特定の目的に役立つ方法で情報を整理するために、専門家は単純なものから複雑なものまで、さまざまなデータ構造を開発しました。 データ構造は、人間とコンピューターの両方が理解して使用できるようにデータを編成するように設計されています。 Python のデータ構造のタイプを調べながらさらに読んでください。 また、データ構造とアルゴリズムについてのさらに詳しい説明も追加しました。 飛び込んでみましょう！
データ構造とは何ですか？
コンピュータ上でデータを効率的に保存、処理、検索、整理するために、さまざまなデータ構造が開発されてきました。 これらは情報を扱い、利用しやすい形に変換する方法です。
アルゴリズムとデータ構造は、あらゆるプログラム、アプリケーション、またはソフトウェアのバックボーンです。 アルゴリズムは、コンピューター プログラムで使用するデータを処理するための一連のルールと命令です。 データ構造は、アプリケーションの異なる部分間またはアプリケーション間で情報を送信するためにプログラマによって使用されます。 データ構造の主な用途は、入力、処理、保守、取得の XNUMX つです。
データ構造の分類とは何ですか?
データ構造の分類は次のとおりです。
#1. 線形と非線形
配列、リスト、キューなどの線形構造のデータは、直線に編成されます。 連続した順序を形成する代わりに、ツリーやグラフなどの非線形構造のデータが XNUMX つ以上の情報を接続します。
#2. 動的と静的
名前が示すように、データ構造のサイズと形状はコンパイル時に事前に決定されます。 配列は、将来の使用に備えて所定量のメモリを節約します。 動的構造で利用可能なメモリの量は、実行中のコードのニーズに応じて増減する可能性があります。 接続されたメモリの位置も時間の経過とともに変化する可能性があります。
#3. 非均質国家と均質国家
同種のデータ構造とは、配列など、すべてが同じデータ型を持つ要素のコレクションです。 不均質な構造のデータは、すべてが同じ種類である必要はありません。
データ構造の種類
コンピューター プログラマーは、それぞれに特定の強みと用途を持つさまざまなデータ構造を多数から選択できます。 データ構造の種類は次のとおりです。
#1. 配列
配列は、同様の性質のデータ オブジェクトをグループ化するために使用されます。 この構造では、データ編成のために連続したメモリ割り当てが使用されます。 配列のユーザーは、配列内の各メンバーに一意のインデックスまたはキーを割り当てます。 配列は、ハッシュ テーブルやリストなどのより複雑なデータ構造の構成要素です。 アルゴリズムを分類する際、このフレームワークは頻繁に使用されます。 コンピュータ科学者.
#2. スタック
スタックでは、後入れ先出し (LIFO) 構造に従っているため、最新の操作が最初に表示されます。 データセット「1、2、3、4」を入力した場合、最後の桁の「4」が最初に表示されます。 このデータの編成により、スタックまたは山が作成されます。 スタック データ構造は、実行順序が重要なデータの保存と取得にも役立ちます。 このシステムのレイアウトでは、次の課題に進む前に、各課題を結論まで確認することができます。
#3. 線形データ構造
配列、つまりデータの有限セットは、そのメンバーをインデックス キーを使用してメモリ内で取得できるため、線形データ構造の例です。 リンク リストは、別の種類の線形データ構造です。 リスト項目をメモリ全体に任意に保存するために、リンク リストはそれらを特定の方法で配置します。
#4. ツリーデータ構造
ツリー形式のデータ構造は本質的に階層的であり、ルート値と子のサブセットがリンクされたノードとして表示されます。 さまざまなツリー データ構造があり、それぞれに独自のプロパティがあります。 例としては、バイナリ ツリー、バイナリ検索ツリー、赤黒ツリー、重みバランス ツリー、バイナリ ヒープなどがあります。
