Struktur data dan algoritma: panduan lengkap untuk pengaturcara

Informatec Digital » Sumber » Struktur data dan algoritma: panduan lengkap untuk pengaturcara

Algoritma dan struktur data Ia merupakan dua bahagian yang sesuai bersama seperti teka-teki: satu menggariskan prosedur untuk menyelesaikan masalah, dan satu lagi menentukan di mana dan bagaimana kita menyimpan maklumat tersebut. Walaupun ia mungkin kedengaran akademik, menguasai pasangan ini adalah apa yang membezakan kod yang hanya berfungsi daripada kod yang boleh bergerak pantas dan berskala tanpa rosak.

Jika anda ingin mengikuti pengaturcaraan profesional, bersedia untuk temu duga teknikal atau berhenti bergelut dengan latihan seperti LeetCode dan Codewars, anda memerlukan asas yang kukuh dalam... struktur data dan algoritmaSepanjang artikel ini, anda akan melihat apakah ia, mengapa ia begitu penting, jenis utama yang wujud, operasi asas yang dilakukannya dan soalan yang biasanya muncul dalam peperiksaan dan proses pemilihan.

Apakah struktur data dan algoritma?

struktur data Pada asasnya, ia merupakan cara khusus untuk mengatur dan menyimpan maklumat dalam ingatan agar dapat beroperasi di atasnya dengan cekap. Organisasi ini tidak rawak: ia secara langsung menentukan operasi mana yang pantas dan yang mana menjadi mahal (memasukkan, mencari, memadam, merentasi, dll.).

Apabila anda memilih struktur data yang betul, program anda boleh mengurus jumlah data yang banyak tanpa perlu bersusah payah; apabila anda memilih dengan salah, aplikasi kecil pun boleh menjadi perlahan, menggunakan terlalu banyak memori atau menjadi mustahil untuk diselenggara dari semasa ke semasa.

Algoritma Ia merupakan urutan langkah-langkah yang terhingga dan teratur yang mengubah input kepada output untuk menyelesaikan masalah tertentu. Ia seperti resipi masakan: ia memberitahu anda apa yang perlu dilakukan, dalam susunan apa, dan dalam keadaan apa, tetapi ia tidak mengambil berat tentang bagaimana anda menyimpan bahan-bahan di dalam peti sejuk, yang merupakan bahagian struktur data.

Dalam sains komputer, setiap algoritma direka bentuk dengan mengambil kira jenis data yang akan digunakan. Pemilihan struktur data bukanlah perkara kecil: Struktur dan algoritma saling berkaitanDan perubahan kecil dalam salah satu daripada dua bahagian itu boleh meningkatkan atau mengurangkan prestasi.

Dari perspektif teori, penulis seperti Niklaus Wirth telah mempopularkan idea tersebut seawal tahun 70-an bahawa algoritma + struktur data = programBeberapa dekad kemudian, ia tetap sama benarnya: tidak kira sama ada anda pengaturcaraan dalam Java, Python, C++ atau jika anda datang dari bootcamp, apa yang diperlukan daripada anda dalam temu duga dan projek yang serius adalah mengetahui cara memilih dan menggabungkan kedua-dua elemen dengan baik.

Mengapakah ia begitu penting dalam pengaturcaraan?

Dalam mana-mana aplikasi dunia sebenar, walau betapa mudahnya ia kelihatan, anda sentiasa bekerja dengan data: gaji, produk, pengguna, transaksi, laluan, dokumenRekod log, dsb. Persoalannya bukanlah sama ada anda akan mengendalikan data, tetapi bagaimana anda akan mengaturnya supaya kod anda pantas, jelas dan mudah diselenggara.

Struktur data digunakan untuk menyimpan maklumat secara teratur dan koheren mengikut masalah. Ia tidak sama Perlu sentiasa mengakses elemen pertama, mencari mengikut kekunci, merentasi mengikut susunan, memasukkan di tengah atau memadam dengan kerap; setiap corak penggunaan lebih sesuai dengan struktur yang berbeza.

