Вы обнаружите, что использование структур данных является довольно распространенным явлением среди программистов, поэтому умение работать с базовыми структурами данных, такими как двоичные деревья, стеки и очереди, жизненно важно для вашего успеха.
Но если вы хотите улучшить свои навыки и выделиться из толпы, вы также захотите ознакомиться с расширенными структурами данных.
Расширенные структуры данных являются важным компонентом науки о данных, они помогают устранить неэффективное управление и обеспечивают хранение больших наборов данных. Инженеры-программисты и специалисты по данным постоянно используют передовые структуры данных для разработки алгоритмов и программного обеспечения.
Продолжайте читать, пока мы обсуждаем расширенные структуры данных, о которых должен знать каждый разработчик.
1. Куча Фибоначчи
Если вы уже потратили некоторое время на изучение структур данных, вы должны быть знакомы с двоичными кучами. Кучи Фибоначчи очень похожи, и они следуют мин-куча или максимальная куча
характеристики. Вы можете думать о куче Фибоначчи как о наборе деревьев, где узел минимального или максимального значения всегда находится в корне.Куча также удовлетворяет свойству Фибоначчи, так что узел н будет иметь по крайней мере Ф(п+2) узлы. В куче Фибоначчи корни каждого узла связаны друг с другом, как правило, через круговой двусвязный список. Это позволяет удалить узел и объединить два списка всего за время O(1).
Связанный: Руководство для начинающих по пониманию очередей и приоритетных очередей
Кучи Фибоначчи гораздо более гибкие, чем бинарные и биномиальные кучи, что делает их полезными в широком диапазоне приложений. Они обычно используются в качестве приоритетных очередей в алгоритме Дейкстры, чтобы значительно улучшить время работы алгоритма.
2. АВЛ-дерево
Деревья AVL (Адельсона-Вельского и Лэндиса) представляют собой самобалансирующиеся бинарные деревья поиска. Стандартные двоичные деревья поиска могут быть искажены и иметь временную сложность O(n) в наихудшем случае, что делает их неэффективными для реальных приложений. Самобалансирующиеся деревья автоматически меняют свою структуру при нарушении свойства балансировки.
В дереве AVL каждый узел содержит дополнительный атрибут, содержащий его коэффициент балансировки. Коэффициент баланса — это значение, полученное путем вычитания высоты левого поддерева из правого поддерева в этом узле. Свойство самобалансировки дерева AVL требует, чтобы коэффициент баланса всегда был равен -1, 0 или 1.
Если свойство самобалансировки (коэффициент баланса) нарушается, дерево AVL вращает свои узлы, чтобы сохранить коэффициент баланса. Дерево AVL использует четыре основных поворота: поворот вправо, поворот влево, поворот влево-вправо и поворот вправо-влево.
Свойство самобалансировки дерева AVL снижает его временную сложность в наихудшем случае до O(logn), что значительно более эффективно по сравнению с производительностью двоичного дерева поиска.
3. Красно-черное дерево
Красно-черное дерево — это еще одно самобалансирующееся двоичное дерево поиска, которое использует дополнительный бит в качестве свойства самобалансировки. Бит обычно называют красным или черным, отсюда и название красно-черного дерева.
Каждый узел в Red-Black либо красный, либо черный, но корневой узел всегда должен быть черным. Не может быть двух соседних красных узлов, и все конечные узлы должны быть черными. Эти правила используются для сохранения свойства самобалансировки дерева.
Связанный: Алгоритмы, которые должен знать каждый программист
В отличие от деревьев бинарного поиска красно-черные деревья имеют эффективность примерно O(logn), что делает их гораздо более эффективными. Однако деревья AVL гораздо более сбалансированы из-за определенного свойства самобалансировки.
Улучшите свои структуры данных
Знание сложных структур данных может иметь большое значение на собеседованиях при приеме на работу и может стать фактором, который отделит вас от конкурентов. Другие расширенные структуры данных, которые вам следует изучить, включают n-деревья, графики и непересекающиеся наборы.
Определение идеальной структуры данных для данного сценария является частью того, что делает хорошего программиста великим.
Структуры данных являются основным продуктом в программной инженерии. Вот некоторые важные структуры данных, которые должен знать каждый программист.
Читать далее
- Программирование
- Программирование
- Анализ данных
Фахад является писателем в MakeUseOf и в настоящее время специализируется на компьютерных науках. Как заядлый технический писатель, он следит за тем, чтобы оставаться в курсе последних технологий. Он обнаруживает, что особенно интересуется футболом и технологиями.
Подписывайтесь на нашу новостную рассылку
Подпишитесь на нашу рассылку технических советов, обзоров, бесплатных электронных книг и эксклюзивных предложений!
Нажмите здесь, чтобы подписаться
