Um Informationen so zu organisieren, dass sie einem bestimmten Zweck dienen, haben Experten verschiedene einfache und komplexe Datenstrukturen entwickelt. Datenstrukturen sollen Daten so organisieren, dass sie sowohl für Menschen als auch für Computer verständlich und nutzbar sind. Lesen Sie weiter, während wir die Arten von Datenstrukturen in Python untersuchen. Wir haben auch eine ausführlichere Erklärung hinzugefügt, was Datenstrukturen und Algorithmen sind. Lass uns eintauchen!
Was sind Datenstrukturen?
Um Daten effizient auf einem Computer zu speichern, zu verarbeiten, abzurufen und anzuordnen, wurden verschiedene Datenstrukturen entwickelt. Sie sind eine Methode, mit Informationen umzugehen und sie in eine Form umzuwandeln, die leicht genutzt werden kann.
Algorithmen und Datenstrukturen sind das Rückgrat jedes Programms, jeder Anwendung oder jeder Software. Algorithmen sind eine Reihe von Regeln und Anweisungen zur Verarbeitung von Daten zur Verwendung in Computerprogrammen. Datenstrukturen werden von Programmierern verwendet, um Informationen zwischen verschiedenen Teilen einer Anwendung oder zwischen Anwendungen zu übertragen. Eingabe, Verarbeitung, Wartung und Abruf sind die vier Hauptverwendungszwecke von Datenstrukturen.
Was sind die Klassifizierungen der Datenstruktur?
Im Folgenden sind die Klassifizierungen einer Datenstruktur aufgeführt:
#1. Das Lineare und das Nichtlineare
Daten in linearen Strukturen wie einem Array, einer Liste oder einer Warteschlange sind in einer geraden Linie organisiert. Anstatt eine sequentielle Reihenfolge zu bilden, verbinden die Daten in nichtlinearen Strukturen wie einem Baum oder einem Diagramm zwei oder mehr Informationen.
#2. Dynamisch und statisch
Wie der Name schon sagt, werden die Größen und Formen von Datenstrukturen zum Zeitpunkt der Kompilierung vorbestimmt. Das Array spart eine vorgegebene Menge an Speicher für die zukünftige Verwendung. Die in einer dynamischen Struktur verfügbare Speichermenge kann je nach den Anforderungen des ausgeführten Codes wachsen oder schrumpfen. Auch der Standort des verbundenen Speichers kann sich mit der Zeit verschieben.
#3. Inhomogene und homogene Staaten
Homogene Datenstrukturen sind Sammlungen von Elementen, die alle denselben Datentyp haben, beispielsweise ein Array. Daten in inhomogenen Strukturen müssen nicht alle von der gleichen Art sein.
Arten von Datenstrukturen
Computerprogrammierer können aus einer Reihe verschiedener Datenstrukturen wählen, jede mit bestimmten Stärken und Verwendungsmöglichkeiten. Es gibt folgende Arten von Datenstrukturen:
#1. Arrays
Arrays werden verwendet, um Datenobjekte ähnlicher Art zu gruppieren. Diese Struktur verwendet die zusammenhängende Speicherzuweisung für die Datenorganisation. Benutzer eines Arrays weisen jedem Mitglied im Array einen eindeutigen Index oder Schlüssel zu. Arrays sind die Bausteine komplexerer Datenstrukturen wie Hash-Tabellen und Listen. Bei der Kategorisierung von Algorithmen wird dieses Framework häufig verwendet Informatiker.
#2. Stapel
In einem Stapel wird der letzte Vorgang zuerst angezeigt, da der Stapel einer Last-In-First-Out-Struktur (LIFO) folgt. Wenn Sie den Datensatz „1, 2, 3, 4“ eingegeben haben, wird die letzte Ziffer „4“ zuerst angezeigt. Diese Organisation von Daten erzeugt einen Stapel oder Stapel. Eine Stapeldatenstruktur eignet sich auch zum Speichern und Abrufen von Daten, bei denen die Ausführungsreihenfolge von entscheidender Bedeutung ist. Das Layout dieses Systems ermutigt Sie, jede Aufgabe bis zum Abschluss durchzugehen, bevor Sie mit der nächsten fortfahren.
