Типы, классификации и применения (обновлено)

Данные — один из самых мощных инструментов, доступных любому бизнесу или организации, которые хотят не только выжить, но и подняться на вершину в сегодняшнем конкурентном и сложном мире. Чем больше информации доступно, тем больше открывается возможностей и лучших решений проблем и препятствий.

Однако эти данные предъявляют некоторые серьезные требования, включая необходимость хранить информацию организованной и легкодоступной. Все данные в мире не помогут бизнесу, если он не сможет получить доступ к данным и превратить их в актив, пригодный для действий.

Сопутствующее обучение: Учебник по структурам данных и алгоритмам

Эта дилемма приводит нас к ответу на распространенный вопрос — Что такое структура данных? В этой статье будут даны определения структур данных, рассмотрены различные типы структур данных, классификация структур данных и то, как применяются структуры данных. Мы даже углубимся в такие концепции, как линейная структура данных и нелинейная структура данных. Мы рассмотрим такие ресурсы, как вопросы собеседования по структуре данных, идеально подходящие для людей, претендующих на соответствующую должность.

Давайте окунемся в мир структур данных и алгоритмов.

Станьте специалистом по обработке данных с помощью практического обучения!Программа магистратуры для специалистов по обработке данныхИзучить программу

Итак, что же такое структура данных?

Прежде чем дать определение структурам данных, давайте немного вернемся 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, чтобы информация могла быть организована, обработана, сохранена и извлечена быстро и эффективно. Они являются средством обработки информации, предоставляя данные для простого использования.

Каждое приложение, часть программного обеспечения или основа программ 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 над данными = Структуры данных

Структуры данных + Алгоритмы = Программы

Сопутствующее обучение: Что такое алгоритм? Характеристики, типы и как его написать

Сопутствующее обучение: Алгоритм поиска в ширину

Характеристики структур данных

Структура данных — это систематический способ организации данных. Характеристики структур данных:

Линейный или нелинейный

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

Статика и динамика

Статические структуры данных имеют фиксированные форматы и размеры вместе с ячейками памяти. Статическая характеристика показывает компиляцию данных.

Сложность времени

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

Корректность

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

Сложность пространства

Пространство в устройстве должно быть тщательно использовано. Использование памяти должно быть использовано правильно. Пространство должно быть менее занятым, что указывает на правильное функционирование устройства.

Станьте специалистом по обработке данных с помощью практического обучения!Программа магистратуры для специалистов по обработке данныхИзучить программу

Линейные структуры данных

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

• Куча
• Множество
• Очередь
• Связанный список

Куча

Линейная структура данных хранит элементы данных в порядке «первым пришел/последним ушел» или «последним пришел/первым ушел». Эти порядки известны как порядки FILO и LIFO соответственно. Используя Stack, элемент можно добавлять и удалять одновременно с одного и того же конца. В Python Stack можно разрабатывать следующими способами.

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

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

Множество

Это набор похожих 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. Это:

1. Одномерный массив
2. Многомерный массив

Подготовка вашей карьеры в сфере блокчейна к 2024 годуБесплатный вебинар | 5 декабря, вторник | 21:00 по индийскому стандартному времениЗарегистрируйтесь сейчас

Очередь

Очередь — это линейная структура данных, которая следует порядку FIFO. FIFO означает First In and First Out (первым пришел — первым вышел). Порядок таков, что элементы, которые вставлены первыми, должны быть удалены первыми. Свойства структуры данных Queue:

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 известен как Голова списка. Связанный список помогает в распределении памяти, хранит данные во внутренней структуре и т. д. Существует три типа связанных списков. Это:

1. Односвязный 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 для элемента, чтобы достичь другого элемента. Элементы данных в нелинейных структурах данных связаны с одним или несколькими элементами. Существует два типа нелинейных структур данных. Это:

• Древовидная структура данных
• Структура графических данных

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 изобразить и стимулировать последовательность. Древовидная структура данных не хранит данные последовательно. Она хранит данные на нескольких уровнях. Верхний узел древовидной структуры данных известен как корневой узел. Любой тип данных может храниться в корневом узле. Каждый узел должен обязательно содержать данные. Ветви в древовидной структуре данных известны как дочерние элементы.

