Щоб організувати інформацію у спосіб, який служить певній меті, експерти розробили різноманітні структури даних, як прості, так і складні. Структури даних призначені для організації даних таким чином, щоб вони були зрозумілими та використовувалися як людьми, так і комп’ютерами. Читайте далі, коли ми досліджуємо типи структур даних у Python. Ми також додали більш глибоке пояснення того, що таке структури даних і алгоритми. Давайте зануримося!
Що таке структури даних?
Щоб ефективно зберігати, обробляти, витягувати та впорядковувати дані на комп’ютері, було розроблено кілька різних структур даних. Вони є методом роботи з інформацією, перетворення її у форму, яку можна легко використовувати.
Алгоритми та структури даних є основою будь-якої програми, програми чи програмного забезпечення. Алгоритми — це набір правил і інструкцій для обробки даних для використання в комп’ютерних програмах. Структури даних використовуються програмістами для передачі інформації між різними частинами програми або між програмами. Введення, обробка, обслуговування та пошук є чотирма основними способами використання структур даних.
Які існують класифікації структури даних?
Нижче наведено класифікації структури даних:
#1. Лінійне і нелінійне
Дані в лінійних структурах, таких як масив, список або черга, організовані по прямій лінії. Замість того, щоб формувати послідовний порядок, дані в нелінійних структурах, таких як дерево або графік, з’єднують два або більше фрагментів інформації.
#2. Динамічний і Статичний
Структури даних мають свої розміри та форми, визначені під час компіляції, як випливає з назви. Масив зберігає заздалегідь визначену кількість пам’яті для використання в майбутньому. Обсяг доступної пам’яті в динамічній структурі може збільшуватися або зменшуватися залежно від потреб запущеного коду. Розташування підключеної пам'яті також може змінюватися з часом.
#3. Неоднорідні та однорідні стани
Однорідні структури даних — це набори елементів, усі з яких мають однаковий тип даних, наприклад масив. Дані в неоднорідних структурах не обов’язково мають бути однакового типу.
Типи структури даних
Комп’ютерні програмісти можуть вибирати з ряду різних структур даних, кожна з яких має певні переваги та призначення. Нижче наведено типи структур даних:
#1. Масиви
Масиви використовуються для групування об’єктів даних подібної природи. Безперервний розподіл пам'яті використовується цією структурою для організації даних. Користувачі масиву призначають унікальний індекс або ключ кожному члену масиву. Масиви є будівельними блоками складніших структур даних, таких як хеш-таблиці та списки. Під час класифікації алгоритмів ця структура часто використовується інформатики.
#2. Стеки
У стеку найновіша операція відображається першою, оскільки стек відповідає структурі «останній увійшов, перший вийшов» (LIFO). Якщо ви ввели набір даних «1, 2, 3, 4», остання цифра «4» буде відображена першою. Така організація даних створює стек або купу. Структура стекових даних також корисна для зберігання та отримання даних, коли порядок виконання є критичним. Цей макет системи заохочує вас переглянути кожне завдання до його завершення, перш ніж переходити до наступного.
#3. Лінійні структури даних
Масиви або скінченні набори даних є прикладами лінійних структур даних, оскільки їх члени можна отримати в пам’яті за допомогою ключа індексу. Зв’язані списки — ще один тип лінійної структури даних. Щоб довільно зберігати елементи списку в пам’яті, зв’язані списки впорядковують їх певним чином.
#4. Деревоподібні структури даних
Структури даних у формі дерев є ієрархічними за своєю природою, з кореневим значенням і підмножинами дочірніх елементів, показаними як зв’язані вузли. Існує широкий спектр деревних структур даних, кожна зі своїми унікальними властивостями. Деякими прикладами є двійкові дерева, дерева бінарного пошуку, червоно-чорні дерева, дерева збалансованої ваги та двійкові купи.
