每個程序員都必須知道的八種必須掌握數(shù)據(jù)結構
數(shù)據(jù)結構是一種在計算機中組織和存儲數(shù)據(jù)的專門方法,使我們可以更有效地對存儲的數(shù)據(jù)執(zhí)行操作。數(shù)據(jù)結構在計算機科學和軟件工程領域有著廣泛而多樣的使用范圍。
幾乎所有已開發(fā)的程序或軟件系統(tǒng)都在使用數(shù)據(jù)結構。此外,數(shù)據(jù)結構屬于計算機科學和軟件工程的基礎知識。當涉及到軟件工程面試問題時,這是一個關鍵話題。因此,作為開發(fā)人員,我們必須對數(shù)據(jù)結構有很好的了解。
在這篇文章中,我將簡要解釋每個程序員都必須了解的 8 種常用數(shù)據(jù)結構。
1、數(shù)組(Arrays)
數(shù)組是一種固定大小的結構,可以容納相同數(shù)據(jù)類型的項。它可以是整數(shù)數(shù)組、浮點數(shù)數(shù)組、字符串數(shù)組甚至數(shù)組的數(shù)組(例如二維數(shù)組)。數(shù)組是有索引的,這意味著可以進行隨機訪問。
數(shù)組運算
- 遍歷:遍歷元素并打印它們。
- 搜索:搜索數(shù)組中的元素。您可以按元素的值或索引搜索元素
- 更新:更新給定索引處現(xiàn)有元素的值
由于數(shù)組的大小是固定的,因此無法立即向數(shù)組插入元素和從數(shù)組中刪除元素。如果要將元素插入數(shù)組,首先必須創(chuàng)建一個大小增加的新數(shù)組(當前大小 + 1),復制現(xiàn)有元素并添加新元素。對于刪除尺寸減小的新數(shù)組也是如此。
數(shù)組的應用
- 用作構建其他數(shù)據(jù)結構(例如數(shù)組列表、堆、哈希表、向量和矩陣)的構建塊。
- 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。
2、鏈表(Linked Lists)
鏈表是一種順序結構,由一系列按線性順序相互鏈接的項目組成。因此,您必須順序訪問數(shù)據(jù),而隨機訪問是不可能的。鏈接列表提供了動態(tài)集的簡單而靈活的表示。
讓我們考慮以下有關鏈表的術語。
- 鏈表中的元素稱為節(jié)點。
- 每個節(jié)點都包含一個鍵和一個指向其后繼節(jié)點(稱為next )的指針。
- 名為head 的屬性指向鏈表的第一個元素。
- 鏈表的最后一個元素稱為尾部。
以下是可用的各種類型的鏈接列表。
- 單鏈表——項目的遍歷只能向前進行。
- 雙向鏈表——可以向前和向后兩個方向遍歷項目。節(jié)點由一個稱為prev的附加指針組成,指向前一個節(jié)點。
- 循環(huán)鏈表——頭部的prev指針指向尾部,尾部的next指針指向頭部的鏈表。
鏈表操作
- 搜索:通過簡單的線性搜索找到給定鏈表中第一個具有鍵k的元素,并返回指向該元素的指針
- 插入:向鏈表插入一個鍵。插入可以通過 3 種不同的方式完成;插入在列表的開頭,插入在列表的末尾,插入在列表的中間。
- 刪除:從給定的鏈表中刪除元素x 。您無法通過一步刪除節(jié)點??梢酝ㄟ^ 3 種不同的方式進行刪除;從列表開頭刪除、從列表末尾刪除、從列表中間刪除。
鏈表的應用
- 用于編譯器設計中的符號表管理。
- 用于使用 Alt + Tab 在程序之間切換(使用循環(huán)鏈表實現(xiàn))。
3、堆棧(Stacks)
