Cấu trúc dữ liệu và thuật toán: hướng dẫn đầy đủ

Informatec Digital » Recursos » Cấu trúc dữ liệu và thuật toán: cẩm nang toàn diện dành cho lập trình viên

Hiểu rõ cấu trúc dữ liệu và thuật toán là gì, cũng như cách chúng kết hợp với nhau, sẽ giúp bạn viết được những chương trình hiệu quả và có khả năng mở rộng hơn.
Nắm vững mảng, ngăn xếp, hàng đợi, danh sách liên kết, cây, đồ thị, cây trie và bảng băm là điều cần thiết cho lập trình chuyên nghiệp và các cuộc phỏng vấn kỹ thuật.
Việc lựa chọn cấu trúc dữ liệu phù hợp và thuật toán thích hợp có tác động trực tiếp đến hiệu năng, mức sử dụng bộ nhớ và khả năng bảo trì của phần mềm.
Học tập theo từng bước, với nền tảng lý thuyết vững chắc và nhiều bài tập thực hành có hướng dẫn, là cách hiệu quả nhất để củng cố các khái niệm này.

cấu trúc dữ liệu và thuật toán

Thuật toán và cấu trúc dữ liệu Chúng là hai mảnh ghép ăn khớp với nhau như một bức tranh ghép hình: một mảnh phác thảo quy trình giải quyết vấn đề, và mảnh còn lại xác định nơi và cách chúng ta lưu trữ thông tin. Mặc dù nghe có vẻ lý thuyết, nhưng việc nắm vững cặp đôi này là điều phân biệt một đoạn mã chỉ đơn thuần hoạt động với một đoạn mã có thể vận hành mượt mà và mở rộng quy mô mà không bị lỗi.

Nếu bạn muốn theo đuổi nghề lập trình chuyên nghiệp, chuẩn bị cho các cuộc phỏng vấn kỹ thuật, hoặc đơn giản là muốn ngừng vật lộn với các bài tập như LeetCode và Codewars, bạn cần một nền tảng vững chắc về... cấu trúc dữ liệu và thuật toánTrong bài viết này, bạn sẽ hiểu chúng là gì, tại sao chúng lại quan trọng, các loại chính hiện có, các thao tác cơ bản mà chúng thực hiện và những câu hỏi thường gặp trong các kỳ thi và quy trình tuyển chọn.

Cấu trúc dữ liệu và thuật toán là gì?

một cấu trúc dữ liệu Về cơ bản, đó là một phương pháp cụ thể để tổ chức và lưu trữ thông tin trong bộ nhớ nhằm có thể xử lý thông tin một cách hiệu quả. Cách tổ chức này không phải ngẫu nhiên: nó trực tiếp quyết định thao tác nào nhanh và thao tác nào tốn nhiều tài nguyên (chèn, tìm kiếm, xóa, duyệt, v.v.).

Tại sao chúng lại quan trọng đến vậy trong lập trình?

Tuy có vẻ đơn giản đến đâu đi nữa, trong bất kỳ ứng dụng thực tế nào, bạn luôn làm việc với dữ liệu: lương, sản phẩm, người dùng, giao dịch, tuyến đường, tài liệuGhi nhật ký, v.v. Vấn đề không phải là bạn có xử lý dữ liệu hay không, mà là bạn sẽ tổ chức dữ liệu như thế nào để mã của bạn nhanh, rõ ràng và dễ bảo trì.

Cấu trúc dữ liệu được sử dụng để lưu trữ thông tin một cách có trật tự và mạch lạc tùy thuộc vào vấn đề cần giải quyết. Nó không giống nhau Việc phải luôn truy cập phần tử đầu tiên, tìm kiếm theo khóa, duyệt theo thứ tự, chèn vào giữa hoặc thường xuyên xóa; mỗi kiểu sử dụng phù hợp hơn với một cấu trúc khác nhau.

