logo

TechCodeview

Výukový program pre dátové štruktúry

Dátové štruktúry sú základnými stavebnými kameňmi počítačového programovania. Definujú, ako sa údaje organizujú, ukladajú a ako sa s nimi manipuluje v rámci programu. Pochopenie dátových štruktúr je veľmi dôležité pre vývoj efektívnych a efektívnych algoritmov. V tomto návode preskúmame najbežnejšie používané dátové štruktúry, vrátane polia, prepojené zoznamy, zásobníky, fronty, stromy a grafy.

Čo je dátová štruktúra?

A dátová štruktúra je úložisko, ktoré sa používa na ukladanie a organizovanie údajov. Je to spôsob usporiadania údajov v počítači tak, aby k nim bolo možné pristupovať a efektívne ich aktualizovať.



Štruktúra údajov sa nepoužíva len na organizáciu údajov. Používa sa tiež na spracovanie, získavanie a ukladanie údajov. Existujú rôzne základné a pokročilé typy dátových štruktúr, ktoré sa používajú v takmer každom programe alebo softvérovom systéme, ktorý bol vyvinutý. Preto musíme mať dobré znalosti o dátových štruktúrach.

zip príkaz v linuxe

Osvojte si dátové štruktúry a algoritmy

Osvojte si základné koncepty počítačovej vedy, aby ste vyriešili problémy v reálnom svete a otázky týkajúce sa kódovania esa pomocou interaktívneho kurzu Educative

Klasifikácia štruktúry údajov

mb na gb
  1. Lineárna dátová štruktúra : Dátová štruktúra, v ktorej sú dátové prvky usporiadané sekvenčne alebo lineárne, pričom každý prvok je pripojený k predchádzajúcim a nasledujúcim susedným prvkom, sa nazýva lineárna dátová štruktúra.
    Príklad: Pole, zásobník, front, prepojený zoznam atď.
  2. Statická dátová štruktúra: Statická dátová štruktúra má pevnú veľkosť pamäte. Jednoduchší je prístup k prvkom v statickej dátovej štruktúre.
    Príklad: pole.
  3. Dynamická dátová štruktúra: V dynamickej dátovej štruktúre nie je veľkosť pevná. Môže byť náhodne aktualizovaný počas behu, čo môže byť považované za efektívne vzhľadom na pamäťovú (priestorovú) zložitosť kódu.
    Príklad: front, zásobník atď.
  4. Nelineárna dátová štruktúra: Dátové štruktúry, kde dátové prvky nie sú umiestnené sekvenčne alebo lineárne, sa nazývajú nelineárne dátové štruktúry. V nelineárnej dátovej štruktúre nemôžeme prejsť všetkými prvkami iba v jednom spustení.
    Príklady: Stromy a grafy.

Obsah

Všetky články na Array
Prax kódovania na grafe
Najnovšie články o grafe

XOR Linked List – pamäťovo efektívny dvojito prepojený zoznam | Set 1
  • XOR Linked List – pamäťovo efektívny dvojito prepojený zoznam | Súprava 2
  • Preskočiť zoznam | Sada 1 (úvod)
  • Samoorganizujúci zoznam | Sada 1 (úvod)
  • Unrolled Linked List | Sada 1 (úvod)

    • 2. Segmentová stromová dátová štruktúra:

    • Segmentový strom | Sada 1 (súčet daného rozsahu)
    • Segmentový strom | Sada 2 (dopyt minimálneho rozsahu)
    • Lenivé rozmnožovanie v segmentovom strome
    • Trvalý segmentový strom | Sada 1 (úvod)

    Všetky články o segmente Tre

    wumpus svet

    3. Vyskúšajte dátovú štruktúru :

    • Skúste | (Vložiť a vyhľadať)
    • Skúste | (Odstrániť)
    • Najdlhšia zhoda prefixov – riešenie založené na Trie v jazyku Java
    • Vytlačte jedinečné riadky v danej boolovskej matici
    • Ako implementovať spätnú vyrovnávaciu pamäť vyhľadávania DNS?
    • Ako implementovať Forward DNS Look Up Cache?

    Všetky články na Tri

    4. Binárne indexovaná stromová dátová štruktúra:

    • Binárny indexovaný strom
    • Dvojrozmerný binárny indexovaný strom alebo Fenwickov strom
    • Binárny indexovaný strom: Aktualizácie rozsahu a bodové dotazy
    • Binárny indexovaný strom: Aktualizácia rozsahu a dotazy na rozsah

    Všetky články o binárnom indexovanom strome

    5. Pole prípon a strom prípon :

    • Úvod do poľa prípon
    • Algoritmus prípony Array nLogn
    • Kasai's Algorithm for Construction of LCP array from Suffix Array
    • Úvod do stromu prípon
    • Konštrukcia stromu prípony Ukkonen – 1. časť
    • Ukkonenova konštrukcia stromu prípony – časť 2
    • Ukkonenova konštrukcia stromu prípony – 3. časť
    • Ukkonen's Suffix Tree Construction – Part 4,
    • Konštrukcia stromu prípony Ukkonen – 5. časť
    • Konštrukcia stromu prípony Ukkonen – 6. časť
    • Strom zovšeobecnených prípon
    • Zostavte lineárne pole časových prípon pomocou stromu prípon
    • Kontrola podreťazca
    • Hľadanie všetkých vzorov
    • Najdlhší opakovaný podreťazec,
    • Najdlhší spoločný podreťazec, najdlhší palindromický podreťazec

    Všetky články o strome prípon

    6. AVL strom:

    • AVL strom | Sada 1 (vloženie)
    • AVL strom | Sada 2 (odstránenie)
    • AVL s duplicitnými kľúčmi

    7. Rozvetvený strom:

    • Rozvetvený strom | Sada 1 (vyhľadávanie)
    • Rozvetvený strom | Sada 2 (vložiť)

    8. B strom:

    • B-strom | Sada 1 (úvod)
    • B-strom | Sada 2 (vložiť)
    • B-strom | Sada 3 (odstrániť)

    9. Červeno-čierny strom:

    • Červeno-čierny strom Úvod
    • Vloženie červeného čierneho stromu.
    • Vymazanie červeno-čierneho stromu
    • Program na vkladanie červeného čierneho stromu

    Všetky články o samovyvažovacích BST

    synchronizácia vlákien

    10. Strom s rozmermi K:

    • Strom KD (vyhľadávanie a vkladanie)
    • K D strom (nájsť minimum)
    • K D strom (vymazať)

    Iné dátové štruktúry:

    • Treap (randomizovaný binárny vyhľadávací strom)
    • Ternárny vyhľadávací strom
    • Intervalový strom
    • Implementujte vyrovnávaciu pamäť LRU
    • Zoraďte čísla uložené na rôznych strojoch
    • Nájdite k najčastejších slov zo súboru
    • Vzhľadom na postupnosť slov vytlačte všetky anagramy spolu
    • Strom turnaja (strom víťaza) a binárna halda
    • Rozhodovacie stromy – Falošné (falšované) puzzle s mincami (12 mincí)
    • Zásobník špagiet
    • Štruktúra údajov pre slovník a kontrolu pravopisu?
    • Karteziánsky strom
    • Kartézske triedenie stromov
    • Riedka sada
    • Centroidný rozklad stromu
    • Strom Gomory-Hu
    • Nedávne články o pokročilých dátových štruktúrach.

    Rôzne:

    • Často kladené otázky týkajúce sa štruktúry údajov v rozhovore | Set 1
    • Dátová štruktúra pre n prvkov a O(1) operácií
    • Strom výrazov