#3. Lineare Datenstrukturen
Arrays oder endliche Datensätze sind Beispiele für lineare Datenstrukturen, da ihre Mitglieder mithilfe eines Indexschlüssels im Speicher abgerufen werden können. Verknüpfte Listen sind eine andere Art linearer Datenstruktur. Um Listenelemente beliebig im Speicher zu speichern, werden sie in verknüpften Listen auf eine bestimmte Weise angeordnet.
#4. Baumdatenstrukturen
Datenstrukturen in Form von Bäumen sind hierarchischer Natur, wobei der Stammwert und Teilmengen der untergeordneten Elemente als verknüpfte Knoten angezeigt werden. Es gibt eine Vielzahl von Baumdatenstrukturen, jede mit ihren eigenen einzigartigen Eigenschaften. Einige Beispiele sind Binärbäume, binäre Suchbäume, Rot-Schwarz-Bäume, Bäume mit Gewichtsausgleich und binäre Heaps.
#5. Warteschlangen
Wenn es um die Datenorganisation geht, sind Warteschlangen aufgrund ihrer First-In-First-Out-Struktur (FIFO) Stapeln vorzuziehen. Da Daten in diese lineare Struktur eintreten und darauf warten, sie zu verlassen, ähnelt sie einer Warteschlange. Zunächst werden die eingegebenen Daten übermittelt. Warteschlangen werden auch von Programmierern in Computern verwendet, um Informationen zu speichern, die nicht sofort verarbeitet werden müssen.
#6. Verknüpfte Listen
Verknüpfte Listen ordnen ihre „Knoten“ oder Objekte linear entsprechend den Beziehungen zwischen ihnen an. Die Informationen und eine Referenz sind in jedem Knoten enthalten. Die Daten des Knotens sind die Informationen, die der Programmierer dort gespeichert hat, während der Zeiger eine Referenz auf den folgenden Knoten in der Sequenz ist. Verknüpfte Listen sind nützlich, wenn Sie Elemente aus der Liste entfernen müssen. Aber auch Stacks und Queues können mit ihrer Hilfe implementiert werden.
#7. Listen überspringen
Unter Verwendung eines verknüpften Listenformats sind Überspringlisten eine Art probabilistische Datenstruktur. Eine Sprungliste ist ebenfalls eine Datenstruktur, die einige Elemente in einer größeren Liste selektiv ignoriert. Die Anzahl der Elemente auf einer Überspringliste nimmt mit jedem Level ab, es werden jedoch keine neuen Elemente hinzugefügt. Die Möglichkeit, Daten schnell zu entfernen, einzufügen und nach ihnen zu suchen, ist ein großer Vorteil von Sprunglisten für Programmierer.
#8. Grafiken
Graphen sind eine besondere Art ungeordneter Listen, die zur Darstellung von Netzwerken verwendet werden können. Sie bestehen aus einzelnen „Knoten“ und den Verbindungen (oder „Kanten“) zwischen ihnen. In diesen Designs werden X und Y als Paar verwendet, wobei der X-Scheitelpunkt mit dem Y verknüpft ist. Diagramme helfen Forschern auch dabei, komplexe Netzwerke wie Stadtstraßen und soziale Online-Interaktionen zu untersuchen.
#9. Versucht
Versuche, oft als „Präfixbäume“ bezeichnet, sind eine Art baumartige Datenstruktur. Bei Bedarf ersetzen sie häufig die Buchstaben des Alphabets. Die Knoten des Baums sind Zeichenfolgen, die vom Programmierer abgerufen werden können, indem er dem Zweig nach unten folgt. Mithilfe von Versuchen können Sie Informationen organisieren, die von einem Zeichenfolgenpräfix abhängig sind. Automatische Vorschläge und Wörterbuchsuche sind zwei Beispiele dafür, wie Versuche eingesetzt werden.
#10. Hash-Tabellen
Schlüssel-Wert-Paare werden in Tabellen gespeichert, die als Hash-Maps bezeichnet werden. Sie generieren einen Hash-Code oder Index für die Speicherorte, die den gesuchten Wert enthalten. Arrays sind auch eine gängige Methode für Computerprogrammierer zum Speichern von Daten. Hash-Tabellen können verwendet werden, um die festgelegte Datenstruktur zu implementieren sowie Arrays und Datenbankindizes zuzuordnen.
