Mga istruktura ng datos at mga algorithm: isang kumpletong gabay para sa mga programmer

Informatec Digital » Mga Mapagkukunan » Mga Istruktura ng Datos at Algoritmo: Isang Kumpletong Gabay para sa mga Programmer

Ang mga algorithm at istruktura ng datos ay dalawang piraso na magkakasama na parang isang palaisipan: ang isa ay tumutukoy sa pamamaraan para sa paglutas ng problema, at ang isa naman ay tumutukoy kung saan at paano natin iniimbak ang impormasyon. Bagama't maaaring parang akademiko ito, ang pagiging dalubhasa sa pares na ito ang siyang nagpapaiba sa code na gumagana lamang mula sa code na lumilipad at sumusukat nang hindi nasisira.

Kung gusto mong ituloy ang karera sa propesyonal na programming, maghanda para sa mga teknikal na panayam, o tumigil na lang sa pag-aaral ng mga pagsasanay tulad ng LeetCode at Codewars, kailangan mo ng matibay na pundasyon sa mga istruktura ng datos at mga algorithm . Sa artikulong ito, matututunan mo kung ano ang mga ito, kung bakit napakahalaga ng mga ito, ang mga pangunahing uri na umiiral, ang mga pangunahing operasyon na ginagawa ng mga ito, at ang mga uri ng tanong na karaniwang lumalabas sa mga pagsusulit at sa mga proseso ng pagpili.

Ano ang mga istruktura ng datos at mga algorithm?

Ang istruktura ng datos ay, sa esensya, isang partikular na paraan ng pag-oorganisa at pag-iimbak ng impormasyon sa memorya upang pahintulutan ang mahusay na manipulasyon. Ang organisasyong ito ay hindi random: direkta nitong tinutukoy kung aling mga operasyon ang mabilis at alin ang nagiging magastos (paglalagay, paghahanap, pagbura, pag-traverse, atbp.).

Kapag pinili mo ang tamang istruktura ng datos, kayang pangasiwaan ng iyong programa ang malalaking dami ng datos nang hindi nagpapakahirap; kapag hindi ka pumili nang maayos, kahit ang isang maliit na aplikasyon ay maaaring maging mabagal, kumonsumo ng labis na memorya, o maging imposibleng mapanatili sa paglipas ng panahon.

Ang isang algorithm ay isang may hangganan at maayos na pagkakasunod-sunod ng mahusay na natukoy na mga hakbang na nagbabago ng mga input tungo sa mga output upang malutas ang isang partikular na problema. Ito ay parang isang recipe ng pagluluto: sinasabi nito sa iyo kung ano ang gagawin, sa anong pagkakasunud-sunod, at sa ilalim ng anong mga kondisyon, ngunit hindi nito iniisip kung paano mo iimbak ang mga sangkap sa refrigerator, na siyang magiging bahagi ng istruktura ng datos.

Sa agham pangkompyuter, ang bawat algorithm ay dinisenyo nang isinasaalang-alang ang uri ng datos na gagamitin nito. Ang pagpili ng istruktura ng datos ay hindi isang maliit na detalye: ang istruktura at algorithm ay magkaugnay , at ang maliliit na pagbabago sa alinman sa mga ito ay maaaring makabuluhang mapabuti o mapababa ang pagganap.

Mula sa isang teoretikal na pananaw, pinasikat ng mga may-akda tulad ni Niklaus Wirth ang ideya na ang mga algorithm + mga istruktura ng datos = mga programa noon pang dekada 70. Pagkalipas ng ilang dekada, nananatili itong totoo: nagprograma ka man sa Java, Python, C++, o nagmula sa isang bootcamp, ang kakailanganin sa mga panayam at seryosong proyekto ay ang kakayahang pumili at pagsamahin ang parehong elemento nang epektibo.

Bakit napakahalaga ng mga ito sa programming?

