинающим специалистам по данным следует освоить построение массивов, прежде чем переходить к другим структурам, таким как очереди или стеки.

Графы представляют собой нелинейное графическое представление наборов элементов. Графы состоят из конечных наборов узлов, также называемых вершинами, соединенных связями, которые также называются ребрами. Деревья, упомянутые ниже, представляют собой вариант графа, за исключением того, что последний не имеет правил, определяющих соединение узлов.

Хэш-таблицы, также называемые хэш-картами, могут использоваться как линейная или нелинейная структура данных, хотя они предпочитают первую. Эта структура обычно строится с использованием массивов. Хэш-таблицы сопоставляют ключи со значениями. Например, каждой книге в библиотеке присвоен уникальный номер, который облегчает поиск информации о книге, например, кто ее проверял, ее текущая доступность и т. д. Книги в библиотеке хэшируются с уникальным номером.

Связанные списки хранят коллекции элементов в линейном порядке. Каждый элемент связанного списка содержит элемент данных и ссылку или ссылку на следующий элемент в том же списке.

Стеки хранят коллекции элементов в линейном порядке и используются при применении операций. Например, порядок может быть «первым пришел — первым ушел» (FIFO) или «последним пришел — первым ушел» (LIFO).

Очереди хранят коллекции элементов последовательно, как стеки, но порядок операций должен быть только «первым пришел — первым вышел». Очереди представляют собой линейные списки.

Деревья хранят коллекции элементов в абстрактной иерархии. Это многоуровневые структуры данных, использующие узлы. Нижние узлы называются «листовыми узлами», а самый верхний узел известен как «корневой узел». Каждый узел имеет указатели, указывающие на соседние узлы.

Не путать с деревом. Tries — это структуры данных, которые хранят строки как элементы данных и размещаются в визуальном графе. Попытки также называются деревьями ключевых слов или деревьями префиксов. Всякий раз, когда вы используете поисковую систему и получаете автопредложения, вы наблюдаете за работой структуры данных trie.

Овладейте наукой о данных и разблокируйте роли высшего уровня с помощью магистерской программы Data ScientistНачните обучение

Типы деревьев в структуре данных

Генеральное дерево

Дерево считается общим деревом, если его иерархия не ограничена. Нет ограничений на количество дочерних узлов, которые может иметь узел в общем дереве. Все остальные деревья являются подмножествами дерева.

Двоичное дерево

Бинарное дерево — это своего рода древовидная структура данных, в которой каждый родительский узел имеет не более двух дочерних узлов. Как следует из названия, двоичный означает два, поэтому каждый узел может иметь ноль, один или два узла. Популярность этого дерева выше, чем у большинства других. Бинарное дерево может быть изменено с учетом определенных ограничений и функций, например, с использованием дерева AVL, дерева BST, дерева RBT и других. По мере продвижения мы будем подробно рассматривать все эти стили.

Двоичное дерево поиска

Эти древовидные структуры данных являются нелинейными: один узел соединен с несколькими другими. К узлу можно присоединить не более двух дочерних узлов. Бинарное дерево поиска названо так потому, что:

1. Каждый узел может иметь до двух дочерних узлов.
2. Его можно использовать для поиска элемента за время 0(log(n)) и поэтому он называется деревом поиска.

Дерево АВЛ

Дерево AVL представляет собой самобалансирующееся двоичное дерево поиска. Адельсон-Велши и Лэндис являются изобретателями термина AVL. Здесь впервые были созданы динамически сбалансированные деревья. В зависимости от того, сбалансировано ли дерево AVL или нет, каждому узлу присваивается коэффициент балансировки. Дети узлов имеют максимальную высоту одной лозы AVL. Правильные коэффициенты баланса в дереве AVL — 1, 0 и -1. Если в дерево добавляется новый узел, он будет повернут, чтобы обеспечить его баланс. Тогда оно будет повернуто. В дереве AVL общие операции, такие как просмотр, вставка и удаление, требуют времени O(log n). Обычно он используется при выполнении операций поиска.

Б-дерево

AB Tree — более общее двоичное дерево поиска. К этому типу дерева относится сбалансированное по высоте дерево m путей, где m обозначает порядок дерева. Каждый узел дерева может иметь несколько ключей и более двух дочерних узлов. Листовые узлы бинарного дерева могут находиться на разных уровнях. Важно, чтобы все конечные узлы B-дерева были одинаковой высоты.

