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你应该相识的8种常见数据结构‘ag体育新版app下载’

文章来源: ag体育app发布时间:2021-09-16 19:21
本文摘要:数据结构是一种特殊的组织和存储数据的方式,可以使我们可以更高效地对存储的数据执行操作。数据结构在盘算机科学和软件工程领域具有广泛而多样的用途。 险些所有已开发的法式或软件系统都使用数据结构。此外,数据结构属于盘算机科学和软件工程的基础。 当涉及软件工程面试问题时,这是一个关键主题。因此,如果你需要用到编程技术,就应该对数据结构有充实的相识。1.数组数组是牢固巨细的结构,可以容纳相同数据类型的项目。它可以是整数数组,浮点数数组,字符串数组或什至是数组数组(例如二维数组)。

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数据结构是一种特殊的组织和存储数据的方式,可以使我们可以更高效地对存储的数据执行操作。数据结构在盘算机科学和软件工程领域具有广泛而多样的用途。

险些所有已开发的法式或软件系统都使用数据结构。此外,数据结构属于盘算机科学和软件工程的基础。

当涉及软件工程面试问题时,这是一个关键主题。因此,如果你需要用到编程技术,就应该对数据结构有充实的相识。1.数组数组是牢固巨细的结构,可以容纳相同数据类型的项目。它可以是整数数组,浮点数数组,字符串数组或什至是数组数组(例如二维数组)。

数组已建设索引,这意味着可以举行随机会见。Fig 1. Visualization of basic Terminology of Arrays数组运算遍历:遍历所有元素并举行打印。插入:将一个或多个元素插入数组。

删除:从数组中删除元素。搜索:在数组中搜索元素。您可以按元素的值或索引搜索元素。

更新:在给定索引处更新现有元素的值。数组的应用用作构建其他数据结构的基础,例如数组列表,堆,哈希表,向量和矩阵。用于差别的排序算法,例如插入排序,快速排序,冒泡排序和合并排序。

2.链表链表是一种顺序结构,由相互链接的线性顺序项目序列组成。因此,您必须顺序会见数据,而且无法举行随机会见。链接列表提供了动态集的简朴灵活的表现形式。

让我们思量以下有关链表的术语。您可以通过参考图2来获得一个清晰的主意:链表中的元素称为节点。每个节点都包罗一个密钥和一个指向其后继节点(称为next)的指针。

名为head的属性指向链接列表的第一个元素。链表的最后一个元素称为尾。Fig 2. Visualization of basic Terminology of Linked Lists以下是可用的种种类型的链表:单链列表—只能沿正向遍历项目。

双链表-可以在前进和退却偏向上遍历项目。节点由一个称为上一个的附加指针组成,指向上一个节点。

循环链接列表—链接列表,其中头的上一个指针指向尾部,尾号的下一个指针指向头。链表操作搜索:通过简朴的线性搜索在给定的链表中找到键为k的第一个元素,并返回指向该元素的指针。

插入:在链接列表中插入一个密钥。插入可以通过3种差别的方式完成;在列表的开头插入,在列表的末尾插入,然后在列表的中间插入。

删除:从给定的链表中删除元素x。您不能单步删除节点。删除可以通过3种差别方式完成;从列表的开头删除,从列表的末尾删除,然后从列表的中间删除。

链表的应用用于编译器设计中的符号表治理。用于在使用Alt Tab(使用循环链表实现)的法式之间举行切换。3.客栈客栈是一种LIFO(后进先出-最后放置的元素可以首先会见)结构,该结构通常在许多编程语言中都可以找到。

该结构被称为"客栈",因为它类似于真实世界的客栈——板的客栈。客栈操作下面给出了可以在客栈上执行的2个基本操作。

请参考图3,以更好地相识客栈操作。Push 推送:在客栈顶部插入一个元素。

Pop 弹出:删除最上面的元素并返回。Fig 3. Visualization of basic Operations of Stacks此外,为客栈提供了以下附加功效,以检查其状态。Peep 窥视:返回客栈的顶部元素而不删除它。isEmpty:检查客栈是否为空。

isFull:检查客栈是否已满。客栈的应用用于表达式评估(例如:用于剖析和评估数学表达式的调车场算法)。用于在递归编程中实现函数挪用。

4.行列行列是一种FIFO(先进先出-首先放置的元素可以首先会见)结构,该结构通常在许多编程语言中都可以找到。该结构被称为"行列",因为它类似于现实世界中的行列——人们在行列中等候。行列操作下面给出了可以在行列上执行的2个基本操作。

请参考图4,以更好地相识客栈操作。进队:将元素插入行列的末尾。

出队:从行列的开头删除元素。Fig 4. Visualization of Basic Operations of Queues行列的应用用于治理多线程中的线程。

用于实施排队系统(例如:优先级行列)。5.哈希表哈希表是一种数据结构,用于存储具有与每个键相关联的键的值。此外,如果我们知道与值关联的键,则它有效地支持查找。因此,无论数据巨细如何,插入和搜索都很是有效。

