Структуры данных, которые необходимо знать каждому программисту

Пройти путь от нуля до профессионального инженера-программиста можно исключительно с помощью бесплатных ресурсов в интернете. Но разработчики, которые идут по этому пути, часто игнорируют концепцию структур данных. Они считают, что эти знания не принесут им пользы, поскольку они будут разрабатывать только простые приложения.

Однако уделять внимание структурам данных важно с самого начала обучения, так как они повышают эффективность приложений. Хотя это не означает, что нужно везде применять эти структуры  —  не менее важно понимать, когда они будут лишними.

Что такое структура данных?

JavaMentor
JavaMentor

Независимо от профессии, ежедневная работа связана с данными. Шеф-повар, инженер-программист или даже рыбак  —  все они работают с теми или иными формами данных.

Структуры данных  —  это контейнеры, которые хранят данные в определенном формате. Этот специфический формат придает структуре данных определенные качества, которые отличают ее от других структур и делают ее пригодной (или напротив, неподходящей) для тех или иных сценариев использования.

Рассмотрим некоторые из наиболее важных структур данных, которые помогут создавать эффективные решения.

Массивы

Массивы  —  одна из самых простых и часто применяемых структур данных. Такие структуры данных, как очереди и стеки, основаны на массивах и связанных списках (которые мы рассмотрим чуть позже).

Каждому элементу в массиве присваивается положительное целое число, которое обозначает положение элемента. Это число называется индексом. В большинстве языков программирования индексы начинаются с нуля. Эта концепция называется нумерацией на основе нуля.

Существует два типа массивов: одномерные и многомерные. Первые представляют собой простейшие линейные структуры, а вторые  —  вложенные и включают другие массивы.

Основные операции с массивами

  • Get  —  получить элемент массива по заданному индексу.
  • Insert  —  вставить элемент массива по заданному индексу.
  • Length  —  получить количество элементов в заданном массиве.
  • Delete  —  удалить элемент массива по заданному индексу. Может быть выполнено либо путем установки значения undefined, либо путем копирования элементов массива, за исключением удаляемого, в новый массив.
  • Update  —  обновление значения элемента массива по заданному индексу.
  • Traverse —  проход цикла через массив для выполнения функций над элементами массива.
  • Search  —  поиск определенного элемента в заданном массиве с помощью выбранного алгоритма.

Применение массивов

  • Представляют собой строительные блоки более сложных структур данных, таких как стеки, очереди и т.д.
  • Подходят для хранения несложных связанных данных благодаря простоте использования.
  • Используются для различных алгоритмов сортировки, таких как сортировка вставок, сортировка пузырьком и т.д.
Одномерный массив
Многомерный массив

Связанный список (Linked List)

Связанный список  —  это набор элементов, называемых узлами, в линейной последовательной структуре. Узел  —  простой объект с двумя свойствами. Это переменные для хранения данных и адреса памяти следующего узла в списке. Поэтому узел знает только о том, какие данные он содержит и кто его сосед. Это позволяет создавать связанные списки, в которых каждый узел связан с другим.

Существует несколько типов связанных списков.

  • Односвязный. Обход элементов может выполняться только в прямом направлении.
  • Двусвязный. Обход элементов может выполняться как в прямом, так и в обратном направлениях. Узлы включают дополнительный указатель, известный как prev, указывающий на предыдущий узел.
  • Круговые связанные. Это связанные списки, в которых предыдущий (prev) указатель “головы” указывает на “хвост”, а следующий указатель “хвоста” указывает на “голову”.

Основные операции со связанными списками

  • Insertion —  добавление узла в список. Это может быть сделано на основе требуемого местоположения, такого как голова, хвост или где-то посередине.
  • Delete —  удаление узла в начале списка или на основе заданного ключа.
  • Display  —  отображение полного списка.
  • Search  —  поиск узла в данном связанном списке.
  • Update  —  обновление значения узла в заданном ключе.