Về phần mình, các thuật toán cho phép xử lý dữ liệu đó một cách hiệu quả: sắp xếp chúng, lọc chúng, tìm kiếm các phần tử, tìm ra các tuyến đường tối ưu, phát hiện các mẫu với khai thác dữ liệuTối ưu hóa tài nguyên, v.v. Nhiều vấn đề tưởng chừng khó khăn lại trở nên đơn giản khi bạn tìm ra sự kết hợp đúng đắn giữa thuật toán và cấu trúc dữ liệu.

Trong các cuộc phỏng vấn kỹ thuật cho ngành phát triển phần mềm, hiếm khi gặp câu hỏi không trực tiếp đề cập đến các chủ đề này. Đôi khi câu hỏi đề cập rõ ràng đến cấu trúc, chẳng hạn như "cho một cây nhị phân…", và đôi khi nó được ngụ ý: "chúng ta muốn đếm số lượng sách mà mỗi tác giả có", điều này gợi ý sử dụng một bảng băm hoặc bản đồ khóa-giá trị.

Hơn nữa, đào tạo chính quy và chuyên nghiệp thường xoay quanh lĩnh vực này. Nhiều trường đại học và chương trình giáo dục bậc cao bao gồm một môn học về... Cấu trúc dữ liệu và thuật toánVới chương trình chính thức, các điều kiện tiên quyết, các buổi học lý thuyết và thực hành, các kỳ thi và bài tập, đây được coi là môn học cốt lõi đối với bất kỳ kỹ sư phần mềm nào.

Điều kiện tiên quyết và nền tảng cần thiết

Để tận dụng tối đa việc học về cấu trúc dữ liệu và thuật toán, bạn nên làm quen với một ngôn ngữ lập trình đa năng, chẳng hạn như... Java, Python hoặc C++Bạn không cần phải là chuyên gia, nhưng bạn cần nắm vững các khái niệm cơ bản như biến, kiểu dữ liệu, câu lệnh điều kiện, vòng lặp, hàm và truyền tham số.

Điều này cũng giúp hiểu rõ hơn ý tưởng về... độ phức tạp thuật toán và ký hiệu Big O: thời gian thực thi hoặc mức sử dụng bộ nhớ tăng lên như thế nào khi kích thước dữ liệu (n) tăng lên. Việc biết cách phân biệt giữa O(1), O(log n), O(n), O(n log n) và O(n²) cho phép bạn so sánh các phương án thay thế một cách hợp lý và biện minh cho quyết định của mình.

Một khía cạnh quan trọng khác là việc đã có một chút tranh cãi với... Giải pháp cho vấn đềCác bài tập lập trình có cấu trúc, các bài toán logic nhỏ, các bài tập lập trình đơn giản, v.v. Bạn càng rèn luyện "khả năng nhận biết" vấn đề bằng cách phân tích từng bước, bạn càng dễ dàng nhận ra cấu trúc dữ liệu nào phù hợp với từng trường hợp.

Một số chương trình giảng dạy nêu rõ điều này. điều kiện tiên quyết hoặc điều kiện đồng thời Để tham gia khóa học Cấu trúc dữ liệu và Thuật toán, bạn cần phải đã hoàn thành các môn Lập trình cơ bản, Lập trình I hoặc Toán học rời rạc. Điều này rất hợp lý: nếu không có nền tảng vững chắc về lập trình cơ bản và một chút logic, bạn rất dễ cảm thấy nản chí với môn học này.

Thuật toán di truyền: Khái niệm và ứng dụng

Cuối cùng, cần có một số hiểu biết nhất định về môi trường thực tế (chẳng hạn như các dự án web nhỏ, tập lệnh hoặc ứng dụng dòng lệnh) giúp bạn hình dung rõ hơn mục đích sử dụng từng cấu trúc, thay vì chỉ coi đó là vấn đề thuần túy lý thuyết.

