3 avancerade datastrukturer som alla programmerare bör känna till

Du kommer att upptäcka att användning av datastrukturer är en ganska vanlig företeelse som programmerare, så att vara skicklig med grundläggande datastrukturer som binära träd, stackar och köer är avgörande för din framgång.

Men om du vill förbättra dina färdigheter och sticka ut från mängden, kommer du att vilja bekanta dig med avancerade datastrukturer också.

Avancerade datastrukturer är en viktig komponent i datavetenskap, och de hjälper till att rensa upp ineffektiv hantering och tillhandahåller lagring av stora uppsättningar data. Mjukvaruingenjörer och datavetare använder ständigt avancerade datastrukturer för att designa algoritmer och mjukvara.

Läs vidare när vi diskuterar de avancerade datastrukturer som alla utvecklare bör känna till.

1. Fibonacci Heap

Om du redan har lagt ner lite tid på att lära dig datastrukturer måste du vara bekant med binära högar. Fibonacci-högar är ganska lika, och det följer min-hög eller max-hög egenskaper. Du kan tänka på en Fibonacci-hög som en samling träd där noden för lägsta eller högsta värde alltid är vid roten.

Högen uppfyller också Fibonacci-egenskapen så att en nod n kommer att ha åtminstone F(n+2) knutpunkter. Inom en Fibonacci-hög är rötterna för varje nod sammanlänkade, vanligtvis genom en cirkulär dubbellänkad lista. Detta gör det möjligt att ta bort en nod och sammanfoga två listor på bara O(1) tid.

Relaterad: En nybörjarguide för att förstå köer och prioriterade köer

Fibonacci-högar är mycket mer flexibla än binära och binomialhögar, vilket gör dem användbara i ett brett spektrum av applikationer. De används vanligtvis som prioriterade köer i Dijkstras algoritm för att förbättra algoritmens körtid avsevärt.

2. AVL-träd

AVL-träd (Adelson-Velsky och Landis) är självbalanserande binära sökträd. Standard binära sökträd kan bli skeva och ha en tidskomplexitet i värsta fall av O(n), vilket gör dem ineffektiva för tillämpningar i verkliga världen. Självbalanserande träd ändrar automatiskt sin struktur när den balanserande egenskapen kränks.

I ett AVL-träd innehåller varje nod ett extra attribut som innehåller dess balanseringsfaktor. Balansfaktorn är det värde som erhålls genom att subtrahera höjden på det vänstra delträdet från det högra delträdet vid den noden. Den självbalanserande egenskapen hos AVL-trädet kräver att balansfaktorn alltid är -1, 0 eller 1.

Om den självbalanserande egenskapen (balansfaktorn) kränks, roterar AVL-trädet sina noder för att bevara balansfaktorn. Ett AVL-träd använder fyra huvudrotationer – högerrotera, vänsterrotera, vänster-högerrotera och höger-vänsterrotera.

Den självbalanserande egenskapen hos ett AVL-träd förbättrar dess värsta tänkbara tidskomplexitet till bara O(logn), vilket är betydligt effektivare jämfört med prestandan hos ett binärt sökträd.

3.Röd-svart träd

Ett röd-svart träd är ett annat självbalanserande binärt sökträd som använder en extra bit som sin självbalanserande egenskap. Biten brukar kallas röd eller svart, därav namnet Red-Black tree.

Varje nod i en röd-svart är antingen röd eller svart, men rotnoden måste alltid vara svart. Det kan inte finnas två intilliggande röda noder, och alla bladnoder måste vara svarta. Dessa regler används för att bevara trädets självbalanserande egenskap.

Relaterad: Algoritmer som alla programmerare bör känna till

Till skillnad från binära sökträd har röd-svarta träd ungefär O(logn) effektivitet, vilket gör dem mycket mer effektiva. AVL-träd är dock mycket mer balanserade på grund av en definitiv självbalanserande egenskap.

Förbättra dina datastrukturer

Att känna till avancerade datastrukturer kan göra stor skillnad vid anställningsintervjuer och kan vara den faktor som skiljer dig från konkurrenterna. Andra avancerade datastrukturer som du bör undersöka inkluderar n-Trees, Graphs och Disjoint Sets.

Att identifiera en idealisk datastruktur för ett givet scenario är en del av det som gör en bra programmerare bra.

6 datastrukturer som alla programmerare bör känna till

Datastrukturer är en stapelvara i mjukvaruutveckling. Här är några viktiga datastrukturer som alla programmerare bör känna till.

Läs Nästa

Om författaren