Применение связанных списков

  • В качестве строительных блоков сложных структур данных, таких как очереди, стеки и некоторые типы графиков.
  • В слайд-шоу изображений, поскольку изображения идут строго друг за другом.
  • В динамических структурах для выделения памяти.
  • В операционных системах для легкого переключения вкладок.

Стек

Стек  —  линейная структура данных, которая создается на основе массивов или связанных списков. Стек следует принципу Last-In-First-Out (LIFO, “первым на вход  —  последним на выход”), т.е. последний элемент, вошедший в стек, будет первым, кто покинет его. Причина, по которой эта структура называется стеком, в том, что ее можно визуализировать как стопку книг на столе (по-английски stack).

Основные операции со стеком

  • Push  —  вставка элемента в верхнюю часть стека.
  • Pop  —  удаление элемента из верхней части стека с возвращением элемента.
  • Peek  —  просмотр элемента в верхней части стека.
  • isEmpty  —  проверка пустоты стека.

Применение стеков

  • В истории навигации браузера.
  • Для реализации рекурсии.
  • При выделении памяти на основе стека.

Очередь

Как и стек, очередь  —  это еще один тип линейной структуры данных, основанной либо на массивах, либо на связанных списках. Очереди отличаются от стеков тем, что они основаны на принципе First-In-First-Out (FIFO, “первым на вход  —  первым на выход”), где элемент, который входит в очередь первым, и покинет ее первым.

Реальная аналогия структуры данных “очереди”  —  это очередь людей, ожидающих покупки билета в кино.

Основные операции с очередями

  • Enqueue  —  вставка элемента в конец очереди.
  • Dequeue  —  удаление элемента из передней части очереди.
  • Top/Peek  —  возвращает элемент из передней части очереди без удаления.
  • isEmpty  —  проверка содержимого очереди.

Применение очередей

  • Обслуживание нескольких запросов на одном общем ресурсе.
  • Управление потоками в многопоточных средах.
  • Балансировка нагрузки.

Граф

Граф  —  это структура данных, представляющая собой взаимосвязь узлов, которые также называются вершинами. Пара (x,y) называется ребром. Это указывает на то, что вершина x соединена с вершиной y. Ребро может указывать на вес/стоимость, то есть стоимость прохождения по пути между двумя вершинами.

Ключевые термины

  • Размер  —  количество ребер в графике.
  • Порядок  —  количество вершин в графе.
  • Смежность  —  случай, когда два узла соединены одним и тем же ребром.
  • Петля  —  вершина, соединенная ребром сама с собой.
  • Изолированная вершина  —  вершина, которая не связана с другими вершинами.

Графы делятся на два типа. Они различаются главным образом по направлениям пути между двумя вершинами.

  • Ориентированные графы: все ребра имеют направления, указывающие начальную и конечную точки (вершины).
  • Неориентированные графы: ребра не имеют направлений, которые позволяют обходам происходить с любого направления.

Распространенные алгоритмы обхода графов

  • Поиск в ширину (BFS)  —  метод поиска кратчайшего пути в графе, основанный на вершинах.
  • Поиск в глубину (DFS)  —  метод, основанный на ребрах.

Основные операции с графами

  • Add vertex: добавить вершину в граф.
  • Add edge: добавить ребро между двумя вершинами.
  • Display: отобразить вершину.
  • Total cost of traversal: найти общую стоимость пути обхода.

Применение графов

  • Для представления потоковых вычислений.
  • При распределении ресурсов операционной системой.
  • Реализация алгоритмов поиска друзей в Facebook.
  • Расчет кратчайшего пути между двумя локациями (Google Maps).
Ориентированный граф со стоимостью

Дерево

Дерево  —  это иерархическая структура данных, состоящая из вершин (узлов) и ребер, которые их соединяют. Деревья часто используются в системах искусственного интеллекта и сложных алгоритмах, поскольку обеспечивают эффективный подход к решению проблем. Дерево  —  это особый тип графа, который не содержит циклов. Некоторые утверждают, что деревья полностью отличаются от графов, но эти аргументы субъективны.