Bagi pihak mereka, algoritma membenarkan memproses data tersebut dengan cekap: menyusunnya, menapisnya, mencari elemen, mencari laluan optimum, mengesan corak dengan perlombongan data, mengoptimumkan sumber, dsb. Banyak masalah yang kelihatan sukar menjadi remeh apabila anda menemui gabungan algoritma dan struktur data yang tepat.

Dalam temu bual teknikal untuk pembangunan perisian, jarang sekali ditanya soalan yang tidak membincangkan topik-topik ini secara langsung. Kadangkala soalan tersebut menyebut secara eksplisit strukturnya, seperti "diberikan pokok binari…", dan pada masa lain ia tersirat: "kami ingin mengira berapa banyak buku yang dimiliki oleh setiap penulis," yang mencadangkan penggunaan jadual hash atau peta nilai kunci.

Tambahan pula, latihan formal dan profesional sering berkisar tentang bidang ini. Banyak universiti dan program pendidikan tinggi merangkumi subjek tentang... Struktur Data dan Algoritma, dengan program rasmi, prasyarat, sesi teori dan amali, peperiksaan dan tugasan, kerana ia dianggap sebagai subjek teras bagi mana-mana jurutera perisian.

Prasyarat dan asas yang diperlukan

Untuk memanfaatkan sepenuhnya kajian struktur data dan algoritma, adalah berguna untuk mempunyai sedikit pengetahuan tentang bahasa pengaturcaraan tujuan umum, seperti Java, Python atau C++Anda tidak perlu menjadi seorang guru, tetapi anda perlu selesa dengan konsep asas seperti pembolehubah, jenis data, syarat, gelung, fungsi dan penghantaran parameter.

Ia juga banyak membantu untuk memahami idea tentang kerumitan algoritma dan notasi Big O: bagaimana masa pelaksanaan atau penggunaan memori meningkat apabila saiz data (n) meningkat. Mengetahui cara membezakan antara O(1), O(log n), O(n), O(n log n), dan O(n²) membolehkan anda membandingkan alternatif dengan pertimbangan yang wajar dan mewajarkan keputusan anda.

Satu lagi aspek penting ialah pernah bergaduh sedikit dengan penyelesaian masalahLatihan pengaturcaraan berstruktur, cabaran logik kecil, kata mudah, dsb. Lebih banyak anda melatih "hidung" anda untuk memecahkan masalah kepada langkah-langkah, lebih mudah untuk melihat struktur data yang sesuai dengan setiap kes.

Sesetengah kurikulum menyatakan secara eksplisit prasyarat atau syarat utama Untuk kursus Struktur Data dan Algoritma, anda perlu lulus Asas Pengaturcaraan, Pengaturcaraan I atau Matematik Diskret. Ini masuk akal: tanpa asas yang kukuh dalam pengaturcaraan asas dan sedikit logik, mudah untuk kecewa dengan subjek ini.

Akhirnya, setelah mempunyai sedikit pengalaman dengan persekitaran praktikal dunia sebenar (seperti projek web kecil, skrip atau aplikasi konsol) membantu anda menggambarkan dengan lebih baik apa yang akan anda gunakan untuk setiap struktur, dan bukannya melihatnya sebagai sesuatu yang akademik semata-mata.

Struktur data yang paling biasa digunakan

Dalam sains komputer terdapat banyak struktur dataWalau bagaimanapun, terdapat sekumpulan fungsi "asas" yang diulang berulang kali: tatasusunan (vektor), susunan, baris gilir, senarai terpaut, pokok, graf, percubaan dan jadual hash. Memahami cara ia berfungsi, operasi yang ditawarkan dan kos tipikalnya adalah kunci untuk bergerak dengan lancar melalui pengaturcaraan.

Sekarang kita akan semak setiap satu, dengan idea utamanya, operasi tipikal dan contoh masalah yang biasanya muncul dalam kelas, latihan dan temu duga kerja untuk pembangun.