#5. Черги
Коли справа доходить до організації даних, черги є кращими, ніж стеки, через їхню структуру «першим увійшов, першим вийшов» (FIFO). Оскільки дані надходять і чекають покинути цю лінійну структуру, вона нагадує чергу. Дані, введені спочатку, будуть передані першими. Черги також використовуються програмістами в комп’ютерах для зберігання інформації, яку не потрібно обробляти негайно.
#6. Зв'язані списки
Зв’язані списки впорядковують свої «вузли» або об’єкти лінійним чином відповідно до зв’язків між ними. Інформація та посилання містяться в кожному вузлі. Дані вузла — це інформація, яку програміст вирішив там зберегти, а покажчик — це посилання на наступний вузол у послідовності. Зв’язані списки корисні, коли потрібно мати можливість видаляти елементи зі списку. Однак стеки та черги також можна реалізувати з їх допомогою.
#7. Пропустити списки
Використовуючи формат пов’язаного списку, списки пропуску є типом імовірнісної структури даних. Список пропусків також є структурою даних, яка вибірково ігнорує деякі з елементів у більшому списку. Кількість елементів у списку пропуску зменшується з кожним рівнем, але нові елементи не додаються. Можливість швидко видаляти, вставляти та шукати дані є основною перевагою списків пропуску для програмістів.
#8. графіки
Графіки — це особливий вид невпорядкованого списку, який можна використовувати для зображення мереж. Вони складаються з окремих «вузлів» і зв’язків (або «країв») між ними. У цих конструкціях X і Y використовуються як пара, причому вершина X пов’язана з вершиною Y. Графіки також допомагають дослідникам вивчати складні мережі, такі як міські вулиці та соціальні взаємодії в Інтернеті.
#9. Намагається
Спроби, часто відомі як «дерева префіксів», є типом деревоподібної структури даних. Вони часто замінюють літери алфавіту, коли це необхідно. Вузли дерева — це рядки, які програміст може отримати, пройшовши по гілці вниз. Спроби можуть допомогти вам організувати інформацію, яка залежить від префікса рядка. Автоматичні пропозиції та пошук у словнику є двома прикладами того, як використовуються спроби.
#10. Хеш-таблиці
Пари ключ-значення зберігаються в таблицях, які називаються хеш-картами. Вони генерують хеш-код або індекс у місцях зберігання, що містять шукане значення. Масиви також є поширеним способом зберігання даних для програмістів. Хеш-таблиці можуть бути використані для реалізації структури даних, а також асоційованих масивів та індексів бази даних.
Структури даних та алгоритми
Існує величезна прірва між структурами даних і алгоритмами. Проте ефективне сортування даних і доступ до них стають можливими завдяки структурам даних, які графічно відображають зв’язки даних. Програмне забезпечення, веб-сторінка, програма чи апаратне забезпечення комп’ютера можуть виконувати завдання, лише виконавши кроки, описані в алгоритмі.
Алгоритми — це заздалегідь визначені окремі послідовності кроків, які може виконати комп’ютер, щоб отримати заздалегідь визначений повторюваний результат. Алгоритми сортування, алгоритми пошуку та алгоритми найкоротшого шляху є прикладами алгоритмів. Кожен з них дозволяє комп’ютеру не тільки отримувати необхідну інформацію, але й діяти у відповідь на задану команду. Можуть бути розроблені алгоритми, оптимізовані для конкретних структур даних. При застосуванні алгоритму, призначеного для однієї структури даних, до іншої можна очікувати неефективних результатів.
Структури даних в Python
Python широко використовується в багатьох галузях, включаючи, але не обмежуючись, веб-розробку, дослідження даних, робототехніку, ML, AI, IoT та мережеву автоматизацію, що робить її однією з найпоширеніших мов програмування у світі. Під час роботи з даними кожній програмі потрібне місце для їх упорядкування, керування ними та швидкого й легкого отримання.
У Python існує п’ять структур даних, і всі вони стають у нагоді з різних причин. Нижче наведено структури даних у Python:
#1. Список
Список — це динамічно впорядкований список елементів. Він також здатний зберігати будь-яку структуру даних, включаючи числа, значення з плаваючою комою, тексти, інші списки, кортежі, словники тощо. Крім того, ви можете використовувати квадратні дужки ([]) або конструктор list(), щоб створити новий порожній список.