当存储在表中时,直接寻址使用值和键之间的一对一映射。可是,当存在大量键值对时,此方法存在问题。该表将具有许多记载,而且很是庞大,思量到典型盘算机上的可用内存,该表可能不切实际甚至无法存储。

为制止此问题,我们使用哈希表。哈希函数名为哈希函数(h)的特殊函数用于克服直接寻址中的上述问题。

在直接会见中,带有密钥k的值存储在插槽k中。使用哈希函数,我们可以盘算出每个值都指向的表(插槽)的索引。使用给定键的哈希函数盘算的值称为哈希值,它表现该值映射到的表的索引。

h:哈希函数k:应确定其哈希值的键m:哈希表的巨细(可用插槽数)。一个不靠近2的准确乘方的素数是m的一个不错的选择。Fig 5. Representation of a Hash Function1→1→15→5→523→23→363→63→3从上面给出的最后两个示例中,我们可以看到,当哈希函数为多个键生成相同的索引时,就会发生冲突。我们可以通过选择合适的哈希函数h并使用链接和开放式寻址等技术来解决冲突。

哈希表的应用用于实现数据库索引。用于实现关联数组。

用于实现"设置"数据结构。6.树树是一种条理结构,其中数据按条理举行组织并链接在一起。

此结构与链接列表差别,而在链接列表中,项目以线性顺序链接。在已往的几十年中,已经开发出种种类型的树木,以适合某些应用并满足某些限制。一些示例是二叉搜索树,B树,红黑树,展开树,AVL树和n元树。

二叉搜索树顾名思义,二进制搜索树(BST)是一种二进制树,其中数据以分层结构举行组织。此数据结构按排序顺序存储值,我们将在本课程中详细研究这些值。二叉搜索树中的每个节点都包罗以下属性:key:存储在节点中的值。left:指向左孩子的指针。

右:指向正确孩子的指针。p:指向父节点的指针。二叉搜索树具有奇特的属性,可将其与其他树区离开。

此属性称为binary-search-tree属性。令x为二叉搜索树中的一个节点:如果y是x左子树中的一个节点,则y.key≤x.key如果y是x的右子树中的节点,则y.key≥x.keyFig 6. Visualization of Basic Terminology of Trees.树的应用二叉树:用于实现表达式剖析器和表达式求解器。二进制搜索树:用于许多不停输入和输出数据的搜索应用法式中。

堆:由JVM(Java虚拟机)用来存储Java工具。Trap:用于无线网络。7.堆堆是二叉树的一种特殊情况,其中将父节点与其子节点的值举行比力,并对其举行相应排列。

让我们看看如何表现堆。堆可以使用树和数组表现。图7和8显示了我们如何使用二叉树和数组来表现二叉堆。

Fig 7. Binary Tree Representation of a HeapFig 8. Array Representation of a Heap堆可以有2种类型:最小堆:父项的密钥小于或即是子项的密钥。这称为min-heap属性。

根将包罗堆的最小值。最大堆数:父项的密钥大于或即是子项的密钥。这称为max-heap属性。根将包罗堆的最大值。

堆的应用用于实现优先级行列,因为可以凭据堆属性对优先级值举行排序。可以在O(log n)时间内使用堆来实现行列功效。用于查找给定数组中k个最小(或最大)的值。用于堆排序算法。

8.图一个图由一组有限的极点或节点以及一组毗连这些极点的边组成。图的顺序是图中的极点数。

图的巨细是图中的边数。如果两个节点通过同一边相互毗连,则称它们为相邻节点。有向图如果图形G的所有边缘都具有指示什么是起始极点和什么是终止极点的偏向,则称该图形为有向图。

我们说(u,v)从极点u入射或脱离极点u,然后入射到或进入极点v。自环:从极点到自身的边。无向图如果图G的所有边缘均无偏向,则称其为无向图。它可以在两个极点之间以两种方式流传。

如果极点未毗连到图中的任何其他节点,则称该极点为伶仃的。Fig 9. Visualization of Terminology of Graphs图的应用用于表现社交媒体网络。

每个用户都是一个极点,而且在用户毗连时会建立一条边。用于表现搜索引擎的网页和链接。互联网上的网页通过超链接相互链接。每页是一个极点,两页之间的超链接是一条边。

用于Google中的页面排名。用于表现GPS中的位置和门路。位置是极点,毗连位置的门路是边。用于盘算两个位置之间的最短路径。

参考文献[1]算法简介,第三版,作者:托马斯·H·科门(Thomas H. Cormen),查尔斯·E·雷森(Charles E. Leiserson),罗纳德·L·里维斯特(Ronald L. Rivest)和克利福德·斯坦(Clifford Stein)。[2]来自Wikipedia的数据结构列表(本文翻译自Vijini Mallawaarachchi的文章《8 Common Data Structures every Programmer must know》,参考:https://towardsdatascience.com/8-common-data-structures-every-programmer-must-know-171acf6a1a42)作者:Vijini Mallawaarachchi转自:闻数起舞译文地址:https://www.toutiao.com/a6799768009498952203/。


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