Datenstrukturen und Algorithmen: Ein vollständiger Leitfaden für Programmierer

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Algorithmen und Datenstrukturen Es sind zwei Teile, die wie Puzzleteile zusammenpassen: Der eine beschreibt das Vorgehen zur Problemlösung, der andere legt fest, wo und wie wir die Informationen speichern. Auch wenn es theoretisch klingen mag: Die Beherrschung dieser beiden Aspekte unterscheidet einen Code, der lediglich funktioniert, von einem, der reibungslos läuft und sich ohne Probleme skalieren lässt.

Wenn Sie eine Karriere als professioneller Programmierer anstreben, sich auf technische Vorstellungsgespräche vorbereiten oder einfach nur nicht länger mit Übungen wie LeetCode und Codewars kämpfen wollen, benötigen Sie eine solide Grundlage in Datenstrukturen und AlgorithmenIn diesem Artikel erfahren Sie, was sie sind, warum sie so wichtig sind, welche Haupttypen es gibt, welche grundlegenden Funktionen sie erfüllen und welche Fragen üblicherweise in Prüfungen und Auswahlverfahren gestellt werden.

Was sind Datenstrukturen und Algorithmen?

Eine Datenstruktur Es handelt sich im Grunde um eine spezielle Methode, Informationen im Speicher zu organisieren und zu speichern, um sie effizient verarbeiten zu können. Diese Organisation ist nicht zufällig: Sie bestimmt direkt, welche Operationen schnell und welche aufwändig sind (Einfügen, Suchen, Löschen, Durchsuchen usw.).

Wenn Sie die richtige Datenstruktur wählen, kann Ihr Programm diese verwalten. große Datenmengen ohne ins Schwitzen zu geraten; wählt man jedoch die falsche Wahl, kann selbst eine kleine Anwendung langsam werden, zu viel Speicherplatz belegen oder mit der Zeit unmöglich zu warten sein.

Ein Algorithmus Es handelt sich um eine endliche und geordnete Folge wohldefinierter Schritte, die Eingaben in Ausgaben umwandelt, um ein spezifisches Problem zu lösen. Es ist wie ein Kochrezept: Es gibt vor, was in welcher Reihenfolge und unter welchen Bedingungen zu tun ist, kümmert sich aber nicht darum, wie die Zutaten im Kühlschrank aufbewahrt werden – das wäre der Teil der Datenstruktur.

In der Informatik wird jeder Algorithmus so konzipiert, dass er mit dem Datentyp arbeitet, mit dem er verarbeitet werden soll. Die Wahl der Datenstruktur ist kein nebensächliches Detail: Struktur und Algorithmus gehören zusammenSchon kleine Änderungen an einem der beiden Teile können die Leistung entweder steigern oder verschlechtern.

Aus theoretischer Sicht popularisierten Autoren wie Niklaus Wirth bereits in den 70er Jahren die Idee, dass Algorithmen + Datenstrukturen = ProgrammeAuch Jahrzehnte später gilt das noch immer: Egal ob man in Java, Python oder C++ programmiert oder ob man von einem Bootcamp kommt, in Vorstellungsgesprächen und bei ernsthaften Projekten wird von einem verlangt, dass man die beiden Elemente gut auswählen und kombinieren kann.

Warum sind sie in der Programmierung so wichtig?

In jeder realen Anwendung, so einfach sie auch erscheinen mag, arbeitet man immer mit Daten: Gehälter, Produkte, Nutzer, Transaktionen, Routen, DokumenteProtokolleinträge usw. Die Frage ist nicht, ob Sie Daten verarbeiten, sondern wie Sie diese organisieren, damit Ihr Code schnell, übersichtlich und leicht zu warten ist.

Datenstrukturen dienen dazu, Informationen entsprechend dem Problem geordnet und zusammenhängend zu speichern. Nicht das gleiche Je nachdem, ob man immer auf das erste Element zugreifen, nach einem Schlüssel suchen, die Reihenfolge durchlaufen, in der Mitte einfügen oder häufig löschen muss – jedes Nutzungsmuster passt besser zu einer anderen Struktur.