Các cấu trúc dữ liệu được sử dụng phổ biến nhất

Trong khoa học máy tính có rất nhiều cấu trúc dữ liệu.Tuy nhiên, có một nhóm các hàm "cơ bản" được lặp đi lặp lại nhiều lần: mảng (vector), ngăn xếp, hàng đợi, danh sách liên kết, cây, đồ thị, cây trie và bảng băm. Hiểu cách chúng hoạt động, các thao tác chúng cung cấp và chi phí điển hình của chúng là chìa khóa để lập trình một cách trơn tru.

Bây giờ chúng ta sẽ xem xét từng cái mộtCuốn sách này trình bày ý tưởng chính, các thao tác điển hình và ví dụ về các bài toán thường gặp trong các lớp học, bài tập và phỏng vấn xin việc dành cho lập trình viên.

Mảng

Mảng Đây là cấu trúc dữ liệu tuyến tính đơn giản nhất và là một trong những cấu trúc được sử dụng rộng rãi nhất. Nó bao gồm một khối bộ nhớ liền kề lưu trữ một tập hợp các phần tử cùng loại, có thể truy cập bằng chỉ số nguyên, thường bắt đầu từ số không.

Hãy tưởng tượng một mảng có kích thước 4 chứa các giá trị 1, 2, 3 và 4. Mỗi vị trí có một phần tử. mục lục (0, 1, 2, 3) và bạn có thể truy cập trực tiếp bất kỳ phần tử nào bằng chỉ số của nó trong thời gian hằng số O(1). Điều này làm cho mảng rất hiệu quả cho việc đọc ngẫu nhiên.

Có hai loại chính: mảng một chiều (một hàng phần tử duy nhất) và mảng đa chiều (Ví dụ, ma trận, là mảng của các mảng). Nhiều ngôn ngữ lập trình cung cấp cả hai biến thể này một cách tự nhiên hoặc với những khác biệt nhỏ về cú pháp và hiệu năng.

Các thao tác cơ bản trên mảng thường là:

ChènĐặt một phần tử vào một vị trí cụ thể, trong mảng tĩnh điều này có thể bao gồm việc dịch chuyển các phần tử khác.
Lấy: truy cập phần tử tại một chỉ số nhất định, thường là O(1).
Xóa bỏ: Xóa hoặc đánh dấu phần tử tại một vị trí cụ thể là rỗng, thường bằng cách dịch chuyển các phần tử sang trái.
Kích cỡKiểm tra số lượng phần tử được lưu trữ hoặc dung lượng tối đa của mảng.

Trong các cuộc phỏng vấn và kỳ thi, những bài tập như thế này rất phổ biến. Tìm giá trị nhỏ thứ hai của một mảngTìm số nguyên không lặp lại đầu tiên, hợp nhất hai mảng đã được sắp xếp, hoặc sắp xếp lại các số dương và âm trong khi vẫn duy trì các thuộc tính nhất định. Tất cả điều này đều dựa trên truy cập chỉ mục và duyệt tuyến tính hoặc duyệt kép.

Các chồng

Cục pin Đây là một cấu trúc dữ liệu tuyến tính tuân theo nguyên tắc LIFO: Vào sau, ra trước. Hãy tưởng tượng một chồng sách được xếp chồng lên nhau: bạn chỉ có thể lấy hoặc đặt sách từ trên cùng.

Hành vi này có nghĩa là Chúng ta chỉ truy cập phần tử nằm ở đầu ngăn xếp.Chúng ta không thể xóa phần tử ở giữa mà không xóa trước các phần tử phía trên nó. Điều này làm cho nó trở thành cấu trúc lý tưởng để mô hình hóa lịch sử thao tác (hoàn tác), các lệnh gọi hàm lồng nhau, điều hướng (quay lại/tiến lên), v.v.

Các thao tác điển hình trên ngăn xếp bao gồm:

ĐẩyChèn một mục mới vào đầu.
Pop: Trích xuất và trả về phần tử ở trên cùng, giảm kích thước của ngăn xếp.
Đỉnh hoặc nhìn thoáng qua: Tham khảo phần tử đầu tiên mà không xóa nó.
isEmptyKiểm tra xem pin có hết điện không.