#5. キュー
データ編成に関しては、先入れ先出し (FIFO) 構造のため、スタックよりもキューの方が適しています。 この線形構造にはデータが入って出てくるまで待機するため、キューを彷彿とさせます。 最初に入力されたデータが最初に送信されます。 キューは、コンピュータのプログラマがすぐに処理する必要のない情報を保存するためにも使用します。
#6. リンクされたリスト
リンクされたリストは、「ノード」またはオブジェクトを、それらの間の関係に従って線形に配置します。 各ノードには情報と参照が含まれます。 ノードのデータはプログラマがノードに保存することを決定した情報であり、ポインタはシーケンス内の次のノードへの参照です。 リンクされたリストは、リストから項目を削除できるようにする必要がある場合に便利です。 ただし、スタックとキューもそれらを利用して実装できます。
＃7。 スキップリスト
リンク リスト形式を使用するスキップ リストは、確率的データ構造の一種です。 スキップ リストは、より大きなリスト内の一部の項目を選択的に無視するデータ構造でもあります。 スキップ リストの項目の数はレベルごとに減少しますが、新しい項目は追加されません。 データの削除、挿入、検索を迅速に実行できることは、プログラマにとってスキップ リストの大きな利点です。
#8. グラフ
グラフは、ネットワークを表すために使用できる特別な種類の順序なしリストです。 それらは、個々の「ノード」とそれらの間のリンク (または「エッジ」) で構成されます。 これらの設計では、X と Y がペアとして使用され、X の頂点が Y にリンクされています。グラフは、研究者が都市の道路やオンラインの社会的相互作用などの複雑なネットワークを調査するのにも役立ちます。
#9. 試してみます
「プレフィックス ツリー」としてよく知られるトライは、ツリー状のデータ構造の一種です。 必要に応じて、アルファベットの文字の代わりをすることがよくあります。 ツリーのノードは、プログラマがブランチをたどることで取得できる文字列です。 Try は、文字列プレフィックスを条件とした情報を整理するのに役立ちます。 自動提案と辞書検索は、try の使用方法の XNUMX つの例です。
＃10。 ハッシュテーブル
キーと値のペアは、ハッシュ マップと呼ばれるテーブルに保存されます。 これらは、必要な値を保持する格納場所にハッシュ コード (インデックス) を生成します。 配列は、コンピューター プログラマーがデータを保存する一般的な方法でもあります。 ハッシュ テーブルを使用して、設定されたデータ構造を実装したり、配列とデータベース インデックスを関連付けたりすることができます。
データ構造とアルゴリズム
データ構造とアルゴリズムの間には大きな隔たりがあります。 ただし、効果的なデータの並べ替えとアクセスは、データの関係をグラフィカルに表すデータ構造によって可能になります。 コンピューターのソフトウェア、Web ページ、プログラム、またはハードウェアは、アルゴリズムで概説された手順に従うことによってのみタスクを実行できます。
アルゴリズムは、事前に決定された反復的な結果を得るためにコンピューターによって実行できる、事前に決定された個別の一連のステップです。 並べ替えアルゴリズム、検索アルゴリズム、最短パス アルゴリズムはすべてアルゴリズムの例です。 これらにより、コンピュータは必要な関連情報を取得するだけでなく、指定されたコマンドに応答して動作することもできます。 特定のデータ構造に最適化されたアルゴリズムを開発できます。 あるデータ構造を対象としたアルゴリズムを別のデータ構造に適用すると、非効率な結果が生じる可能性があります。
Python のデータ構造