Die Algorithmen ihrerseits ermöglichen diese Daten effizient verarbeitenSortieren, filtern, nach Elementen suchen, optimale Routen finden, Muster erkennen mit Data MiningRessourcen optimieren usw. Viele Probleme, die schwierig erscheinen, werden trivial, wenn man die richtige Kombination aus Algorithmus und Datenstruktur findet.

In technischen Vorstellungsgesprächen für Softwareentwickler kommt es selten vor, dass Fragen gestellt werden, die diese Themen nicht direkt ansprechen. Manchmal wird die Struktur explizit erwähnt, etwa „Gegeben sei ein Binärbaum…“, und manchmal ist sie implizit: „Wir möchten zählen, wie viele Bücher jeder Autor hat“, was die Verwendung eines Hashtabelle oder Schlüssel-Wert-Zuordnung.

Darüber hinaus dreht sich die formale und berufliche Ausbildung häufig um diesen Bereich. Viele Universitäten und Hochschulprogramme bieten ein Fach zu diesem Thema an... Datenstrukturen und Algorithmen, mit einem offiziellen Programm, Voraussetzungen, Theorie- und Praxiseinheiten, Prüfungen und Aufgaben, da es als Kernfach für jeden Software-Ingenieur gilt.

Voraussetzungen und notwendige Grundlagen

Um den größtmöglichen Nutzen aus dem Studium von Datenstrukturen und Algorithmen zu ziehen, ist es hilfreich, mit einer universellen Programmiersprache wie beispielsweise … vertraut zu sein. Java, Python oder C++Sie müssen kein Experte sein, aber Sie sollten mit grundlegenden Konzepten wie Variablen, Datentypen, Bedingungen, Schleifen, Funktionen und Parameterübergabe vertraut sein.

Es hilft auch sehr, das Konzept von algorithmische Komplexität Die Big-O-Notation beschreibt, wie die Ausführungszeit bzw. der Speicherverbrauch mit zunehmender Datengröße (n) ansteigt. Die Unterscheidung zwischen O(1), O(log n), O(n), O(n log n) und O(n²) ermöglicht es, Alternativen fundiert zu vergleichen und Entscheidungen zu begründen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist, dass es eine kleine Auseinandersetzung mit dem/der gegeben hat. StörungssucheÜbungen zur strukturierten Programmierung, kleine Logikaufgaben, einfache Kata usw. Je besser Sie Ihr Gespür dafür schulen, ein Problem in Schritte zu zerlegen, desto leichter wird es Ihnen fallen, die passende Datenstruktur für jeden Fall zu finden.

Einige Lehrpläne geben dies ausdrücklich an. Voraussetzungen oder gleichzeitige Voraussetzungen Für den Kurs „Datenstrukturen und Algorithmen“ müssen Sie die Kurse „Grundlagen der Programmierung“, „Programmierung I“ oder „Diskrete Mathematik“ bestanden haben. Das ist logisch: Ohne solide Kenntnisse in der Programmierung und Logik kann man in diesem Fach schnell frustriert sein.

Schließlich ist es hilfreich, eine gewisse Vertrautheit mit realweltliche, praxisnahe Umgebungen (wie z. B. kleine Webprojekte, Skripte oder Konsolenanwendungen) hilft Ihnen, sich besser vorzustellen, wofür Sie die einzelnen Strukturen verwenden werden, anstatt sie als etwas rein Akademisches zu betrachten.

Die am häufigsten verwendeten Datenstrukturen

In der Informatik gibt es viele DatenstrukturenEs gibt jedoch eine Gruppe von „grundlegenden“ Funktionen, die immer wieder verwendet werden: Arrays (Vektoren), Stacks, Queues, verkettete Listen, Bäume, Graphen, Tries und Hashtabellen. Das Verständnis ihrer Funktionsweise, der von ihnen bereitgestellten Operationen und ihrer typischen Kosten ist der Schlüssel zu einem reibungslosen Programmierprozess.

Jetzt gehen wir zu überprüfen Sie jeden, mit seiner Hauptidee, typischen Operationen und Beispielen von Problemen, die üblicherweise in Vorlesungen, Übungen und Vorstellungsgesprächen für Entwickler vorkommen.

Arrays

Die Anordnung Es handelt sich um die einfachste lineare Datenstruktur und eine der am weitesten verbreiteten. Sie besteht aus einem zusammenhängenden Speicherblock, der eine Sammlung von Elementen desselben Typs speichert, auf die über einen ganzzahligen Index zugegriffen werden kann, der üblicherweise bei Null beginnt.