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 графических данных

В графовой структуре данных один узел просто соединен с другим узлом через ребро графа. Графовая структура данных, очевидно, использует нелинейные структуры данных, которые не расположены последовательно. Графовые структуры данных состоят из ребер и узлов, представленных E и V соответственно. Графовые структуры данных не имеют корневых узлов. У них нет стандартного порядка расположения данных. Каждое дерево также известно как граф с n-1 ребрами, где «n» представляет общее количество вершин в графе. В графах существуют различные категории, такие как ненаправленные, невзвешенные, направленные и взвешенные.

Различные части графика выглядят следующим образом.

1. Вершина
2. Края
3. Направленный край
4. Ненаправленный край
5. Утяжеленное ребро
6. Степень
7. Входящая степень
8. Outdegree

Типы данных

Типы данных являются основными элементами классификации данных. Типы данных используются при передаче информации между программистом и компилятором. Существуют различные типы данных. Они следующие.

В компьютерных программах существует три типа данных, такие как числа, текст и логические значения. Логический тип данных, а значение в логическом типе может быть либо ложным, либо истинным, либо положительным или отрицательным. Логический тип данных доказывает, являются ли данные действительными или недействительными. Логические значения имеют два возможных состояния, такие как True или False. В двоичной системе используются значения 0 и 1. Логические выражения имеют дело с алгеброй, логическими значениями и двоичными переменными.

Целочисленный тип данных хранит как положительные, так и отрицательные числа вместе с нулем. Целочисленный тип данных использует все эти целые числа для поддержания точности. Все арифметические операции могут быть эффективно выполнены с помощью целочисленных типов данных. Если значение данных выходит за пределы числового диапазона целого числа, то это тот случай, когда сервер базы данных не может сохранить значение. Однако целочисленный тип данных потребляет четыре (4) байта памяти на значение.

Тип данных с плавающей точкой аппроксимирует действительные значения с помощью формулы, чтобы обеспечить компромисс между диапазоном и точностью. Из-за необходимости быстрой обработки часто обнаруживаются системы с чрезвычайно малыми и очень большими действительными числами, использующие вычисления с плавающей точкой. Экспонента в фиксированном основании обычно используется для масштабирования числа и аппроксимации его представления до определенного количества значимых цифр.

Двоичные слова используются для хранения чисел в цифровой электронике. Строка битов фиксированной длины (1 и 0) является двоичным словом. Тип данных определяет, как эти 1 и 0 интерпретируются аппаратными элементами и программными процессами. Существует два различных типа данных для двоичных чисел: с фиксированной точкой и с плавающей точкой. Доступны как знаковые, так и беззнаковые форматы данных с фиксированной точкой. Знаковый бит отсутствует. Поэтому двоичное слово обычно явно не выражает, является ли значение с фиксированной точкой знаковым или беззнаковым. Напротив, архитектура компьютера неявно определяет информацию о знаке.

Двоичные слова используются для хранения чисел в цифровой электронике. Строка битов фиксированной длины (1 и 0) называется двоичным словом. Тип данных определяет, как эти 1 и 0 интерпретируются аппаратными элементами и программными процессами. Существует два различных типа данных для двоичных чисел: с фиксированной точкой и с плавающей точкой.

Информация о символах хранится в поле фиксированной длины типом данных CHAR. Данные могут быть строкой букв, целых чисел и других символов, которые поддерживаются кодовым набором локали вашей базы данных, будь то однобайтовые или многобайтовые символы.

Строки с фиксированной или переменной длиной могут использоваться для хранения символьных данных. Строки переменной длины не расширяются; строки фиксированной длины расширяются справа с пробелами на выходе.