Python は、Web 開発、データ調査、ロボット工学、ML、AI、IoT、ネットワーク自動化などを含むがこれらに限定されない多くの分野で広く利用されており、世界で最も広く使用されているプログラミング言語の XNUMX つとなっています。 データを扱うとき、すべてのアプリケーションには、データを整理、管理し、迅速かつ簡単に取得するための場所が必要です。
Python には XNUMX つの既存のデータ構造があり、それらはすべてさまざまな理由で役に立ちます。 Python のデータ構造は次のとおりです。
#1. リスト
リストは、動的に順序付けされた要素のリストです。 また、数値、浮動小数点値、テキスト、その他のリスト、タプル、辞書などを含むあらゆるデータ構造を格納することもできます。 また、角括弧 ([]) または list() コンストラクターを使用して、新しい空のリストを作成することもできます。
#2. タプル
タプルは不変リストであるため、変更することはできません。 タプル データ構造は、変更されないことがわかっている要素を保存するのに最適です。 曜日、月、特定の地域の GPS 座標などはすべて、そのような要素の例です。 角括弧を使用してタプルを宣言する代わりに、括弧を使用します。 タプルは、インデックス作成とスライス操作からも恩恵を受けることができます。
＃3。 設定
セットは、ソートされていない個別のオブジェクトのグループです。 Python では、セットはシーケンスではありません。 現実世界のコレクションの多くには事前に決められた配置がなく、コピーが含まれていません。 社会保障番号、電子メール アドレス、インターネット プロトコル (IP) アドレス、メディア アクセス制御 (MAC) アドレスなどは、ほんの数例です。 これらは、ランダムで特異なもののコレクションにすぎません。 重複や特定の順序は必要ありません。 セットは、ソフトウェアで使用するためにこのようなコレクションを保存する便利な方法です。
#4. フローズンセット
凍結セットは、いかなる方法でも変更できない単なるセットです。 これらはセットと同じように機能し、同じプロパティを持ちますが、いかなる方法でも変更することはできません。 その結果、add()、update() などのセットの変更をフローズンセットに適用できません。 Frozenset は不変であるため、辞書のキーとして、またはさらに別のセットまたは Frozenset の要素として使用できます。
フローズンセット()関数を直接使用してフローズンセットを生成することも、別の反復可能なオブジェクトを引数として使用して、文字列、リスト、タプル、またはセットからフローズンセットを生成することもできます。
#5。 辞書
Python は辞書に大きく依存しています。 私たちは、モジュールやクラスからオブジェクト、さらにはセットに至るまで、あらゆるもののバックボーンとして辞書を使用します。 これらの言語に精通している場合、辞書は JavaScript のオブジェクト、Ruby のハッシュ、または Go のマップと比較できます。
Python の辞書もキーの配列です。 カンマで区切られ、中括弧で囲まれた値のペア。 中括弧または dict() コンストラクターを使用すると、新しい空の辞書を作成できます。
データ構造が重要なのはなぜですか?
コンピューター科学者は、大量の情報を整理して保存するためにデータ構造に依存しています。 信頼性の高いシステムを導入すると、必要なものを簡単に見つけられるようになります。 コンピューター サイエンスの職の面接では、候補者はデータ構造に関する知識について定期的に質問されます。 人工知能 (AI)、コンピューター グラフィックス、オペレーティング システムの分野もすべてこの恩恵を受けています。
データ構造はどのように使用されますか?