Существует несколько типов деревьев.

  • N-арное дерево.
  • Сбалансированное дерево.
  • Бинарное дерево.
  • Бинарное дерево поиска (BST).
  • Дерево AVL.
  • Красно-черное дерево.
  • 2-3-дерево.

BST  —  самые распространенные типы деревьев.

Простое дерево

Основные операции с BST

  • Insert  —  вставка элемента в дерево.
  • Search  —  поиск элемента в дереве.
  • PreorderTraversal  —  обход дерева прямым способом.
  • InorderTraversal  —  обход дерева центрированным способом.
  • PostorderTraversal  —  обход дерева обратным способом.

Применение деревьев

  • Представление организации.
  • Представление компьютерной файловой системы.
  • Представление химической формулы.
  • В деревьях принятия решений.
  • Внутри JVM (Java Virtual Machine) для хранения объектов Java.

Хэш-таблица

Хэш-таблица хранит данные в парах ключ-значение. Это означает, что каждый ключ в хэш-таблице имеет некое значение, связанное с ним. Такая простая компоновка обеспечивает эффективность хэш-таблиц, независимо от их размера, при работе с данными.

Хэш-таблицы похожи на обычное хранилище данных с парой ключ-значение, однако их отличает способ генерации ключей. Они создаются с помощью специального процесса, называемого хэшированием.

Хеширование (хэш-функция)

Хэширование  —  это процесс, который с помощью хэш-функции преобразует ключ для получения хэшированного ключа. Эта хэш-функция определяет индекс таблицы или структуры, в которых должно храниться значение.

h(k) = k % m
  • h  —  хэш-функция.
  • k  —  ключ, из которого должно быть определено хэш-значение.
  • m  —  размер хэш-таблицы.

Например, рассмотрим использование хэш-функции k%17. Если исходный ключ равен 20, то хэшированный будет 20%17=3. Значение будет храниться в хэш-таблице под индексом 3.

Хэш-функция для ключей

Зачем нужен хэш?

Некоторые задаются вопросом, зачем проходить через дополнительный процесс хэширования, когда можно просто сопоставить значения непосредственно с ключом. Хотя прямое сопоставление несложно, оно может оказаться неэффективным при работе с большим набором данных. С помощью хеширования можно достичь почти постоянного времени O(1).

Коллизии

Поскольку для преобразования ключей используется общая хэш-функция, существует вероятность коллизий. Рассмотрим приведенный ниже пример с учетом хэш-функции k%17.

  • Когда k = 18, h(18) = 18%17 = 1.
  • При k = 20, h(20) = 20%17 = 3.
  • При k = 35, h(35) = 35%17 = 1.

Когда ключи равняются 18 и 35, происходит коллизия, поскольку они направляются к индексу 1.

Коллизии можно разрешить с помощью таких стратегий, как раздельная цепочка и открытая адресация.

Основные операции с хэш-таблицами

  • Search  —  поиск элемента в хэш-таблице.
  • Insert  —  вставка элемента в хэш-таблицу.
  • Delete  —  удаление элемента из хэш-таблицы.

Применение хэш -таблиц

  • В индексации баз данных.
  • При проверке орфографии.
  • При реализации заданной структуры данных.
  • В кэше.

Заключение

Разработчикам важно знать хотя бы основы этих структур, поскольку при правильной реализации они помогут повысить эффективность ваших приложений.

Спасибо за чтение!

Читайте также:

Читайте нас в Telegram, VK и Яндекс.Дзен


Перевод статьи Mahdhi Rezvi: Essential Data Structures for Every Programmer

Предыдущая статьяAPI, WebSocket или WebHook: что выбрать?
Следующая статьяИнструменты прототипирования в 2021 году