Блоки памяти, которые динамически выделяются, управляются и хранятся с помощью указателей. Объекты данных или массивы объектов хранятся в таких альянсах. Куча или свободное хранилище, которое является пространством памяти, предоставляемым большинством структурированных и объектно-ориентированных языков, — это место, где динамически выделяются объекты.

Строковый тип данных состоит из ряда символов, либо в форме литеральной константы, либо переменной. Последняя может быть либо постоянной длины, либо позволять своим элементам изменяться (после создания). Структура данных массива байтов (или слов) часто используется для создания строки, которая обычно рассматривается как вид данных и содержит последовательность элементов, обычно символов, с использованием некоторого вида кодировки символов.

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 необходимы для проектирования 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 базами 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 структуры файлов, а также очереди планирования процессов, используются для обеспечения основных ресурсов и функций операционной системы (ОС).

Информация, которой обмениваются приложения, например пакеты TCP/IP, организуется с использованием структур данных.

Двоичные деревья поиска, иногда называемые упорядоченными или сортированными двоичными деревьями, представляют собой структуры данных, которые предлагают практические способы сортировки вещей, например, строк символов, используемых в качестве тегов. Программисты могут управлять объектами, расположенными в заданном приоритете, 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, хэш-таблицы и двоичные деревья поиска — это стандартные методы, используемые для создания индексов, которые ускоряют процесс поиска определенного элемента.

Структуры данных используются приложениями больших данных для распределения и управления хранилищем данных на распределенных сайтах хранения, обеспечивая производительность и масштабируемость. Чтобы упростить запросы, несколько сред программирования больших данных, таких как Apache Spark, предлагают структуры данных, которые копируют фундаментальную структуру записей базы данных.

Выбор структуры данных

Ниже приведены шаги, которые необходимо выполнить при выборе структуры данных.

1) Первым шагом в определении основных операций, которые должны поддерживаться, 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 дайте им количественную оценку.

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

Если базовый тип данных атрибута может быть переведен в один из видов, для которых поддерживается операция, процессы между типами данных, не включенными в таблицу, могут быть выполнены. Данные могут иметь числа, которые добавляются или вычитаются из них. Количество дней, которые должны быть добавлены или удалены, 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 метрика того, сколько времени и памяти (ресурсов) использует конкретный алгоритм при его выполнении. Перед разработкой кода специалисты по информатике могут спрогнозировать время выполнения алгоритма и потребности в памяти, используя математические метрики сложности. Для программистов, реализующих и выбирающих алгоритмы для практического применения, эти прогнозы являются важными ориентирами.

Одной из таких вещей, которую легко распознать, но трудно определить, является элегантная программа. Она эффективно использует слова, не прибегая к запутыванию. Она лаконична, не используя сложный код. Она достигает баланса между концепциями простоты и ясности, сложностью кодирования, оставаясь поверхностной для чтения и понимания. Написание кода, эквивалентного безупречному письму, является конечной целью каждого программиста.

Нет “волшебного решения” или единственного решения этой проблемы. Стандарты кодирования могут быть использованы для помощи, но они должны быть основаны на прочной структуре, которая гарантирует, что суть вопроса будет донесена до программиста 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 себя ведут. Этот тип охватывает графы, очереди, стеки и наборы.

Составные данные включают в себя комбинированные примитивные типы данных и включают 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 точкой.

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 потребностей и ситуации.

Станьте специалистом по обработке данных с помощью практического обучения!Программа магистратуры для специалистов по обработке данныхИзучить программу

Каковы классификации структур данных?

Что такое структура данных? Хороший вопрос! У нее так много определений и характеристик, что легко запутаться и запутаться в терминологии. Существуют различные типы и классификации структур данных и самих данных, как мы только что увидели. Этот объем информации порождает 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.

