Чтобы организовать информацию таким образом, чтобы она служила определенной цели, эксперты разработали множество структур данных, как простых, так и сложных. Структуры данных предназначены для организации данных таким образом, чтобы они были понятны и использовались как людьми, так и компьютерами. Читайте дальше, когда мы исследуем типы структур данных в Python. Мы также добавили более глубокое объяснение того, что такое структуры данных и алгоритмы. Давайте погрузимся!
Что такое структуры данных?
Чтобы эффективно хранить, обрабатывать, извлекать и упорядочивать данные на компьютере, был разработан ряд различных структур данных. Это метод работы с информацией, преобразования ее в форму, которую можно легко использовать.
Алгоритмы и структуры данных являются основой любой программы, приложения или программного обеспечения. Алгоритмы — это набор правил и инструкций по обработке данных для использования в компьютерных программах. Структуры данных используются программистами для передачи информации между различными частями приложения или между приложениями. Ввод, обработка, обслуживание и поиск — четыре основных способа использования структур данных.
Каковы классификации структур данных?
Ниже приведены классификации структур данных:
№1. Линейное и нелинейное
Данные в линейных структурах, таких как массив, список или очередь, организованы в виде прямой линии. Вместо того, чтобы формировать последовательный порядок, данные в нелинейных структурах, таких как дерево или график, соединяют два или более фрагмента информации.
№ 2. Динамический и статический
Структуры данных имеют свои размеры и формы, предопределенные во время компиляции, как следует из названия. Массив экономит заранее определенный объем памяти для будущего использования. Объем памяти, доступный в динамической структуре, может увеличиваться или уменьшаться в зависимости от потребностей работающего кода. Расположение подключенной памяти также может меняться со временем.
№3. Неоднородные и однородные состояния
Однородные структуры данных — это наборы элементов, имеющих один и тот же тип данных, например массив. Данные в негомогенных структурах не обязательно должны быть одного типа.
Типы структуры данных
Программисты могут выбирать из множества различных структур данных, каждая из которых имеет определенные преимущества и области применения. Ниже приведены типы структур данных:
№1. Массивы
Массивы используются для группировки объектов данных аналогичного характера. Непрерывное выделение памяти используется этой структурой для организации данных. Пользователи массива присваивают уникальный индекс или ключ каждому члену массива. Массивы являются строительными блоками более сложных структур данных, таких как хэш-таблицы и списки. При классификации алгоритмов эта структура часто используется компьютерные ученые.
№ 2. Стеки
В стеке самая последняя операция отображается первой, потому что стек следует структуре «последним пришел — первым ушел» (LIFO). Если вы ввели набор данных «1, 2, 3, 4», последняя цифра «4» будет отображаться первой. Такая организация данных создает стек или стопку. Структура данных стека также полезна для хранения и извлечения данных, когда порядок выполнения имеет решающее значение. Макет этой системы побуждает вас доводить каждое задание до конца, прежде чем переходить к следующему.
№3. Линейные структуры данных
Массивы или конечные наборы данных являются примерами линейных структур данных, поскольку их элементы могут быть извлечены в памяти с помощью ключа индекса. Связанные списки — это еще один тип линейной структуры данных. Для произвольного хранения элементов списка в памяти связанные списки упорядочивают их определенным образом.
№ 4. Древовидные структуры данных
Структуры данных в виде деревьев носят иерархический характер, при этом корневое значение и подмножества дочерних элементов отображаются как связанные узлы. Существует широкий спектр древовидных структур данных, каждая из которых имеет свои уникальные свойства. Некоторыми примерами являются бинарные деревья, бинарные деревья поиска, красно-черные деревья, деревья со сбалансированным весом и бинарные кучи.
№ 5. Очереди
Когда дело доходит до организации данных, очереди предпочтительнее стеков из-за их структуры «первым пришел — первым обслужен» (FIFO). Поскольку данные входят и ждут выхода из этой линейной структуры, она напоминает очередь. Данные, введенные изначально, будут переданы первыми. Очереди также используются программистами на компьютерах для хранения информации, которую не нужно обрабатывать немедленно.