Trong bối cảnh phỏng vấn, người ta thường gặp những vấn đề như sau: đánh giá các biểu thức ở dạng ký hiệu hậu tố (RPN), sắp xếp các phần tử chỉ bằng cách sử dụng ngăn xếp, hoặc kiểm tra xem một chuỗi dấu ngoặc đơn (và các ký hiệu khác) có được cân bằng đúng cách hay không bằng cách sử dụng push và pop.

Trên thực tế, nhiều cách triển khai nội bộ của các ngôn ngữ (ví dụ, ngăn xếp lệnh gọi hệ thống(Chúng tôi) làm việc theo những nguyên tắc tương tự, mặc dù chúng tôi không nhìn thấy chúng một cách trực tiếp.

Hàng đợi

Cái đuôi Đây cũng là một cấu trúc dữ liệu tuyến tính, nhưng thay vì tuân theo nguyên tắc LIFO (vào sau ra trước), nó sử dụng mô hình FIFO (vào trước ra trước). Ví dụ dễ hiểu nhất là hình ảnh một hàng người đang chờ mua vé xem phim tại rạp chiếu phim.

Trong một hàng đợi tiêu chuẩn, các phần tử là Họ thêm vào cuối và bớt đi ở đầu.Theo nguyên tắc "ai đến trước được phục vụ trước", điều này rất lý tưởng để quản lý các tác vụ đang chờ xử lý, các tiến trình hệ điều hành, yêu cầu máy chủ, hàng đợi in, v.v.

Các thao tác cơ bản trên hàng đợi bao gồm:

xếp hàngChèn một mục mới vào cuối hàng đợi.
xếp hàng: xóa và trả về phần tử nằm ở vị trí đầu tiên.
Phía trước hoặc phía trên: Tham khảo mục đầu tiên mà không cần xóa nó.
isEmptyKiểm tra xem hàng đợi có trống hay không.

Trong các bài toán lập trình, người ta thường đặt ra các câu hỏi như: Triển khai một ngăn xếp sử dụng hai hàng đợi., đảo ngược k phần tử đầu tiên của hàng đợi mà không làm thay đổi các phần tử còn lại, hoặc tạo ra các số nhị phân từ 1 đến n bằng cách sử dụng cơ chế FIFO của hàng đợi.

Ngoài kiểu đuôi cơ bản, còn có các biến thể như... đuôi trònHàng đợi ưu tiên hoặc hàng đợi kép (deque), cung cấp các thao tác bổ sung và cải thiện hiệu suất trong một số trường hợp nhất định.

danh sách liên kết

Danh sách liên kết Danh sách liên kết cũng là một cấu trúc tuyến tính, nhưng về mặt cấu trúc bên trong nó rất khác so với mảng. Thay vì sử dụng một khối bộ nhớ liền kề, nó được tạo thành từ các nút thưa thớt được kết nối với nhau bằng các tham chiếu hoặc con trỏ.

Mỗi nút thường bao gồm hai phần: dữ liệu Các phần tử cần được lưu trữ và một con trỏ (hoặc nhiều con trỏ) trỏ đến nút tiếp theo trong chuỗi (và, trong trường hợp danh sách liên kết đôi, cũng trỏ đến nút trước đó). Danh sách được quản lý thông qua một tham chiếu đến đầu danh sách, trỏ đến nút đầu tiên, và trong các danh sách phức tạp hơn, một tham chiếu đến cuối danh sách cũng được duy trì.

Hướng dẫn đầy đủ về Ngôn ngữ mô hình hóa thống nhất UML

Có hai biến thể chính:

danh sách liên kết đơnMỗi nút chỉ trỏ đến nút tiếp theo; đường đi thường chỉ theo một chiều.
danh sách liên kết képMỗi nút trỏ đến nút kế tiếp và nút trước đó, tạo điều kiện thuận lợi cho việc duyệt theo hai chiều và các thao tác xóa hiệu quả hơn.