Datenstrukturen und Algorithmen
Es gibt eine große Kluft zwischen Datenstrukturen und Algorithmen. Eine effektive Datensortierung und ein effektiver Datenzugriff werden jedoch durch Datenstrukturen ermöglicht, die Datenbeziehungen grafisch darstellen. Die Software, Webseite, das Programm oder die Hardware eines Computers kann eine Aufgabe nur ausführen, indem sie die in einem Algorithmus beschriebenen Schritte befolgt.
Algorithmen sind vorgegebene, diskrete Abfolgen von Schritten, die von einem Computer ausgeführt werden können, um ein vorgegebenes, sich wiederholendes Ergebnis zu erhalten. Beispiele für Algorithmen sind Sortieralgorithmen, Suchalgorithmen und Kürzeste-Pfad-Algorithmen. Jedes davon ermöglicht es einem Computer, nicht nur die relevanten Informationen abzurufen, die er benötigt, sondern auch auf einen bestimmten Befehl zu reagieren. Es können für bestimmte Datenstrukturen optimierte Algorithmen entwickelt werden. Bei der Anwendung eines Algorithmus, der für eine Datenstruktur gedacht war, auf eine andere ist mit ineffizienten Ergebnissen zu rechnen.
Datenstrukturen in Python
Python wird in vielen Bereichen häufig eingesetzt, unter anderem in der Webentwicklung, Datenforschung, Robotik, ML, KI, IoT und Netzwerkautomatisierung, was es zu einer der am weitesten verbreiteten Programmiersprachen der Welt macht. Bei der Arbeit mit Daten benötigt jede Anwendung einen Ort, an dem sie organisiert, verwaltet und schnell und einfach abgerufen werden kann.
In Python gibt es bereits fünf Datenstrukturen, die alle aus unterschiedlichen Gründen nützlich sind. Im Folgenden sind die Datenstrukturen in Python aufgeführt:
# 1. Liste
Eine Liste ist eine dynamisch geordnete Liste von Elementen. Es ist außerdem in der Lage, beliebige Datenstrukturen zu speichern, einschließlich Zahlen, Gleitkommawerte, Texte, andere Listen, Tupel, Wörterbücher und mehr. Sie können auch die eckigen Klammern ([]) oder den list()-Konstruktor verwenden, um eine neue leere Liste zu erstellen.
#2. Tupel
Tupel können niemals geändert werden, da es sich um unveränderliche Listen handelt. Tupel-Datenstrukturen eignen sich ideal zum Speichern von Elementen, von denen Sie wissen, dass sie sich nicht ändern. Beispiele für solche Elemente sind die Wochentage, die Monate im Jahr, die GPS-Koordinaten eines bestimmten Gebiets usw. Anstatt eckige Klammern zum Deklarieren eines Tupels zu verwenden, würden Sie Klammern verwenden. Auch Tupel können von Indizierungs- und Slicing-Vorgängen profitieren.
#3. Satz
Mengen sind unsortierte Gruppen unterschiedlicher Objekte. In Python sind Mengen keine Sequenzen. Vielen Sammlungen aus der realen Welt fehlt eine vorgegebene Anordnung und sie enthalten keine Kopien. Sozialversicherungsnummern, E-Mail-Adressen, IP-Adressen (Internet Protocol), MAC-Adressen (Media Access Control) usw. sind nur einige Beispiele. Dabei handelt es sich nur um Ansammlungen zufälliger, singulärer Dinge. Es sind keine Vervielfältigungen und keine besondere Reihenfolge erforderlich. Sets sind eine praktische Möglichkeit, solche Sammlungen für die Verwendung in Software zu speichern.
#4. Frozenset
Ein eingefrorener Satz ist lediglich ein Satz, der in keiner Weise geändert werden kann. Sie wirken und haben die gleichen Eigenschaften wie Mengen, können aber in keiner Weise verändert werden. Daher können Set-Mutationen wie add(), update() usw. nicht auf Frozensets angewendet werden. Frozensets können aufgrund ihrer Unveränderlichkeit als Schlüssel in Wörterbüchern oder als Elemente in einem anderen Set oder Frozenset verwendet werden.