№ 6. Связанные списки
Связанные списки упорядочивают свои «узлы» или объекты линейным образом в соответствии с отношениями между ними. Информация и ссылка содержатся в каждом узле. Данные узла — это информация, которую программист решил хранить там, а указатель — это ссылка на следующий узел в последовательности. Связанные списки полезны, когда вам нужно удалить элементы из списка. Однако с их помощью также можно реализовать стеки и очереди.
№ 7. Пропустить списки
Используя формат связанного списка, списки пропуска представляют собой тип вероятностной структуры данных. Список пропуска также является структурой данных, которая выборочно игнорирует некоторые элементы в большом списке. Количество элементов в списке пропуска уменьшается с каждым уровнем, но новые элементы не добавляются. Возможность быстро удалять, вставлять и искать данные — основное преимущество списков пропуска для программистов.
№8. Графики
Графики представляют собой особый вид ненумерованных списков, которые можно использовать для изображения сетей. Они состоят из отдельных «узлов» и связей (или «ребер») между ними. В этих схемах X и Y используются как пара, при этом вершина X связана с Y. Графики также помогают исследователям изучать сложные сети, такие как городские улицы и социальные взаимодействия в Интернете.
№ 9. Пытается
Попытки, часто называемые «деревьями префиксов», представляют собой тип древовидной структуры данных. Они часто заменяют буквы алфавита, когда это необходимо. Узлы дерева — это строки, которые программист может получить, следуя по ветви вниз. Попытки могут помочь вам организовать информацию, зависящую от строкового префикса. Автоматические предложения и поиск по словарю — два примера того, как используются попытки.
№10. Хэш-таблицы
Пары ключ-значение хранятся в таблицах, называемых хэш-картами. Они генерируют хэш-код или индекс для мест хранения, содержащих искомое значение. Массивы также являются распространенным способом хранения данных для программистов. Хеш-таблицы можно использовать для реализации заданной структуры данных, а также для ассоциирования массивов и индексов базы данных.
Структуры данных и алгоритмы
Существует огромная пропасть между структурами данных и алгоритмами. Однако эффективная сортировка данных и доступ к ним становятся возможными благодаря структурам данных, которые графически отображают отношения данных. Программное обеспечение компьютера, веб-страница, программа или аппаратное обеспечение могут выполнять задачу, только следуя шагам, описанным в алгоритме.
Алгоритмы — это заранее определенные дискретные последовательности шагов, которые могут быть выполнены компьютером для получения заранее определенного повторяющегося результата. Алгоритмы сортировки, алгоритмы поиска и алгоритмы поиска кратчайшего пути — все это примеры алгоритмов. Каждый из них позволяет компьютеру не только извлекать необходимую информацию, но и действовать в ответ на заданную команду. Могут быть разработаны алгоритмы, оптимизированные для конкретных структур данных. Можно ожидать неэффективных результатов при применении алгоритма, предназначенного для одной структуры данных, к другой.
Структуры данных в Python
Python широко используется во многих областях, включая, помимо прочего, веб-разработку, исследование данных, робототехнику, машинное обучение, искусственный интеллект, Интернет вещей и сетевую автоматизацию, что делает его одним из наиболее широко используемых языков программирования в мире. При работе с данными каждому приложению требуется место для их организации, управления ими и их быстрого и легкого извлечения.
В Python есть пять уже существующих структур данных, и все они пригодятся по разным причинам. Ниже приведены структуры данных в Python:
№1. Список
Список — это динамически упорядоченный список элементов. Он также способен хранить любую структуру данных, включая числа, значения с плавающей запятой, тексты, другие списки, кортежи, словари и многое другое. Кроме того, вы можете использовать квадратные скобки ([]) или конструктор list() для создания нового пустого списка.