Các thao tác điển hình trên danh sách liên kết bao gồm:

Chèn vào đầu trangChèn một nút mới vào đầu danh sách.
Chèn vào cuốiThêm một nút vào cuối hàng đợi, cập nhật hàng đợi nếu nút đó tồn tại.
Xóa bỏ: Xóa một nút cụ thể, điều chỉnh con trỏ của các nút lân cận.
Xóa ở đầu trangXóa nút đầu tiên và di chuyển đầu đến nút tiếp theo.
Tìm kiếmDuyệt qua danh sách để tìm một giá trị cụ thể.
isEmpty: kiểm tra xem phần tử đầu có rỗng hay không, nếu có thì danh sách sẽ không có phần tử nào.

Những vấn đề như vậy rất phổ biến trong các lớp học và các cuộc phỏng vấn. đảo ngược danh sách liên kết, phát hiện xem có chu trình hay không (thường sử dụng thuật toán "rùa và thỏ"), lấy nút N bằng cách đếm từ cuối, hoặc loại bỏ các nút trùng lặp, luôn xử lý con trỏ một cách cẩn thận.

Danh sách liên kết được sử dụng rộng rãi để triển khai bảng băm với chuỗidanh sách kề trong đồ thị và các cấu trúc dữ liệu động trong đó các phần tử được chèn và xóa thường xuyên.

Cây

Một cái cây Cây là một cấu trúc dữ liệu phân cấp được tạo thành từ các nút được kết nối bởi các cạnh. Không giống như đồ thị thông thường, cây không có chu trình: luôn luôn có gốc, con, cha, anh chị em, lá, các cấp và cây con, với cấu trúc kiểu "gia đình" hoặc "sơ đồ tổ chức".

Cây cối rất hữu ích khi chúng ta muốn biểu thị các mối quan hệ thứ bậc Hoặc chia một vấn đề thành các vấn đề nhỏ hơn: hệ thống tập tin, menu, cấu trúc DOM trong trình duyệt, cây quyết định trong trí tuệ nhân tạo, v.v.

Có rất nhiều loại cây, bao gồm:

Cây N-aryMỗi nút có thể có số lượng nút con thay đổi (và có thể rất lớn).
Cây cân bằngGiữ cho các nhánh cây ở độ sâu tương tự nhau để tránh suy giảm hiệu suất.
Cây nhị phânMỗi nút có tối đa hai nút con (trái và phải).
Cây tìm kiếm nhị phân (BST)Cây nhị phân có đặc tính là mọi phần tử bên trái một nút đều nhỏ hơn và mọi phần tử bên phải đều lớn hơn (theo một tiêu chí sắp xếp nào đó).
Cây AVL, đỏ đen, 2-3 và các biến thể khácĐây là các cây tìm kiếm cân bằng, đảm bảo giới hạn độ phức tạp tốt trong các thao tác chèn, xóa và tìm kiếm.

Trên thực tế, những bài tập thường gặp nhất là: Cây nhị phân và cây tìm kiếm nhị phânCác bài toán điển hình bao gồm tính chiều cao của cây, tìm giá trị lớn thứ k trong cây tìm kiếm nhị phân (BST), liệt kê các nút ở một khoảng cách nhất định so với gốc, hoặc xác định tổ tiên của một nút cụ thể.

Hơn nữa, các thuật toán duyệt cây (duyệt trước, duyệt giữa, duyệt sau, duyệt từng cấp) là nền tảng cho nhiều quy trình tiếp theo: in ấn có sắp xếp, đánh giá biểu thức, tuần tự hóa và giải tuần tự hóa cây, v.v.

đồ thị

Một đồ thị Nó khái quát hóa khái niệm về cây bằng cách cho phép các chu trình và nhiều kết nối tùy ý giữa các nút. Nó bao gồm một tập hợp các đỉnh (nút) và một tập hợp các cạnh nối các cặp đỉnh, đôi khi có trọng số hoặc chi phí tương ứng.