#2. Кортеж
Кортежі ніколи не можна змінювати, оскільки вони є незмінними списками. Кортежні структури даних ідеально підходять для зберігання елементів, які, як ви знаєте, не зміняться. Прикладами таких елементів є дні тижня, місяці року, GPS-координати певної території тощо. Замість того, щоб використовувати квадратні дужки для оголошення кортежу, ви б використовували круглі дужки. Кортежі також можуть отримати користь від операцій індексування та нарізки.
#3. Встановити
Множини — це несортовані групи різних об’єктів. У Python набори не є послідовностями. Багато колекцій реального світу не мають заздалегідь визначеного розташування та не містять копій. Номери соціального страхування, адреси електронної пошти, адреси Інтернет-протоколу (IP), адреси керування доступом до медіа (MAC) тощо – лише деякі приклади. Це лише колекції випадкових, одиничних речей. Ніяких копій і особливого порядку не потрібно. Набори — це зручний спосіб зберігати такі колекції для використання в програмному забезпеченні.
#4. Frozenset
Заморожений набір – це просто набір, який не можна змінити жодним чином. Вони діють і мають ті самі властивості, що й множини, але не можуть бути жодним чином змінені. Як наслідок, мутації набору, такі як add(), update() і так далі, не можуть бути застосовані до заморожених наборів. Frozensets, завдяки своїй незмінності, можуть використовуватися як ключі в словниках або як елементи в іншому наборі чи frozenset.
Функцію frozenset() можна використовувати безпосередньо для створення замороженого набору, або інший ітерований об’єкт можна використовувати як аргумент для створення замороженого набору з рядка, списку, кортежу або набору.
#5. Словник
Python значною мірою покладається на свої словники. Ми використовуємо словники як основу всього, від модулів і класів до об’єктів і навіть наборів. Якщо ви знайомі з цими мовами, словник можна порівняти з об’єктом у JavaScript, хешем у Ruby або картою в Go.
Словник у Python також є масивом ключів; пари значень, розділених комами та взятих у фігурні дужки. За допомогою фігурних дужок або конструктора dict() можна створити новий порожній словник.
Чому структури даних важливі?
Комп’ютерні фахівці покладаються на структури даних для організації та зберігання величезних обсягів інформації. Наявність надійної системи може спростити пошук того, що вам потрібно. Під час співбесід на посади в галузі інформатики кандидатів регулярно запитують про їх знайомство зі структурами даних. Сфери штучного інтелекту (ШІ), комп’ютерної графіки та операційних систем також виграють від цього.
Як використовуються структури даних?
Структури даних використовуються для реалізації конкретних форм абстрактних типів даних. Структури даних є важливою частиною будь-якого добре розробленого програмного забезпечення. Вони також мають вирішальне значення для розробки програмного забезпечення та впровадження алгоритмів. Нижче наведено способи використання структур даних:
№ 1. Ведення записів
Структури даних використовуються для ефективного збереження даних у системі керування базою даних шляхом надання набору характеристик і відповідних структур, які використовуватимуться для зберігання записів.
#2. Управління ресурсами та послугами
Основні ресурси та операції операційної системи (ОС) покладаються на такі структури даних, як пов’язані списки для розподілу пам’яті, керування каталогами файлів і дерева файлових структур, а також черги планування процесів.
№ 3. Обмін даними
Структури даних використовуються для організації даних, які передаються між програмами, наприклад пакетів TCP/IP.
#4. Упорядкування та сортування
Такі структури даних, як бінарні дерева пошуку, які часто називають упорядкованими або відсортованими бінарними деревами, надають корисні способи організації даних, наприклад рядків символів, які використовуються як теги. Такі структури даних, як пріоритетні черги, дозволяють програмістам керувати колекціями об’єктів у попередньо визначеному порядку важливості.
№ 5. Індексація
Ще більш складні структури даних, такі як B-дерева, використовуються для індексування речей, у тому числі тих, що зберігаються в базі даних.
