Afin d'organiser les informations d'une manière qui sert un objectif particulier, les experts ont développé une variété de structures de données, à la fois simples et complexes. Les structures de données sont conçues pour organiser les données de manière à ce qu'elles soient compréhensibles et utilisées à la fois par les humains et les ordinateurs. Poursuivez votre lecture en explorant les types de structures de données en Python. Nous avons également ajouté une explication plus approfondie de ce que sont les structures de données et les algorithmes. Plongeons-nous !
Que sont les structures de données ?
Afin de stocker, traiter, récupérer et organiser efficacement des données sur un ordinateur, un certain nombre de structures de données différentes ont été développées. Ils sont une méthode de traitement de l'information, la transformant en une forme facilement utilisable.
Les algorithmes et les structures de données sont l'épine dorsale de tout programme, application ou logiciel. Les algorithmes sont un ensemble de règles et d'instructions pour le traitement de données destinées à être utilisées dans des programmes informatiques. Les structures de données sont utilisées par les programmeurs pour transmettre des informations entre différentes parties d'une application ou entre des applications. L'entrée, le traitement, la maintenance et la récupération sont les quatre principales utilisations des structures de données.
Quelles sont les classifications de la structure des données ?
Voici les classifications d'une structure de données :
#1. Le linéaire et le non linéaire
Les données dans des structures linéaires, comme un tableau, une liste ou une file d'attente, sont organisées en ligne droite. Au lieu de former un ordre séquentiel, les données dans des structures non linéaires comme un arbre ou un graphique relient deux ou plusieurs éléments d'information.
#2. Dynamique et statique
Les structures de données ont leurs tailles et leurs formes prédéterminées au moment de la compilation, comme leur nom l'indique. La matrice économise une quantité prédéterminée de mémoire pour une utilisation future. La quantité de mémoire disponible dans une structure dynamique peut augmenter ou diminuer en fonction des besoins du code en cours d'exécution. L'emplacement de la mémoire connectée peut également changer avec le temps.
#3. États non homogènes et homogènes
Les structures de données homogènes sont des collections d'éléments qui ont tous le même type de données, comme un tableau. Il n'est pas nécessaire que les données dans des structures non homogènes soient toutes du même type.
Types de structure de données
Les programmeurs informatiques peuvent choisir parmi un certain nombre de structures de données différentes, chacune avec certaines forces et utilisations. Voici les types de structures de données :
#1. Tableaux
Les tableaux sont utilisés pour regrouper des objets de données de même nature. L'allocation de mémoire contiguë est utilisée par cette structure pour l'organisation des données. Les utilisateurs d'un tableau attribuent un index ou une clé unique à chaque membre du tableau. Les tableaux sont les blocs de construction de structures de données plus complexes comme les tables de hachage et les listes. Lors de la catégorisation des algorithmes, ce cadre est fréquemment utilisé par informaticiens.
#2. Piles
Dans une pile, l'opération la plus récente est affichée en premier car la pile suit une structure dernier entré, premier sorti (LIFO). Si vous avez saisi l'ensemble de données « 1, 2, 3, 4 », le dernier chiffre, « 4 », s'affichera en premier. Cette organisation des données produit une pile ou une pile. Une structure de données en pile est également utile pour stocker et récupérer des données lorsque l'ordre d'exécution est critique. La disposition de ce système vous encourage à suivre chaque mission jusqu'à sa conclusion avant de passer à la suivante.
#3. Structures de données linéaires
Les tableaux, ou ensembles finis de données, sont des exemples de structures de données linéaires car leurs membres peuvent être récupérés en mémoire à l'aide d'une clé d'index. Les listes chaînées sont un autre type de structure de données linéaire. Afin de stocker des éléments de liste arbitrairement dans la mémoire, les listes chaînées les organisent d'une manière spécifique.
#4. Structures de données arborescentes
Les structures de données sous forme d'arbres sont de nature hiérarchique, avec la valeur racine et les sous-ensembles d'enfants affichés sous forme de nœuds liés. Il existe un large éventail de structures de données arborescentes, chacune avec ses propres propriétés uniques. Quelques exemples sont les arbres binaires, les arbres de recherche binaires, les arbres rouge-noir, les arbres à poids équilibré et les tas binaires.