Có nhiều loại đồ thị khác nhau: không có chỉ đạo (các cạnh không có hướng xác định, mối quan hệ là hai chiều) và chỉ đạo (Các cạnh có điểm bắt đầu và điểm kết thúc). Chúng cũng có thể được phân loại là có trọng số hoặc không có trọng số, được kết nối hoặc không được kết nối, có chu kỳ hoặc không có chu kỳ, v.v.

Trong lập trình, đồ thị thường được biểu diễn theo hai cách cơ bản:

Ma trận kề: một ma trận trong đó ô biểu thị liệu có cạnh nối giữa đỉnh i và đỉnh j hay không (và có thể cả trọng số của liên kết).
Danh sách kềĐối với mỗi đỉnh, một danh sách các đỉnh lân cận của nó được lưu trữ, giúp tiết kiệm bộ nhớ trong các đồ thị thưa.

Các thuật toán duyệt cây kinh điển nhất là: Tìm kiếm theo chiều rộng (BFS) và tìm kiếm chuyên sâu (DFS)Cả hai đều được sử dụng như những khối xây dựng cơ bản cho vô số bài toán: kiểm tra xem đồ thị có liên thông hay không, phát hiện chu trình, tìm các thành phần liên thông, v.v.

Trong các bài kiểm tra kỹ thuật, người ta thường yêu cầu triển khai thuật toán BFS và DFS, kiểm tra xem đồ thị có tạo thành cây hay không, đếm số cạnh hoặc thực hiện tìm kiếm. đường đi ngắn nhất Tìm kiếm giữa hai nút (ví dụ: trên bản đồ các thành phố) bằng cách sử dụng các biến thể như Dijkstra hoặc BFS trong đồ thị không trọng số.

Cây thử hoặc cây tiền tố

Thử nghiệm (hay cây tiền tố) là một cấu trúc dữ liệu dạng cây được tối ưu hóa để xử lý các chuỗi ký tự, đặc biệt hữu ích khi làm việc với từ điển từ ngữ, hệ thống tự động hoàn thành hoặc tìm kiếm tiền tố.

Trong cấu trúc trie, mỗi nút thường đại diện cho một ký tự, và các đường dẫn từ gốc đến các nút nhất định đánh dấu... từ hoàn chỉnhCác nút từ cuối cùng thường được đánh dấu bằng một số cách (ví dụ: bằng chỉ báo Boolean) để phân biệt chúng với các tiền tố đơn giản.

Nếu chúng ta lưu trữ các từ “top”, “thus” và “their” trong một cấu trúc dữ liệu trie, chúng ta sẽ chia sẻ một phần đường dẫn ban đầu cho tất cả những từ bắt đầu bằng cùng các chữ cái đó, cho phép tìm kiếm và gợi ý theo tiền tố. thời gian rất hiệu quảTỷ lệ thuận với độ dài của từ cần tìm chứ không phải với tổng số từ đã lưu trữ.

Các thao tác và vấn đề thường gặp với cấu trúc dữ liệu trie bao gồm: Đếm xem có bao nhiêu từ được lưu trữ.In ra tất cả các từ theo thứ tự từ điển, sắp xếp các phần tử của mảng bằng cách chèn vào cây trie, tạo ra các từ hợp lệ từ một tập hợp các chữ cái hoặc xây dựng các cấu trúc tương tự như từ điển T9.

Trong các buổi phỏng vấn, đây không phải là cấu trúc cơ bản nhất mà họ sẽ hỏi, nhưng nó lại xuất hiện thường xuyên ở các công ty làm việc với... tìm kiếm, xử lý văn bản hoặc hệ thống gợi ý.

Bảng băm và hàm băm

Băm Đây là một kỹ thuật gán một khóa số (mã băm) cho mỗi phần dữ liệu theo cách xác định, để chúng ta có thể lưu trữ và truy xuất các phần tử trong thời gian gần như không đổi, sử dụng khóa đó làm chỉ mục trong một cấu trúc nội bộ, thường là một mảng.

