Алгоритмы Структуры Данных Программы Fb2

Структуры данных для самых маленьких / Хабрахабр. James Kyle как- то раз взял и написал пост про структуры данных, добавив их реализацию на Java. Script. А я взял и перевёл. Дисклеймер: в посте много ascii- графики. Не стоит его читать с мобильного устройства — вас разочарует форматирование текста.

Сегодня мы узнаем всё о структурах данных.«Оооооой как интересно..», да? Да уж, не самая сочная тема на сей день, однако крайне важная. Не для того, чтобы сдавать курсы наподобие CS1. Знание структур данных поможет вам: Управлять сложностью своих программ, делая их доступней для понимания. Создавать высокопроизводительные программы, эффективно работающие с памятью. Правильная структура данных может кардинально упростить код, устраняя запутанную логику.

Второй пункт тоже важен. Когда учитываются производительность или память программы, правильный выбор структуры данных значительно сказывается на работе. Чтобы познакомиться со структурами данных, мы реализуем некоторые из них. Не беспокойтесь, код будет лаконичен. На самом деле, тут больше комментариев, а кода между ними — раз, два и обчёлся.

Данные можно представить по- разному. В зависимости от того, что это за данные и что вы собираетесь с ними делать, одно представление подойдёт лучше других. Чтобы понять, почему так происходит, сперва поговорим об алгоритмах. Всё состоит из структур данных и алгоритмов, вплоть до уровня, на котором бегают микроскопические человечки с перфокартами и заставляют компьютер работать. Поднимайся, народ!)Любая данная задача реализуется бесконечным количеством способов.

Управлять сложностью своих программ, делая их доступней для понимания. Структуры данных реализованы с помощью алгоритмов, . Вирт, Алгоритмы + структуры данных = программы. Вы можете найти на этой странице (программа отметит желтым цветом) Вы можете посмотреть .

Алгоритмы Структуры Данных Программы Вирт Н Скачать

Как следствие, для решения распространённых задач изобрели множество различных алгоритмов. Например, для сортировки неупорядоченного множества элементов существует до смешного большое количество алгоритмов: Сортировка вставками, Сортировка выбором, Сортировка слиянием, Сортировка пузырьком, Cортировка кучи, Быстрая сортировка, Сортировка Шелла, Сортировка Тима, Блочная сортировка, Поразрядная сортировка.. Другие занимают меньше памяти. Третьи легко реализовать. Четвёртые построены на допущениях относительно наборов данных. Каждая из сортировок подходит лучше других для определённой задачи.

Поэтому вам надо будет сперва решить, какие у вас потребности и критерии, чтобы понять, как сравнивать алгоритмы между собой. Для сравнения производительности алгоритмов используется грубое измерение средней производительности и производительности в худшем случае, для обозначения которых используется термин «О» большое. Определив свои требования, вы сможете выбрать соответствующий алгоритм. Вот некоторые распространённые значения О большого: Имя Нотация Что вы скажете, припрись они к вам на вечеринку.

Основные понятия структур данных. Поиск в строке. Алгоритм Кнута, Мориса и Пратта. Два примера рекурсивных программ. Книга «Алгоритмы + структуры данных = программы» Никлаус Вирт. Монография известного швейцарского специалиста по системному .

Константная O(1) ОХРЕНЕННО!! Как видите, даже при относительно небольших числах можно сделать *дофига* дополнительной работы. Структуры данных позволяют производить 4 основных типа действий: доступ, поиск, вставку и удаление. Замечу, что структуры данных могут быть хороши в одном из действий, но плохи в другом. Расписка В Получении Первоначального Взноса За Квартиру Образец. Вы выбираете самую подходящую, основываясь на данных и на том, как они будут обрабатываться. Чтобы сделать правильный выбор, важно знать различные распространённые структуры данных. Это группа упорядоченных слотов, в которых хранится информация.

Чтобы получить к ней доступ, вы должны знать её адрес в памяти. Фрагмент памяти можно представить так. Значения: . Чтобы прочитать первый фрагмент памяти, вы читаете с 0 до 1, второй — с 1 до 2.

Адреса этих фрагментов соответственно равны 0 и 1. Конечно же, в компьютере больше памяти, чем показано в примере, однако её устройство продолжает принцип рассмотренного шаблона. Просторы памяти — как Дикий Запад. Каждая работающая на компьютере программа хранится внутри одной и той же *физической* структуры данных.

Использование памяти — сложная задача, и для удобной работы с ней существуют дополнительные уровни абстракции. Абстракции имеют два дополнительных назначения: — Сохраняют данные в памяти таким образом, чтобы с ними было эффективно и/или быстро работать.— Сохраняют данные в памяти так, чтобы их было проще использовать. Также нам понадобится хранить значение длины списка. Заметьте, что мы хотим хранить длину отдельно, поскольку в реальности у «памяти» нет значения length, которое можно было бы взять и прочитать.

List . Обычный список позволяет очень быстро получить доступ к памяти, поскольку вы уже знаете нужный адрес. Сложность операции доступа в список — O(1) — «ОХРЕНЕННО!!»get(address) . Для этого понадобятся 4 метода: Push — Добавить значение в конец. Pop — Удалить значение из конца.

