От чего зависит выбор структуры данных

Информатика. 10 класс (Повышенный уровень)

В информатике структура данных — программная единица, позволяющая хранить и обрабатывать данные, а также обеспечивающая их эффективное использование. Данные при этом должны быть однотипными или логически связанными.

Различные виды структур данных подходят для различных задач; некоторые из них имеют узкую специализацию, другие являются универсальными (пример 21.1).

При разработке программного обеспечения сложность реализации и качество работы программ существенно зависят не только от выбора алгоритма, но и от правильного выбора структур данных. Одни и те же данные можно сохранить в структурах, требующих различного объема памяти, а алгоритмы работы с разными структурами данных могут иметь различную эффективность. Структура данных, наиболее подходящая для решения конкретной задачи, позволяет выполнять большое количество различных операций, используя как можно меньший объем ресурсов.

Ни одна профессиональная программа сегодня не пишется без использования структур данных, поэтому многие из них содержатся в стандартных библиотеках современных языков программирования (например, STL для С++).

Структура данных представляет собой набор значений данных, отношения между ними, а также функции и (или) операции, которые могут быть применены к данным.

Структуры данных классифицируют по разным признакам. В примере 21.2 приведена классификация структур данных по организации взаимосвязей между элементами.

Пример 21.1. Примеры некоторых структур данных:

1. Массив (вектор в C++) — самая простая и широко используемая структура данных.

2. Запись (структура в С++) — совокупность элементов данных разного типа. Содержит постоянное количество элементов, которые называют полями.

3. Связный список (Linked List) представляет набор связанных узлов, каждый из которых хранит собственно данные и ссылку на следующий узел. В реальной жизни связный список можно представить в виде поезда, каждый вагон которого может содержать некоторый груз или пассажиров и при этом может быть связан с другим вагоном.

4. Граф — совокупность вершин (узлов) и связей между ними (ребер). В реальной жизни по такому принципу устроены социальные сети: узлы — это люди, а ребра — их отношения.

5. Множество — совокупность данных, значения которых не повторяются, реализация математического объекта множество, за исключением того, что множество в программировании конечно.

Пример 21.2. Классификация структур данных.

- массив;
- список;
- связанный список;
- стек;
- очередь;
- хэш-таблица.
Иерархические:
- - двоичные деревья;
  - n-арные деревья;
  - иерархический список.
  - - неориентированный граф;
    - ориентированный граф.
    - - таблица реляционной базы данных;
      - двумерный массив.
      9 структур данных, которые вам понадобятся
      
      Еще в девяностые профессор Корейского университета передовых технологий Сонгчун Мун предложил Биллу Гейтсу назвать свой стартап Microdata, а не Microsoft. Мун указал на то, что данные и их структура — будущее программирования.
      
      Структуры данных — способы хранения и извлечения информации. Правильный выбор структуры поможет эффективнее выполнить задачу. СД важны в разработке ПО, от них зависит, как будут работать алгоритмы.
      
      Рассказываем о структурах данных, которые используются чаще всего.
      
      #1. Массив (Array)
      
      Массив — простая базовая структура. Стеки, очереди и списки — производные от массивов. Единице данных в массиве присваивается число или индекс, который указывает на ее расположение. Чтобы найти ячейку с информацией в массиве, нужно добавить к базовому элементу ее индекс. Базовый элемент, как правило, обозначается именем самого массива.
      
      Представьте себе записную книжку со страницами, пронумерованными от 1 до 10. Каждая из них может содержать информацию или быть пустой. Блокнот — массив страниц, страницы — элементы массива «блокнот». Программно вы извлекаете информацию со страницы, обращаясь к ее индексу, то есть «блокнот+4» будет ссылаться на содержимое четвертой страницы.
      
      Массив — это фиксированная структура, хранящая элементы одного типа в непрерывных ячейках памяти. Есть исключение — гетерогенные массивы, которые могут хранить данные разных типов. Массивы бывают одномерными и многомерными (массивы в массивах). Их размеры фиксированы, поэтому в уже созданный массив нельзя просто вставить новый элемент. Нужно скопировать старый массив и создать новый, увеличив размер.
      
      #2. Матрица (Matrix)
      
      Матрица — двумерный массив, выглядящий как список столбцов и строк, на пересечении которых находятся элементы данных. Это прямоугольный массив, в котором количество строк и столбцов задает его размер. В математике их используют для компактной записи линейных алгебраических или дифференциальных уравнений.
      