Die Funktion Frozenset() kann direkt verwendet werden, um ein Frozenset zu erzeugen, oder ein anderes iterierbares Objekt kann als Argument verwendet werden, um ein Frozenset aus einem String, einer Liste, einem Tupel oder einer Menge zu generieren.
#5. Wörterbuch
Python verlässt sich stark auf seine Wörterbücher. Wir verwenden Wörterbücher als Rückgrat für alles, von Modulen und Klassen bis hin zu Objekten und sogar Mengen. Ein Wörterbuch kann mit einem Objekt in JavaScript, einem Hash in Ruby oder einer Karte in Go verglichen werden, wenn Sie mit diesen Sprachen vertraut sind.
Ein Wörterbuch in Python ist ebenfalls ein Schlüsselarray; Durch Kommas getrennte und in geschweifte Klammern eingeschlossene Wertepaare. Mithilfe der geschweiften Klammern oder des dict()-Konstruktors kann ein neues, leeres Wörterbuch erstellt werden.
Warum sind Datenstrukturen wichtig?
Informatiker verlassen sich auf Datenstrukturen, um riesige Informationsmengen zu organisieren und zu speichern. Ein zuverlässiges System kann es einfacher machen, das zu finden, was Sie brauchen. In Vorstellungsgesprächen für Stellen im Informatikbereich werden Bewerber routinemäßig zu ihrer Vertrautheit mit Datenstrukturen befragt. Davon profitieren auch die Bereiche Künstliche Intelligenz (KI), Computergrafik und Betriebssysteme.
Wie werden Datenstrukturen verwendet?
Datenstrukturen werden verwendet, um die konkreten Formen abstrakter Datentypen zu implementieren. Datenstrukturen sind ein wesentlicher Bestandteil jeder gut gestalteten Software. Sie sind auch für die Entwicklung von Software und die Implementierung von Algorithmen von entscheidender Bedeutung. Datenstrukturen werden wie folgt verwendet:
#1. Aufzeichnungen führen
Datenstrukturen werden verwendet, um Daten in einem Datenbankverwaltungssystem effizient zu speichern, indem sie den Satz von Merkmalen und passenden Strukturen bereitstellen, die zum Speichern von Einträgen verwendet werden.
#2. Verwalten von Ressourcen und Diensten
Kernressourcen und -vorgänge des Betriebssystems (OS) basieren auf Datenstrukturen wie verknüpften Listen für die Speicherzuweisung, Dateiverzeichnisverwaltung und Dateistrukturbäume sowie Prozessplanungswarteschlangen.
#3. Datenaustausch
Datenstrukturen werden zum Organisieren von Daten verwendet, die zwischen Anwendungen kommuniziert werden, beispielsweise TCP/IP-Pakete.
#4. Ordnen und Sortieren
Datenstrukturen wie binäre Suchbäume, oft auch geordnete oder sortierte Binärbäume genannt, bieten nützliche Möglichkeiten zum Organisieren von Daten, beispielsweise als Tags verwendete Zeichenfolgen. Datenstrukturen wie Prioritätswarteschlangen ermöglichen es Programmierern, Sammlungen von Objekten in einer vordefinierten Reihenfolge ihrer Wichtigkeit zu verwalten.
#5. Indizierung
Noch kompliziertere Datenstrukturen wie B-Bäume werden zur Indizierung von Dingen verwendet, einschließlich der in einer Datenbank gespeicherten.
#6. Suchen
Es ist üblich, Indizes mithilfe von B-Bäumen, Hash-Tabellen oder binären Suchbäumen zu erstellen, um die Suche nach einem bestimmten Element zu beschleunigen.
#7. Skalierbarkeit
Datenstrukturen werden von Big-Data-Anwendungen verwendet, um Leistung und Skalierbarkeit sicherzustellen und gleichzeitig Datenspeicher über mehrere verteilte Speicherstandorte hinweg zuzuweisen und zu verwalten. Viele Big-Data-Programmierumgebungen wie Apache Spark enthalten Datenstrukturen, die die zugrunde liegende Struktur von Datenbankeinträgen nachahmen, um Abfragen zu erleichtern.