Типы графиков

Нулевой граф

Графики нулевого порядка — это другое название нулевого графа. Граф с пустым набором ребер называется «нулевым графом». Как следует из названия, нулевой граф имеет 0 ребер и состоит только из изолированных вершин.

Тривиальный граф

Если граф содержит только одну вершину, он называется тривиальным графом. Одна вершина — это все, что необходимо для построения тривиального графа, который является наименьшим из возможных графов.

Конечный граф

Если количество вершин и ребер в графе ограничено, граф называется конечным.

Бесконечный граф

Если число вершин и ребер в графе бесконечно, то граф называется конечным.

График с направлениями

Орграфы — это еще один термин для ориентированных графов. Граф называется ориентированным графом или орграфом, если все ребра, соединяющие любую из его вершин или узлов, направлены или имеют определенное направление. Под направленными ребрами мы подразумеваем ребра графа, у которых есть направление, указывающее, где они начинаются и где они заканчиваются.

Простой график

Каждая пара узлов или вершин в простом графе имеет только одно соединяющее их ребро. Как следствие, только одно ребро соединяет две вершины, иллюстрируя взаимно однозначное взаимодействие между двумя компонентами.

Несколько графиков

Когда в графе G = (V, E) много ребер, соединяющих две вершины, граф называется мультиграфом. Мультиграф не имеет циклов.

Полный график

Граф является полным, если он является простым графом. Ребра, имеющие n вершин, должны быть связаны. Его также называют полным графом, поскольку степень каждой вершины должна быть равна n-1.

Псевдографик

Псевдограф — это тот, который помимо других ребер имеет петлю.

Обычный график

Регулярный граф — это одна из таких категорий типов графов, которая представляет собой простой граф с одинаковым значением степени в каждой из вершин. В результате каждый граф в целом является регулярным графом.

Двудольный граф

Двудольные графы можно разделить на две непустые непересекающиеся части с одинаковым набором вершин. V1(G) и V2(G) так, что каждое ребро e из E(G) имеет один конец в V1(G), а другой конец в V2(G) (G). Двудольность G относится к разделу V1 U V2 = V.

Взвешенный график

Размеченный или взвешенный граф — это граф, в котором каждое ребро имеет значение или вес, выражающий затраты на пересечение этого ребра.

Связанный граф

Граф связан, если существует путь, соединяющий одну вершину структуры данных графа с любой другой вершиной.

Отключенный граф

Когда нет ребра, соединяющего вершины, нулевой граф называется несвязным графом.

Циклический граф

Граф называется циклическим, если он имеет хотя бы один цикл графа.

Ациклический граф

Граф называется ациклическим, если он не содержит циклов.

Ациклический ориентированный граф

Это тип структуры данных графа, который имеет направленные ребра, но не имеет цикла, и его также называют DAG. Полная форма DAG — это ориентированный ациклический граф. Поскольку он направляет вершины и сохраняет определенные данные, он изображает ребра упорядоченной парой вершин.

Подграф

Подграф — это набор вершин и ребер одного графа, которые являются подмножествами другого.

Станьте специалистом по данным с реальным опытомМагистерская программа Data ScientistЗарегистрируйтесь сейчас

Расширенные структуры данных

Расширенные структуры данных можно определить как специальные и уникальные методы, используемые для хранения и организации информации более компетентным способом, при котором информацию можно легко хранить, извлекать или изменять для использования в области информатики и программирования.

Это структуры, которые предлагают лучшие средства хранения и использования информации в отличие от базовых типов, таких как списки или массивы. Использование расширенного структурирования данных также позволяет программистам повышать уровень своих алгоритмов и приложений, поскольку становится возможным решать сложные проблемы с данными.

Линейные структуры данных

Элементы данных в линейной структуре данных связаны друг с другом в последовательном порядке, при этом каждый элемент связан с элементами перед ним и за ним. Таким образом, один проход может пересечь структуру. Линейные структуры данных состоят из четырех типов. Они есть:

• Куча
• Множество
• Очередь
• Связанный список

Куча

Линейная структура данных хранит элементы данных в порядке «первый вошел/последний вышел» или «последний вошел/первый вышел». Эти заказы известны как заказы FILO и LIFO соответственно. Используя Stack, элемент можно добавлять и удалять одновременно с одного и того же конца. В Python стек можно разработать следующими способами.