Sa anumang aplikasyon sa totoong mundo, gaano man ito kasimple, palagi kang gumagamit ng datos: mga suweldo, produkto, gumagamit, transaksyon, ruta, dokumento , talaan ng log, atbp. Ang tanong ay hindi kung hahawakan mo ang datos, kundi kung paano mo ito aayusin upang ang iyong code ay mabilis, malinaw, at madaling panatilihin.

Ang mga istruktura ng datos ay ginagamit upang mag-imbak ng impormasyon sa isang organisado at magkakaugnay na paraan, depende sa problema. Hindi pareho ang palaging pag-access sa unang elemento, paghahanap gamit ang key, pag-ulit ayon sa pagkakasunud-sunod, paglalagay sa gitna, o madalas na pagbura; ang bawat pattern ng paggamit ay mas angkop sa ibang istruktura.

Ang mga algorithm, sa kanilang bahagi, ay nagbibigay-daan sa atin na iproseso ang datos na ito nang mahusay : pag-uuri, pagsala, paghahanap ng mga elemento, paghahanap ng mga pinakamainam na landas, pagtuklas ng mga pattern sa pamamagitan ng data mining , pag-optimize ng mga mapagkukunan, at iba pa. Maraming problema na tila mahirap ay nagiging walang kabuluhan kapag nahanap mo ang tamang kumbinasyon ng algorithm at istruktura ng datos.

Sa mga teknikal na panayam para sa pagbuo ng software, bihirang magtanong ng isang tanong na hindi direktang tumutugon sa mga paksang ito. Minsan, tahasang binabanggit ng tanong ang istruktura, tulad ng "kung bibigyan ng binary tree…", at sa ibang pagkakataon naman ay ipinahihiwatig ito: "gusto naming bilangin kung ilang aklat ang mayroon ang bawat may-akda," na nagmumungkahi ng paggamit ng hash table o key-value map.

Bukod pa rito, ang pormal at propesyonal na pagsasanay ay kadalasang umiikot sa aspetong ito. Maraming unibersidad at programa sa mas mataas na edukasyon ang kinabibilangan ng isang asignaturang tinatawag na Data Structures and Algorithms , na may opisyal na silabus, mga kinakailangan, mga lektura at praktikal na sesyon, mga pagsusulit, at mga takdang-aralin, dahil ito ay itinuturing na isang pangunahing asignatura para sa sinumang software engineer.

Mga kinakailangan at kinakailangang pundasyon

Para masulit ang pag-aaral ng mga istruktura at algorithm ng datos, makakatulong na magkaroon ng kaunting pamilyar sa isang pangkalahatang-gamit na lengguwahe ng programming, tulad ng Java, Python, o C++ . Hindi mo kailangang maging eksperto, ngunit dapat ay komportable ka sa mga pangunahing konsepto tulad ng mga variable, uri ng datos, kondisyonal, loop, function, at pagpapasa ng parameter.

Malaking tulong din ang pag-unawa sa konsepto ng algorithmic complexity at Big O notation: kung paano tumataas ang oras ng pagpapatupad o paggamit ng memorya habang tumataas ang laki ng data (n). Ang pag-alam kung paano makilala ang pagkakaiba sa pagitan ng O(1), O(log n), O(n), O(n log n), at O(n²) ay nagbibigay-daan sa iyong ihambing ang mga alternatibo nang obhetibo at bigyang-katwiran ang iyong mga desisyon.

Isa pang mahalagang aspeto ay ang pagkakaroon ng karanasan sa paglutas ng problema : mga pagsasanay sa nakabalangkas na programming, maliliit na hamon sa lohika, simpleng kata, atbp. Kung mas sasanayin mo ang iyong "ilong" na hatiin ang isang problema sa mga hakbang, mas madaling makita kung aling istruktura ng datos ang akma sa bawat kaso.