Auswählen einer Datenstruktur
Es gibt folgende Möglichkeiten, eine Datenstruktur auszuwählen:
#1. Unterstützte Operationen
Operationen zwischen Datentypen, die nicht in der Tabelle aufgeführt sind, können ausgeführt werden, wenn der zugrunde liegende Datentyp eines Attributs in einen der Typen konvertiert werden kann, für die die Operation unterstützt wird. Zahlen können zu Daten hinzugefügt oder daraus gelöscht werden. Ganzzahlen geben die Anzahl der Tage an, die addiert oder subtrahiert werden müssen.
#2. Die Komplexität der Berechnung
Die Rechenkomplexität eines Algorithmus ist die Menge an Zeit und Speicherplatz, die er für seine Ausführung benötigt. Um abzuschätzen, wie lange die Ausführung eines Algorithmus dauert und wie viel Speicher er benötigt, verwenden Informatiker vor dem Schreiben des Codes mathematische Schwierigkeitsmetriken. Diese Prognosen sind für Programmierer eine entscheidende Hilfe bei der Entscheidung und Entwicklung von Algorithmen für den realen Einsatz.
#3. Elegante Codierung
Ein exquisites Programm gehört zu den Dingen, die jeder sofort erkennt, aber nur schwer erkennen kann. Es nutzt die Sprache gut, ohne der Dunkelheit zu verfallen. Es ist kurz, ohne auf verwirrende Syntax zurückzugreifen. Es gelingt ihm, oberflächlich betrachtet leicht lesbar und verständlich zu sein und in seiner zugrunde liegenden Struktur anspruchsvoll zu sein. Eine Programmierung, die der perfekten Prosa so nahe wie möglich kommt, ist der heilige Gral eines jeden Programmierers.
Für dieses Problem gibt es keine einfache Lösung oder Patentlösung. Die Einführung von Codierungsstandards kann hilfreich sein, aber nur, wenn sie auf einem robusten Rahmen basieren, der garantiert, dass der Programmierer den Kern des Problems versteht und umsetzt.
Was sind Datenstrukturen für Dummies?
Zu den grundlegendsten Ideen der Informatik gehören Datenstrukturen und Algorithmen. Sie ermöglichen es Entwicklern, Aktionen zu definieren, die zur Laufzeit wiederholt werden. Algorithmen befassen sich damit, wie eine Aufgabe ausgeführt wird, während Datenstrukturen definieren, wie Daten angeordnet sind.
Was ist die häufigste Datenstruktur?
Die gebräuchlichste und grundlegendste Datenstruktur ist ein Array. Arrays bilden die Grundlage vieler anderer Datenstrukturen, einschließlich Stapeln und Warteschlangen.
Was ist die einfachste Datenstruktur?
Zu den grundlegendsten Ideen der Informatik gehören Datenstrukturen und Algorithmen. Sie ermöglichen es Entwicklern, Aktionen zu definieren, die zur Laufzeit wiederholt werden. Algorithmen befassen sich damit, wie eine Aufgabe ausgeführt wird, während Datenstrukturen definieren, wie Daten angeordnet sind. Die gebräuchlichste und grundlegendste Datenstruktur ist ein Array. Arrays bilden die Grundlage vieler anderer Datenstrukturen, einschließlich Stapeln und Warteschlangen.
Das eindimensionale (lineare) Array ist die einfachste Datenstruktur, bei der Elemente gespeichert und über aufeinanderfolgende ganzzahlige Indizes abgerufen werden.
Abschließende Überlegungen
Eine Datenstruktur ist eine Möglichkeit, Informationen in einem digitalen Format zu speichern und anzuordnen. Es steht für eine Reihe von Datenwerten, die Assoziationen zwischen ihnen und die möglichen Manipulationen oder Dienste, die sie bereitstellen. Datenstrukturen werden von Programmierern verwendet, um Informationen zwischen verschiedenen Teilen einer Anwendung oder zwischen Anwendungen zu übertragen. Datenstrukturen dienen jedoch vier grundlegenden Zwecken: Speicherung, Verarbeitung, Pflege und Abruf.
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Bibliographie
