8种通用数据结构

数据结构是一种特殊的组织和存储数据的方式,可以使我们可以更高效地对存储的数据执行操作。数据结构在计算机科学和软件工程领域具有广泛而多样的用途。

不管面试还是工作,这8种通用数据结构,建议每个程序员都要掌握

 

 

几乎所有已开发的程序或软件系统都使用数据结构。此外,数据结构属于计算机科学和软件工程的基础。当涉及软件工程面试问题时,这是一个关键主题。因此,作为开发人员,我们必须对数据结构有充分的了解。

在本文中,我将简要解释每个程序员必须知道的8种常用数据结构。

一.数组

阵列是固定大小的结构,其可以保持相同的数据类型的项目。它可以是整数数组,浮点数数组,字符串数组甚至数组数组(例如2维数组)。数组已建立索引,这意味着可以进行随机访问。

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图1.数组基本术语的可视化

 

1.阵列运算

  • 遍历:遍历元素并打印。
  • 搜索:在数组中搜索元素。您可以按元素的值或索引搜索元素
  • 更新:在给定索引处更新现有元素的值

由于数组的大小是固定的,因此无法立即将元素插入到数组中以及从数组中删除元素。如果要向数组中插入元素,则首先必须创建一个具有增大的大小(当前大小+ 1)的新数组,复制现有元素并添加新元素。删除大小减小的新数组的删除操作也是如此。

2.数组的应用

  • 用作构建其他数据结构的构造块,例如数组列表,堆,哈希表,向量和矩阵。
  • 用于不同的排序算法,例如插入排序,快速排序,冒泡排序和合并排序。

二.链表

链表是一种顺序结构,由一系列相互链接的线性顺序项目组成。因此,您必须顺序访问数据,并且无法进行随机访问。链接列表提供了动态集的简单而灵活的表示。

让我们考虑以下有关链表的术语。您可以通过参考图2来获得一个清晰的主意。

  • 链表中的元素称为节点。
  • 每个节点都包含一个密钥和一个指向其后继节点的指针,称为next。
  • 名为head的属性指向链接列表的第一个元素。
  • 链表的最后一个元素称为tail。
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图2.链表基本术语的可视化

 

以下是可用的各种类型的链表。

  • 单链列表 —只能沿正向遍历项目。
  • 双链表 -可以在前进和后退方向上遍历项目。节点包含一个称为prev的附加指针,指向上一个节点。
  • 循环链接列表 -链接列表,其中头的上一个指针指向尾部,尾号的下一个指针指向头。

1.链表操作

  • 搜索:通过简单的线性搜索在给定的链表中找到键为k的第一个元素,并返回指向该元素的指针
  • 插入:将一个密钥插入到链表中。插入可以通过3种不同的方式完成;在列表的开头插入,在列表的末尾插入,在列表的中间插入。
  • Delete:从给定的链表中删除元素x。您不能单步删除节点。删除可以通过3种不同的方式完成:从列表的开头删除,从列表的末尾删除,然后从列表的中间删除。

2.链表的应用

  • 用于编译器设计中的符号表管理。
  • 用于在使用Alt + Tab(使用循环链表实现)的程序之间进行切换。

三.堆栈

堆栈是一个LIFO(后进先出-放置在最后的元件可以在第一被访问)可在许多编程语言来常见结构。这种结构之所以被称为“堆叠”,是因为它类似于真实世界的堆叠-一组板。

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图片来源:pixabay

 

1.堆栈操作

下面给出了可以在堆栈上执行的2个基本操作。请参考图3,以更好地了解堆栈操作。

  • 推送:将元素插入堆栈的顶部。
  • Pop:删除最上面的元素并返回它。
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图3.堆栈基本操作的可视化

 

此外,为堆栈提供了以下附加功能,以检查其状态。

  • 窥视:返回堆栈的顶部元素而不删除它。
  • isEmpty:检查堆栈是否为空。
  • isFull:检查堆栈是否已满。

2.堆栈的应用

  • 用于表达式评估(例如:用于解析和评估数学表达式的调车场算法)。
  • 用于在递归编程中实现函数调用。

四.队列

甲队列是一个FIFO(先入先出-放置在第一元件可以在第一被访问)可在许多编程语言来常见结构。该结构被称为“队列”,因为它类似于现实世界中的队列-人们在队列中等待。

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1.队列操作

下面给出了可以在队列上执行的2个基本操作。请参考图4,以更好地了解队列操作。

  • 入队:插入一个元素到队列的末尾。
  • 出队:从队列的开头删除元素。
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图4.队列基本操作的可视化

 

2.队列的应用

  • 用于管理多线程中的线程。
  • 用于实现排队系统(例如:优先级队列)。

五.哈希表

哈希表是一种数据结构,其存储有与之相关联的键的值。此外,如果我们知道与值关联的键,则它有效地支持查找。因此,无论数据大小如何,插入和搜索都非常有效。

当存储在表中时,直接寻址使用值和键之间的一对一映射。但是,当存在大量键值对时,此方法存在问题。该表将具有很多记录,并且非常庞大,鉴于典型计算机上的可用内存,该表可能不切实际甚至无法存储。为了避免这个问题,我们使用哈希表。