堆棧是一種LIFO(后進先出 - 最后放置的元素可以首先訪問)結構,在許多編程語言中都很常見。這種結構被命名為“堆?!?,因為它類似于現(xiàn)實世界中的堆棧——一堆盤子。
堆棧操作
下面給出了可以在堆棧上執(zhí)行的 2 個基本操作。
- Push:將一個元素插入到棧頂。
- Pop:刪除最上面的元素并返回。
此外,還為堆棧提供了以下附加函數(shù)以檢查其狀態(tài)。
- Peek:返回棧頂元素而不刪除它。
- isEmpty:檢查堆棧是否為空。
- isFull:檢查堆棧是否已滿。
棧的應用
- 用于表達式求值(例如:用于解析和求值數(shù)學表達式的調(diào)車場算法)。
- 用于實現(xiàn)遞歸編程中的函數(shù)調(diào)用。
4、隊列(Queues)
隊列是一種FIFO(先進先出——先放置的元素可以先訪問)結構,在許多編程語言中都很常見。這種結構被命名為“隊列”,因為它類似于現(xiàn)實世界的隊列——人們在隊列中等待。
隊列操作
下面給出了可以在隊列上執(zhí)行的 2 個基本操作。
- Enqueue:將一個元素插入到隊列末尾。
- Dequeue:從隊列開頭刪除元素。
隊列的應用
- 用于管理多線程中的線程。
- 用于實現(xiàn)排隊系統(tǒng)(例如:優(yōu)先級隊列)。
5、哈希表(Hash Tables)
哈希表是一種存儲值的數(shù)據(jù)結構,這些值具有與每個值關聯(lián)的鍵。此外,如果我們知道與值關聯(lián)的鍵,它就可以有效地支持查找。因此,無論數(shù)據(jù)大小如何,插入和搜索都非常有效。
直接尋址在表中存儲時使用值和鍵之間的一對一映射。但是,當存在大量鍵值對時,這種方法會出現(xiàn)問題。該表將非常龐大,包含如此多的記錄,并且考慮到典型計算機上的可用內(nèi)存,可能不切實際甚至不可能進行存儲。為了避免這個問題,我們使用哈希表。
哈希函數(shù)
稱為散列函數(shù)(h)的特殊函數(shù)用于克服直接尋址中的上述問題。
在直接訪問中,具有鍵k的值存儲在槽k中。使用哈希函數(shù),我們計算每個值所在的表(槽)的索引。使用哈希函數(shù)對給定鍵計算出的值稱為哈希值,它指示該值映射到的表的索引。
h(k) = k % m
- h:哈希函數(shù)。
- k:需要確定哈希值的Key。
- m:哈希表的大?。捎貌鄣臄?shù)量)。對于m來說,不接近 2 的精確冪的素數(shù)是一個不錯的選擇。
考慮哈希函數(shù)h(k) = k % 20,其中哈希表的大小為 20。給定一組鍵,我們要計算每個鍵的哈希值,以確定它在哈希表中應位于的索引??紤]我們有以下鍵、哈希和哈希表索引。
- 1 → 1%20 → 1
- 5 → 5%20 → 5
- 23 → 23%20 → 3
- 63 → 63%20 → 3
從上面給出的最后兩個示例中,我們可以看到,當哈希函數(shù)為多個鍵生成相同的索引時,可能會出現(xiàn)沖突。我們可以通過選擇合適的哈希函數(shù) h 并使用鏈接和開放尋址等技術來解決沖突。
哈希表的應用
- 用于實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫索引。
- 用于實現(xiàn)關聯(lián)數(shù)組。
- 用于實現(xiàn)“集合”數(shù)據(jù)結構。
6、樹(Trees)
樹是一種層次結構,其中數(shù)據(jù)按層次結構組織并鏈接在一起。這種結構與鏈表不同,而在鏈表中,項目以線性順序鏈接。