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

Как следует из термина, статические структуры состоят из фиксированных, постоянных структур и размеров во время компиляции. Массив резервирует заданный объем резервной памяти, установленный программистом заранее. Динамические структуры характеризуются нефиксированными объемами памяти, сжимаясь или расширяясь в зависимости от требований программы и ее выполнения. Кроме того, расположение связанной памяти может меняться.

• Однородные и неоднородные.

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

Линейные и нелинейные структуры данных

Различные типы структур данных

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

Массивы — это наборы элементов данных одного типа, хранящиеся вместе в смежных ячейках памяти. Каждый элемент данных называется «элементом». Массивы — это самая базовая, фундаментальная структура данных. Начинающие специалисты по данным должны освоить построение массивов, прежде чем переходить к другим структурам, таким как очереди или стеки.

Графы — это нелинейное графическое представление наборов элементов. Графы состоят из конечных наборов узлов, также называемых вершинами, соединенных связями, поочередно называемыми ребрами. Деревья, упомянутые ниже, являются вариацией графа, за исключением того, что последний не имеет правил, регулирующих, как соединяются узлы.

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, каждая книга в библиотеке имеет уникальный номер, который облегчает поиск информации о книге, например, кто ее брал, ее текущая доступность и т. д. Книги в библиотеке хэшируются в уникальный номер.

Связанные списки хранят коллекции элементов в линейном порядке. Каждый элемент в связанном списке содержит элемент данных и ссылку или ссылку на последующий 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).

Станьте специалистом по обработке данных с помощью практического обучения!Программа магистратуры для специалистов по обработке данныхИзучить программу

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

Читайте также: Реализация очереди с использованием массива

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

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

Типы деревьев в структуре данных

Общее дерево

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

Двоичное дерево

Двоичное 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. Двоичное дерево может быть изменено для учета определенных ограничений и функций, например, с помощью дерева AVL, дерева BST, дерева RBT и других. Мы подробно рассмотрим все эти стили по мере продвижения.

Двоичное дерево поиска

Эти структуры данных дерева нелинейны, один узел соединяется с несколькими другими. К узлу можно присоединить максимум два дочерних узла. Двоичное дерево поиска так называется, потому что:

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

Дерево АВЛ

Дерево AVL — это самобалансирующееся бинарное дерево поиска. Адельсон-Велши и Ландис — изобретатели термина AVL. Здесь впервые были созданы динамически сбалансированные деревья. В зависимости от того, сбалансировано ли дерево AVL или нет, каждому узлу назначается коэффициент балансировки. Дети узлов имеют максимальную высоту в одну лозу AVL. Правильные коэффициенты балансировки в дереве AVL — 1, 0 и -1. Если к дереву добавляется новый узел, он будет повернут, чтобы обеспечить его сбалансированность. Затем он будет повернут. В дереве AVL общие операции, такие как просмотр, вставка и удаление, требуют времени O(log n). Обычно он используется при выполнении действий Lookups.

Дерево Б

AB Tree — это более общее бинарное дерево поиска. Сбалансированное по высоте m-стороннее дерево относится к этому типу деревьев, где m обозначает порядок дерева. Каждый узел дерева может иметь несколько ключей и более двух дочерних узлов. Листовые узлы бинарного дерева могут не находиться на одном уровне. Важно, чтобы все листовые узлы в B-дереве были одинаковой высоты.

Типы графиков

Нулевой график

Графы нулевого порядка — это еще одно название нулевого графа. Граф с пустым множеством 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 нужно для построения тривиального графа, который является наименьшим возможным графом.

Конечный граф

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

Бесконечный график

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

График с указаниями

Орграфы — это еще один термин для ориентированных графов. Граф называется ориентированным графом или орграфом, если все ребра, соединяющие любые его вершины или узлы, направлены или имеют определенное направление. Под направленными ребрами мы подразумеваем ребра графа, которые имеют направление, указывающее, где они начинаются и где заканчиваются.