Tatasusunan

Susunan itu Ia merupakan struktur data linear yang paling ringkas dan antara yang paling banyak digunakan. Ia terdiri daripada blok memori bersebelahan yang menyimpan koleksi elemen daripada jenis yang sama, yang boleh diakses oleh indeks integer, biasanya bermula dari sifar.

Bayangkan satu tatasusunan bersaiz 4 yang mengandungi nilai 1, 2, 3, dan 4. Setiap kedudukan mempunyai Kerajaan (0, 1, 2, 3) dan anda boleh mengakses terus mana-mana elemen dengan indeksnya dalam masa malar O(1). Ini menjadikan tatasusunan sangat cekap untuk bacaan rawak.

Terdapat dua kategori utama: tatasusunan satu dimensi (satu baris elemen) dan tatasusunan berbilang dimensi (contohnya, matriks, yang merupakan tatasusunan tatasusunan). Banyak bahasa pengaturcaraan menawarkan kedua-dua varian secara natif atau dengan sedikit perbezaan dalam sintaks dan prestasi.

Operasi asas pada array biasanya:

• Sisip: meletakkan elemen pada kedudukan tertentu, yang dalam tatasusunan statik mungkin melibatkan peralihan elemen lain.
• Dapatkan: mengakses elemen pada indeks yang diberikan, biasanya O(1).
• Padam: padam atau tandakan sebagai kosongkan elemen pada kedudukan tertentu, biasanya dengan mengalihkan elemen ke kiri.
• Saiz: semak berapa banyak elemen yang disimpan atau kapasiti maksimum tatasusunan.

Dalam temu duga dan peperiksaan, latihan seperti ini sangat biasa dilakukan. cari minimum kedua bagi suatu tatasusunanMencari integer pertama yang tidak berulang, menggabungkan dua tatasusunan yang telah disusun atau menyusun semula nombor positif dan negatif sambil mengekalkan sifat tertentu. Semua ini bergantung pada akses indeks dan traversal linear atau berganda.

Susunan

Bateri Ia merupakan struktur data linear yang mengikuti prinsip LIFO: Masuk Terakhir, Keluar Dahulu. Bayangkan satu timbunan buku diletakkan satu di atas yang lain: anda hanya boleh mengambil atau meletakkan buku dari atas.

Tingkah laku ini bermaksud bahawa Kami hanya mengakses elemen yang berada di bahagian atas timbunanKita tidak boleh mengalih keluar elemen tengah tanpa terlebih dahulu mengalih keluar elemen di atasnya. Ini menjadikannya struktur yang ideal untuk pemodelan sejarah tindakan (buat asal), panggilan fungsi bersarang, navigasi (undur/maju), dsb.

Operasi susunan biasa ialah:

• Tolak: masukkan item baharu di bahagian atas.
• pop: ekstrak dan kembalikan elemen di bahagian atas, mengurangkan saiz tindanan.
• Atas atau mengintip: rujuk elemen atas tanpa memadamkannya.
• kosong: periksa sama ada bateri kosong.

Dalam konteks temu bual, masalah seperti berikut dapat dilihat: menilai ungkapan dalam notasi pascafiks (RPN), menyusun elemen hanya menggunakan tindanan atau menyemak sama ada rentetan kurungan (dan simbol lain) diimbangi dengan betul menggunakan push dan pop.

Dalam praktiknya, banyak pelaksanaan dalaman bahasa (contohnya, susunan panggilan sistem) bekerja mengikut prinsip yang sama, walaupun kita tidak melihatnya secara langsung.

Barisan

Ekor Ia merupakan satu lagi struktur data linear, tetapi ia menggunakan model FIFO: Masuk Dahulu, Keluar Dahulu. Analogi yang paling jelas ialah barisan orang yang menunggu di kaunter tiket pawagam.