May ilang kurikulum na tahasang nagsasaad ng mga kinakailangan o pangunahing kinakailangan para sa kursong Data Structures and Algorithms, tulad ng pagpasa sa Programming Fundamentals, Programming I, o Discrete Mathematics. May katuturan ito: kung walang matibay na pundasyon sa basic programming at kaunting lohika, madaling mabigo sa asignaturang ito.

Panghuli, ang pagkakaroon ng kaunting pamilyar sa mga praktikal na kapaligiran sa totoong mundo (tulad ng maliliit na proyekto sa web, script, o mga aplikasyon sa console) ay makakatulong sa iyo na mas mailarawan kung para saan mo gagamitin ang bawat istruktura, sa halip na tingnan ito bilang isang bagay na puro akademiko lamang.

Mga karaniwang ginagamit na istruktura ng datos

Sa agham pangkompyuter, maraming istruktura ng datos , ngunit mayroong isang grupo ng mga "pangunahing" istruktura na paulit-ulit na inuulit: mga array (vector), stack, pila, naka-link na listahan, puno, grap, try-sum, at hash table. Ang pag-unawa kung paano sila gumagana, kung anong mga operasyon ang kanilang inaalok, at ang kanilang karaniwang mga gastos ay susi sa pagiging mahusay sa programming.

Susunod, susuriin natin ang bawat isa , kasama ang pangunahing ideya nito, mga tipikal na operasyon, at mga halimbawa ng mga problemang karaniwang lumalabas sa mga klase, pagsasanay, at mga panayam sa trabaho para sa mga developer.

Mga Array

Ang array ay ang pinakasimpleng linear data structure at isa sa mga pinaka-malawak na ginagamit. Binubuo ito ng isang magkakasunod na bloke ng memorya na nag-iimbak ng isang koleksyon ng mga elemento ng parehong uri, na maa-access sa pamamagitan ng isang integer index, karaniwang nagsisimula sa zero.

Isipin ang isang array na may sukat na 4 na naglalaman ng mga halagang 1, 2, 3, at 4. Ang bawat posisyon ay may index (0, 1, 2, 3), at maaari mong direktang ma-access ang anumang elemento gamit ang index nito sa pare-parehong oras na O(1). Ginagawa nitong napaka-epektibo ang mga array para sa random na pagbabasa.

Mayroong dalawang pangunahing kategorya: mga one-dimensional array (isang hanay ng mga elemento) at mga multidimensional array (halimbawa, mga matrice, na mga array ng mga array). Maraming mga lengguwahe ng programming ang nag-aalok ng parehong variant nang native o may bahagyang pagkakaiba sa syntax at performance.

Ang mga pangunahing operasyon sa isang array ay karaniwang:

• Ipasok: paglalagay ng isang elemento sa isang partikular na posisyon, na sa mga static array ay maaaring may kasamang paglilipat ng iba pang mga elemento.
• Kunin: pag-access sa elemento sa isang ibinigay na indeks, karaniwang O(1).
• Burahin: burahin o markahan bilang alisan ng laman ang elemento sa isang partikular na posisyon, kadalasan sa pamamagitan ng paglilipat ng mga elemento pakaliwa.
• Sukat: tingnan kung ilang elemento ang nakaimbak o ang pinakamataas na kapasidad ng array.

Sa mga panayam at pagsusulit, ang mga pagsasanay tulad ng paghahanap ng pangalawang minimum na halaga sa isang array , paghahanap ng unang natatanging integer, pagsasama ng dalawang nakaayos na array, o muling pagsasaayos ng mga positibo at negatibong numero habang pinapanatili ang ilang partikular na katangian ay karaniwan. Ang lahat ng ito ay umaasa sa index access at linear o double traversals.

Mga Stack

Ang stack ay isang linear na istruktura ng datos na sumusunod sa prinsipyong LIFO: Huling Pasok, Unang Labas. Isipin ang isang tumpok ng mga libro na nakapatong sa isa't isa: maaari mo lamang kunin o iwanan ang mga libro mula sa itaas.