データ構造は、抽象データ型の具体的な形式を実装するために使用されます。 データ構造は、適切に設計されたソフトウェアにとって不可欠な部分です。 これらはソフトウェアの開発やアルゴリズムの実装にとっても重要です。 データ構造の使用方法は次のとおりです。
＃1。 記録を残す
データ構造は、エントリの保存に利用される一連の特性と一致する構造を提供することにより、データベース管理システム内でデータを効率的に永続化するために使用されます。
#2. リソースとサービスの管理
コア オペレーティング システム (OS) のリソースと操作は、メモリ割り当てのためのリンク リスト、ファイル ディレクトリ管理とファイル構造ツリー、プロセス スケジューリング キューなどのデータ構造に依存します。
＃3。 データ交換
データ構造は、TCP/IP パケットなど、アプリケーション間で通信されるデータを編成するために使用されます。
#4. 注文と並べ替え
二分探索ツリー (順序付きバイナリ ツリーまたはソート済みバイナリ ツリーとも呼ばれます) のようなデータ構造は、タグとして使用される文字列などのデータを整理する便利な方法を提供します。 優先キューのようなデータ構造を使用すると、プログラマはオブジェクトのコレクションを事前に定義された重要度の順序で管理できます。
＃5。 インデックス作成
B ツリーなどのさらに複雑なデータ構造は、データベースに保存されているものなどのインデックスに使用されます。
#6. 検索中
特定の項目の検索を高速化するために、B ツリー、ハッシュ テーブル、またはバイナリ検索ツリーを使用してインデックスを構築するのが一般的です。
＃7。 スケーラビリティ
データ構造は、複数の分散ストレージ サイトにデータ ストレージを割り当てて管理しながら、パフォーマンスとスケーラビリティを確保するためにビッグ データ アプリケーションで採用されています。 Apache Spark などの多くのビッグ データ プログラミング環境には、クエリを容易にするためにデータベース エントリの基礎となる構造を模倣するデータ構造が含まれています。
データ構造の選択
データ構造を選択する方法は次のとおりです。
#1. サポートされている操作
属性の基礎となるデータ型を、その操作がサポートされている種類の XNUMX つに変換できる場合は、表にリストされていないデータ型間の操作を実行できます。 データに数値を追加したり削除したりすることができます。 整数は、加算または減算する必要がある日数を表します。
#2. 計算の複雑さ
アルゴリズムの計算の複雑さは、アルゴリズムの実行に必要な時間とストレージ容量です。 アルゴリズムの実行にかかる時間と使用するメモリの量を見積もるため、コンピューター科学者はコードを記述する前に難易度の数学的指標を使用します。 これらの予測は、プログラマーが実際に使用するアルゴリズムを決定および開発する際に非常に役立ちます。
#3. エレガントなコーディング
優れたプログラムとは、誰もがすぐに認識できるものの、特定するのが難しいものの XNUMX つです。 あいまいさに屈することなく、言語をうまく活用しています。 難読な構文を使用せずに簡潔に説明しています。 表面的には読みやすく把握しやすく、基礎となる構造は洗練されています。 可能な限り完璧な散文に近いコーディングは、すべてのプログラマーにとっての聖杯です。
この問題に対する簡単な解決策や特効薬はありません。 コーディング標準の採用は役立ちますが、それはプログラマーが問題の本質を理解し実装することを保証する堅牢なフレームワークに基づいている場合に限られます。
ダミー向けのデータ構造とは何ですか?
コンピューターサイエンスの最も基本的な考え方には、データ構造とアルゴリズムがあります。 これにより、開発者は実行時に繰り返されるアクションを定義できるようになります。 アルゴリズムはタスクの実行方法を扱いますが、データ構造はデータの配置方法を定義します。
最も一般的なデータ構造は何ですか?
最も一般的で基本的なデータ構造は配列です。 配列は、スタックやキューなど、他の多くのデータ構造の基礎を形成します。
最も単純なデータ構造とは何ですか?
コンピューターサイエンスの最も基本的な考え方には、データ構造とアルゴリズムがあります。 これにより、開発者は実行時に繰り返されるアクションを定義できるようになります。 アルゴリズムはタスクの実行方法を扱いますが、データ構造はデータの配置方法を定義します。 最も一般的で基本的なデータ構造は配列です。 配列は、スタックやキューなど、他の多くのデータ構造の基礎を形成します。
XNUMX 次元 (線形) 配列は最も単純なデータ構造であり、要素が格納され、連続する整数インデックスによってアクセスされます。
最終的な考え
データ構造は、情報をデジタル形式で保存および配置する方法です。 これは、一連のデータ値、それらの間の関連付け、およびそれらが提供する可能な操作やサービスを表します。 データ構造は、アプリケーションの異なる部分間またはアプリケーション間で情報を送信するためにプログラマによって使用されます。 ただし、データ構造は、保存、処理、保守、取得という XNUMX つの基本的な目的に役立ちます。
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参考文献