#5. Files d'attente
En ce qui concerne l'organisation des données, les files d'attente sont préférables aux piles en raison de leur structure premier entré, premier sorti (FIFO). Puisque les données entrent et attendent de quitter cette structure linéaire, cela rappelle une file d'attente. Les données saisies initialement seront transmises en premier. Les files d'attente sont également utilisées par les programmeurs dans les ordinateurs pour stocker des informations qui n'ont pas besoin d'être traitées immédiatement.
#6. Listes liées
Les listes chaînées organisent leurs « nœuds », ou objets, de manière linéaire en fonction des relations entre eux. Les informations et une référence sont contenues dans chaque nœud. Les données du nœud sont les informations que le programmeur a décidé d'y stocker, tandis que le pointeur est une référence au nœud suivant dans la séquence. Les listes chaînées sont utiles lorsque vous devez pouvoir supprimer des éléments de la liste. Cependant, les piles et les files d'attente peuvent également être implémentées avec leur aide.
#7. Ignorer les listes
Utilisant un format de liste chaînée, les listes de sauts sont un type de structure de données probabiliste. Une liste de sauts est également une structure de données qui ignore de manière sélective certains des éléments d'une liste plus longue. Le nombre d'éléments sur une liste de sauts diminue à chaque niveau, mais aucun nouvel élément n'est ajouté. La possibilité de supprimer, d'insérer et de rechercher rapidement des données est un avantage majeur des listes de sauts pour les programmeurs.
#8. Graphiques
Les graphiques sont un type spécial de liste non ordonnée qui peut être utilisé pour représenter les réseaux. Ils sont constitués de «nœuds» individuels et des liens (ou «arêtes») entre eux. Dans ces conceptions, X et Y sont utilisés par paire, le sommet X étant lié au Y. Les graphiques aident également les chercheurs à examiner des réseaux complexes comme les rues de la ville et les interactions sociales en ligne.
#9. Essaie
Les essais, souvent appelés « arbres de préfixes », sont un type de structure de données arborescente. Ils remplacent fréquemment les lettres de l'alphabet en cas de besoin. Les nœuds de l'arbre sont des chaînes qui peuvent être récupérées par le programmeur en suivant la branche vers le bas. Les essais peuvent vous aider à organiser les informations qui dépendent d'un préfixe de chaîne. Les suggestions automatiques et les recherches dans le dictionnaire sont deux exemples d'utilisation des essais.
#dix. Tables de hachage
Les paires clé-valeur sont stockées dans des tables appelées cartes de hachage. Ils génèrent un code de hachage, ou index, dans les emplacements de stockage contenant la valeur recherchée. Les tableaux sont également un moyen courant pour les programmeurs informatiques de stocker des données. Les tables de hachage peuvent être utilisées pour implémenter la structure de données définie, ainsi que pour associer des tableaux et des index de base de données.
Structures de données et algorithmes
Il existe un vaste fossé entre les structures de données et les algorithmes. Cependant, un tri et un accès efficaces aux données sont rendus possibles par des structures de données, qui représentent graphiquement les relations entre les données. Le logiciel, la page Web, le programme ou le matériel d'un ordinateur ne peut effectuer une tâche qu'en suivant les étapes décrites dans un algorithme.
Les algorithmes sont des séquences d'étapes prédéterminées et discrètes qui peuvent être exécutées par un ordinateur pour obtenir un résultat prédéterminé et répétitif. Les algorithmes de tri, les algorithmes de recherche et les algorithmes de chemin le plus court sont tous des exemples d'algorithmes. Chacun permet à un ordinateur non seulement de récupérer les informations pertinentes dont il a besoin, mais également d'agir en réponse à une commande donnée. Des algorithmes optimisés pour des structures de données particulières peuvent être développés. Des résultats inefficaces peuvent être attendus lors de l'application d'un algorithme destiné à une structure de données à une autre.
Structures de données en Python
Python est largement utilisé dans de nombreux domaines, y compris, mais sans s'y limiter, le développement Web, la recherche de données, la robotique, le ML, l'IA, l'IoT et l'automatisation des réseaux, ce qui en fait l'un des langages de programmation les plus utilisés au monde. Lorsque vous travaillez avec des données, chaque application nécessite un emplacement pour l'organiser, la gérer et la récupérer rapidement et facilement.