Простой график

Каждая пара узлов или вершин в простом графе имеет только одно ребро, соединяющее их. Как следствие, только одно ребро соединяет две вершины, иллюстрируя взаимодействия один к одному между двумя компонентами.

Несколько графиков

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

Полный график

Граф является полным, если он является простым графом. Ребра, имеющие n вершин, должны быть связаны. Он также известен как полный граф, поскольку степень каждой вершины должна быть n-1.

Псевдограф

Псевдограф — это граф, который в дополнение к другим ребрам имеет петлю.

Регулярный график

Регулярный граф — это одна из таких категорий типа графа, которая является простым графом с точно таким же 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 множеством вершин. V1(G) и V2(G) так, что каждое ребро e графа E(G) имеет один конец в V1(G), а другой конец в V2(G) (G). Двудольность графа G относится к разбиению 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 является связанным, если существует путь, соединяющий одну вершину структуры данных графа с любой другой вершиной.

Несвязанный граф

Если вершины не соединены ребром, то нулевой граф называется несвязным графом.

Циклический граф

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

Ациклический граф

Граф называется ациклическим, если он не содержит циклов.

Ациклический направленный граф

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

Подграф

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

Операции со структурой данных

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

1. Поиск – Поиск подразумевает нахождение определенной части внутри указанной структуры данных. Когда нужный ингредиент обнаружен, это называется успехом. Поиск – это операция, которая может быть выполнена над структурами данных, такими как массивы, связанные списки, деревья, графы и т. д.
2. Сортировка. Сортировка — это процесс упорядочивания всех элементов данных в структуре данных в определенном порядке, например, по возрастанию или по убыванию.
3. Вставка подразумевает добавление новых элементов данных в структуру данных.
4. Элементы данных в структуре данных могут быть удалены.
5. Обновление — мы можем обновить или заменить существующие части структуры данных.

Характеристики структуры данных

• Корректность — реализация структуры данных должна точно реализовывать ее интерфейс.
• Сложность времени. Время выполнения операций со структурой данных должно быть максимально коротким.
• Сложность пространства. Операция со структурой данных должна использовать как можно меньше памяти.

Сопутствующее обучение: Сложность времени и пространства в структуре данных

Дела о времени исполнения

Существует три ситуации, которые обычно используются для относительного сравнения времени выполнения различных структур данных.

• Худший случай — это ситуация, при которой определенная операция со структурой данных занимает максимально возможное время.
• Средний случай — это сценарий, описывающий среднее время выполнения действия структуры данных.
• Лучший случай — это сценарий, демонстрирующий наименьшее возможное время выполнения операции со структурой данных.

Основная терминология

• Данные — это значения или наборы значений.
• Элемент данных. Элемент данных — это отдельная единица стоимости.
• Групповые элементы — это элементы данных, которые были разделены на подэлементы.
• Элементарные элементы. Элементы данных, которые невозможно разделить, называются элементарными элементами.
• Атрибут и сущность. Сущность — это все, что имеет атрибуты или качества, которым могут быть присвоены значения.
• Набор сущностей — набор сущностей состоит из сущностей со сравнимыми свойствами.
• Поле — это отдельная элементарная единица информации, представляющая атрибут сущности.
• Запись. Запись представляет собой набор значений полей определенной сущности.
• Файл. Файл — это набор записей, представляющих сущности в определенном наборе сущностей.

Почему структуры данных полезны?

Одна из самых важных вещей, которую нужно усвоить, когда вы ищете ответ на свой вопрос — что такое структура данных? Почему структура данных полезна?

Структуры данных предлагают множество преимуществ для процессов, связанных с ИТ, особенно по мере того, как приложения становятся все более сложными, а объем существующих данных продолжает расти. Вот несколько причин, по которым структуры данных имеют важное значение.