1. Queue.LifoQueue
2. Список
3. Коллекции.deque

В Stack термины «Push» и «Pop» используются вместо «вставить» и «удалить».

Множество

Это коллекция схожих типов данных, которые хранятся в смежных ячейках памяти. Массивы также используются в Python. Массивы работают в масштабе от 0 до (n-1), где «n» обозначает размер массива. Массивы бывают двух типов. Они есть:

1. Одномерный массив
2. Многомерный массив

Очередь

Очередь представляет собой линейную структуру данных, соответствующую порядку FIFO. FIFO означает «первым пришел» и «первым вышел». Порядок таков: элементы, вставленные первыми, должны быть удалены первыми. Свойства структуры данных очереди:

1. Вставка элемента
2. Удаление элемента
3. Время доступа.

Связанный список

Связанные списки разделяют структуры данных, которые хранятся последовательно. Последний узел структуры данных будет связан с первым узлом следующей структуры данных. Первый элемент любой структуры данных называется главой списка. Связанный список помогает распределять память, сохраняет данные во внутренней структуре и т. д. Существует три типа связанных списков. Они есть:

1. Одиночный связанный список
2. Двойной связанный список
3. Круговой связанный список

Нелинейные структуры данных

Структура данных, в которой элементы данных расположены случайным образом. Элементы не расположены последовательно. Элементы данных присутствуют на разных уровнях. В нелинейных структурах данных существуют разные пути перехода элемента к другому элементу. Элементы данных в нелинейных структурах данных связаны с одним или несколькими элементами. Существует два типа нелинейных структур данных. Они есть:

• Древовидная структура данных
• Структура данных графа

Древовидная структура данных

Древовидные структуры данных полностью отличаются от массивов, стеков, очередей и связанных списков. Древовидные структуры данных являются иерархическими. Древовидная структура данных собирает узлы вместе, чтобы отобразить и стимулировать последовательность. Древовидная структура данных не хранит данные последовательно. Он хранит данные на нескольких уровнях. Верхний узел древовидной структуры данных известен как корневой узел. В корневом узле могут храниться данные любого типа. Каждый узел обязательно должен содержать данные. Ветви древовидной структуры данных называются дочерними.

Различные части древовидной структуры данных:

1. Корневой узел
2. Дочерний узел
3. Край
4. Братья и сестры
5. Листовой узел
6. Внутренние узлы
7. Высота дерева
8. Степень узла

Структура данных графа

В структуре данных графа один узел просто соединяется с другим узлом через край графа. Структура данных графа, очевидно, использует нелинейные структуры данных, которые не расположены последовательно. Структуры данных графа состоят из ребер и узлов, представленных E и V соответственно. Структуры данных графа не имеют корневых узлов. В нем нет стандартного порядка расположения данных. Каждое дерево также известно как граф с n-1 ребром, где n представляет общее количество вершин в графе. На графиках имеются различные категории, такие как ненаправленные, невзвешенные, направленные и взвешенные.

Различные части графика выглядят следующим образом.

1. Вертекс
2. Края
3. Направленный край
4. Ненаправленный край
5. Взвешенное преимущество
6. Степень
7. Инградус
8. Выходящая степень

Линейные и нелинейные структуры данных

Как используются структуры данных?

Реализация физических представлений абстрактных типов данных использует структуры данных. При создании эффективного программного обеспечения структуры данных являются ключевым компонентом. Они также важны для разработки алгоритмов и использования этих алгоритмов в программном обеспечении. Структуры данных используются в различных аспектах, таких как:

При предоставлении набора атрибутов и соответствующих структур, которые будут использоваться для хранения записей в системе управления базой данных, структуры данных используются для эффективного сохранения данных.

• Управление ресурсами и услугами

Структуры данных, включая связанные списки для распределения памяти, управления каталогами файлов и деревьями файловых структур, а также очереди планирования процессов, используются для предоставления ресурсов и функций ядра операционной системы (ОС).

Информация, совместно используемая приложениями, например пакеты TCP/IP, организована с использованием структур данных.

