자료구조 예제

On agosto 2, 2019 by adminmg

간단히 말해, 데이터 구조는 특정 레이아웃에 데이터를 저장하는 컨테이너입니다. 이 “레이아웃”을 사용하면 데이터 구조가 일부 작업에서 효율적이고 다른 작업에서는 비효율적입니다. 현재 문제에 가장 적합한 데이터 구조를 선택할 수 있도록 데이터 구조를 이해하는 것이 목표입니다. `배열` 시리즈의 첫 번째 항목은 여러 데이터 구조를 가질 필요가 없습니다. 그럼에도 그 보다 더 많은 것들이 있을 것입니다. 한 데이터 구조가 다른 데이터 구조보다 승리하는 이유를 설명할 에너지가 없습니다. 그러나, 나는 당신과 함께 정직 할 것이다 : 그것은 여러 데이터 구조를 아는 것이 중요하지 않습니다. 여기에 간단한 나무의 이미지와 나무 데이터 구조에 사용되는 기본 용어입니다 : 나는 다른 구조를 통해 내 방법을 일하면서, 나는 하나가 단순히 프링글스 튜브에서 칩을 먹지 않는 것을 깨달았다, 당신은 그들을 팝업. 튜브에 가야 할 마지막 칩은 내 뱃속에 들어가는 첫 번째 칩입니다 (LIFO).

발렌타인 데이를 선물한 진주 목걸이는 약간의 데이터가 들어있는 각 진주가 있는 원형 링크 목록에 불과합니다. 문자열을 따라 다음 데이터 진주에 따라 결국 다시 시작됩니다. 다양한 유형의 데이터 구조는 다양한 종류의 응용 프로그램에 적합하며 일부는 특정 작업에 매우 특화되어 있습니다. 예를 들어 관계형 데이터베이스는 일반적으로 데이터 검색에 B-트리 인덱스를 사용하지만[6] 컴파일러 구현은 일반적으로 해시 테이블을 사용하여 식별자를 찾습니다. [7] 위의 코딩 인터뷰에 들어가기 전에 확실히 알아야 할 상위 8 개 데이터 구조입니다. 데이터 구조를 도입하기 전에 컴퓨터가 많은 양의 데이터를 저장, 검색 및 처리한다는 것을 이해해야 합니다. 데이터가 저장소 미디어와 컴퓨터 메모리에 잘 구성된 방식으로 저장되는 경우 처리용으로 신속하게 액세스할 수 있으므로 대기 시간이 줄어들고 사용자에게 빠른 응답이 제공됩니다. 이 페이지에는 주제별 문제가 있는 다양한 데이터 구조에 대한 자세한 자습서가 포함되어 있습니다. 연결된 목록 데이터 구조는 배열보다 더 나은 메모리 관리를 제공합니다. 링크된 목록은 런타임에 메모리가 할당되므로 메모리 낭비가 없습니다. 연결된 목록 요소에 직접 액세스할 수 없기 때문에 성능이 현명한 링크된 목록은 배열보다 느립니다. 이러한 데이터 구조 중 일부는 Big O 표기법의 시간 복잡성을 포함합니다.

시간 복잡성은 때때로 구현 방법에 따라 있기 때문에 이 모든 것에 는 포함되지 않습니다. 당신은 큰 O 표기법에 대한 자세한 내용을 보려면, 그것에 대해 내 기사 또는 브리아나 마리에 의해이 비디오를 확인하십시오. 트리는 저장할 계층 정보가 있을 때 가장 유용한 데이터 구조입니다. 예를 들어, 파일 시스템의 디렉터리 구조; 당신이 건너 올 것이다 나무의 많은 변형이 있습니다. 그들 중 일부는 적색 – 검은 나무, 스레드 바이너리 트리, AVL 트리 등입니다. 문제는 “이 모든 것이 느립니다”입니다. 우리는 데이터를 효율적이고 가장 빠른 방법으로 찾고 정렬 / 삽입하기를 원합니다. 알고리즘은 이러한 작업을 백만 번 수행할 수 있습니다. 효율적으로 수행할 수 없는 경우 다른 많은 알고리즘은 비효율적입니다. 알고 보니 데이터를 다르게 정렬하면 많은 작업을 더 빠르게 수행할 수 있습니다. 스택은 마지막 선착장 전략 데이터 구조입니다.

즉, 마지막으로 저장된 요소가 먼저 제거됩니다. 스택에는 구체적이지만 매우 유용한 응용 프로그램이 있습니다. 그 중 일부는 다음과 같습니다 : 트리는 계층 적 데이터 구조입니다. 트리의 맨 위 요소를 트리의 루트라고 합니다. 루트 요소를 제외 하면 트리의 모든 요소에는 부모 요소 및 0 또는 더 많은 자식 요소가 있습니다. 왼쪽 하위 트리의 모든 요소는 정렬 순서로 루트 앞에 오고 오른쪽 하위 트리의 모든 요소는 루트 다음으로 옵니다. 데이터 구조를 배우는 것은 현재 의 직을 더 잘 수행하려는 경우에도 필수적입니다.

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