3 geavanceerde datastructuren die elke programmeur zou moeten kennen

Je zult merken dat het gebruik van datastructuren vrij vaak voorkomt als programmeur, dus het is essentieel voor je succes om vaardig te zijn met basisdatastructuren zoals binaire bomen, stapels en wachtrijen.

Maar als je je vaardigheden wilt verbeteren en je wilt onderscheiden van de rest, moet je ook vertrouwd raken met geavanceerde datastructuren.

Geavanceerde datastructuren zijn een essentieel onderdeel van datawetenschap en helpen bij het opruimen van inefficiënt beheer en bieden opslag voor grote hoeveelheden gegevens. Software-engineers en datawetenschappers maken voortdurend gebruik van geavanceerde datastructuren om algoritmen en software te ontwerpen.

Lees verder terwijl we de geavanceerde datastructuren bespreken die elke ontwikkelaar zou moeten kennen.

1. Fibonacci-hoop

Als je al wat tijd hebt gestoken in het leren van datastructuren, moet je bekend zijn met binaire hopen. Fibonacci-hopen zijn vrij gelijkaardig, en het volgt de min-heap of max-heap eigenschappen. Je kunt een Fibonacci-hoop zien als een verzameling bomen waarbij het knooppunt met de minimale of maximale waarde altijd aan de wortel staat.

De heap voldoet ook aan de eigenschap Fibonacci, zodat een knooppunt N zal op zijn minst hebben F(n+2) knooppunten. Binnen een Fibonacci-hoop zijn de wortels van elk knooppunt met elkaar verbonden, meestal via een cirkelvormige dubbel gelinkte lijst. Dit maakt het mogelijk om een ​​knoop te verwijderen en twee lijsten samen te voegen in slechts O(1) tijd.

Verwant: Een beginnershandleiding voor het begrijpen van wachtrijen en prioriteitswachtrijen

Fibonacci-hopen zijn veel flexibeler dan binaire en binominale hopen, waardoor ze bruikbaar zijn in een breed scala aan toepassingen. Ze worden vaak gebruikt als prioriteitswachtrijen in Dijkstra's algoritme om de looptijd van het algoritme aanzienlijk te verbeteren.

2. AVL-boom

AVL-bomen (Adelson-Velsky en Landis) zijn zelfbalancerende binaire zoekbomen. Standaard binaire zoekbomen kunnen vertekend raken en hebben in het slechtste geval een tijdcomplexiteit van O(n), waardoor ze inefficiënt zijn voor toepassingen in de echte wereld. Zelfbalancerende bomen veranderen automatisch hun structuur wanneer de balancerende eigenschap wordt geschonden.

In een AVL-boom bevat elk knooppunt een extra attribuut dat zijn evenwichtsfactor bevat. De balansfactor is de waarde die wordt verkregen door de hoogte van de linker deelboom af te trekken van de rechter deelboom op dat knooppunt. De zelfbalancerende eigenschap van de AVL-boom vereist dat de balansfactor altijd -1, 0 of 1 is.

Als de zelfbalancerende eigenschap (balansfactor) wordt geschonden, roteert de AVL-boom zijn knooppunten om de balansfactor te behouden. Een AVL-structuur gebruikt vier hoofdrotaties: rechts draaien, links draaien, links-rechts draaien en rechts-links draaien.

De zelfbalancerende eigenschap van een AVL-boom verbetert de tijdscomplexiteit in het slechtste geval tot slechts O(logn), wat aanzienlijk efficiënter is in vergelijking met de prestaties van een binaire zoekboom.

3.Rood-zwarte boom

Een rood-zwarte boom is een andere zelfbalancerende binaire zoekboom die een extra bit gebruikt als zelfbalancerende eigenschap. Het bit wordt meestal rood of zwart genoemd, vandaar de naam Rood-Zwarte boom.

Elk knooppunt in een rood-zwart is rood of zwart, maar het hoofdknooppunt moet altijd zwart zijn. Er mogen geen twee aangrenzende rode knopen zijn en alle bladknopen moeten zwart zijn. Deze regels worden gebruikt om de zelfbalancerende eigenschap van de boom te behouden.

Verwant: Algoritmen die elke programmeur zou moeten kennen

In tegenstelling tot binaire zoekbomen hebben rood-zwarte bomen ongeveer O(logn) efficiëntie, waardoor ze veel efficiënter zijn. AVL-bomen zijn echter veel evenwichtiger vanwege een definitieve zelfbalancerende eigenschap.

Verbeter uw gegevensstructuren

Het kennen van geavanceerde datastructuren kan een groot verschil maken in sollicitatiegesprekken en kan de factor zijn die u onderscheidt van de concurrentie. Andere geavanceerde gegevensstructuren waar u naar moet kijken, zijn onder meer n-Trees, Graphs en Disjoint Sets.

Het identificeren van een ideale datastructuur voor een bepaald scenario maakt deel uit van wat een goede programmeur geweldig maakt.

6 datastructuren die elke programmeur zou moeten kennen

Gegevensstructuren zijn een nietje in software-engineering. Hier zijn enkele belangrijke datastructuren die elke programmeur zou moeten kennen.

Lees volgende

Over de auteur