Ang ibig sabihin ng pag-uugaling ito ay maaari lamang nating ma-access ang elemento sa itaas ng stack . Hindi natin maaaring alisin ang gitnang elemento nang hindi muna inaalis ang mga elemento sa itaas nito. Ginagawa nitong isang mainam na istruktura para sa pagmomodelo ng mga kasaysayan ng aksyon (undo), mga tawag sa nested function, nabigasyon (back/forward), at iba pa.

Ang mga karaniwang operasyon ng stack ay:

• Itulak: maglagay ng bagong aytem sa itaas.
• Pop: kunin at ibalik ang elemento sa itaas, na binabawasan ang laki ng stack.
• Itaas o silip: tingnan ang elemento sa itaas nang hindi ito binubura.
• ayEmpty: tingnan kung walang laman ang baterya.

Sa konteksto ng mga panayam, makikita ang mga problema tulad ng pagsusuri ng mga ekspresyon sa postfix notation (RPN), pag-aayos ng mga elemento gamit lamang ang mga stack, o pagsuri kung ang isang string ng panaklong (at iba pang mga simbolo) ay wastong nabalanse gamit ang push at pop.

Sa pagsasagawa, maraming panloob na implementasyon ng mga wika (halimbawa, ang system call stack ) ang gumagana ayon sa mga prinsipyong ito, kahit na hindi natin ito direktang nakikita.

Mga pila

Ang pila ay isa pang linear na istruktura ng datos, ngunit sa halip na sundin ang prinsipyo ng LIFO, ginagamit nito ang modelo ng FIFO: Unang Pasok, Unang Labas. Ang pinakamalinaw na pagkakatulad ay ang isang pila ng mga taong naghihintay sa isang ticket booth ng sinehan.

Sa isang karaniwang pila, ang mga item ay idinaragdag sa dulo at inaalis mula sa simula . Ang unang item na nasa loob ay ang unang item na inihahain, kaya mainam ito para sa pamamahala ng mga nakabinbing gawain, mga proseso ng operating system, mga kahilingan sa server, mga pila sa pag-print, at iba pa.

Kabilang sa mga pangunahing operasyon sa pila ang:

• Enqueue: maglagay ng bagong aytem sa dulo ng pila.
• Dequeue: tanggalin at ibalik ang elementong matatagpuan sa simula.
• Harap o itaas: tingnan ang unang aytem nang hindi ito inaalis.
• ayEmpty: tingnan kung walang laman ang pila.

Sa mga hamon sa programming, karaniwan na hilingin, halimbawa, na ipatupad ang isang stack gamit ang dalawang pila , na baligtarin ang unang k elemento ng isang pila nang hindi binabago ang natitira, o bumuo ng mga binary na numero mula 1 hanggang n gamit ang FIFO behavior ng pila.

Bukod sa pangunahing pila, may mga variant tulad ng circular queue , priority queue, o double queues (deque), na nag-aalok ng mga karagdagang operasyon at nagpapabuti sa pagganap sa ilang partikular na sitwasyon.

mga naka-link na listahan

Ang linked list ay isa ring linear na istruktura, ngunit sa loob nito ay ibang-iba ito sa mga array. Sa halip na gumamit ng magkakasunod na bloke ng memorya, ito ay binubuo ng mga sparse node na konektado sa isa't isa sa pamamagitan ng mga reference o pointer.

Ang bawat node ay karaniwang naglalaman ng dalawang bahagi: ang datos na itatago at isang pointer (o ilan) na nakaturo sa susunod na node sa pagkakasunod-sunod (at, sa kaso ng mga listahang doble ang pagkakaugnay, gayundin sa nauna). Ang listahan ay pinamamahalaan sa pamamagitan ng isang sanggunian sa ulo nito, na nakaturo sa unang node, at sa mas kumplikadong mga listahan, pinapanatili rin ang isang sanggunian sa buntot.