Stellen Sie sich ein Array der Größe 4 vor, das die Werte 1, 2, 3 und 4 enthält. Jede Position hat einen Index (0, 1, 2, 3) und Sie können direkt auf jedes Element über seinen Index in konstanter Zeit O(1) zugreifen. Dies macht Arrays sehr effizient für das wahlfreie Lesen.

Es gibt zwei Hauptkategorien: eindimensionale Arrays (eine einzelne Zeile von Elementen) und mehrdimensionale Arrays (Zum Beispiel Matrizen, die Arrays von Arrays sind). Viele Programmiersprachen bieten beide Varianten nativ oder mit geringfügigen Unterschieden in Syntax und Performance an.

Die grundlegenden Operationen auf einem Array sind üblicherweise:

• Einfügen: das Platzieren eines Elements an einer bestimmten Position, was bei statischen Arrays das Verschieben anderer Elemente beinhalten kann.
• Erhalten: Zugriff auf das Element an einem gegebenen Index, typischerweise O(1).
• Löschen: Das Element an einer bestimmten Position löschen oder als leer markieren, üblicherweise durch Verschieben von Elementen nach links.
• Größe: Prüfen Sie, wie viele Elemente gespeichert sind bzw. wie groß die maximale Kapazität des Arrays ist.

In Vorstellungsgesprächen und Prüfungen sind Übungen wie diese sehr üblich. Finde das zweite Minimum eines ArraysDas Finden der ersten nicht-wiederholenden ganzen Zahl, das Zusammenführen zweier bereits sortierter Arrays oder das Neuordnen positiver und negativer Zahlen unter Beibehaltung bestimmter Eigenschaften. All dies erfordert Indexzugriffe und lineare oder doppelte Traversierungen.

Stapel

Die Batterie Es handelt sich um eine lineare Datenstruktur, die dem LIFO-Prinzip folgt: Last In, First Out (zuletzt hinein, zuerst heraus). Stellen Sie sich einen Stapel Bücher vor, die übereinander gestapelt sind: Man kann nur Bücher von oben nehmen oder hinlegen.

Dieses Verhalten bedeutet, dass Wir greifen nur auf das Element zu, das sich ganz oben im Stapel befindet.Das mittlere Element kann nicht entfernt werden, ohne zuvor die darüber liegenden Elemente zu entfernen. Dadurch eignet sich diese Struktur ideal zur Modellierung von Aktionsverläufen (Rückgängig), verschachtelten Funktionsaufrufen, Navigation (Zurück/Vorwärts) usw.

Typische Stack-Operationen sind:

• Push: Füge oben ein neues Element ein.
• Pop: Das oberste Element extrahieren und zurückgeben, wodurch die Größe des Stapels reduziert wird.
• Spitze oder Blick: Konsultiere das oberste Element, ohne es zu löschen.
• ist leer: Prüfen Sie, ob die Batterie leer ist.

Im Rahmen von Vorstellungsgesprächen treten beispielsweise folgende Probleme auf: Ausdrücke in Postfixnotation auswerten (RPN), Sortieren von Elementen ausschließlich mithilfe von Stacks oder Überprüfen, ob eine Zeichenkette aus Klammern (und anderen Symbolen) mithilfe von Push und Pop korrekt ausbalanciert ist.

In der Praxis gibt es viele interne Implementierungen von Sprachen (zum Beispiel die Systemaufrufstapel) arbeiten nach denselben Prinzipien, auch wenn wir sie nicht direkt sehen.

Warteschlangen

Der Schweif Es handelt sich um eine weitere lineare Datenstruktur, die jedoch nicht dem LIFO-Prinzip, sondern dem FIFO-Modell folgt: First In, First Out. Am besten lässt sich dies mit einer Warteschlange an einer Kinokasse vergleichen.

In einer Standard-Warteschlange sind die Elemente Sie fügen am Ende hinzu und nehmen am Anfang etwas weg.Nach dem Prinzip „Wer zuerst kommt, mahlt zuerst“ eignet es sich ideal für die Verwaltung von anstehenden Aufgaben, Betriebssystemprozessen, Serveranfragen, Druckwarteschlangen usw.

