Мы обсудим важную для каждого разработчика программного обеспечения тему — структуры данных. Мы используем их каждый день, и они играют решающую роль в создании эффективных систем. Итак, давайте углубимся и рассмотрим несколько распространенных примеров.

  1. Списки
  • Списки — это универсальная и важная структура данных в разработке программного обеспечения.
  • Они отлично подходят для хранения и управления упорядоченными данными. Они полезны в различных приложениях, таких как управление задачами, каналы социальных сетей и корзины покупок.
  • В приложении для управления задачами можно использовать список для хранения и организации задач для каждого пользователя. Задачи можно легко добавлять, удалять или переупорядочивать, и пользователь может помечать их как завершенные по мере необходимости.
  • Списки также полезны в приложениях социальных сетей, таких как Twitter, где они могут хранить и отображать ленту пользователей в режиме реального времени, гарантируя, что последний контент отображается в правильном порядке.

2. Массивы

  • Массивы — еще одна фундаментальная структура данных. Они предоставляют коллекцию элементов фиксированного размера. Они особенно хорошо подходят для ситуаций, когда размер коллекции известен или меняется редко.
  • Массивы обычно используются в математических операциях, хранении больших наборов данных или когда необходим произвольный доступ к элементам. Например, в погодном приложении массив можно использовать для хранения показаний температуры для определенного местоположения в течение определенного времени. Это позволяет легко выполнять расчеты, такие как средние значения и тренды. Массивы также широко используются при обработке изображений, где данные о цвете каждого пикселя могут быть представлены в виде размерного массива A2. Это позволяет эффективно манипулировать и преобразовывать изображение.

3. Стеки

  • Стеки следуют принципу «последним пришел — первым вышел».
  • Они идеально подходят для поддержки операций отмены и повтора в текстовых редакторах или сохранения истории просмотров в веб-браузерах. В текстовом редакторе стек может использоваться для хранения каждого изменения, внесенного в текст. Упрощение возврата к предыдущему состоянию, когда пользователь инициирует операцию отмены.

4. Очереди

  • Очереди работают по принципу «первым пришел – первым вышел». Они хороши для управления заданиями печати, отправки действий пользователя в играх или обработки сообщений в чат-приложениях.
  • В чат-приложениях очередь может использоваться для хранения входящих сообщений в порядке их получения. Это гарантирует, что они отображаются получателю в правильной последовательности.

5. Кучи

  • С другой стороны, кучи используются для планирования задач и управления памятью.
  • Они особенно полезны при реализации очередей с приоритетом, когда нам нужно эффективно обращаться к элементу с наивысшим или наименьшим приоритетом.

6. Деревья

  • Деревья организуют данные иерархически. Они полезны для представления данных с помощью естественных иерархий или отношений.
  • Их можно использовать в различных приложениях, таких как индексирование баз данных, принятие решений ИИ или файловые системы. В ИИ деревья принятия решений, такие как деревья решений, используются в машинном обучении для задач классификации.
  • Деревья также используются при индексации баз данных, где они могут, например, ускорить операции поиска, вставки или удаления.
  • B-деревья и B+-деревья обычно используются в реляционных базах данных для эффективного управления и индексирования больших объемов данных.

7. Хэш-таблицы

  • Хэш-таблицы обеспечивают эффективный поиск, вставку и удаление данных. Они используют хэш-функцию для сопоставления ключей с соответствующими местами хранения. Это обеспечивает постоянный доступ к хранимым значениям. Хеш-таблицы широко используются в различных приложениях.
  • Например, поисковые системы, системы кэширования и интерпретаторы или компиляторы языков программирования. В поисковых системах хэш-таблицы могут использоваться для хранения и быстрого извлечения данных индекса на основе ключевых слов. Это обеспечивает быстрые и релевантные результаты поиска. Системы кэширования могут использовать хеш-таблицы для хранения данных кэша и управления ими. Это обеспечивает быстрый доступ к часто запрашиваемым ресурсам и повышает общую производительность системы.
  • Другим примером является реализация таблиц символов в интерпретаторах или компиляторах языков программирования. Хэш-таблицы можно использовать для эффективного управления и поиска переменных, функций и других символов, определенных в исходном коде.

8. Деревья суффиксов

  • Суффиксные деревья предназначены для поиска строк в документах. Это делает их идеальными для текстовых редакторов и поисковых алгоритмов.
  • В поисковой системе дерево суффиксов можно использовать для эффективного поиска всех вхождений поискового термина в большом корпусе текста.

9. Графики

  • Графики предназначены для отслеживания взаимосвязей и поиска путей. Это делает их бесценными в социальных сетях, системах рекомендаций и алгоритмах поиска пути.
  • В социальной сети граф может использоваться для представления связей между пользователями. Он включает такие функции, как предложения друзей или анализ тенденций в сети.

10. R-деревья

  • R-деревья умеют находить ближайших соседей. Они имеют решающее значение для картографических приложений и служб геолокации.
  • В картографическом приложении деревья R можно использовать для хранения пространственных данных, таких как точки интереса. Это позволяет выполнять эффективные запросы для поиска ближайших местоположений на основе текущих позиций пользователя.

11. Удобство кэширования и его связь с различными структурами данных, включая списки, массивы и т. д.

  • Кэш ЦП — это небольшая быстрая память между основной памятью и ЦП. Он хранит недавно использованные данные и инструкции, чтобы ЦП мог быстро получить к ним доступ, не извлекая их из более медленной основной памяти.
  • Теперь разные структуры данных имеют разный уровень удобства кэширования в зависимости от того, как их элементы хранятся в памяти.
  • Хранение в непрерывной памяти, такое как в массивах, обеспечивает лучшую локализацию кеша и меньшее количество промахов кеша, что приводит к повышению производительности. При доступе к элементу массива кэш может предварительно выбрать и сохранить близлежащие элементы, ожидая, что доступ к ним может быть осуществлен в ближайшее время.
  • С другой стороны, структуры данных с несмежным хранилищем памяти, такие как связанные списки, могут сталкиваться с большим количеством промахов кэша и снижать производительность.
  • В связанном списке элементы хранятся в узлах, разбросанных по всей памяти, и каждый узел содержит указатель на следующий узел в последовательности. Это затрудняет для ЦП прогнозирование и загрузку следующего узла до того, как это потребуется.
  • Другие структуры данных, такие как деревья, хэш-таблицы и графики, также имеют различную степень экономичности в зависимости от реализации и варианта использования.
  • Теперь это несоответствие во времени доступа может привести к проблемам с производительностью в современных вычислениях, особенно в ситуациях, когда промахи кэша происходят часто. Мы должны помнить об этом при работе с критически важными для производительности приложениями и выбирать подходящую структуру данных, исходя из конкретных требований и ограничений проекта.

Это лишь некоторые из многих структур данных, которые мы используем каждый день как разработчики программного обеспечения. Понимание и овладение этими структурами данных поможет нам создавать более эффективные системы, улучшая наше мастерство.

Подробнее смотрите в исходном видео

Не забывайте нажимать кнопки "Аплодисменты" и "Подписаться", чтобы помочь мне написать больше подобных статей.

Рекомендации