• Они способствуют более высокой скорости обработки. Большие объемы данных требуют более быстрой обработки, а структуры данных помогают организовать данные в формы, с которыми легче работать и которые легче обрабатывать.
• Они облегчают поиск данных. Структуры данных организуют информацию в удобные для работы формы, которые легче использовать для проведения требуемых поисков.
• Они пригодны для повторного использования. После внедрения определенной структуры данных ее можно использовать где угодно. Нет необходимости создавать новую структуру. Эта функция экономит время и ресурсы.
• Они облегчают обработку множественных запросов. Редко можно встретить одного пользователя, обращающегося к базе данных. Вместо этого обычно сотни, если не тысячи, пользователей ищут и взаимодействуют с базой данных. Структуры данных упорядочивают информацию так, что пользователям не приходится искать каждый элемент — они могут мгновенно искать только нужные данные.

Что такое структура данных и ее применение?

Структуры данных имеют множество применений, например:

Структуры данных способствуют эффективному сохранению данных, например, задавая наборы 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 основным ресурсам и службам операционной системы выполнять такие функции, как управление каталогами файлов, распределение памяти и обработка очередей планирования.

Приложения больших данных используют структуры данных для управления и распределения хранилища данных по многим распределенным местам хранения. Эта функция гарантирует масштабируемость и высокую производительность.

Преимущества структур данных

1. Структура данных способствует эффективному хранению данных на запоминающих устройствах.
2. Использование структур данных упрощает извлечение данных из устройства хранения.
3. Структура данных позволяет эффективно и результативно обрабатывать как небольшие, так и большие объемы данных.
4. Манипулирование большими объемами данных становится простым, если использовать правильную технику структурирования данных.
5. Использование хорошей структуры данных может помочь программисту сэкономить много времени или времени на обработку при выполнении таких задач, как хранение, извлечение 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 для таких операций, 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, графы и т. д., тщательно проверены и доказаны, 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 это почти наверняка будет связано с решением более сложной проблемы, чем та, которую они могут предоставить.
8. В долгосрочной перспективе использование структуры данных может просто способствовать повторному использованию.

Ускорьте свою карьеру в области науки о данных с помощью уникальной 6-месячной программы гарантии трудоустройства в области науки о данных от Simplilearn и получите работу своей мечты в ведущих компаниях в течение 180 дней после окончания обучения.

Рассматривали ли вы карьеру в области науки о данных?

Данные — это топливо, которое питает современные двигатели торговли, и специалисты по данным пользуются большим спросом. Спрос на специалистов по обработке данных вырос на 650% с 2012 годаи эта тенденция не ослабевает. Профессия специалиста по обработке данных продолжает оставаться одной из самых востребованных ИТ-карьер сегодня, и теперь вы можете присоединиться к этому захватывающему призванию.

Simplilearn предлагает программу профессионального сертификата по Data Science, которая обучает вас всему, что нужно для получения идеальной должности специалиста по данным. Программа буткемпа по Data Science идеально подходит для всех ИТ-специалистов, занимающихся такими критически важными для работы темами, как R, программирование Python, алгоритмы машинного обучения, концепции обработки естественного языка и визуализация данных с помощью Tableau. Эти и другие темы подробно рассматриваются в нашей интерактивной модели обучения, включающей живые сессии мировых практиков, практические лаборатории, IBM Hackathons и отраслевые проекты.

Проводимый в партнерстве с Университетом Пердью и в сотрудничестве с IBM, этот учебный лагерь является программой № 1 для аспирантов в области науки о данных по версии ET. Вы даже получите мастер-классы от преподавателей Пердью и экспертов IBM, а также сессии «Спросите меня о чем угодно» от IBM.

По данным Indeed, работающие в США специалисты по обработке данных зарабатывают в среднем 120 334 долл. США в год. По данным Payscale, в Индии специалисты по обработке данных зарабатывают в среднем 822 895 рупий в год.

Воспользуйтесь курсами Simplilearn и начните путь, который обещает долгую и успешную карьеру. Зарегистрируйтесь сегодня!