Unshift — Добавить значение в начало. Shift — Удалить значение из начала. Поскольку мы храним длину, вычислить адрес — проще простого.

Добавим значение и увеличим длину. Добавление элемента в конец списка — константа O(1) — «ОХРЕНЕННО!!»push(value) .

Аналогично push, всё, что нужно сделать — убрать значение из последнего адреса. Ну, и уменьшить длину. Удаление элемента из конца списка — константа O(1) — «ОХРЕНЕННО!!»pop() . Однако, как мы увидели, для элементов из начала или середины они не слишком хороши, так как приходится вручную обрабатывать адреса памяти. Давайте посмотрим на иную структуру данных и её методы по добавлению, доступу и удалению значений без необходимости знать адреса элементов. Вместо индексов мы работаем с «ключами» и «значениями», вычисляя адрес памяти по ключу.

Смысл в том, что ключи «хешируются» и позволяют эффективно работать с памятью — добавлять, получать, изменять и удалять значения. Table = new Hash.

Table(). hash. Table. Key', 'my. Value'). Table. get('my. Key'); // > > 'my. Value'. Вновь используем обычный Java.

Script- массив, представляющий память. Hash. Table . Этим занимается операция «хеширования». Она принимает на вход ключ и преобразовывает его в уникальное число, соответствующее этому ключу. Key(. Если ключ слишком большой, он будет сопоставляться несуществующему адресу в памяти. Следовательно, хеш- функция должна ограничивать размер ключей, т. В этом нам поможет функция «set».

Сложность установки значения в хеш- таблицу — константа O(1) — «ОХРЕНЕННО!!»set(key, value) . Сложность удаления значения из хеш- таблицы — константа O(1) — «ОХРЕНЕННО!!»remove(key) . Они предоставляют язык, позволяющий выражать более сложную логику.

При этом абстрагируются детали реализации, т. Они также упорядочены, но ограничены в действиях: можно лишь добавлять и убирать значения из конца списка. Как мы увидели ранее, это происходит очень быстро, если обращаться к памяти напрямую. Однако стеки могут быть реализованы через другие структуры данных, чтобы получить дополнительную функциональность. Наиболее общий пример использования стеков — у вас есть один процесс, добавляющий элементы в стек и второй, удаляющий их из конца — приоритизируя недавно добавленные элементы.

Нам вновь понадобится Java. Script- массив, но на этот раз он символизирует не память, а список, вроде реализованного выше.

Stack . Разница в том, что элементы очереди удаляются из начала, а не из конца, т. Хорошим способом будет использование связного списка, о котором мы поговорим чуть позже. И вновь мы призываем на помощь Java.

Script- массив! В случае с очередью мы опять рассматриваем его как список, а не как память. Queue . Элемент удаляется не из конца списка, а из начала. O(N) — «НОРМАС.»). Как мы увидим позже, связные списки позволяют реализовать более быструю очередь. Массив используется не с целью специально упорядочить вершины, а как место для хранения вершин. Graph . Обычно для ускорения поиска делается ещё одна структура данных поверх графа.

Но в нашем случае мы просто переберём все вершины, чтобы найти соответствующую значению. Способ медленный, но работающий. Это достигается оптимизацией взаимосвязей между данными, а не операций над самими данными. Если вы выберете одну вершину в графе, невероятно просто найти связанные с ней элементы.

Графами можно представлять уйму вещей: пользователей и их друзей, 8. Преимущество связного списка — эффективность добавления элементов в начало, середину и конец. Связный список по своей сути похож на граф: вы работаете с вершинами, указывающими на другие вершины. Они расположены таким образом. Если представить эту структуру в виде JSON, получится нечто такое. Её называют «головой», головным элементом или первым элементом связного списка. Также мы собираемся отслеживать длину списка.

Linked. List . Вместо этого мы должны перейти к ней через отдельные вершины. Найдём вершину по позиции и выкинем её из цепочки. Пусть они вас не смущают, большинство из них вообще не имеет смысла.

Надо же было людям как- то защищать кандидатские степени и что- то для этого доказывать. Деревья похожи на графы или связные списки, с той разницей, что они «однонаправленые». Это значит, что в них не может существовать циклических ссылок. Если вы можете пройти круг по вершинам дерева. Они используются для оптимизации поиска или сортировки.

Они могут лучше организовывать программу. Они могут создать представление, с которым проще работать.

В ней нет особых правил, и выглядит она примерно так: Tree . Они умеют эффективно читать, искать, вставлять и удалять значения, сохраняя при этом отсортированный порядок. Представьте, что у вас есть последовательность чисел.

Развернём её в дерево, начинающееся из центра. У каждой вершины есть два потомка: Левый — меньше, чем значение вершины- родителя. Правый – больше, чем значение вершины- родителя. Например, попробуем найти число 5 в нашем дереве. А если бы дерево состояло из 1.

Всего 1. 0 проверок на 1. Ещё одной важной особенностью двоичных деревьев поиска является их схожесть со связными списками — при добавлении или удалении значения вам нужно обновлять лишь непосредственно окружающие элементы.

Как и в прошлой секции, сперва нужно установить “корень” двоичного дерева поиска. Binary. Search. Tree . Если вам понравилось. Также можете прочитать другую мою статью, «The Super Tiny Compiler» github.

Экспортируем модули для тестов..