Двоичные деревья поиска, иногда называемые упорядоченными или отсортированными двоичными деревьями, представляют собой структуры данных, которые предлагают практические способы сортировки объектов, например строк символов, используемых в качестве тегов. Программисты могут управлять объектами, расположенными с заданным приоритетом, используя структуры данных, такие как очереди приоритетов.

Для индексации элементов, например тех, которые хранятся в базе данных, используются еще более сложные структуры данных, такие как B-деревья.

B-деревья, хеш-таблицы и двоичные деревья поиска — это стандартные методы, используемые для создания индексов, которые ускоряют процесс поиска определенного элемента.

Структуры данных используются приложениями для работы с большими данными для распределения и управления хранилищем данных на распределенных площадках хранения, обеспечивая производительность и масштабируемость. Чтобы упростить запросы, некоторые среды программирования больших данных, такие как Apache Spark, предлагают структуры данных, которые копируют фундаментальную структуру записей базы данных.

Станьте самым высокооплачиваемым экспертом по науке о данных с нашей лучшей в своем классе программой по науке о данныхИзучите сейчас

Выбор структуры данных

Шаги, которые необходимо использовать при выборе структуры данных, приведены ниже.

1) Первым шагом в определении основных операций, которые необходимо поддерживать, является анализ проблемы. Вставка элемента данных в структуру данных, удаление элемента данных из структуры данных и поиск определенного элемента данных являются примерами основных операций.

2) Определите ограничения ресурсов для каждой операции и оцените их количественно.

3) Определить, какая структура данных лучше всего соответствует этим требованиям.

Если базовый тип данных атрибута можно преобразовать в один из типов, для которых поддерживается операция, могут выполняться процессы между типами данных, не включенными в таблицу. К данным можно добавлять или вычитать числа. Количество дней, которые необходимо добавить или удалить, представлено целыми числами.

Например, поскольку IEG INT8 преобразуется в IEG DOUBLE и поддерживается добавление IEG DOUBLE и IEG MONEY, добавление IEG INT8 и IEG MONEY возможно.

• Вычислительная сложность:

Вычислительная сложность — это показатель того, сколько времени и памяти (ресурсов) использует конкретный алгоритм при его выполнении. Прежде чем разрабатывать код, ученые-компьютерщики могут спрогнозировать время выполнения алгоритма и потребности в памяти, используя математические показатели сложности. Для программистов, реализующих и выбирающих алгоритмы для практических приложений, эти прогнозы являются важным руководством.

Одна из тех вещей, которые легко распознать, но трудно определить, — это элегантная программа. Он эффективно использует слова, не прибегая к путанице. Это лаконично, без использования сложного кода. Он обеспечивает баланс между концепциями простоты и ясности, сложностью кодирования, оставаясь при этом поверхностным для чтения и понимания. Написание кода, эквивалентного безупречному письму, — конечная цель каждого программиста.

Не существует «волшебного решения» или одного решения этой проблемы. Стандарты кодирования могут быть использованы в качестве помощи, но они должны быть основаны на прочной основе, которая гарантирует, что суть вопроса будет передана программисту и отражена в коде.

Типы данных и их связь со структурами данных

Чтобы ответить на вопрос, что такое структура данных, необходимо понять три основных типа данных.

Абстрактные данные определяются тем, как они ведут себя. Этот тип включает в себя графы, очереди, стеки и множества.

Составные данные включают в себя комбинированные примитивные типы данных и включают в себя массивы, классы, записи, строки и структуры. Они также могут состоять из других составных типов.

Примитивные данные классифицируются как базовые данные и состоят из логических значений, символов, целых чисел, указателей, а также чисел с фиксированной и плавающей запятой.

Эти типы данных являются строительными блоками структур данных. Типы данных сообщают интерпретатору или компьютеру, как программист планирует использовать данные. Кроме того, аналитики данных могут выбирать из различных классификаций структур данных. Хитрость заключается в том, чтобы выбрать структуру, наиболее подходящую для ваших нужд и ситуации.

Классификации структур данных

Как мы только что видели, существуют разные типы и классификации структур данных и самих данных. Такой объем информации вызывает еще больше вопросов. Что такое связанный список? Что такое линейная структура данных? Что такое структура данных?

Давайте попробуем разобраться в структурах данных, взглянув на классификации. Существует три основные классификации структур данных, каждая из которых состоит из пары характеристик.