№ 2. Кортеж
Кортежи никогда не могут быть изменены, потому что они являются неизменяемыми списками. Структуры данных Tuple идеально подходят для хранения элементов, которые, как вы знаете, не изменятся. Дни недели, месяцы года, GPS-координаты определенной области и т. д. — все это примеры таких элементов. Вместо того, чтобы использовать квадратные скобки для объявления кортежа, вы должны использовать круглые скобки. Кортежи также могут извлечь выгоду из операций индексирования и нарезки.
№3. Набор
Наборы — это несортированные группы отдельных объектов. В Python наборы не являются последовательностями. Многие коллекции реального мира не имеют заранее определенного расположения и не содержат копий. Номера социального страхования, адреса электронной почты, адреса интернет-протокола (IP), адреса управления доступом к среде (MAC) и т. д. — это лишь несколько примеров. Это всего лишь наборы случайных, единичных вещей. Никаких дубликатов и особого порядка не требуется. Наборы — это удобный способ хранения подобных коллекций для использования в программном обеспечении.
№ 4. Замороженный
Замороженный набор — это просто набор, который нельзя изменить каким-либо образом. Они действуют и обладают теми же свойствами, что и множества, но никак не могут быть изменены. В результате мутации набора, такие как add(), update() и т. д., не могут быть применены к замороженным наборам. Frozensets, благодаря их неизменности, могут использоваться как ключи в словарях или как элементы в еще одном наборе или FrozenSet.
Функцию Frozenset() можно использовать непосредственно для создания замороженного набора, или другой итерируемый объект можно использовать в качестве аргумента для создания замороженного набора из строки, списка, кортежа или набора.
№5. Словарь
Python сильно зависит от своих словарей. Мы используем словари как основу всего, от модулей и классов до объектов и даже наборов. Словарь можно сравнить с объектом в JavaScript, хешем в Ruby или картой в Go, если вы знакомы с этими языками.
Словарь в Python также представляет собой массив ключей; пары значений, разделенные запятыми и заключенные в фигурные скобки. С помощью фигурных скобок или конструктора dict() можно создать новый пустой словарь.
Почему важны структуры данных?
Ученые-компьютерщики полагаются на структуры данных для организации и хранения огромных объемов информации. Наличие надежной системы может упростить поиск того, что вам нужно. На собеседованиях на должности в области информатики кандидатов обычно спрашивают об их знакомстве со структурами данных. Области искусственного интеллекта (ИИ), компьютерной графики и операционных систем также выигрывают от этого.
Как используются структуры данных?
Структуры данных используются для реализации конкретных форм абстрактных типов данных. Структуры данных являются неотъемлемой частью любого хорошо спроектированного программного обеспечения. Они также имеют решающее значение для разработки программного обеспечения и реализации алгоритмов. Ниже приведены способы использования структур данных:
№ 1. Ведение записей
Структуры данных используются для эффективного сохранения данных в системе управления базами данных путем предоставления набора характеристик и соответствующих структур, которые будут использоваться для хранения записей.
№ 2. Управление ресурсами и службами
Ресурсы и операции основной операционной системы (ОС) зависят от структур данных, таких как связанные списки для выделения памяти, управления файловыми каталогами и деревьями файловых структур, а также очередей планирования процессов.
№3. Обмен данными
Структуры данных используются для организации данных, передаваемых между приложениями, таких как пакеты TCP/IP.
№ 4. Заказ и сортировка
Структуры данных, такие как двоичные деревья поиска, часто называемые упорядоченными или отсортированными двоичными деревьями, предоставляют полезные способы организации данных, таких как строки символов, используемые в качестве тегов. Структуры данных, такие как очереди с приоритетом, позволяют программистам управлять коллекциями объектов в предопределенном порядке важности.
№ 5. Индексация
Еще более сложные структуры данных, такие как B-деревья, используются для индексации объектов, в том числе хранящихся в базе данных.
№ 6. Идет поиск
Общепринятой практикой является построение индексов с использованием B-деревьев, хэш-таблиц или бинарных деревьев поиска для ускорения поиска определенного элемента.
