К основному контенту

Структуры данных

Методология программирования должна включать в себя все аспекты структурирования данных. Программы суть конкретные формулировки абстрактных алгоритмов, основанные на конкретных представлениях и структурах данных. 

Данные предшествуют алгоритмам: нужно иметь некоторые объекты до того, как можно будет что-то с ними делать.

Фундаментальные структуры данных меняют только своё значение, но никогда не меняют ни своё строение, ни множество своих допустимых значений. "Сложные" структуры, напротив, характеризуются изменением во время выполнения программы как своих значений, так и строения.

  • Выбор абстрактного представления реальности
  • Выбор представления данных
  • Фундаментальные структуры данных
    • Стандартные примитивные типы
    • Массивы
    • Записи
    • Множества
    • Файлы или последовательности (у последовательности может меняться длина; но такое изменение структуры тривиально)
  • Динамические структуры данных (т.е. такие, строение которых меняется во время выполнения программы)
    • Рекурсивные типы данных
    • Указатели
    • Списки
      • Линейные списки
    • Деревья
      • Бинарные деревья
      • Сбалансированные деревья
      • Оптимальные деревья поиска
      • Б-деревья (B-trees)
      • Приоритетные деревья поиска (такие деревья допускают экономное представление и позволяют выполнять быстрый поиск по множествам точек на плоскости)
  • Хэш-таблицы (часто используют вместо деревьев поиска)
  • Структуры данных для представления графов
    • Матрица смежности
    • Список смежности
  • Стеки
  • Очереди

Комментарии

Отправить комментарий

Популярные сообщения из этого блога

Метод турниров

Метод турниров можно использовать для решения задач, в которых информация, полученная в результате первого прохода по данным, может облегчить последующие проходы. Поиск наибольшего значения Если воспользоваться им для поиска наибольшего значения, то потребуется построение бинарного дерева, все элементы которого являются листьями. На каждом уровне два элемента объединены в пару, причем наибольший из двух элементов копируется в родительский узел. Процесс повторяется до достижения корневого узла. Полное дерево турнира для фиксированного набора данных: Алгоритм поиска второго по величине элемента списка из N значений, требующий около N сравнений В результате каждого сравнения мы получаем "победителя" и "проигравшего". Проигравших мы забываем, и вверх по дереву двигаются только победители. Всякий элемент, за исключением наибольшего, "проигрывает" в точности в одном сравнении. Поэтому для построения дерева турнира требуется N-1 сравнение. Вт...
Отправить комментарий
Далее...

Выбор представления данных

Выбор представления данных часто довольно сложен и не полностью определяется имеющимися вычислительными средствами. Делать такой выбор всегда нужно с учетом операций, которые нужно выполнять с данными.  Нельзя принимать решения о структуре данных без учета того, какие алгоритмы применяются к данным, и что, обратно, структура и выбор алгоритмов часто сильно зависят от структуры обрабатываемых данных. Задачу построения программ нельзя отделять от задачи структурирования данных. Вопрос представления часто требует рассматривать несколько уровней детализации. Первое решение в цепочке зависит главным образом от решаемой задачи, а дальнейшие всё больше зависят от используемого инструмента и применяемых в нём технологий. Решения низкого уровня можно оставить проектировщикам вычислительного оборудования. Вряд ли можно требовать, чтобы программист решал, какое представление чисел использовать или даже какими должны быть характеристики устройства хранения данных. Реальный компьютер ...
Отправить комментарий
Далее...

Наихудший случай

Анализ наихудшего случая говорит о максимальном времени работы алгоритма. Анализ наихудшего случая даёт верхние оценки для времени работы частей программы в зависимости от выбранных алгоритмов. При анализе наихудшего случая необходимо найти входные данные, на которых алгоритм будет выполнять больше всего работы.
Отправить комментарий
Далее...