Zu den grundlegenden Warteschlangenoperationen gehören:

• Enqueue: Füge ein neues Element am Ende der Warteschlange ein.
• Aus der Warteschlange: Entferne und gib das Element am Anfang zurück.
• Vorne oder oben: Konsultieren Sie den ersten Punkt, ohne ihn zu entfernen.
• ist leer: Prüfen, ob die Warteschlange leer ist.

Bei Programmierwettbewerben ist es üblich, dass man beispielsweise gefragt wird: Implementiere einen Stack mithilfe zweier Queues, die ersten k Elemente einer Warteschlange umkehren, ohne die restlichen zu verändern, oder Binärzahlen von 1 bis n unter Verwendung des FIFO-Verhaltens der Warteschlange erzeugen.

Neben der Grundform gibt es Variationen wie zum Beispiel die kreisförmiger Schwanz, die Prioritätswarteschlange oder Doppelwarteschlangen (Deque), die zusätzliche Operationen bieten und die Leistung in bestimmten Szenarien verbessern.

Verknüpfte Listen

Die verkettete Liste Eine verkettete Liste ist ebenfalls eine lineare Datenstruktur, unterscheidet sich aber intern stark von Arrays. Anstatt einen zusammenhängenden Speicherblock zu verwenden, besteht sie aus einzelnen Knoten, die über Referenzen oder Zeiger miteinander verbunden sind.

Jeder Knoten besteht typischerweise aus zwei Teilen: die Daten Die zu speichernden Elemente und ein oder mehrere Zeiger auf den nächsten Knoten in der Sequenz (und bei doppelt verketteten Listen auch auf den vorherigen) werden verwaltet. Die Liste wird über einen Verweis auf ihren Kopf, der auf den ersten Knoten verweist, gesteuert; in komplexeren Listen wird zusätzlich ein Verweis auf das Ende der Liste geführt.

Es gibt zwei Hauptvarianten:

• Einfach verlinkte ListeJeder Knoten verweist nur auf den nächsten; der Pfad verläuft üblicherweise in eine einzige Richtung.
• doppelt verkettete ListeJeder Knoten verweist auf den nächsten und vorherigen Knoten, was bidirektionale Traversierungen und effizientere Löschvorgänge ermöglicht.

Typische Operationen auf verketteten Listen sind:

• InsertAtHead: Fügt einen neuen Knoten am Anfang der Liste ein.
• InsertAtEnd: Füge einen Knoten am Ende hinzu und aktualisiere die Warteschlange, falls vorhanden.
• Löschen: einen bestimmten Knoten entfernen und dabei die Zeiger benachbarter Knoten anpassen.
• Löschen am Anfang: Lösche den ersten Knoten und verschiebe den Kopf zum nächsten.
• Suche: Durchlaufe die Liste und suche nach einem bestimmten Wert.
• ist leer: Prüfen, ob der Kopf null ist und die Liste daher keine Elemente enthält.

Derartige Probleme treten in Kursen und Vorstellungsgesprächen häufig auf. umgekehrte verkettete Liste, erkennen, ob ein Zyklus vorliegt (üblicherweise mithilfe des "Schildkröten-und-Hasen"-Algorithmus), Knoten N durch Zählen vom Ende aus ermitteln oder doppelte Knoten entfernen, wobei Zeiger stets sorgfältig behandelt werden.

Verkettete Listen werden häufig verwendet, um Hashtabellen mit VerkettungAdjazenzlisten in Graphen und dynamische Datenstrukturen, in denen Elemente häufig eingefügt und gelöscht werden.

Bäume

Ein Baum Es handelt sich um eine hierarchische Datenstruktur, die aus durch Kanten verbundenen Knoten besteht. Im Gegensatz zu allgemeinen Graphen enthält ein Baum keine Zyklen: Es gibt immer eine Wurzel, Kinder, Eltern, Geschwister, Blätter, Ebenen und Teilbäume, mit einer Organisation ähnlich einer „Familie“ oder einem „Organigramm“.

Bäume sind sehr nützlich, wenn wir wollen stellen hierarchische Beziehungen dar oder man zerlegt ein Problem in kleinere Teilprobleme: Dateisysteme, Menüs, DOM-Strukturen in Browsern, Entscheidungsbäume in der künstlichen Intelligenz usw.