Dalam barisan piawai, elemen-elemen tersebut adalah Mereka menambah pada akhir dan menarik diri pada permulaanSiapa cepat dia dapat, menjadikannya sesuai untuk mengurus tugasan yang belum selesai, proses sistem pengendalian, permintaan pelayan, giliran cetak, dan sebagainya.

Operasi giliran asas termasuk:

• Beratur: masukkan item baharu di hujung baris gilir.
• Dequeue: alih keluar dan kembalikan elemen yang terletak di permulaan.
• Bahagian hadapan atau atas: rujuk item pertama tanpa menanggalkannya.
• kosong: semak sama ada barisan kosong.

Dalam cabaran pengaturcaraan, adalah perkara biasa bagi mereka untuk bertanya kepada anda, sebagai contoh, melaksanakan tindanan menggunakan dua baris gilir, membalikkan elemen k pertama dalam barisan tanpa mengubah selebihnya atau menjana nombor binari daripada 1 kepada n menggunakan tingkah laku FIFO bagi barisan tersebut.

Selain ekor asas, terdapat variasi seperti ekor bulat, giliran keutamaan atau giliran berganda (deque), yang menawarkan operasi tambahan dan meningkatkan prestasi dalam senario tertentu.

senarai terpaut

Senarai yang dipautkan Senarai berpaut juga merupakan struktur linear, tetapi secara dalaman ia sangat berbeza daripada tatasusunan. Daripada menggunakan blok memori bersebelahan, ia terdiri daripada nod jarang yang disambungkan antara satu sama lain melalui rujukan atau penunjuk.

Setiap nod biasanya mengandungi dua bahagian: data yang hendak disimpan dan penunjuk (atau beberapa) yang menunjuk ke nod seterusnya dalam jujukan (dan, dalam kes senarai berangkai dua, juga ke nod sebelumnya). Senarai ini diuruskan melalui rujukan ke kepalanya, yang menunjuk ke nod pertama, dan dalam senarai yang lebih kompleks, rujukan ke ekor juga dikekalkan.

Terdapat dua varian utama:

• senarai berangkai tunggal: setiap nod hanya menunjuk ke nod seterusnya; laluannya biasanya dalam satu arah.
• senarai berangkai duaSetiap nod menunjuk ke nod seterusnya dan sebelumnya, memudahkan penelusuran dwiarah dan operasi penghapusan yang lebih cekap.

Operasi biasa pada senarai terpaut termasuk:

• SisipDiKepala: masukkan nod baharu pada permulaan senarai.
• SisipPadaAkhir: tambah nod pada penghujungnya, kemas kini baris gilir jika ia wujud.
• Padam: alih keluar nod tertentu, melaraskan penunjuk nod bersebelahan.
• PadamDiKepala: padam nod pertama dan alihkan kepala ke nod seterusnya.
• Cari: merentasi senarai untuk mencari nilai tertentu.
• kosong: semak sama ada kepala adalah null dan oleh itu senarai itu tidak mempunyai elemen.

Masalah seperti ini banyak berlaku dalam kelas dan temu duga membalikkan senarai terpaut, kesan jika terdapat kitaran (biasanya menggunakan algoritma "kura-kura dan arnab"), dapatkan nod N dengan mengira dari hujung atau alih keluar nod pendua, sentiasa kendalikan penunjuk dengan berhati-hati.

Senarai berpaut digunakan secara meluas untuk melaksanakan jadual hash dengan rantaiansenarai bersebelahan dalam graf dan struktur data dinamik di mana elemen kerap dimasukkan dan dipadam.

Pokok

Pokok Ia merupakan struktur data hierarki yang terdiri daripada nod yang dihubungkan oleh tepi. Tidak seperti graf umum, pokok tidak mempunyai kitaran: sentiasa ada akar, anak, ibu bapa, adik-beradik, daun, aras dan subpokok, dengan organisasi jenis "keluarga" atau "carta organisasi".

Pokok sangat berguna apabila kita mahu mewakili hubungan hierarki atau bahagikan masalah kepada submasalah yang lebih kecil: sistem fail, menu, struktur DOM dalam pelayar, pokok keputusan dalam kecerdasan buatan, dsb.