Tất cả về Tkinter: thư viện cho giao diện đồ họa trong Python

La bảng băm Đây là cấu trúc dữ liệu tận dụng cơ chế này. Mỗi phần tử được lưu trữ dưới dạng cặp khóa-giá trị: khóa được chuyển đổi thành chỉ mục bảng bằng hàm băm, và giá trị (hoặc tham chiếu đến nó) được lưu trữ ở đó. Sau này, để tìm kiếm, chỉ cần băm lại khóa và truy cập vị trí tương ứng.

Hiệu năng của bảng băm phụ thuộc rất nhiều vào ba yếu tố: hàm băm đã chọn (bạn phải phân bổ các chìa khóa hợp lý để tránh tập trung), kích thước bàn (kích thước không đủ gây ra nhiều va chạm) và phương pháp xử lý va chạm (liên kết bằng danh sách liên kết, địa chỉ mở, v.v.). Điều này tương tự như một chỉ mục trong cơ sở dữ liệuViệc lựa chọn cấu trúc phù hợp giúp cải thiện khả năng tìm kiếm và truy cập.

Các bài tập lập trình hàm băm điển hình thường yêu cầu, ví dụ, Tìm các cặp đối xứng trong một mảng.Tái tạo toàn bộ hành trình của một chuyến đi từ các chuyến bay riêng lẻ, nhanh chóng kiểm tra xem một mảng có phải là tập con của mảng khác hay không, hoặc xác minh xem hai mảng có rời nhau hay không, tất cả đều bằng cách tận dụng các tìm kiếm xấp xỉ O(1) của bảng băm.

Trong hầu hết các ngôn ngữ hiện đại, các cấu trúc như... bản đồ, từ điển, bản đồ băm hoặc tập hợp băm Về mặt nội bộ, chúng dựa vào bảng băm, mặc dù giao diện cấp cao được cung cấp cho lập trình viên.

Mối liên hệ giữa thuật toán và cấu trúc dữ liệu

Việc lựa chọn cấu trúc dữ liệu sẽ quyết định trực tiếp thuật toán nào phù hợp và độ phức tạp của chúng. Một thuật toán tìm kiếm tuyến tính trên một... danh sách không có thứ tự Nó duyệt qua từng phần tử một; nếu chúng ta thay đổi cấu trúc thành cây tìm kiếm cân bằng hoặc bảng băm, chúng ta sẽ có được thời gian tốt hơn nhiều.

Ví dụ, nếu bạn muốn tìm kiếm lặp đi lặp lại các khóa trong một tập dữ liệu lớn, việc lưu trữ dữ liệu trong một... bảng băm hoặc cây tìm kiếm nhị phân Nó cho phép bạn thiết kế các thuật toán tìm kiếm nhanh hơn nhiều so với việc sử dụng mảng không được sắp xếp đơn giản. Điều tương tự cũng áp dụng cho hàng đợi ưu tiên và đống dữ liệu trong các thuật toán lập lịch hoặc tìm đường đi ngắn nhất.

Ngược lại, khi thiết kế thuật toán, bạn thường nhận ra rằng mình cần một số thuộc tính nhất định: truy cập chỉ mục, chèn nhanh ở giai đoạn đầu, duyệt theo thứ tự phân cấp, tìm kiếm tiền tố, v.v. Những nhu cầu này sẽ định hướng lựa chọn cấu trúc của bạn. mảng, danh sách, cây, đồ thị, bảng băm, cây trie...

Sự kết hợp phù hợp giữa thuật toán và cấu trúc dữ liệu chính là điều giúp cho các ứng dụng phức tạp có thể được thực hiện. hiệu quả và có khả năng mở rộngNếu không có nền tảng vững chắc, các giải pháp thường trở nên chậm chạp, khó hiểu và khó bảo trì, hoặc không thể thích ứng khi khối lượng thông tin tăng lên.