#6. Пошук
Поширеною практикою є створення індексів за допомогою B-дерев, хеш-таблиць або бінарних дерев пошуку, щоб прискорити пошук певного елемента.
№7. Масштабованість
Структури даних використовуються додатками для великих даних, щоб забезпечити продуктивність і масштабованість під час розподілу та керування сховищем даних між кількома розподіленими сайтами зберігання. Багато середовищ програмування великих даних, таких як Apache Spark, включають структури даних, які імітують базову структуру записів бази даних для полегшення запитів.
Вибір структури даних
Нижче наведено способи вибору структури даних:
#1. Підтримувані операції
Операції між типами даних, які не перераховані в таблиці, можна виконувати, якщо базовий тип даних атрибута можна перетворити в один із типів, для яких підтримується операція. Числа можна додавати до даних або видаляти з них. Цілі числа відображають кількість днів, які потрібно додати або відняти.
#2. Складність обчислень
Обчислювальна складність алгоритму — це кількість часу та обсяг пам’яті, необхідні для його роботи. Щоб оцінити, скільки часу знадобиться для роботи алгоритму та скільки пам’яті він буде використовувати, комп’ютерні вчені використовують математичні показники складності перед написанням коду. Ці прогнози є важливою допомогою для програмістів, коли вони вибирають і розробляють алгоритми для реального використання.
#3. Елегантне кодування
Вишукана програма — це одна з тих речей, які кожен може відразу впізнати, але важко помітити. Він добре використовує мову, не піддаючись незрозумілості. Він короткий, не вдаючись до заплутаного синтаксису. Його вдається одночасно легко читати та сприймати на поверхні та витончено за його основною структурою. Кодування, яке максимально наближене до ідеальної прози, є святим Граалем кожного програміста.
Немає легкого вирішення цієї проблеми. Прийняття стандартів кодування може бути корисним, але лише якщо вони базуються на надійній структурі, яка гарантує, що програміст розуміє та реалізує суть проблеми.
Що таке структури даних для чайників?
Серед найбільш фундаментальних ідей в інформатиці є структури даних і алгоритми. Вони дозволяють розробникам визначати дії, які повторюватимуться під час виконання. Алгоритми мають справу з тим, як виконується завдання, тоді як структури даних визначають, як дані впорядковані.
Яка найпоширеніша структура даних?
Найбільш поширеною і основною структурою даних є масив. Масиви формують основу багатьох інших структур даних, включаючи стеки та черги.
Яка найпростіша структура даних?
Серед найбільш фундаментальних ідей в інформатиці є структури даних і алгоритми. Вони дозволяють розробникам визначати дії, які повторюватимуться під час виконання. Алгоритми мають справу з тим, як виконується завдання, тоді як структури даних визначають, як дані впорядковані. Найбільш поширеною і основною структурою даних є масив. Масиви формують основу багатьох інших структур даних, включаючи стеки та черги.
Одновимірний (лінійний) масив є найпростішою структурою даних, елементи якої зберігаються та доступні за послідовними цілими індексами.
Заключні думки
Структура даних — це спосіб зберігання та впорядкування інформації в цифровому форматі. Він означає набір значень даних, асоціацій між ними та можливі маніпуляції або послуги, які вони надають. Структури даних використовуються програмістами для передачі інформації між різними частинами програми або між програмами. Однак структури даних служать чотирьом основним цілям: зберігання, обробка, обслуговування та пошук.
Статті по темі
- Що таке менеджер бази даних і як ним стати?
- ПОПЕРЕДНЯ ОБРОБКА ДАНИХ: що це таке, етапи та поняття?
- РОЗРОБНИК БАЗИ ДАНИХ: Посадова інструкція, обов'язки, зарплата та сертифікат
- ЩО РОБИТЬ НАУКОВИЙ ДАННИХ: обов’язки, навички та як ним стати
- ПРОЕКТ АНАЛІЗУ ДАНИХ: 17+ найкращих проектів аналізу даних для всіх рівнів (оновлено)
посилання