№7. Масштабируемость
Структуры данных используются приложениями для работы с большими данными для обеспечения производительности и масштабируемости при распределении и управлении хранилищем данных в нескольких распределенных хранилищах. Многие среды программирования больших данных, такие как Apache Spark, включают структуры данных, которые имитируют базовую структуру записей базы данных для облегчения выполнения запросов.
Выбор структуры данных
Ниже приведены способы выбора структуры данных:
№1. Поддерживаемые операции
Операции между типами данных, которые не перечислены в таблице, могут выполняться, если базовый тип данных атрибута может быть преобразован в один из типов, для которых операция поддерживается. Числа могут быть добавлены или удалены из данных. Целые числа отражают количество дней, которые необходимо прибавить или вычесть.
№ 2. Сложность вычислений
Вычислительная сложность алгоритма — это количество времени и места для хранения, которое требуется для его выполнения. Чтобы оценить, сколько времени потребуется для выполнения алгоритма и сколько памяти он будет использовать, ученые-компьютерщики перед написанием кода используют математические метрики сложности. Эти прогнозы являются важным подспорьем для программистов при принятии решений и разработке алгоритмов для реального использования.
№3. Элегантное кодирование
Изысканная программа — это одна из тех вещей, которые каждый может сразу распознать, но с трудом улавливает. Он хорошо использует язык, не поддаваясь неясности. Это кратко, не прибегая к запутанному синтаксису. Он умудряется быть одновременно простым для чтения и понимания на поверхности и сложным по своей базовой структуре. Кодирование, максимально приближенное к идеальной прозе, — святой Грааль каждого программиста.
Для этой проблемы нет простого решения или серебряной пули. Принятие стандартов кодирования может быть полезным, но только в том случае, если они основаны на надежной структуре, которая гарантирует, что программист понимает и реализует суть проблемы.
Что такое структуры данных для чайников?
Среди самых фундаментальных идей в информатике — структуры данных и алгоритмы. Они позволяют разработчикам определять действия, которые будут повторяться во время выполнения. Алгоритмы имеют дело с тем, как выполняется задача, а структуры данных определяют, как упорядочиваются данные.
Какая самая распространенная структура данных?
Наиболее распространенной и базовой структурой данных является массив. Массивы составляют основу многих других структур данных, включая стеки и очереди.
Какая самая простая структура данных?
Среди самых фундаментальных идей в информатике — структуры данных и алгоритмы. Они позволяют разработчикам определять действия, которые будут повторяться во время выполнения. Алгоритмы имеют дело с тем, как выполняется задача, а структуры данных определяют, как упорядочиваются данные. Наиболее распространенной и базовой структурой данных является массив. Массивы составляют основу многих других структур данных, включая стеки и очереди.
Одномерный (линейный) массив — это простейшая структура данных, в которой элементы хранятся и доступны через последовательные целочисленные индексы.
Заключение
Структура данных — это способ хранения и систематизации информации в цифровом формате. Он обозначает набор значений данных, ассоциации между ними и возможные манипуляции или услуги, которые они предоставляют. Структуры данных используются программистами для передачи информации между различными частями приложения или между приложениями. Однако структуры данных служат четырем основным целям: хранение, обработка, обслуживание и поиск.
Статьи по теме
- Что такое менеджер баз данных и как им стать?
- ПРЕДВАРИТЕЛЬНАЯ ОБРАБОТКА ДАННЫХ: что это такое, этапы и концепции?
- РАЗРАБОТЧИК БАЗ ДАННЫХ: Описание работы, обязанности, зарплата и сертификация
- ЧТО ЗАНИМАЕТСЯ УЧЕНЫМ ДАННЫМИ: обязанности, навыки и как им стать
- ПРОЕКТ АНАЛИЗА ДАННЫХ: 17+ лучших проектов по анализу данных для всех уровней (обновлено)
Рекомендации