Do đó, việc nắm vững thuật toán và cấu trúc dữ liệu không phải là điều bắt buộc. yêu cầu gần như không thể thiếu Dành cho bất cứ ai mong muốn trở thành một lập trình viên giỏi và cạnh tranh trong thị trường việc làm hiện nay.

Cách học cấu trúc dữ liệu và thuật toán

Nhiều người cảm thấy bế tắc khi cố gắng tự học bằng các nền tảng như... LeetCode hoặc CodewarsThường thì người ta bắt đầu với những bài tập "dễ" nhưng vẫn không biết phải tiếp cận vấn đề từ đâu, cuối cùng chỉ nhìn vào lời giải mà không hiểu cách tái tạo lại bài toán đó.

Một cách tiếp cận thực tế thường kết hợp nhiều yếu tố: giải thích lý thuyết tốt Mỗi cấu trúc và thuật toán đều bao gồm các ví dụ trực quan, nhiều bài tập thực hành có hướng dẫn và, nếu có thể, sự hỗ trợ từ người có kinh nghiệm để giúp bạn trau dồi kỹ năng giải quyết vấn đề.

Trong thế giới nói tiếng Tây Ban Nha, có những chuyên gia giàu kinh nghiệm đã đóng góp vào việc tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình học tập này. Một ví dụ là công việc của Giáo viên có kinh nghiệm trong lĩnh vực kinh doanh và giáo dục. Những người đã xuất bản sách và các khóa học về các nguyên tắc cơ bản của lập trình, Java, cấu trúc dữ liệu và các bài toán lập trình với trò chơi, giúp các khái niệm này trở nên dễ tiếp cận một cách thú vị và có thể áp dụng vào các dự án thực tế.

Các học viện và trung tâm đào tạo cũng thường đưa các học phần chuyên biệt về cấu trúc dữ liệu và thuật toán vào chương trình đào tạo lập trình viên web hoặc lập trình viên ứng dụng. Trong nhiều trường hợp, một phương pháp cụ thể sẽ được nhấn mạnh. rất thực tế và dựa trên dự ánVới các bài tập có độ khó tăng dần và mô phỏng các tình huống phỏng vấn kỹ thuật điển hình.

Nếu bạn gặp khó khăn, việc tuân theo một lộ trình có sẵn có thể giúp ích: bắt đầu với mảng và danh sáchTừ việc tìm hiểu về ngăn xếp và hàng đợi, đến cây và đồ thị cơ bản, và cuối cùng là bảng băm và cây trie, luôn xen kẽ giữa giải thích lý thuyết, các ví dụ mã nhỏ và rất nhiều bài tập thực hành cá nhân.

Khi chuẩn bị cho các cuộc phỏng vấn, bạn nên xem xét không chỉ cấu trúc mà còn cả... thuật toán vũ phu và các thuật toán cổ điển liên quan (duyệt, tìm kiếm, sắp xếp, quay lui đơn giản, lập trình động cơ bản) và đảm bảo bạn có thể giải thích rõ ràng lý do tại sao bạn chọn một cấu trúc cụ thể và ý nghĩa của chúng. độ phức tạp của giải pháp của bạn.

Theo thời gian và một số tính nhất quánThoạt đầu, những gì tưởng chừng như một bức tường cuối cùng lại trở thành một bộ công cụ quen thuộc mà bạn sử dụng gần như theo bản năng khi đối mặt với những vấn đề mới.

Hiểu rõ thuật toán là gì, các cấu trúc dữ liệu chính hoạt động như thế nào và mối quan hệ giữa chúng sẽ giúp bạn viết được chương trình. nhanh hơn, rõ ràng hơn và mạnh mẽ hơnĐiều này sẽ mở ra nhiều cơ hội cho bạn trong các quy trình tuyển chọn khắt khe và đảm bảo rằng các dự án của bạn, cả về học thuật và chuyên môn, đều được xây dựng trên nền tảng vững chắc và có triển vọng trong tương lai.