Mayroong dalawang pangunahing variant:

• listahang magkakaugnay nang paisa-isa: ang bawat node ay nakaturo lamang sa susunod; ang landas ay karaniwang nasa iisang direksyon.
• listahang doble ang pagkakaugnayAng bawat node ay nakaturo sa susunod at nakaraang node, na nagpapadali sa mga bidirectional traversal at mas mahusay na mga operasyon sa pagtanggal.

Ang mga karaniwang operasyon sa mga naka-link na listahan ay kinabibilangan ng:

• IpasokSaUlo: maglagay ng bagong node sa simula ng listahan.
• IpasokSaDulo: magdagdag ng node sa dulo, ina-update ang pila kung mayroon man.
• alisin: tanggalin ang isang partikular na node, inaayos ang mga pointer ng mga kalapit na node.
• TanggalinSaUlo: burahin ang unang node at ilipat ang ulo sa susunod.
• Maghanap: bagtasin ang listahan upang maghanap ng isang partikular na halaga.
• ayEmpty: suriin kung ang head ay null at samakatuwid ang listahan ay walang mga elemento.

Sa mga klase at panayam, maraming problema tulad ng pagbaligtad ng linked list , pagtukoy kung mayroong cycle (karaniwan ay gamit ang algorithm na "tortoise and hare"), pagkuha ng node N sa pamamagitan ng pagbibilang mula sa dulo, o pag-aalis ng mga duplicate na node, at palaging maingat na pagmamanipula ng mga pointer.

Ang mga linked list ay malawakang ginagamit upang ipatupad ang mga hash table na may chaining , mga adjacency list sa mga graph, at mga dynamic na istruktura ng datos kung saan ang mga item ay madalas na inilalagay at binubura.

Puno

Ang puno ay isang hierarchical na istruktura ng datos na binubuo ng mga node na konektado sa pamamagitan ng mga gilid. Hindi tulad ng mga pangkalahatang graph, ang isang puno ay walang mga cycle: palaging mayroong ugat, mga anak, mga magulang, mga kapatid, mga dahon, mga antas, at mga subtree, na may uri ng organisasyon na "pamilya" o "organisasyonal na tsart".

Ang mga puno ay lubhang kapaki-pakinabang kapag nais nating kumatawan sa mga hierarchical na relasyon o hatiin ang isang problema sa mas maliliit na subproblema: mga file system, menu, mga istruktura ng DOM sa mga browser, mga decision tree sa artificial intelligence, atbp.

Maraming uri ng puno, kabilang ang:

• N-ary na Puno: ang bawat node ay maaaring magkaroon ng pabagu-bago (at posibleng malaki) na bilang ng mga anak.
• Balanseng puno: pinapanatili ang mga sanga nito sa parehong lalim upang maiwasan ang pagbaba ng pagganap.
• Puno ng binaryo: ang bawat node ay may maximum na dalawang anak (kaliwa at kanan).
• Binary Search Tree (BST): binary tree na may katangiang lahat ng nasa kaliwa ng isang node ay mas maliit at lahat ng nasa kanan ay mas malaki (ayon sa ilang pamantayan sa pag-aayos).
• Puno ng AVL, pula-itim, 2-3 at iba pang mga variantIto ay mga balanseng puno ng paghahanap na ginagarantiyahan ang mahusay na mga limitasyon sa pagiging kumplikado sa mga operasyon ng pagpasok, pagtanggal, at paghahanap.

Sa pagsasagawa, ang pinakakaraniwang uri na ginagamit sa mga pagsasanay ay ang binary tree at ang binary search tree . Kabilang sa mga karaniwang problema ang pagkalkula ng taas ng tree, paghahanap ng k-th maximum value sa isang binary search tree, paglilista ng mga node sa isang tiyak na distansya mula sa ugat, o pagtukoy sa mga ninuno ng isang partikular na node.