Terdapat pelbagai jenis pokok, antaranya:

• Pokok N-ary: setiap nod boleh mempunyai bilangan anak yang berubah-ubah (dan mungkin besar).
• Pokok yang seimbang: mengekalkan dahannya pada kedalaman yang sama untuk mengelakkan kemerosotan prestasi.
• Pokok binari: setiap nod mempunyai maksimum dua anak (kiri dan kanan).
• Pokok Carian Perduaan (BST): pokok binari dengan sifat bahawa semua yang berada di sebelah kiri nod adalah lebih kecil dan semua yang berada di sebelah kanan adalah lebih besar (mengikut beberapa kriteria susunan).
• Pokok AVL, merah-hitam, 2-3 dan varian lainIni adalah pokok carian seimbang yang menjamin had kerumitan yang baik dalam operasi penyisipan, pemadaman dan carian.

Dalam praktiknya, latihan yang paling kerap dilakukan ialah pokok binari dan pokok carian binariMasalah biasa termasuk mengira ketinggian pokok, mencari nilai maksimum ke-k dalam BST, menyenaraikan nod pada jarak tertentu dari akar, atau menentukan nenek moyang nod tertentu.

Tambahan pula, algoritma traversal (prapesanan, dalampesanan, pascapesanan, aras demi aras) adalah asas kepada banyak proses seterusnya: pencetakan tersusun, penilaian ekspresi, penyirian pokok dan penyahsiran, dsb.

graf

Graf Ia menggeneralisasikan konsep pokok dengan membenarkan kitaran dan pelbagai sambungan sewenang-wenangnya antara nod. Ia terdiri daripada satu set bucu (nod) dan satu set tepi yang menghubungkan pasangan bucu, kadangkala dengan berat atau kos yang berkaitan.

Terdapat beberapa jenis graf: tidak terarah (tepi-tepinya tidak mempunyai deria arah, hubungannya adalah dwiarah) dan diarahkan (Tepi mempunyai titik permulaan dan destinasi). Ia juga boleh dikelaskan sebagai berwajaran atau tidak berwajaran, bersambung atau tidak bersambung, dengan atau tanpa kitaran, dsb.

Dalam kod, graf biasanya diwakili dalam dua cara asas:

• Matriks bersebelahan: matriks di mana sel menunjukkan sama ada terdapat pinggir antara bucu i dan j (dan mungkin pemberat sambungan).
• Senarai bersebelahan: untuk setiap bucu, senarai jirannya disimpan, yang menjimatkan memori dalam graf jarang.

Algoritma traversal yang paling klasik ialah Carian luas dahulu (BFS) dan carian mendalam (DFS)Kedua-duanya digunakan sebagai blok binaan asas untuk pelbagai masalah: menyemak sama ada graf disambungkan, mengesan kitaran, mencari komponen yang disambungkan, dan sebagainya.

Dalam ujian teknikal, adalah perkara biasa untuk diminta melaksanakan BFS dan DFS, menyemak sama ada graf membentuk pokok, mengira bilangan tepi atau mencari laluan terpendek antara dua nod (contohnya, pada peta bandar) menggunakan varian seperti Dijkstra atau BFS dalam graf tak berwajaran.

Percubaan atau pokok awalan

Cubaan itu (atau pokok awalan) ialah struktur data berbentuk pokok yang dioptimumkan untuk mengendalikan rentetan aksara, terutamanya berguna apabila bekerja dengan kamus perkataan, sistem autolengkap atau carian awalan.

Dalam percubaan, setiap nod biasanya mewakili satu aksara, dan laluan dari akar ke nod tertentu menandakan perkataan yang lengkapNod perkataan akhir biasanya ditanda dalam beberapa cara (contohnya, dengan penunjuk Boolean) untuk membezakannya daripada awalan mudah.