• Линейная и нелинейная структура данных

Линейные структуры упорядочивают данные в линейной последовательности, например, в массиве, списке или очереди. В нелинейных структурах данные не образуют последовательность, а соединяются с двумя или более информационными элементами, например, в дереве или графе.

• Статическая и динамическая структура данных

Как следует из этого термина, статические структуры состоят из фиксированных, постоянных структур и размеров во время компиляции. Массив резервирует определенный объем резервной памяти, заранее установленный программистом. Динамические структуры имеют нефиксированный объем памяти, который сжимается или расширяется в зависимости от требований программы и ее выполнения. Кроме того, расположение связанной памяти может измениться.

• Однородная и неоднородная структура данных

Однородные структуры данных состоят из элементов данных одного и того же типа, как коллекции элементов в массиве. В неоднородных структурах данные не обязательно должны быть одного типа, как в структурах.

Операции со структурой данных

Ниже приведены наиболее частые операции, которые можно выполнять со структурами данных:

1. Поиск. Поиск предполагает нахождение определенной части внутри указанной структуры данных. Когда необходимый ингредиент обнаружен, это называется успехом. Поиск — это операция, которую можно выполнять со структурами данных, такими как массивы, связанные списки, деревья, графики и т. д.
2. Сортировка. Сортировка — это процесс упорядочивания всех элементов данных в структуре данных в определенном порядке, например по возрастанию или убыванию.
3. Вставка влечет за собой добавление новых элементов данных в структуру данных.
4. Элементы данных в структуре данных можно удалить.
5. Обновление. Мы можем обновить или заменить существующие части структуры данных.

Временная и пространственная сложность

Временная сложность — это исследование того, как потребление ресурсов алгоритма зависит от размера входных данных. В широком смысле это касается того, как количество операций алгоритма масштабируется с ростом входных данных, что позволяет оценить его эффективность с точки зрения требуемой оперативной работы.

Напротив, пространственная сложность связана с памятью, занимаемой алгоритмом во время его выполнения. Он состоит из пространства для входных значений и некоторого дополнительного пространства памяти, используемого во время операции. Понимание сложности пространства важно для разработчиков, поскольку оно дает им возможность оценить объем использования памяти, который потребуется алгоритму, особенно если он включает в себя огромные объемы данных.

Применение структур данных

Структуры данных имеют множество применений, например:

Структуры данных способствуют эффективному сохранению данных, например, определяя коллекции атрибутов и соответствующие структуры, используемые в системах управления базами данных для хранения записей.

Организованная информация, определяемая структурами данных, может совместно использоваться приложениями, например, пакетами TCP/IP.

• Управление ресурсами и услугами

Структуры данных, такие как связанные списки, могут позволить ресурсам и службам базовой операционной системы выполнять такие функции, как управление каталогами файлов, распределение памяти и планирование обработки очередей.

Приложения для обработки больших данных полагаются на структуры данных для управления и распределения хранилища данных по множеству распределенных мест хранения. Эта функция гарантирует масштабируемость и высокую производительность.

Получите лучшие вакансии в области науки о данных с помощью программы по науке о данных Университета ПердьюИзучите сейчас

Преимущества структур данных

1. Структура данных способствует эффективному хранению данных на устройствах хранения.
2. Использование структур данных упрощает извлечение данных с устройства хранения.
3. Структура данных позволяет эффективно и результативно обрабатывать как небольшие, так и большие объемы данных.
4. Манипулировать огромными объемами данных становится проще, если используется правильная техника структурирования данных.
5. Использование хорошей структуры данных может помочь программисту сэкономить много времени или времени обработки при выполнении таких задач, как хранение, поиск или обработка данных.
6. Большинство хорошо организованных структур данных, включая стеки, массивы, графы, очереди, деревья и связанные списки, имеют хорошо построенные и заранее спланированные подходы к таким операциям, как хранение, добавление, извлечение, изменение и удаление. Программист может полностью полагаться на эти факты при их использовании.
7. Структуры данных, такие как массивы, деревья, связанные списки, стеки, графики и т. д., тщательно проверены и проверены, поэтому любой может использовать их напрямую, без необходимости изучения и разработки. Если вы решите разработать собственную структуру данных, вам, возможно, придется провести некоторое исследование, но почти наверняка оно будет направлено на решение более сложной проблемы, чем та, которую они могут решить.
8. В долгосрочной перспективе использование структур данных может просто стимулировать повторное использование.