Es gibt viele verschiedene Baumarten, darunter:

• N-ary Baum: Jeder Knoten kann eine variable (und möglicherweise große) Anzahl von Kindern haben.
• Ausgewogener Baum: hält seine Zweige auf einer ähnlichen Tiefe, um Leistungseinbußen zu vermeiden.
• BinärbaumJeder Knoten hat maximal zwei Kinder (links und rechts).
• Binärer Suchbaum (BST): Binärbaum mit der Eigenschaft, dass alles links von einem Knoten kleiner und alles rechts davon größer ist (nach einem bestimmten Ordnungskriterium).
• AVL-Baum, rot-schwarz, 2-3 und andere VariantenDies sind balancierte Suchbäume, die gute Komplexitätsgrenzen bei Einfüge-, Lösch- und Suchoperationen gewährleisten.

In der Praxis sind die häufigsten Übungen die folgenden: Binärbaum und binärer SuchbaumTypische Probleme sind beispielsweise die Berechnung der Höhe des Baums, die Ermittlung des k-ten Maximalwerts in einem binären Suchbaum, die Auflistung der Knoten in einem bestimmten Abstand von der Wurzel oder die Bestimmung der Vorfahren eines bestimmten Knotens.

Darüber hinaus sind Traversierungsalgorithmen (Preorder, Inorder, Postorder, Level by Level) grundlegend für viele nachfolgende Prozesse: sortiertes Drucken, Auswertung von Ausdrücken, Serialisierung und Deserialisierung von Bäumen usw.

Grafiken

Ein Diagramm Es verallgemeinert das Konzept eines Baums, indem es Zyklen und mehrere beliebige Verbindungen zwischen Knoten zulässt. Es besteht aus einer Menge von Knoten und einer Menge von Kanten, die jeweils zwei Knoten verbinden, manchmal mit einem zugehörigen Gewicht oder Kostenwert.

Es gibt verschiedene Arten von Diagrammen: ungerichtet (Die Kanten haben keine Richtungseigenschaft, die Beziehung ist bidirektional) und inszeniert (Kanten haben einen Startpunkt und ein Ziel). Sie können außerdem als gewichtet oder ungewichtet, verbunden oder unverbunden, mit oder ohne Zyklen usw. klassifiziert werden.

Im Code werden Graphen üblicherweise auf zwei grundlegende Arten dargestellt:

• Adjazenzmatrix: eine Matrix, deren Zellen angeben, ob eine Kante zwischen den Knoten i und j existiert (und gegebenenfalls das Gewicht der Verbindung).
• AdjazenzlisteFür jeden Knoten wird eine Liste seiner Nachbarn gespeichert, was bei dünn besetzten Graphen Speicherplatz spart.

Die klassischsten Traversierungsalgorithmen sind die Breitensuche (BFS) und Tiefensuche (DFS)Beide werden als grundlegende Bausteine ​​für eine Vielzahl von Problemen verwendet: Überprüfung, ob ein Graph zusammenhängend ist, Erkennung von Zyklen, Finden von Zusammenhangskomponenten usw.

In technischen Tests wird man häufig aufgefordert, Breitensuche (BFS) und Tiefensuche (DFS) zu implementieren, zu prüfen, ob ein Graph einen Baum bildet, die Anzahl der Kanten zu zählen oder zu suchen. kürzeste Wege zwischen zwei Knoten (zum Beispiel auf einer Stadtkarte) unter Verwendung von Varianten wie Dijkstra oder BFS in ungewichteten Graphen.

Tries oder Präfixbäume

Der Versuch Ein Präfixbaum ist eine baumförmige Datenstruktur, die für die Verarbeitung von Zeichenketten optimiert ist und sich besonders für die Arbeit mit Wörterbüchern, Autovervollständigungssystemen oder Präfixsuchen eignet.

In einem Trie repräsentiert jeder Knoten typischerweise ein Zeichen, und die Pfade von der Wurzel zu bestimmten Knoten markieren vollständige WörterDie letzten Wortknoten werden üblicherweise auf irgendeine Weise gekennzeichnet (zum Beispiel mit einem Booleschen Indikator), um sie von einfachen Präfixen zu unterscheiden.

