3 Fortgeschrittene Datenstrukturen, die jeder Programmierer kennen sollte

Sie werden feststellen, dass die Verwendung von Datenstrukturen als Programmierer ziemlich häufig vorkommt, daher ist die Beherrschung grundlegender Datenstrukturen wie Binärbäume, Stacks und Warteschlangen für Ihren Erfolg von entscheidender Bedeutung. Aber wenn Sie Ihre Fähigkeiten verbessern und sich von der Masse abheben möchten, sollten Sie sich auch mit fortgeschrittenen Datenstrukturen vertraut machen.

Erweiterte Datenstrukturen sind ein wesentlicher Bestandteil der Datenwissenschaft, und sie helfen, ineffizientes Management zu beseitigen und bieten Speicherplatz für große Datensätze. Softwareingenieure und Datenwissenschaftler nutzen ständig fortschrittliche Datenstrukturen, um Algorithmen und Software zu entwerfen.

Lesen Sie weiter, während wir die fortgeschrittenen Datenstrukturen besprechen, die jeder erfahrene Programmierer kennen sollte.

1. Fibonacci-Haufen

Wenn Sie bereits einige Zeit in das Erlernen von Datenstrukturen investiert haben, müssen Sie mit binären Heaps vertraut sein. Fibonacci-Heaps sind ziemlich ähnlich und folgen den Min-Heap- oder Max-Heap- Eigenschaften. Sie können sich einen Fibonacci-Heap als eine Sammlung von Bäumen vorstellen, bei denen sich der Minimal- oder Maximalwertknoten immer an der Wurzel befindet.

Der Heap erfüllt auch die Fibonacci-Eigenschaft, sodass ein Knoten n mindestens F(n+2) Knoten haben wird. Innerhalb eines Fibonacci-Heaps sind die Wurzeln jedes Knotens miteinander verbunden, normalerweise durch eine kreisförmige doppelt verknüpfte Liste. Dadurch ist es möglich, einen Knoten zu löschen und zwei Listen in nur O(1) Zeit zu verketten.

Fibonacci-Heaps sind viel flexibler als Binär- und Binomial-Heaps, was sie für eine Vielzahl von Anwendungen nützlich macht. Sie werden häufig als Prioritätswarteschlangen im Dijkstra-Algorithmus verwendet, um die Laufzeit des Algorithmus erheblich zu verbessern.

2. AVL-Baum

AVL-Bäume (Adelson-Velsky und Landis) sind eine der vielen verschiedenen Arten von Bäumen in der Informatik. Sie sind im Wesentlichen ein selbstausgleichender binärer Suchbaum. Standardmäßige binäre Suchbäume können in bestimmten Randfällen verzerrt werden und haben im schlimmsten Fall eine Zeitkomplexität von O(n), was sie für reale Anwendungen ineffizient macht. Selbstausgleichende Bäume ändern automatisch ihre Struktur, wenn sie die Ausgleichseigenschaft verletzen.

In einem AVL-Baum enthält jeder Knoten ein zusätzliches Attribut, das seinen Ausgleichsfaktor enthält. Der Ausgleichsfaktor ist der Wert, der durch Subtrahieren der Höhe des linken Teilbaums von dem rechten Teilbaum an diesem Knoten erhalten wird. Die Selbstausgleichseigenschaft des AVL-Baums erfordert, dass der Ausgleichsfaktor immer -1, 0 oder 1 ist.

Wenn die Selbstausgleichseigenschaft (Ausgleichsfaktor) verletzt wird, rotiert der AVL-Baum seine Knoten, um den Ausgleichsfaktor beizubehalten. Ein AVL-Baum verwendet vier Hauptdrehungen – Rechtsdrehung, Linksdrehung, Links-Rechts-Drehung und Rechts-Links-Drehung.

Die Selbstausgleichseigenschaft eines AVL-Baums verbessert seine Zeitkomplexität im schlimmsten Fall auf nur O(log n), was im Vergleich zur Leistung eines binären Suchbaums erheblich effizienter ist.

Da sich der AVL-Baum über einen Ausgleichsfaktor selbst erhält, können Sie anhand der Höhe die minimale Anzahl von Knoten berechnen. Die Wiederholungsbeziehung läuft auf N(h) = N(h-1) + N(h-2) + 1 hinaus, und es müssen mindestens drei Knoten im AVL-Baum vorhanden sein (n > 2). Die Basisfälle der Wiederholungsbeziehung sind N(0) = 1 bzw. N(1) = 2.

3. Rot-Schwarzer Baum

Ein Rot-Schwarz-Baum ist ein weiterer selbstausgleichender binärer Suchbaum, der ein zusätzliches Bit als seine selbstausgleichende Eigenschaft verwendet. Das Gebiss wird normalerweise als rot oder schwarz bezeichnet, daher der Name Rot-Schwarz-Baum.

Jeder Knoten in einem Rot-Schwarz ist entweder rot oder schwarz, aber der Wurzelknoten muss immer schwarz sein. Es darf nicht zwei benachbarte rote Knoten geben, und alle Blattknoten müssen schwarz sein. Diese Regeln bewahren die selbstausgleichende Eigenschaft des Baums.

Im Gegensatz zu binären Suchbäumen haben Rot-Schwarz-Bäume eine Effizienz von ungefähr O (log n), was sie weitaus effizienter macht. AVL-Bäume sind jedoch aufgrund einer ausgeprägten Selbstausgleichseigenschaft viel ausgeglichener.

Verbessern Sie Ihre Datenstrukturen

Die Kenntnis fortschrittlicher Datenstrukturen kann bei Vorstellungsgesprächen einen großen Unterschied machen und könnte der Faktor sein, der Sie von der Konkurrenz abhebt. Andere erweiterte Datenstrukturen, die Sie sich ansehen sollten, sind n-Bäume, Graphen und disjunkte Mengen.

Das Identifizieren einer idealen Datenstruktur für ein bestimmtes Szenario ist Teil dessen, was einen guten Programmierer großartig macht.