Wat zijn gegevensstructuren?

In de eenvoudigste termen zijn gegevensstructuren manieren waarop we gegevens organiseren en opslaan in computerprogramma's om het gemakkelijk en efficiënt te maken om te gebruiken. Zie ze als containers met specifieke regels over het toevoegen, verwijderen en vinden van gegevens erin.

Waarom zijn ze "intern" in software?

Het woord "intern" benadrukt dat deze structuren voornamelijk bestaan ​​en werken * binnen * de software -code. Hoewel de gebruiker mogelijk interageert met de resultaten van hoe gegevens worden georganiseerd, manipuleren ze de gegevensstructuren zelf niet direct.

Gemeenschappelijke soorten interne softwaregegevensstructuren:

Hier zijn enkele van de meest voorkomende typen, samen met hoe ze worden gebruikt:

* arrays: Een verzameling van elementen met een vaste grootte van hetzelfde gegevenstype, aaneengesloten opgeslagen in het geheugen.

* use case: Het opslaan van een lijst met studentennamen, productprijzen, enz.

* sterke punten: Snelle toegang tot elementen door hun index.

* Beperkingen: Vaste grootte, het invoegen of verwijderen van elementen kan inefficiënt zijn.

* gekoppelde lijsten: Een dynamische gegevensstructuur waarbij elk element (knooppunt) naar het volgende element in de reeks wijst.

* use case: Het implementeren van stapels, wachtrijen of het vertegenwoordigen van een reeks gebeurtenissen.

* sterke punten: Efficiënte invoeging en verwijdering op elk moment.

* Beperkingen: Lagere toegang tot elementen in vergelijking met arrays (u moet de lijst doorkruisen).

* stapels: Een lifo (laatste in, eerste) structuur. Stel je een stapel borden voor.

* use case: Functionaliteit ongedaan maken, functionaliteit, functieoproepbeheer in programmeertalen.

* sterke punten: Eenvoudig en efficiënt voor LIFO -bewerkingen.

* wachtrijen: Een FIFO (eerste in, eerste) structuur. Denk aan een lijn in een winkel.

* use case: Het beheren van taken in een printerwachtrij, het verwerken van aanvragen in een webserver.

* sterke punten: Eerlijkheid en volgorde voor het verwerken van elementen.

* bomen: Hiërarchische gegevensstructuren met een rootknooppunt en takken die verbinding maken met onderliggende knooppunten.

* use case: Het vertegenwoordigen van bestandssystemen, het organiseren van gegevens in databases (zoals binaire zoekbomen).

* sterke punten: Efficiënt zoeken, invoegen en verwijderen in veel gevallen.

* grafieken: Een verzameling knooppunten (hoekpunten) verbonden door randen, die relaties vertegenwoordigen.

* use case: Sociale netwerken, kaarten, netwerkroutering.

* sterke punten: Flexibel voor het weergeven van complexe relaties.

* hashtabellen: Gebruik een hash -functie om sleutels toe te wijzen aan hun overeenkomstige waarden.

* use case: Implementatie van woordenboeken, caches, snel ophalen van gegevens.

* sterke punten: Zeer snelle gemiddelde case-lookups.

Key Takeaways

* Efficiëntie: De keuze van de gegevensstructuur heeft aanzienlijk invloed op hoe efficiënt een programma wordt uitgevoerd, vooral bij het omgaan met grote hoeveelheden gegevens.

* abstractie: Programmeertalen bieden vaak ingebouwde ondersteuning voor gemeenschappelijke gegevensstructuren, waardoor een deel van de complexiteit van de implementatie wordt samengevoegd.

* probleemspecifiek: De beste gegevensstructuur is sterk afhankelijk van het specifieke probleem dat u probeert op te lossen.

Laat het me weten als je een diepere duik wilt in een bepaalde gegevensstructuur!