1.散列函数

使用一种称为哈希函数(h)的特殊函数来克服上述直接寻址中的问题。

在直接访问中,带有密钥k的值存储在插槽k中。使用哈希函数,我们可以计算出每个值都指向的表(插槽)的索引。使用给定键的哈希函数计算的值称为哈希值,该值指示该值映射到的表的索引。

h(k)= k%m

  • h:哈希函数
  • k:应确定其哈希值的键
  • m:哈希表的大小(可用插槽数)。接近于2的幂的素数是m的一个不错的选择。
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图5.哈希函数的表示

 

考虑哈希函数h(k)= k%20,其中哈希表的大小为20。给定一组键,我们要计算每个键的哈希值,以确定索引应在哈希表中的位置。考虑我们有以下键,即哈希和哈希表索引。

  • 1→1%20→1
  • 5→5%20→5
  • 23→23%20→3
  • 63→63%20→3

从上面给出的最后两个示例中,我们可以看到,当哈希函数为多个键生成相同的索引时,就会发生冲突。我们可以通过选择合适的哈希函数h并使用链接和开放式寻址等技术来解决冲突。

2.哈希表的应用

  • 用于实现数据库索引。
  • 用于实现关联数组。
  • 用于实现“设置”数据结构。

六.树

树是进行数据分层组织并连接在一起的分层结构。此结构与链接列表不同,而在链接列表中,项目以线性顺序链接。

在过去的几十年中,已经开发出各种类型的树,以适合某些应用并满足某些限制。一些示例是二叉搜索树,B树,挖掘,红黑树,展开树,AVL树和n元树。

1.二叉搜索数

二叉搜索树(BST) ,顾名思义,是一个二叉树,其中数据在一个层次结构组织。此数据结构按排序顺序存储值,我们将在本教程中详细研究这些值。

二叉搜索树中的每个节点都包含以下属性。

  • key:存储在节点中的值
  • left:指向左孩子的指针
  • 右:指向右孩子的指针
  • p:指向父节点的指针

二叉搜索树具有独特的属性,可将其与其他树区分开。此属性称为binary-search-tree属性。

令x为二叉搜索树中的一个节点。

  • 如果y是x 左子树中的一个节点,则y.key≤x.key
  • 如果y是x 的右子树中的节点,则y.key≥x.key
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图6.树的基本术语的可视化。

 

2.树的应用

  • 二叉树:用于实现表达式解析器和表达式求解器。
  • 二进制搜索树:用于许多不断输入和输出数据的搜索应用程序中。
  • 堆:由JVM(Java虚拟机)用来存储Java对象。
  • 挖土机:用于无线网络。

七.堆

堆也是一种二叉树,其中父节点相比,他们的孩子与他们的价值观和相应安排的一个特例。

让我们看看如何表示堆。堆可以使用树和数组来表示。图7和8显示了我们如何使用二叉树和数组来表示二叉堆。

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图7.堆的二叉树表示

 

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图8.堆的数组表示

 

堆可以有2种类型。

  • 最小堆 -父项的密钥小于或等于子项的密钥。这称为min-heap属性。根将包含堆的最小值。
  • Max Heap-父级的键大于或等于其子级的键。这称为max-heap属性。根将包含堆的最大值。

堆的应用

  • 用于堆排序算法。
  • 用于实现优先级队列,因为可以根据可以使用数组实现堆的堆属性对优先级值进行排序。
  • 可以在O(log n)时间内使用堆来实现队列功能。
  • 用于查找给定数组中k个最小(或最大)的值。

八.图

图形是由一组有限的顶点或节点和一组边缘连接这些顶点。

图的顺序是图中的顶点数。图的大小是图中的边数。

如果两个节点通过同一边彼此连接,则称它们为相邻节点。

1.有向图

如果图形G的所有边缘都具有指示什么是起始顶点和什么是终止顶点的方向,则称该图形为有向图。

我们说,(U,V)是事件的或叶顶点ü,是事发地或进入顶点v。

自环:从顶点到自身的边。

2.无向图

如果图G的所有边缘均无方向,则称其为无向图。它可以在两个顶点之间以两种方式传播。

如果顶点未连接到图中的任何其他节点,则称该顶点为孤立的。

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图9.图形术语的可视化

 

3.图的应用

  • 用于表示社交媒体网络。每个用户都是一个顶点,并且在用户连接时会创建一条边。
  • 用于表示搜索引擎的网页和链接。互联网上的网页通过超链接相互链接。每页是一个顶点,两页之间的超链接是一条边。用于Google中的页面排名。
  • 用于表示GPS中的位置和路线。位置是顶点,连接位置的路线是边。用于计算两个位置之间的最短路径。

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posted @ 2020-03-14 09:42  朱志勇  阅读(197)  评论(1编辑  收藏