Как выбрать правильную структуру данных?

Вот как выбрать правильную структуру данных для вашей программы так, чтобы она действительно работала для вас.

• Поймите потребности вашей программы

Первый шаг — понять, каковы требования программы. Спланируйте операции, которые он будет выполнять, и функции, которые он будет обеспечивать. Например, если вы работаете с большим объемом информации, которую необходимо получить практически мгновенно, вы можете использовать хеш-таблицу. Напротив, если для вас важен порядок, вы можете поискать древовидную структуру.

• Оценка требований к производительности

Далее поговорим о производительности. Вам нужна структура данных, которая может быстро обрабатывать операции. В мире информатики мы используем обозначение Big O для измерения эффективности. Структура с временной сложностью O(n) обычно работает лучше, чем структура с O(n²), особенно по мере роста объема данных.

Также важно учитывать, сколько времени занимает обработка данных в структуре. Временная сложность имеет большое значение, особенно в таких областях, как машинное обучение, где на показатели и уровень производительности действительно может влиять эффективность всей архитектуры.

Еще одна область, на которую стоит обратить внимание, — это простота использования структуры данных. Это должно быть просто и интуитивно понятно. Оно должно быть ясным и простым, поскольку время и внешние ошибки могут быть вызваны во время фактической разработки.

Еще один момент, который следует учитывать, — насколько легко удалить данные из структуры. Некоторые параметры, например связанные списки, могут затруднить удаление. Убедитесь, что выбранная вами структура данных допускает простое удаление при необходимости.

Станьте самым высокооплачиваемым экспертом по науке о данных с нашей лучшей в своем классе программой по науке о данныхИзучите сейчас

Рассматривали ли вы науку о данных как карьеру?

Магистерская программа Data Scientist, предлагаемая Simplilearn, представляет собой комплексный учебный курс, предназначенный для того, чтобы вооружить профессионалов передовыми навыками, необходимыми для успешной карьеры в области науки о данных. Эта программа охватывает такие важные темы, как машинное обучение, глубокое обучение, технологии больших данных и визуализация данных, гарантируя, что участники будут хорошо подготовлены к сложностям науки о данных.

Одной из ключевых особенностей программы является подход к практическому обучению, при котором участники участвуют в реальных проектах и ​​тематических исследованиях, отражающих проблемы отрасли. Этот практический опыт дополняется интерактивными занятиями в режиме реального времени под руководством опытных инструкторов, предлагающих индивидуальное руководство и понимание последних тенденций и инструментов в области науки о данных.

Кроме того, программа предлагает надежную учебную программу, которая включает в себя известные сертификаты, повышающие квалификацию выпускников и расширяющие их карьерные перспективы. Эта программа, ориентированная как на технические навыки, так и на стратегическое мышление, идеально подходит для профессионалов, желающих продвинуться по карьерной лестнице и стать лидерами в области науки о данных.

Часто задаваемые вопросы

1. Что такое DSA в кодировании?

DSA или «Структуры данных и алгоритмы» посвящены тому, как организованы данные и как создавать алгоритмы для эффективного решения проблем. Понимание DSA помогает писать лучший код и систематически выполнять сложные задачи.

2. Какая структура данных наиболее эффективна?

Наиболее эффективная структура данных зависит от ваших потребностей. Хэш-таблицы часто отлично подходят для быстрого поиска, а сбалансированные деревья, такие как деревья AVL, хорошо подходят для сортировки и управления динамическими данными.

3. Как графики используются в машинном обучении?

Графики иллюстрируют, как соединяются точки данных, что делает их полезными в машинном обучении. Их часто используют в системах кластеризации и рекомендаций, а такие алгоритмы, как Graph Neural Networks, повышают производительность модели за счет учета взаимосвязей.

4. В чем разница между массивами и связанными списками?

Массивы представляют собой структуры фиксированного размера с быстрым доступом, поскольку элементы хранятся в непрерывной памяти. Однако связанные списки являются гибкими и могут легко увеличиваться или уменьшаться, но имеют более медленное время доступа из-за соединений узлов. Используйте массивы для быстрого доступа и связанные списки для частых вставок и удалений.