Il existe cinq structures de données préexistantes en Python, et elles sont toutes utiles pour différentes raisons. Voici les structures de données en Python :
#1. liste
Une liste est une liste d'éléments triés dynamiquement. Il est également capable de stocker n'importe quelle structure de données, y compris des nombres, des valeurs à virgule flottante, des textes, d'autres listes, des tuples, des dictionnaires, etc. De plus, vous pouvez utiliser les crochets ([]) ou le constructeur list() pour créer une nouvelle liste vide.
#2. Tuple
Les tuples ne peuvent jamais être modifiés car ce sont des listes immuables. Les structures de données tuple sont idéales pour stocker des éléments dont vous savez qu'ils ne changeront pas. Les jours de la semaine, les mois de l'année, les coordonnées GPS d'une certaine zone, etc., sont autant d'exemples de tels éléments. Au lieu d'utiliser des crochets pour déclarer un tuple, vous utiliseriez des parenthèses. Les tuples peuvent également bénéficier des opérations d'indexation et de découpage.
#3. Régler
Les ensembles sont des groupes non triés d'objets distincts. En Python, les ensembles ne sont pas des séquences. De nombreuses collections du monde réel n'ont pas d'arrangement prédéterminé et ne contiennent aucune copie. Les numéros de sécurité sociale, les adresses e-mail, les adresses de protocole Internet (IP), les adresses de contrôle d'accès aux médias (MAC), etc. ne sont que quelques exemples. Ce ne sont que des collections de choses aléatoires et singulières. Aucune duplication et aucun ordre particulier ne sont requis. Les ensembles sont un moyen pratique de stocker des collections comme celles-ci pour les utiliser dans des logiciels.
#4. Ensemble congelé
Un ensemble gelé est juste un ensemble qui ne peut en aucun cas être modifié. Ils agissent et ont les mêmes propriétés que les ensembles, mais ne peuvent en aucun cas être modifiés. Par conséquent, les mutations d'ensemble telles que add(), update(), etc. ne peuvent pas être appliquées aux frozensets. Les ensembles gelés, en raison de leur immuabilité, peuvent être utilisés comme clés dans des dictionnaires ou comme éléments dans un autre ensemble ou ensemble gelé.
La fonction frozenset() peut être utilisée directement pour produire un frozenset, ou un autre objet itérable peut être utilisé comme argument pour générer un frozenset à partir d'une chaîne, d'une liste, d'un tuple ou d'un ensemble.
#5. Dictionnaire
Python s'appuie fortement sur ses dictionnaires. Nous utilisons des dictionnaires comme épine dorsale de tout, des modules et des classes aux objets et même aux ensembles. Un dictionnaire peut être comparé à un objet en JavaScript, à un hachage en Ruby ou à une carte en Go si vous connaissez ces langages.
Un dictionnaire en Python est aussi un tableau de clés ; paires de valeurs délimitées par des virgules et entourées d'accolades. En utilisant les accolades ou le constructeur dict(), un nouveau dictionnaire vide peut être créé.
Pourquoi les structures de données sont-elles importantes ?
Les informaticiens s'appuient sur des structures de données pour organiser et stocker d'énormes quantités d'informations. Avoir un système fiable en place peut faciliter la recherche de ce dont vous avez besoin. Lors des entretiens pour les postes en informatique, les candidats sont régulièrement interrogés sur leur familiarité avec les structures de données. Les domaines de l'intelligence artificielle (IA), de l'infographie et des systèmes d'exploitation en bénéficient également.
Comment les structures de données sont-elles utilisées ?
Les structures de données sont utilisées pour implémenter les formes concrètes des types de données abstraits. Les structures de données sont une partie essentielle de tout logiciel bien conçu. Ils sont également cruciaux pour le développement de logiciels et la mise en œuvre d'algorithmes. Voici les façons dont les structures de données sont utilisées :
#1. Tenue de registres
Des structures de données sont utilisées pour conserver efficacement des données dans un système de gestion de base de données en fournissant l'ensemble de caractéristiques et de structures correspondantes qui seront utilisées pour stocker des entrées.
#2. Gestion des ressources et des services
Les ressources et les opérations du système d'exploitation (OS) central reposent sur des structures de données telles que des listes chaînées pour l'allocation de mémoire, la gestion des répertoires de fichiers et des arborescences de structure de fichiers, ainsi que des files d'attente de planification de processus.
#3. L'échange de données
Les structures de données sont utilisées pour organiser les données qui sont communiquées entre les applications, telles que les paquets TCP/IP.