      Матрицы используют для описания вероятностей. Например, для ранжирования страниц в поиске Google при помощи алгоритма PageRank. В компьютерной графике — для работы с 3D-моделями и проецирования их на двумерный экран.
      
      #3. Связный список (Linked list)
      
      Списки схожи с массивами, но отличаются более гибкой структурой. Они выглядят как цепочки нод или узлов, где каждая нода содержит ссылку на следующую. Доступ к элементам в связном списке осуществляется последовательно, в отличие от массивов с произвольным доступом. Списки бывают односвязными и двусвязными.
      
      Начальный элемент этой структуры называется головой, а все последующие узлы цепочки — хвостом. Хвост состоит из элементов двух типов: с информацией (info) и с указанием на следующий узел (next). Конец цепочки обозначается как null.
      
      #4. Стек (Stack)
      
      Это вертикальный столбец с блоками, доступ к которым можно получить только с одного конца: сверху или снизу. Как в стопке книг — чтобы добраться до нижней, нужно сначала убрать все книги сверху.
      
      Новые элементы стека заменяют старые. Принцип работы такой структуры — LIFO (last in — first out, «последним пришел — первым ушел»). Поэтому стек еще называют магазином — по аналогии с огнестрельным оружием: выстрелит патрон, который был заряжен последним.
      
      Эта структура данных реализована в функции «отменить» (undo). Программа сохраняет статус работы так, что последнее действие становится первым в очереди на отмену. В стеке возможны всего три операции: добавление элемента (push), удаление (pop), чтение (peek).
      
      Стек может быть реализован в виде связного списка или одномерного массива. В первом случае, каждый элемент содержит ссылку на следующий, во втором — упорядочен индексом.
      
      Существует похожая СД — дек (deque — double ended queue, «двусторонняя очередь»). Это стек с двусторонним доступом.
      
      #5. Очередь (Queue)
      
      Этот тип СД напоминает стеки, но принцип работы реализован как FIFO (first in — first out, «первым пришел — первым ушел»). Как в супермаркете: первым покупки унесет домой тот, кто раньше всех займет очередь.
      
      Очереди используются, когда ресурс нужно распределить между несколькими потребителями (работа ЦП, пропускная способность роутера). Или когда данные передаются асинхронно, то есть скорости приема и отдачи — разные.
      
      В этой СД можно выполнить две операции: добавление элемента в конец очереди (enqueue) и удаление первого элемента (dequeue). Очереди бывают в виде связных списков или массивов, по аналогии со стеками.
      
      #6. Дерево (Tree)
      
      Деревья — структура, в которой данные связаны между собой узлами, и при этом расположены иерархически. Различают двоичное дерево поиска, расширенное, черно-красное и еще десяток видов.
      
      Как и у настоящего дерева, тут есть корни, ветви и листья. Самый верхний узел в этой СД, не имеющий предков, называется корневым. Остальные узлы — потомками или дочерними элементами. Дочерние узлы с одним и тем же родителем — это узлы-братья. А листья — это узлы, не имеющие потомков.
      
      Деревья используют, например, в разработке видеоигр. Они позволяют разделить пространство и быстро находить объекты. Так, дерево с четырьмя дочерними узлами (quadtree) — квадрант — используется для создания карты и ориентации по четырем сторонам света в игре.
      
      Но деревья сложно хранить и у них невысокая скорость работы.
      
      курсы по теме:
      
      Data Science with Python
      
      Что такое алгоритмы и структуры данных в Python
      
      PyCharm как лучшая IDE для разработки ПО на Python
      
      Основные аспекты изучения Python
      
      Что должен знать Junior Python разработчик для устройства на работу
      
      Что такое парсинг Python и где его используют
      
      Язык программирования Python и его применение в разных отраслях
      
      Алгоритмы — это шаги или инструкции, которые помогают решить задачу или проблему. Они показывают, что делать и в каком порядке, чтобы получить нужный результат.
      
      Структуры данных — это способы упорядочивания и хранения информации, чтобы можно было легко обращаться и работать с данными. Это, например, как организовать списки или коробки, чтобы было удобно находить и использовать то, что в них лежит.
      
      Вместе алгоритмы и структуры данных позволяют программам работать быстрее и эффективнее, потому что они помогают умно обрабатывать информацию и находить решения для различных задач. Поговорим об этом подробнее.
      
      Что такое алгоритмы и структуры данных в Python
      
      Алгоритмы в Python — это набор инструкций, написанных на языке программирования Python, которые определяют порядок выполнения операций для решения определенной задачи. Алгоритмы могут быть различными по сложности и эффективности, и выбор правильного алгоритма может существенно повлиять на производительность программы.
      
