Datastrukturer er de grundlæggende byggesten i computerprogrammering. De definerer, hvordan data organiseres, lagres og manipuleres i et program. Forståelse af datastrukturer er meget vigtigt for at udvikle effektive og effektive algoritmer. I denne vejledning vil vi udforske de mest almindeligt anvendte datastrukturer, herunder arrays, sammenkædede lister, stakke, køer, træer og grafer.
Hvad er datastruktur?
EN datastruktur er et lager, der bruges til at gemme og organisere data. Det er en måde at arrangere data på en computer, så de kan tilgås og opdateres effektivt.
En datastruktur bruges ikke kun til at organisere dataene. Det bruges også til behandling, hentning og lagring af data. Der er forskellige grundlæggende og avancerede typer af datastrukturer, der bruges i næsten alle programmer eller softwaresystemer, der er blevet udviklet. Så vi skal have god viden om datastrukturer.
java operatører
Kom i gang med datastrukturer og algoritmer
Mestre grundlæggende datalogi-koncepter til at løse problemer i den virkelige verden og ace-kodning interviewspørgsmål med Educatives interaktive kursus
knnKlassificering af datastruktur
- Lineær datastruktur : Datastruktur, hvor dataelementer er arrangeret sekventielt eller lineært, hvor hvert element er knyttet til dets forrige og næste tilstødende elementer, kaldes en lineær datastruktur.
Eksempel: Array, stak, kø, linket liste osv.- Statisk datastruktur: Statisk datastruktur har en fast hukommelsesstørrelse. Det er nemmere at få adgang til elementerne i en statisk datastruktur.
Eksempel: array.- Dynamisk datastruktur: I dynamisk datastruktur er størrelsen ikke fast. Det kan opdateres tilfældigt i løbet af kørselstiden, hvilket kan anses for at være effektivt med hensyn til kodens hukommelses- (plads)kompleksitet.
Eksempel: Kø, stak osv.- Ikke-lineær datastruktur: Datastrukturer, hvor dataelementer ikke er placeret sekventielt eller lineært, kaldes ikke-lineære datastrukturer. I en ikke-lineær datastruktur kan vi ikke krydse alle elementerne i en enkelt kørsel.
Eksempler: Træer og grafer.Indholdsfortegnelse
- Introduktion til datastrukturer:
- Hvad er datastruktur: typer, klassifikationer og applikationer
- Introduktion til datastrukturer
- Fælles operationer på forskellige datastrukturer
Søg, indsæt og slet i et sorteret array
- Skriv et program til at vende et array
- Ledere i en række
- Givet en matrix A[] og et tal x, tjek for par i A[] med sum som x
- Flertalselement
- Find det antal, der forekommer ulige antal gange
- Største Sum Contiguous Subarray
- Find det manglende nummer
- Søg efter et element i et sorteret og pivoteret array
- Flet en matrix af størrelse n til en anden matrix af størrelse m+n
- Medianen af to sorterede arrays
- Program til array rotation
- Reverseringsalgoritme for array-rotation
- Blok-swap-algoritme til array-rotation
- Maksimal sum sådan, at ikke to elementer er tilstødende
- Sorter elementer efter frekvens | Sæt 1
- Tæl inversioner i en matrix
Alle artikler om Array
Kodningspraksis på graf
Seneste artikler om GraphXOR Linked List – En hukommelseseffektiv dobbeltforbundet liste | Sæt 1
XOR Linked List – En hukommelseseffektiv dobbeltforbundet liste | Sæt 2 Spring over liste | Sæt 1 (introduktion) Selvorganiseringsliste | Sæt 1 (introduktion) Udrullet linket liste | Sæt 1 (introduktion) 2. Segmenter trædatastruktur:
- Segmenttræ | Sæt 1 (Summen af givet område)
- Segmenttræ | Sæt 2 (minimum forespørgsel for interval)
- Doven udbredelse i segmenttræ
- Vedvarende segmenttræ | Sæt 1 (introduktion)
Alle artikler om Segment Tre
3. Prøv datastruktur :
- Prøv | (Indsæt og søg)
- Prøv | (Slet)
- Længste præfiksmatching – En Trie-baseret løsning i Java
- Udskriv unikke rækker i en given boolesk matrix
- Hvordan implementerer man Reverse DNS Look Up Cache?
- Hvordan implementerer man Forward DNS Look Up Cache?
Alle artikler om Trie
4. Binært indekseret trædatastruktur:
- Binært indekseret træ
- Todimensionelt binært indekseret træ eller Fenwick-træ
- Binært indekseret træ: Områdeopdateringer og punktforespørgsler
- Binært indekseret træ: Range Update og Range Queries
Alle artikler om binært indekseret træ
5. Suffix Array og Suffix Tree :
- Suffix Array Introduktion
- Suffix Array nLogn Algoritme
- kasai's algoritme til konstruktion af LCP-array fra Suffix Array
- Introduktion til suffikstræ
- Ukkonens suffikstrækonstruktion – del 1
- Ukkonens suffikstrækonstruktion – del 2
- Ukkonens suffikstrækonstruktion – del 3
- Ukkonens suffikstrækonstruktion – del 4,
- Ukkonens suffikstrækonstruktion – del 5
- Ukkonens suffikstrækonstruktion – del 6
- Generaliseret suffikstræ
- Byg Linear Time Suffix Array ved hjælp af Suffix Tree
- Understrengskontrol
- Søger efter alle mønstre
- Længste gentagne understreng,
- Længste fælles understreng, længste palindromisk understreng
Alle artikler om suffikstræ
6. AVL-træ:
- AVL træ | Sæt 1 (indsættelse)
- AVL træ | Sæt 2 (sletning)
- AVL med duplikerede nøgler
7. Splay Tree:
- Splay Tree | Sæt 1 (Søg)
- Splay Tree | Sæt 2 (Indsæt)
8. B-træ:
- B-træ | Sæt 1 (introduktion)
- B-træ | Sæt 2 (Indsæt)
- B-træ | Sæt 3 (Slet)
9. Rød-sort træ:
- Rød-sort træ introduktion
- Rød sort træ indsættelse.
- Rød-sort træ sletning
- Program til indsættelse af rødt sort træ
Alle artikler om selvbalancerende BST'er
java har næste10. K dimensionstræ:
- KD-træ (Søg og indsæt)
- K D Træ (Find minimum)
- K D Træ (Slet)
Andre datastrukturer:
- Treap (et randomiseret binært søgetræ)
- Ternært søgetræ
- Interval træ
- Implementer LRU Cache
- Sorter numre gemt på forskellige maskiner
- Find de k hyppigste ord fra en fil
- Givet en række af ord, udskriv alle anagrammer sammen
- Turneringstræ (vindertræ) og binær bunke
- Decision Trees – Falske (falske) møntpuslespil (12 møntspuslespil)
- Spaghetti stak
- Datastruktur til ordbog og stavekontrol?
- kartesisk træ
- Kartesisk træsortering
- Sparsomt sæt
- Centroid-nedbrydning af træ
- Gomory-Hu træ
- Seneste artikler om avancerede datastrukturer.
Diverse:
- Almindelig stillede datastrukturinterviewspørgsmål | Sæt 1
- En datastruktur for n elementer og O(1) operationer
- Udtrykstræ