在程序的應用中,為了適應某些應用并滿足某些限制,已經(jīng)開發(fā)了各種類型的樹木。一些例子是二叉搜索樹、B樹、treap、紅黑樹、splay樹、AVL樹和n叉樹。
二叉搜索樹
二叉搜索樹(BST),顧名思義,是一種二叉樹,其中數(shù)據(jù)以層次結構組織。該數(shù)據(jù)結構按排序順序存儲值。
二叉搜索樹中的每個節(jié)點都包含以下屬性。
- key:存儲在節(jié)點中的值。
- left:指向左孩子的指針。
- right:指向右孩子的指針。
- p:指向父節(jié)點的指針。
二叉搜索樹具有區(qū)別于其他樹的獨特屬性。該屬性稱為二叉搜索樹屬性。
令x為二叉搜索樹中的一個節(jié)點。
- 如果y是x左子樹中的節(jié)點,則y.key ≤ x.key。
- 如果y是x右子樹中的節(jié)點,則y.key ≥ x.key。
樹的應用
- 二叉樹:用于實現(xiàn)表達式解析器和表達式求解器。
- 二叉搜索樹:用于許多數(shù)據(jù)不斷進入和離開的搜索應用程序。
- 堆:JVM(Java 虛擬機)用來存儲 Java 對象。
- Treaps:用于無線網(wǎng)絡。
7、堆(Heaps)
堆是二叉樹的一種特殊情況,其中父節(jié)點與其子節(jié)點的值進行比較,并進行相應的排列。
讓我們看看如何表示堆。堆可以使用樹和數(shù)組來表示。下面兩張圖顯示了如何使用二叉樹和數(shù)組來表示二叉堆。
堆可以有兩種類型
- 最小堆— 父級的鍵小于或等于其子級的鍵。這稱為最小堆屬性。根將包含堆的最小值。
- 最大堆— 父級的鍵大于或等于其子級的鍵。這稱為最大堆屬性。根將包含堆的最大值。
堆的應用
- 用于堆排序算法。
- 用于實現(xiàn)優(yōu)先級隊列,因為可以根據(jù)堆屬性對優(yōu)先級值進行排序,其中堆可以使用數(shù)組來實現(xiàn)。
- 隊列函數(shù)可以在O(log n)時間內(nèi)使用堆實現(xiàn)。
- 用于查找給定數(shù)組中 k?? 的最?。ɑ蜃畲螅┲?。
8、圖表(Graphs)
圖由一組有限的頂點或節(jié)點以及一組連接這些頂點的邊組成。
圖的階數(shù)是圖中頂點的數(shù)量。圖的大小是圖中邊的數(shù)量。
如果兩個節(jié)點通過同一條邊相互連接,則稱它們是相鄰的。
有向圖
如果圖G的所有邊都具有指示起始頂點和終止頂點的方向,則稱圖 G 是有向圖。
我們說(u, v)是從頂點u入射或離開頂點u ,并且是從頂點 v 入射或進入頂點v。
自循環(huán):從頂點到自身的邊。
無向圖
如果圖G的所有邊都沒有方向,則稱其為無向圖。它可以在兩個頂點之間雙向移動。
如果一個頂點沒有連接到圖中的任何其他節(jié)點,則稱該頂點是孤立的。
圖的應用
- 用于表示社交媒體網(wǎng)絡。每個用戶都是一個頂點,當用戶連接時,他們會創(chuàng)建一條邊。
- 用于表示搜索引擎的網(wǎng)頁和鏈接。互聯(lián)網(wǎng)上的網(wǎng)頁通過超鏈接相互鏈接。每個頁面是一個頂點,兩個頁面之間的超鏈接是一條邊。用于百度中的頁面排名。
- 用于表示 GPS 中的位置和路線。位置是頂點,連接位置的路線是邊。用于計算兩個位置之間的最短路線。
總結
還有很多種數(shù)據(jù)結構,其實都是基于以上數(shù)據(jù)結構變種生成的,數(shù)據(jù)結構是每個程序員都要掌握的,無論是工作中還是面試都必不可少的知識儲備。