      Структуры данных в Python — это способы организации и хранения данных в памяти компьютера. В Python существует множество встроенных структур данных, таких как списки, кортежи, словари и множества, которые предоставляют различные способы организации и доступа к данным.
      
      �� Почему для обучения Python стоит выбрать наш курс Python Start?
      
      �� Популярность Python: Этот язык программирования — ключ к созданию скриптов, модулей и приложений.
      
      �� Для Начинающих: Курс разработан именно для тех, кто хочет освоить этот язык с нуля.
      
      ��Программа Курса: Изучите основы Python в шести уроках, охватывающих важные темы.
      
      �� Продолжительность: В среднем студенты проходят курс за 2-4 недели.
      
      Программирование алгоритмов на Python
      
      Программирование алгоритмов на языке программирования Python – это написание кода, который реализует определенные алгоритмические решения для задач, включая сортировку данных, поиск элементов, вычисление математических функций и другие операции, которые выполняются по определенным правилам.
      
      Вот несколько примеров кода, демонстрирующих программирование алгоритмов на Python:
      
      1. Сортировка списка с помощью алгоритма пузырьковой сортировки
```
```python def bubble_sort(arr): n = len(arr) for i in range(n — 1): for j in range(0, n — i — 1): if arr[j] > arr[j + 1]: arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j] my_list = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90] bubble_sort(my_list) print("Отсортированный список:", my_list) ```
```
2. Поиск максимального элемента в списке
```
```python def find_max(arr): max_value = arr[0] for item in arr: if item > max_value: max_value = item return max_value my_list = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90] max_element = find_max(my_list) print("Максимальный элемент:", max_element) ```
```
      3. Вычисление факториала числа
```
```python def factorial(n): if n == 0: return 1 else: return n * factorial(n — 1) num = 5 result = factorial(num) print("Факториал числа", num, "равен", result) ```
```
4. Поиск элемента в списке с помощью бинарного поиска
```
```python def binary_search(arr, target): left, right = 0, len(arr) — 1 while left 
```
      Python предоставляет много встроенных функций и библиотек для работы с данными и реализации различных алгоритмов. Линейные алгоритмы в Python Линейные алгоритмы — это простые алгоритмы, которые выполняются последовательно, шаг за шагом, без использования ветвлений или циклов. Они решают задачи, где последовательность выполнения операций является прямолинейной и не зависит от внешних условий или изменений данных. Примеры задач, которые часто решаются с помощью линейных алгоритмов: вычисление простых математических операций, поиск максимального/минимального элемента в списке, нахождение суммы элементов списка и другие простые операции, которые выполняются последовательно. Вот примеры нескольких линейных алгоритмов на Python. 1. Вычисление суммы элементов списка ```python def calculate_sum(numbers): sum_result = 0 for num in numbers: sum_result += num return sum_result my_list = [1, 2, 3, 4, 5] result = calculate_sum(my_list) print("Сумма элементов списка:", result) ``` 2. Поиск максимального элемента в списке ```python def find_max(numbers): max_value = numbers[0] for num in numbers: if num > max_value: max_value = num return max_value my_list = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90] max_element = find_max(my_list) print("Максимальный элемент:", max_element) ``` 3. Вычисление факториала числа ```python def factorial(n): if n == 0: return 1 else: result = 1 for i in range(1, n+1): result *= i return result num = 5 result = factorial(num) print("Факториал числа", num, "равен", result) ``` Линейные алгоритмы просты и понятны, что делает их отличным выбором для решения простых задач, не требующих сложных условий или циклов. Структуры данных в Python В Python существует несколько встроенных структур данных, которые предоставляют различные способы организации и хранения данных, в том числе: 1. Списки (Lists) Списки являются одним из наиболее универсальных и часто используемых типов структур данных в Python. Они представляют упорядоченные коллекции элементов, которые могут содержать различные типы данных. Пример использования списков: ```python # Создание списка my_list = [1, 2, 3, 4, 5] # Добавление элемента в список my_list.append(6) # Изменение значения элемента по индексу my_list[0] = 10 # Извлечение среза списка slice_list = my_list[1:4] # Поиск элемента в списке if 3 in my_list: print("Элемент 3 найден в списке") # Удаление элемента из списка my_list.remove(2) print(my_list) # Вывод: [10, 3, 4, 5, 6] ``` 2. Кортежи (Tuples) Кортежи представляют неизменяемые упорядоченные коллекции элементов. Они похожи на списки, но не