Wenn wir die Wörter „top“, „thus“ und „their“ in einem Trie speichern, teilen wir einen Teil des Anfangspfads für alle Wörter, die mit denselben Buchstaben beginnen, was die Suche und Vorschläge anhand des Präfixes ermöglicht. sehr effiziente Zeit, proportional zur Länge des gesuchten Wortes und nicht zur Gesamtzahl der gespeicherten Wörter.

Häufige Operationen und Probleme mit Tries sind: Zählen Sie, wie viele Wörter gespeichert sind.Alle Wörter in lexikographischer Reihenfolge ausgeben, Elemente eines Arrays durch Einfügen in einen Trie sortieren, gültige Wörter aus einer Menge von Buchstaben generieren oder Strukturen ähnlich einem T9-Wörterbuch erstellen.

Im Rahmen von Vorstellungsgesprächen ist dies zwar nicht die einfachste Struktur, nach der gefragt wird, aber sie taucht regelmäßig in Unternehmen auf, die mit Such-, Textverarbeitungs- oder Vorschlagssysteme.

Hashtabellen und Hashing

Hashing Es handelt sich um eine Technik, mit der jedem Datenelement auf deterministische Weise ein numerischer Schlüssel (Hash) zugewiesen wird, sodass wir Elemente in nahezu konstanter Zeit speichern und abrufen können, indem wir diesen Schlüssel als Index in einer internen Struktur, üblicherweise einem Array, verwenden.

La Hash-Tabelle Dies ist die Datenstruktur, die diesen Mechanismus nutzt. Jedes Element wird als Schlüssel-Wert-Paar gespeichert: Der Schlüssel wird mithilfe einer Hash-Funktion in einen Tabellenindex umgewandelt, und der Wert (oder eine Referenz darauf) wird dort gespeichert. Um später zu suchen, wird einfach der Schlüssel erneut gehasht und auf die entsprechende Position zugegriffen.

Die Leistungsfähigkeit einer Hashtabelle hängt entscheidend von drei Faktoren ab: der Hash-Funktion ausgewählt (Sie müssen die Tasten gut verteilen, um Konzentration zu vermeiden), die Tischgröße (unzureichende Größe verursacht viele Kollisionen) und die Verfahren zur Kollisionsbehandlung (Verknüpfung mit verketteten Listen, offene Adressierung usw.). Dies ähnelt einem/einer Index in Datenbankwobei die Wahl der geeigneten Struktur die Suche und den Zugriff verbessert.

Typische Übungen zur Hash-Programmierung erfordern beispielsweise oft Folgendes: Finde symmetrische Paare in einem ArrayDie Rekonstruktion des kompletten Reiseplans aus einzelnen Flügen, die schnelle Überprüfung, ob ein Array eine Teilmenge eines anderen ist, oder die Verifizierung, ob zwei Arrays disjunkt sind, all dies durch Ausnutzung der ungefähren O(1)-Suchen der Hashtabelle.

In den meisten modernen Sprachen sind Strukturen wie Map, Wörterbuch, Hash-Map oder Hash-Set Sie basieren intern auf Hashtabellen, obwohl dem Programmierer eine High-Level-Schnittstelle zur Verfügung steht.

Wie Algorithmen und Datenstrukturen zusammenhängen

Die Wahl der Datenstruktur bestimmt direkt, welche Algorithmen sinnvoll sind und wie komplex diese sein werden. Ein linearer Suchalgorithmus auf einer ungeordnete Liste Es durchläuft die Elemente nacheinander; wenn wir die Struktur in einen balancierten Suchbaum oder eine Hashtabelle ändern, erzielen wir deutlich bessere Laufzeiten.

Wenn Sie beispielsweise wiederholt nach Schlüsseln in einer großen Sammlung suchen möchten, speichern Sie die Daten in einem Hashtabelle oder binärer Suchbaum Es ermöglicht die Entwicklung von Suchalgorithmen, die deutlich schneller sind als bei Verwendung eines einfachen unsortierten Arrays. Dasselbe gilt für Prioritätswarteschlangen und Heaps zur Ablaufplanung oder für Algorithmen zur Berechnung kürzester Wege.

Umgekehrt stellt man beim Entwurf eines Algorithmus oft fest, dass man bestimmte Eigenschaften benötigt: Indexzugriff, schnelle Einfügungen am Anfang, hierarchische Traversierungen, Präfixsuche usw. Diese Anforderungen bestimmen die Wahl der Struktur. Arrays, Listen, Bäume, Graphen, Hashtabellen, Versuche...