#4. Commande et tri
Les structures de données telles que les arbres de recherche binaires, souvent appelés arbres binaires ordonnés ou triés, offrent des moyens utiles d'organiser les données, telles que les chaînes de caractères utilisées comme balises. Les structures de données telles que les files d'attente prioritaires permettent aux programmeurs de gérer des collections d'objets dans un ordre d'importance prédéfini.
#5. Indexage
Des structures de données encore plus complexes, telles que les arbres B, sont utilisées pour indexer des éléments, y compris ceux stockés dans une base de données.
#6. Recherche
Il est courant de construire des index à l'aide d'arbres B, de tables de hachage ou d'arbres de recherche binaires pour accélérer la recherche d'un certain élément.
#7. Évolutivité
Les structures de données sont utilisées par les applications Big Data pour garantir les performances et l'évolutivité tout en allouant et en gérant le stockage des données sur plusieurs sites de stockage distribués. De nombreux environnements de programmation Big Data, tels qu'Apache Spark, incluent des structures de données qui imitent la structure sous-jacente des entrées de base de données pour faciliter l'interrogation.
Choisir une structure de données
Voici des façons de choisir une structure de données :
#1. Opérations prises en charge
Les opérations entre les types de données qui ne sont pas répertoriés dans le tableau peuvent être effectuées si le type de données sous-jacent d'un attribut peut être converti en l'un des types pour lesquels l'opération est prise en charge. Des nombres peuvent être ajoutés ou supprimés des données. Les nombres entiers reflètent le nombre de jours qui doivent être ajoutés ou soustraits.
#2. La complexité du calcul
La complexité de calcul d'un algorithme est la quantité de temps et d'espace de stockage dont il a besoin pour s'exécuter. Pour estimer la durée d'exécution d'un algorithme et la quantité de mémoire qu'il utilisera, les informaticiens utilisent des métriques mathématiques de difficulté avant d'écrire le code. Ces prévisions sont des aides cruciales pour les programmeurs lors du choix et du développement d'algorithmes pour une utilisation dans le monde réel.
#3. Codage élégant
Un programme exquis est une de ces choses que tout le monde peut reconnaître immédiatement mais qui a du mal à mettre le doigt dessus. Il fait bon usage du langage sans tomber dans l'obscurité. C'est bref sans recourir à une syntaxe obscure. Il parvient à être à la fois facile à lire et à saisir en surface et sophistiqué dans sa structure sous-jacente. Un codage aussi proche que possible de la prose parfaite est le Saint Graal de tout programmeur.
Il n'y a pas de solution facile ou de solution miracle à ce problème. L'adoption de normes de codage peut être utile, mais seulement si elles sont basées sur un cadre robuste qui garantit que le programmeur comprend et implémente l'essence du problème.
Que sont les structures de données pour les nuls ?
Parmi les idées les plus fondamentales en informatique figurent les structures de données et les algorithmes. Ils permettent aux développeurs de définir des actions qui seront répétées lors de l'exécution. Les algorithmes traitent de la manière dont une tâche est exécutée, tandis que les structures de données définissent la manière dont les données sont organisées.
Quelle est la structure de données la plus courante ?
La structure de données la plus courante et la plus basique est un tableau. Les tableaux constituent la base de nombreuses autres structures de données, y compris les piles et les files d'attente.
Quelle est la structure de données la plus simple ?
Parmi les idées les plus fondamentales en informatique figurent les structures de données et les algorithmes. Ils permettent aux développeurs de définir des actions qui seront répétées lors de l'exécution. Les algorithmes traitent de la manière dont une tâche est exécutée, tandis que les structures de données définissent la manière dont les données sont organisées. La structure de données la plus courante et la plus basique est un tableau. Les tableaux constituent la base de nombreuses autres structures de données, y compris les piles et les files d'attente.
Le tableau unidimensionnel (linéaire) est la structure de données la plus simple, avec des éléments stockés et accessibles par des index entiers successifs.
Réflexions finales
Une structure de données est un moyen de stocker et d'organiser des informations dans un format numérique. Il représente un ensemble de valeurs de données, les associations entre elles et les éventuelles manipulations ou services qu'elles fournissent. Les structures de données sont utilisées par les programmeurs pour transmettre des informations entre différentes parties d'une application ou entre des applications. Cependant, les structures de données répondent à quatre objectifs fondamentaux : stockage, traitement, maintenance et récupération.
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Bibliographie