могут быть изменены после создания. Пример использования кортежей: ```python # Создание кортежа my_tuple = (1, 2, 3, 4, 5) # Доступ к элементу кортежа по индексу print(my_tuple[0]) # Вывод: 1 # Распаковка кортежа a, b, c, d, e = my_tuple print(b) # Вывод: 2 ``` 3. Словари (Dictionaries) Словари представляют коллекции пар ключ-значение, где каждый ключ связан с определенным значением. Словари обеспечивают быстрый доступ к значениям по ключу. Пример использования словарей: ```python # Создание словаря my_dict = # Доступ к значению по ключу print(my_dict["name"]) # Вывод: "Alice" # Добавление новой пары ключ-значение my_dict["occupation"] = "Engineer" # Проверка наличия ключа в словаре if "age" in my_dict: print("Ключ 'age' найден в словаре") # Удаление пары ключ-значение из словаря del my_dict["city"] print(my_dict) # Вывод: ``` 4. Множества (Sets) Множества представляют неупорядоченные коллекции уникальных элементов. Они предоставляют операции для работы с объединениями, пересечениями и разностями множеств. Пример использования множеств: ```python # Создание множества my_set = # Добавление элемента в множество my_set.add(6) # Проверка наличия элемента в множестве if 3 in my_set: print("Элемент 3 найден в множестве") # Удаление элемента из множества my_set.remove(2) print(my_set) # Вывод: ``` В зависимости от задачи, вам может потребоваться использовать тот или иной тип структуры данных, чтобы эффективно организовать и обрабатывать данные в вашей программе. Как выбрать правильную структуру данных для вашей задачи Выбор правильной структуры данных для вашей задачи играет ключевую роль в эффективности и оптимизации программы. Вот пошаговая инструкция по выбору подходящей структуры данных. Похожие материалы PyCharm как лучшая IDE для разработки ПО на Python Основные аспекты изучения Python Что должен знать Junior Python разработчик для устройства на работу Что такое парсинг Python и где его используют Язык программирования Python и его применение в разных отраслях Какие стандартные структуры данных доступны в Python? В Python доступны такие стандартные структуры данных, как списки, кортежи, множества и словари. Что такое списковые включения (list comprehensions)? Это компактный способ создавать списки. Например, [x**2 for x in range(10)] создает список квадратов чисел от 0 до 9. Как в Python реализовать стек и очередь? Стек можно реализовать с помощью списка (используя методы append и pop), а очередь - с помощью collections.deque. Что такое рекурсия в алгоритмах? Это когда функция вызывает сама себя. Это полезно для решения задач, которые можно разбить на более мелкие подзадачи того же типа. Какова сложность поиска элемента в списке и в словаре? В списке сложность поиска в среднем составляет O(n), а в словаре - O(1). Что такое двоичное дерево поиска? Это иерархическая структура данных, в которой каждый узел имеет не более двух потомков, и которая удовлетворяет свойству: все элементы в левом поддереве меньше узла, а в правом - больше. Структуры данных: основные понятия Это определение конкретных данных со следующими характеристиками: атомарность, то есть определяется единое понятие. отслеживаемость, т. е. определение должно сопоставляться с каким-либо элементом данных; точность, т. е. определение должно быть однозначным; четкость и краткость, т. е. определение должно быть понятным. Объект данных Объект данных представляет собой объект, содержащий данные. Типы данных Тип данных — это способ классификации различных данных, таких как целое число, строка и т. д., для определения значений, которые могут быть использованы с соответствующим типом данных, и типом операций, которые могут быть с ним выполнены. Различают две категории типов данных: встроенные типы данных; производные типы данных. Встроенные типы данных Это типы данных, для которых у языка есть встроенная поддержка. Например, большинство языков предоставляют следующие встроенные типы данных: целые числа; логическое значение (true, false); число с плавающей точкой (десятичные числа); символы и строки. Производные типы данных Это типы данных, которые не зависят от реализации и могут быть реализованы тем или иным способом. Они обычно создаются с помощью комбинации основных или встроенных типов данных и связанных с ними операций. Например: Основные операции Данные в структурах данных обрабатываются с помощью определенных операций. Выбор конкретной структуры данных в значительной степени зависит от частоты операции, которую необходимо со структурой данных выполнять. обход; поиск; вставка; удаление; сортировка; слияние. Лучший способ эффективно управлять неструктурированными данными Алгоритм машинного обучения t-SNE — отличный инструмент для снижения размерности в Python Блокчейн и искусственный интеллект — мощный тандем Похожие публикации: Bigdecimal что это Set nocount on что это Synology или qnap что лучше Почему int 4 байта