Bukod pa rito, ang mga traversal algorithm (preorder, inorder, postorder, level by level) ay mahalaga sa maraming kasunod na proseso: sorted printing, expression evaluation, tree serialization at deserialization, atbp.

Mga graph

Binubuo ng isang graph ang konsepto ng isang puno sa pamamagitan ng pagpapahintulot sa mga siklo at maraming arbitraryong koneksyon sa pagitan ng mga node. Binubuo ito ng isang hanay ng mga vertex (node) at isang hanay ng mga gilid na nag-uugnay sa mga pares ng mga vertex, minsan ay may kaugnay na timbang o gastos.

Mayroong ilang uri ng mga graph: undirected (ang mga gilid ay walang direksyon, ang relasyon ay bidirectional) at directed (ang mga gilid ay may pinagmulan at destinasyon). Maaari rin itong uriin bilang weighted o unweighted, konektado o hindi konektado, mayroon o walang mga cycle, atbp.

Sa code, ang mga graph ay karaniwang kinakatawan sa dalawang pangunahing paraan:

• Matris ng katabing: isang matrix kung saan ang cell ay nagpapahiwatig kung mayroong gilid sa pagitan ng vertex i at j (at posibleng ang bigat ng koneksyon).
• Listahan ng katabing lugar: para sa bawat vertex, isang listahan ng mga kalapit nito ang iniimbak, na nakakatipid ng memorya sa mga sparse graph.

Ang pinakaklasikong mga traversal algorithm ay ang breadth-first search (BFS) at depth-first search (DFS) . Parehong ginagamit bilang mga bloke ng pagbuo para sa maraming problema: pagsuri kung ang isang graph ay konektado, pagtukoy ng mga cycle, paghahanap ng mga konektadong bahagi, atbp.

Sa mga teknikal na pagsusulit, karaniwan ang hilingin na ipatupad ang BFS at DFS, suriin kung ang isang graph ay bumubuo ng isang puno, bilangin ang bilang ng mga gilid, o maghanap ng mas maiikling landas sa pagitan ng dalawang node (halimbawa, sa isang mapa ng mga lungsod) gamit ang mga variant tulad ng Dijkstra o BFS sa mga unweighted graph.

Mga puno ng pagsubok o prefix

Ang trie (o prefix tree) ay isang hugis-tree na istruktura ng datos na na-optimize para sa paghawak ng mga string ng mga karakter, lalong kapaki-pakinabang kapag nagtatrabaho sa mga word dictionary, mga autocomplete system, o mga prefix search.

Sa isang trie, ang bawat node ay karaniwang kumakatawan sa isang karakter, at ang mga landas mula sa ugat patungo sa ilang partikular na node ay nagmamarka ng buong salita . Ang mga node na nagtatapos sa salita ay karaniwang minarkahan sa ilang paraan (halimbawa, gamit ang isang Boolean indicator) upang maiba ang mga ito mula sa mga simpleng unlapi.

Kung itatago natin ang mga salitang "top", "thus" at "their" sa isang trye, ibabahagi natin ang bahagi ng unang landas para sa lahat ng mga nagsisimula sa parehong mga letra, na nagbibigay-daan sa atin na magsagawa ng mga paghahanap at mungkahi sa pamamagitan ng unlapi sa napakabilis na oras , proporsyonal sa haba ng salitang hinahanap natin at hindi sa kabuuang bilang ng mga salitang nakaimbak.

Kabilang sa mga karaniwang operasyon at problema sa mga try ang: pagbibilang kung ilang salita ang nakaimbak , pag-print ng lahat ng salita sa leksikograpiyang pagkakasunud-sunod, pag-uuri ng mga elemento ng array sa pamamagitan ng pagpasok sa isang try, pagbuo ng mga wastong salita mula sa isang hanay ng mga letra, o pagbuo ng mga istrukturang katulad ng isang diksyunaryong T9.