Diese geeignete Kombination aus Algorithmus und Datenstruktur ermöglicht es, komplexe Anwendungen zu realisieren. effizient und skalierbarOhne eine gute Grundlage werden Lösungen tendenziell langsam, schwer verständlich und aufrechterhalten oder lassen sich mit zunehmender Informationsmenge nicht mehr anpassen.

Daher ist die Beherrschung von Algorithmen und Datenstrukturen keine nahezu unverzichtbare Anforderung Für alle, die auf dem heutigen Arbeitsmarkt ein kompetenter und wettbewerbsfähiger Programmierer werden wollen.

Wie man Datenstrukturen und Algorithmen lernt

Viele Menschen fühlen sich hilflos, wenn sie versuchen, mithilfe von Plattformen wie [Beispiele einfügen] selbstständig zu lernen. LeetCode oder CodewarsEs kommt häufig vor, dass man mit "einfachen" Übungen beginnt und trotzdem nicht weiß, wie man das Problem angehen soll, sondern sich am Ende die Lösung ansieht und sich nicht darüber im Klaren ist, wie man sie anschließend reproduzieren kann.

Ein praktischer Ansatz kombiniert üblicherweise mehrere Komponenten: a gute theoretische Erklärung Jede Struktur und jeder Algorithmus enthält visuelle Beispiele, zahlreiche angeleitete Übungen und, wenn möglich, Unterstützung von einer erfahrenen Person, um Ihnen bei der Verfeinerung Ihrer Problemlösungsfähigkeiten zu helfen.

In der spanischsprachigen Welt gibt es Fachleute mit umfassender Erfahrung, die zur Förderung dieses Lernprozesses beigetragen haben. Ein Beispiel dafür ist die Arbeit von Lehrer mit Erfahrung in Wirtschaft und Bildung die Bücher und Kurse über Grundlagen der Programmierung, Java, Datenstrukturen und Programmierherausforderungen mit Spielen veröffentlicht haben und diese Konzepte auf unterhaltsame und anwendbare Weise für reale Projekte zugänglich machen.

Es ist auch üblich, dass Akademien und Ausbildungszentren spezielle Module zu Datenstrukturen und Algorithmen in ihre Programme für Webentwickler oder Anwendungsprogrammierer integrieren. In vielen Fällen wird dabei ein bestimmter Ansatz betont. sehr praxisorientiert und projektbezogen, mit Übungen von steigendem Schwierigkeitsgrad und Simulation typischer technischer Interviewfragen.

Wenn Sie nicht weiterkommen, kann Ihnen ein strukturierter Ablauf helfen: Beginnen wir mit Arrays und Listen.Wir behandeln zunächst Stapel und Warteschlangen, dann Bäume und einfache Graphen und schließlich Hashtabellen und Tries, wobei wir stets theoretische Erklärungen, kleine Codebeispiele und viel individuelle Übung abwechseln.

Bei der Vorbereitung auf Vorstellungsgespräche ist es ratsam, nicht nur die Strukturen, sondern auch die... Brute-Force-Algorithmen und die zugehörigen klassischen Algorithmen (Traversierungen, Suchen, Sortieren, einfaches Backtracking, grundlegende dynamische Programmierung) und stellen Sie sicher, dass Sie laut erklären können, warum Sie eine bestimmte Struktur gewählt haben und was die Komplexität Ihrer Lösung.

Im Laufe der Zeit und eine gewisse KonsistenzWas zunächst wie eine unüberwindbare Hürde erscheint, entpuppt sich schließlich als ein Repertoire an vertrauten Werkzeugen, die man bei neuen Problemen fast instinktiv einsetzt.

Ein gutes Verständnis von Algorithmen, der Funktionsweise der wichtigsten Datenstrukturen und deren Zusammenhängen ermöglicht es Ihnen, Programme zu schreiben. schneller, klarer und robusterEs wird Ihnen Türen in anspruchsvollen Auswahlverfahren öffnen und sicherstellen, dass Ihre Projekte, sowohl akademische als auch berufliche, auf einem soliden Fundament mit Zukunftsperspektive basieren.