Структуры данных — это строительные блоки эффективного программного обеспечения. От оптимизации использования памяти до ускорения сложных операций правильная структура данных может иметь решающее значение. Независимо от того, готовитесь ли вы к собеседованиям или работаете над реальными приложениями, понимание этих структур имеет важное значение.
Вот полный список структур данных, которые должен знать каждый студент, изучающий информатику, и разработчик программного обеспечения.
1. Массивы
Массив — это набор элементов, хранящихся в магазин смежных ячейках памяти. Это одна из самых основных и широко используемых структур данных.
-
Фиксированный размер
-
Быстрый доступ (O(1))
-
Дорогостоящая вставка/удаление (O(n))
Варианты использования: статические списки, поиск, буферы.
2. Связанные списки
Связанный список представляет собой последовательную структуру, в которой каждый элемент указывает на следующий.
-
Односвязный список : указывает на следующий узел.
-
Двусвязный список : указывает как на следующий, так и на предыдущий узлы.
-
Круговой связанный список : последний узел ссылается на первый.
Варианты использования: реализация очередей, стеков, операций отмены.
3. Стеки
Стек представляет собой структуру «последним пришел — первым ушел» (LIFO).
-
Нажмите: Добавить наверх
-
Всплывающее: Удалить сверху
-
Peek: Посмотреть верхний элемент
Варианты использования: оценка выражений, возврат, управление вызовами функций.
4. Хвосты
Очередь представляет собой структуру «первым Полный список объясненных типов данных пришел — первым ушел» (FIFO).
-
Поставить в очередь: добавить в конец
-
Dequeue: Удалить из очереди
Варианты включают в себя:
-
Круговая очередь
-
Приоритетная очередь
-
Deque (двусторонняя очередь)
Варианты использования: планирование, кэширование, очереди сообщений.
5. Хэш-таблицы (хэш-карты)
Сопоставляет ключи со значениями с помощью хэш-функции.
-
O(1) средний доступ
-
Обрабатывает коллизии посредством цепочки или открытой адресации
Варианты использования: словари, таблицы поиска, кэширование.
6. Деревья
Иерархические структуры с узлами, соединенными ребрами.
а. Двоичное дерево
Каждый узел имеет не более двух дочерних узлов.
б) Двоичное дерево поиска (BST)
Левый потомок < родитель < правый потомок.
в. AVL / Красно-черные деревья
Самобалансирующиеся BST-деревья для Мобильный Лидер гарантированного выполнения O(log n) операций.
г. Куча
Полное двоичное дерево, используемое в приоритетных очередях.
е. Trie (дерево префиксов)
Используется для хранения строк с общими префиксами.
Варианты использования: иерархии, деревья поиска, автозаполнение.
7. Графики
Граф представляет собой набор узлов, соединенных ребрами.
-
Направленный / Ненаправленный
-
Взвешенный / Невзвешенный
-
Представлено в виде матрицы смежности или списка
Варианты использования: сетевое взаимодействие, рекомендательные системы, поиск пути (например, GPS).
8. Наборы
Абстрактная структура данных, хранящая уникальные элементы.
-
HashSet (неупорядоченный)
-
TreeSet (сортированный порядок)
Варианты использования: проверка членства, дедупликация, математические операции с множествами.
9. Матрицы
Двумерные массивы широко используются в научных вычислениях и графике.
-
Разреженная матрица
-
Диагональная матрица
-
Матрица идентичности
Варианты использования: представление графов, линейная алгебра, обработка изображений.
10. Расширенные структуры
а. Дерево сегментов / Дерево Фенвика
Используется для эффективных запросов и обновлений диапазона.
б) Непересекающееся множество (объединение-поиск)
Отслеживает разделенные наборы; полезно в алгоритме Крускала.
c. Дерево суффиксов / Массив
Используется для быстрого сопоставления строковых шаблонов.
Заключительные мысли
Освоение структур данных позволяет вам эффективнее решать проблемы и создавать более надежное программное обеспечение. Каждая структура служит определенной цели, и выбор правильной структуры может значительно повлиять на производительность и удобство обслуживания.
Независимо от того, готовитесь ли вы к техническим собеседованиям или разрабатываете архитектуру масштабируемых систем, держите этот список под рукой — это ваш инструментарий для решения проблем в области компьютерных наук.