Sa mga konteksto ng panayam, hindi ito ang pinakasimpleng istrukturang hihilingin nila, ngunit regular itong lumilitaw sa mga kumpanyang gumagamit ng search, text processing, o mga sistema ng mungkahi.

Mga talahanayan ng hash at hashing

Ang hashing ay isang pamamaraan para sa pagtatalaga ng isang numeric key (hash) sa bawat piraso ng datos sa isang deterministikong paraan, upang maiimbak at makuha natin ang mga elemento sa halos pare-parehong oras, gamit ang key na iyon bilang isang index sa isang panloob na istruktura, karaniwang isang array.

Ang hash table ay ang istruktura ng datos na gumagamit ng mekanismong ito. Ang bawat elemento ay iniimbak bilang isang pares ng key-value: ang key ay binabago sa isang table index gamit ang isang hash function, at ang value (o isang reference dito) ay iniimbak doon. Sa ibang pagkakataon, para maghanap, i-rehash lang ang key at i-access ang kaukulang posisyon.

Ang pagganap ng isang hash table ay lubos na nakasalalay sa tatlong salik: ang napiling hash function (dapat nitong maipamahagi nang maayos ang mga susi upang maiwasan ang mga konsentrasyon), ang laki ng table (ang hindi sapat na laki ay humahantong sa maraming banggaan), at ang paraan ng paghawak ng mga banggaan (chaining gamit ang mga linked list, open addressing, atbp.). Ito ay katulad ng isang database index , kung saan ang pagpapasya sa naaangkop na istraktura ay nagpapabuti sa mga paghahanap at pag-access.

Ang mga karaniwang pagsasanay sa hash programming ay kadalasang humihingi, halimbawa, ng paghahanap ng mga simetrikong pares sa isang array , muling buuin ang kumpletong itineraryo ng isang biyahe mula sa mga indibidwal na flight, mabilis na suriin kung ang isang array ay isang subset ng isa pa, o beripikahin kung ang dalawang array ay magkahiwalay, na lahat ay sinasamantala ang tinatayang O(1) na paghahanap ng hash table.

Sa karamihan ng mga modernong wika, ang mga istruktura ng map, dictionary, hash map o hash set ay panloob na sinusuportahan ng mga hash table, kahit na may inaalok na high-level interface sa programmer.

Paano nauugnay ang mga algorithm at istruktura ng datos

Ang pagpili ng istruktura ng datos ay direktang tumutukoy kung aling mga algorithm ang may katuturan at kung gaano sila magiging kumplikado. Ang isang linear search algorithm sa isang unordered list ay isa-isang tumatawid sa mga elemento; kung babaguhin natin ang istruktura sa isang balanced search tree o hash table, mas mabilis nating makakamit ang mga resulta.

Halimbawa, kung gusto mong paulit-ulit na maghanap ng mga susi sa isang malaking koleksyon, ang pag-iimbak ng datos sa isang hash table o isang binary search tree ay nagbibigay-daan sa iyong magdisenyo ng mas mabilis na mga algorithm ng paghahanap kaysa sa kung gagamit ka ng isang simpleng unsorted array. Ganito rin ang naaangkop sa mga priority queues at heaps para sa scheduling o shortest path algorithms.

Sa kabaligtaran, kapag nagdidisenyo ng isang algorithm, madalas mong napagtatanto na kailangan mo ng ilang partikular na katangian: index access, mabibilis na pagpapasok sa simula, hierarchical traversals, prefix searches, atbp. Ang mga pangangailangang ito ang gumagabay sa iyong pagpili ng istruktura: mga array, listahan, puno, graph, hash table, try-it loop, at iba pa.

Ang wastong kombinasyon ng algorithm at istruktura ng datos ang siyang dahilan kung bakit mahusay at nasusukat ang mga kumplikadong aplikasyon . Kung walang matibay na pundasyon, ang mga solusyon ay may posibilidad na maging mabagal, mahirap intindihin at panatilihin, o imposibleng iakma habang lumalaki ang dami ng impormasyon.