Jika kita menyimpan perkataan "top", "thus", dan "their" dalam satu trie, kita akan berkongsi sebahagian daripada laluan awal untuk semua laluan yang bermula dengan huruf yang sama, membolehkan carian dan cadangan mengikut awalan dalam masa yang sangat cekap, berkadar terus dengan panjang perkataan yang kita cari dan bukan dengan jumlah perkataan yang disimpan.

Operasi dan masalah biasa dengan percubaan termasuk: kira berapa banyak perkataan yang disimpan, cetak semua perkataan dalam susunan leksikografi, susun elemen tatasusunan dengan memasukkan ke dalam trie, jana perkataan yang sah daripada set huruf atau bina struktur yang serupa dengan kamus T9.

Dalam konteks temu duga, ia bukanlah struktur paling asas yang akan mereka minta, tetapi ia kerap muncul dalam syarikat yang bekerjasama dengan carian, pemprosesan perkataan atau sistem cadangan.

Jadual hash dan hashing

Hashing Ia merupakan teknik untuk memberikan kunci berangka (hash) kepada setiap data secara deterministik, supaya kita boleh menyimpan dan mendapatkan elemen dalam masa yang hampir tetap, menggunakan kunci tersebut sebagai indeks dalam struktur dalaman, biasanya array.

La jadual hash Ini adalah struktur data yang memanfaatkan mekanisme ini. Setiap elemen disimpan sebagai pasangan kunci-nilai: kunci diubah menjadi indeks jadual menggunakan fungsi hash, dan nilai (atau rujukan kepadanya) disimpan di sana. Kemudian, untuk mencari, hanya hash kunci sekali lagi dan akses kedudukan yang sepadan.

Prestasi jadual hash bergantung kepada tiga faktor penting: fungsi hash dipilih (anda mesti mengagihkan kekunci dengan baik untuk mengelakkan tumpuan), saiz meja (saiz yang tidak mencukupi menyebabkan banyak perlanggaran) dan kaedah untuk menguruskan perlanggaran (memautkan dengan senarai terpaut, pengalamatan terbuka, dsb.). Ini serupa dengan indeks dalam pangkalan datadi mana menentukan struktur yang sesuai meningkatkan carian dan akses.

Latihan pengaturcaraan hash yang biasa sering memerlukan, sebagai contoh, cari pasangan simetri dalam tatasusunanMembina semula jadual perjalanan lengkap daripada penerbangan individu, dengan cepat menyemak sama ada satu tatasusunan adalah subset kepada tatasusunan yang lain, atau mengesahkan sama ada dua tatasusunan tidak bersambung, semuanya dengan memanfaatkan carian anggaran O(1) pada jadual hash.

Dalam kebanyakan bahasa moden, struktur seperti peta, kamus, peta hash atau set hash Mereka bergantung secara dalaman pada jadual hash, walaupun antara muka peringkat tinggi ditawarkan kepada pengaturcara.

Bagaimana algoritma dan struktur data berkaitan

Pilihan struktur data secara langsung menentukan algoritma yang masuk akal dan apakah kerumitannya. Algoritma carian linear pada senarai tidak tersusun Ia berulang melalui elemen satu demi satu; jika kita mengubah struktur kepada pokok carian atau jadual hash yang seimbang, kita akan mendapat masa yang lebih baik.

Contohnya, jika anda ingin mencari kunci berulang kali dalam koleksi yang besar, menyimpan data dalam jadual hash atau pokok carian binari Ia membolehkan anda mereka bentuk algoritma carian yang jauh lebih pantas berbanding jika anda menggunakan tatasusunan mudah yang tidak disusun. Perkara yang sama berlaku untuk giliran keutamaan dan timbunan untuk algoritma penjadualan atau laluan terpendek.

Sebaliknya, semasa mereka bentuk algoritma, anda sering menyedari bahawa anda memerlukan sifat-sifat tertentu: akses indeks, penyisipan pantas pada permulaan, traversal hierarki, carian awalan, dan sebagainya. Keperluan ini membimbing pilihan struktur anda. tatasusunan, senarai, pokok, graf, jadual hash, percubaan...

