3 מבני נתונים מתקדמים שכל מתכנת צריך להכיר

תגלו ששימוש במבני נתונים הוא אירוע נפוץ למדי כמתכנת, ולכן מיומנות במבני נתונים בסיסיים כמו עצים בינאריים, ערימות ותורים היא חיונית להצלחתכם.

אבל אם אתה רוצה לשפר את הכישורים שלך ולהתבלט מהקהל, אתה הולך לרצות להכיר גם מבני נתונים מתקדמים.

מבני נתונים מתקדמים הם מרכיב חיוני במדעי הנתונים, והם מסייעים בניקוי ניהול לא יעיל ומספקים אחסון לקבוצות גדולות של נתונים. מהנדסי תוכנה ומדעני נתונים עושים שימוש מתמיד במבני נתונים מתקדמים לתכנון אלגוריתמים ותוכנה.

המשך לקרוא בזמן שאנו דנים במבני הנתונים המתקדמים שכל מפתח צריך לדעת עליהם.

1. ערימת פיבונאצ'י

אם כבר השקעת קצת זמן בלימוד מבני נתונים, אתה חייב להכיר ערימות בינאריות. ערימות פיבונאצ'י די דומות, וזה עוקב אחר ערימה קטנה אוֹ max-heap נכסים. אתה יכול לחשוב על ערימת פיבונאצי כעל אוסף של עצים שבהם צומת הערך המינימלי או המקסימלי נמצא תמיד בשורש.

הערימה גם ממלאת את תכונת פיבונאצ'י כך שצומת נ יהיה לפחות F(n+2) צמתים. בתוך ערימת פיבונאצ'י, השורשים של כל צומת מקושרים זה לזה, בדרך כלל באמצעות רשימה מעגלית מקושרת כפולה. זה מאפשר למחוק צומת ולשרשר שתי רשימות בזמן O(1) בלבד.

קָשׁוּר: מדריך למתחילים להבנת תורים ותורים עדיפות

ערימות פיבונאצ'י גמישות הרבה יותר מערימות בינאריות ובינומיות, מה שהופך אותן לשימושיות במגוון רחב של יישומים. הם משמשים בדרך כלל בתור תורי עדיפות באלגוריתם של דיקסטרה כדי לשפר את זמן הריצה של האלגוריתם באופן משמעותי.

2. עץ AVL

עצי AVL (Adelson-Velsky and Landis) הם עצי חיפוש בינאריים המאזנים את עצמם. עצי חיפוש בינאריים סטנדרטיים יכולים להיות מוטים ובעלי מורכבות זמן במקרה הגרוע ביותר של O(n), מה שהופך אותם ללא יעילים עבור יישומים בעולם האמיתי. עצים באיזון עצמי משנים את מבנהם באופן אוטומטי כאשר מופר תכונת האיזון.

בעץ AVL, כל צומת מכיל תכונה נוספת המכילה את גורם האיזון שלו. גורם האיזון הוא הערך המתקבל על ידי הפחתת גובהו של תת-העץ השמאלי מתת-העץ הימני באותו צומת. תכונת האיזון העצמי של עץ ה-AVL דורשת שגורם האיזון יהיה תמיד -1, 0 או 1.

אם תכונת האיזון העצמי (גורם איזון) מופרת, עץ ה-AVL מסובב את הצמתים שלו כדי לשמר את גורם האיזון. עץ AVL משתמש בארבעה סיבובים עיקריים - סיבוב ימינה, סיבוב שמאלה, סיבוב שמאלה-ימינה וסיבוב ימינה-שמאלה.

תכונת האיזון העצמי של עץ AVL משפרת את מורכבות הזמן במקרה הגרוע שלו ל-O(logn בלבד), שהיא יעילה משמעותית בהשוואה לביצועים של עץ חיפוש בינארי.

3. עץ אדום-שחור

עץ אדום-שחור הוא עוד עץ חיפוש בינארי המאזן את עצמו המשתמש בביט נוסף כמאפיין האיזון העצמי שלו. הביט מכונה בדרך כלל אדום או שחור, ומכאן השם עץ אדום-שחור.

כל צומת באדום-שחור הוא אדום או שחור, אבל צומת השורש חייב להיות תמיד שחור. לא יכולים להיות שני צמתים אדומים צמודים, וכל צמתי העלים חייבים להיות שחורים. כללים אלו משמשים לשמירה על תכונת האיזון העצמי של העץ.

קָשׁוּר: אלגוריתמים שכל מתכנת צריך להכיר

בניגוד לעצי חיפוש בינארי, לעצים אדומים-שחורים יש יעילות O(logn) בקירוב, מה שהופך אותם ליעילים הרבה יותר. עם זאת, עצי AVL מאוזנים הרבה יותר בשל תכונה מאוזנת עצמית מובהקת.

שפר את מבני הנתונים שלך

הכרת מבני נתונים מתקדמים יכולה לעשות הבדל גדול בראיונות עבודה ויכולה להיות הגורם שמפריד בינך לבין המתחרים. מבני נתונים מתקדמים נוספים שכדאי לבדוק כוללים n-Trees, Graphs ו-Disjoint Sets.

זיהוי מבנה נתונים אידיאלי עבור תרחיש נתון הוא חלק ממה שהופך מתכנת טוב למצוין.

6 מבני נתונים שכל מתכנת צריך להכיר

מבני נתונים הם מרכיב יסוד בהנדסת תוכנה. הנה כמה מבני נתונים חשובים שכל מתכנת צריך להכיר.

קרא הבא

על הסופר