Samakatuwid, ang pagiging dalubhasa sa mga algorithm at istruktura ng datos ay hindi halos isang mahalagang kinakailangan para sa sinumang nagnanais na maging isang mahusay at mapagkumpitensyang programmer sa merkado ng trabaho ngayon.

Paano matutunan ang mga istruktura ng datos at mga algorithm

Maraming tao ang nahihirapang matuto nang mag-isa gamit ang mga platform tulad ng LeetCode o Codewars . Karaniwang nagsisimula sa mga "madaling" pagsasanay at hindi pa rin alam kung saan magsisimula, nauuwi sa paghahanap ng solusyon at hindi malinaw kung paano ito gagawin pagkatapos.

Ang isang praktikal na pamamaraan ay karaniwang pinagsasama ang ilang sangkap: isang mahusay na teoretikal na paliwanag ng bawat istruktura at algorithm, mga biswal na halimbawa, maraming ginabayang pagsasanay at, kung maaari, suporta mula sa isang taong may karanasan na makakatulong sa iyong mapabuti ang iyong mga kasanayan sa paglutas ng problema.

Sa mundong nagsasalita ng Espanyol, may mga propesyonal na may malawak na karanasan na nakatulong sa pagpapadali ng pagkatuto na ito. Ang isang halimbawa ay ang gawain ng mga gurong may karanasan sa negosyo at edukasyon na naglathala ng mga libro at kurso tungkol sa mga pangunahing kaalaman sa programming, Java, mga istruktura ng datos, at mga hamon sa programming batay sa laro, na naglalahad ng mga konseptong ito sa isang nakakaengganyong paraan na naaangkop sa mga proyekto sa totoong mundo.

Karaniwan din para sa mga akademya at mga sentro ng pagsasanay na magsama ng mga partikular na modyul sa mga istruktura ng datos at mga algorithm sa loob ng kanilang mga programa para sa mga web developer o mga programmer ng aplikasyon. Sa maraming pagkakataon, binibigyang-diin nila ang isang lubos na praktikal, nakabatay sa proyektong pamamaraan , na may mga pagsasanay na tumataas ang kahirapan at mga simulasyon ng mga tipikal na teknikal na problema sa panayam.

Kung nahihirapan ka, makakatulong ang pagsunod sa isang nakabalangkas na ruta: magsimula sa mga array at listahan , lumipat sa mga stack at pila, pagkatapos ay mga tree at mga pangunahing graph, at panghuli ay mga hash table at pagsubok, na palaging salitan ang teoretikal na paliwanag, maliliit na halimbawa ng code, at maraming indibidwal na pagsasanay.

Para sa mga panayam, ipinapayong suriin hindi lamang ang mga istruktura kundi pati na rin ang mga brute-force algorithm at ang mga kaugnay na klasikal na algorithm (mga traversal, paghahanap, pag-uuri, simpleng backtracking, pangunahing dynamic programming) at tiyaking maipapaliwanag mo nang malakas kung bakit mo pinili ang isang partikular na istruktura at kung ano ang kasalimuotan ng iyong solusyon.

Sa paglipas ng panahon at kaunting pagtitiyaga , ang tila isang pader sa unang tingin ay nagiging isang hanay ng mga pamilyar na kagamitan na halos likas mong magagamit kapag nahaharap sa mga bagong problema.

Ang matibay na pag-unawa sa mga algorithm, kung paano gumagana ang mga pangunahing istruktura ng datos, at kung paano nauugnay ang mga ito sa isa't isa ay magbibigay-daan sa iyo upang magsulat ng mas mabilis, mas malinaw, at mas matatag na mga programa , magbubukas ng mga pinto sa mga mahihirap na proseso ng pagpili, at titiyakin na ang iyong mga akademiko at propesyonal na proyekto ay nakabatay sa isang matibay at matatag na pundasyon para sa hinaharap.