Gabungan algoritma dan struktur data yang sesuai inilah yang membolehkan aplikasi yang kompleks cekap dan boleh diskalakanTanpa asas yang baik, penyelesaian cenderung menjadi perlahan, sukar difahami dan diselenggara, atau mustahil untuk disesuaikan apabila jumlah maklumat meningkat.

Oleh itu, menguasai algoritma dan struktur data bukanlah satu keperluan yang hampir tidak boleh diabaikan untuk sesiapa sahaja yang bercita-cita untuk menjadi seorang pengaturcara yang cekap dan berdaya saing dalam pasaran kerja masa kini.

Cara mempelajari struktur data dan algoritma

Ramai orang berasa tersekat apabila mereka cuba belajar sendiri dengan platform seperti LeetCode atau CodewarsAdalah perkara biasa untuk bermula dengan latihan "mudah" dan masih tidak tahu di mana hendak menangani masalah tersebut, akhirnya mencari penyelesaiannya dan tidak jelas tentang cara untuk mengulanginya semula selepas itu.

Pendekatan praktikal biasanya menggabungkan beberapa bahan: a penjelasan teori yang baik Setiap struktur dan algoritma merangkumi contoh visual, banyak latihan berpandu dan, jika boleh, sokongan daripada seseorang yang berpengalaman untuk membantu anda memperhalusi kemahiran menyelesaikan masalah anda.

Dalam dunia berbahasa Sepanyol, terdapat golongan profesional yang berpengalaman luas yang telah menyumbang kepada memudahkan pembelajaran ini. Satu contohnya ialah hasil kerja Guru-guru yang berpengalaman dalam bidang perniagaan dan pendidikan yang telah menerbitkan buku dan kursus tentang asas pengaturcaraan, Java, struktur data dan cabaran pengaturcaraan dengan permainan, menjadikan konsep-konsep ini mudah diakses dengan cara yang menyeronokkan dan boleh diguna pakai untuk projek sebenar.

Adalah juga perkara biasa bagi akademi dan pusat latihan untuk memasukkan modul khusus mengenai struktur data dan algoritma dalam program mereka untuk pembangun web atau pengaturcara aplikasi. Dalam banyak kes, pendekatan tertentu ditekankan. sangat praktikal dan berasaskan projek, dengan latihan yang semakin sukar dan simulasi masalah temu duga teknikal yang biasa.

Jika anda buntu, mengikuti laluan berstruktur boleh membantu: mulakan dengan tatasusunan dan senarai, melalui tindanan dan baris gilir, kemudian pokok dan graf asas, dan akhirnya jadual hash dan percubaan, sentiasa berselang-seli penjelasan teori, contoh kod kecil dan banyak latihan individu.

Semasa membuat persediaan untuk temu duga, adalah dinasihatkan untuk menyemak bukan sahaja struktur tetapi juga algoritma brute force dan algoritma klasik yang berkaitan (pengesanan, carian, pengisihan, penjejakan balik mudah, pengaturcaraan dinamik asas) dan pastikan anda boleh menjelaskan dengan lantang mengapa anda telah memilih struktur tertentu dan apa yang kerumitan penyelesaian anda.

Lama-kelamaan dan sedikit konsistensiApa yang pada mulanya kelihatan seperti dinding akhirnya menjadi satu set alat biasa yang anda gunakan hampir secara naluri apabila berhadapan dengan masalah baharu.

Pemahaman yang baik tentang apa itu algoritma, bagaimana struktur data utama berfungsi, dan bagaimana ia berkaitan antara satu sama lain akan membolehkan anda menulis program. lebih pantas, lebih jelas dan lebih mantapIa akan membuka peluang untuk anda dalam proses pemilihan yang mencabar dan memastikan projek anda, baik akademik mahupun profesional, berasaskan asas yang kukuh dengan masa depan.