logo

TechCodeview

Handledning för datastrukturer

Data struktur är de grundläggande byggstenarna i datorprogrammering. De definierar hur data organiseras, lagras och manipuleras i ett program. Att förstå datastrukturer är mycket viktigt för att utveckla effektiva och effektiva algoritmer. I den här handledningen kommer vi att utforska de vanligaste datastrukturerna, inklusive arrayer, länkade listor, stackar, köer, träd och grafer.

Vad är datastruktur?

A datastruktur är en lagring som används för att lagra och organisera data. Det är ett sätt att ordna data på en dator så att den kan nås och uppdateras effektivt.



En datastruktur används inte bara för att organisera data. Det används också för att bearbeta, hämta och lagra data. Det finns olika grundläggande och avancerade typer av datastrukturer som används i nästan alla program eller mjukvarusystem som har utvecklats. Så vi måste ha god kunskap om datastrukturer.

hitta i kartan c++

Kom igång med datastrukturer och algoritmer

Bemästra grundläggande datavetenskapliga koncept för att lösa verkliga problem och ace coding intervjufrågor med Educatives interaktiva kurs

Klassificering av datastruktur

  1. Linjär datastruktur : Datastruktur där dataelement är ordnade sekventiellt eller linjärt, där varje element är kopplat till dess föregående och nästa angränsande element, kallas en linjär datastruktur.
    Exempel: Array, Stack, Queue, Linked List, etc.
  2. Statisk datastruktur: Statisk datastruktur har en fast minnesstorlek. Det är lättare att komma åt elementen i en statisk datastruktur.
    Exempel: array.
  3. Dynamisk datastruktur: I dynamisk datastruktur är storleken inte fast. Den kan uppdateras slumpmässigt under körningen, vilket kan anses vara effektivt när det gäller kodens minneskomplexitet (utrymme).
    Exempel: kö, stack, etc.
  4. Icke-linjär datastruktur: Datastrukturer där dataelement inte placeras sekventiellt eller linjärt kallas icke-linjära datastrukturer. I en icke-linjär datastruktur kan vi inte gå igenom alla element i en enda körning.
    Exempel: Träd och grafer.

Innehållsförteckning

Alla artiklar om Array
Kodningsövningar på graf
Senaste artiklarna om Graph

java filterström

XOR länkad lista – en minneseffektiv dubbellänkad lista | Set 1
  • XOR länkad lista – en minneseffektiv dubbellänkad lista | Set 2
  • Hoppa över lista | Set 1 (introduktion)
  • Självorganiserande lista | Set 1 (introduktion)
  • Utrullad länkad lista | Set 1 (introduktion)

    • 2. Segmentera träddatastruktur:

    • Segmentträd | Uppsättning 1 (summan av givet intervall)
    • Segmentträd | Uppsättning 2 (Minimumfråga för intervall)
    • Lat förökning i segmentträd
    • Beständigt segmentträd | Set 1 (introduktion)

    Alla artiklar om Segment Tre

    3. Prova datastruktur :

    • Försök | (Infoga och sök)
    • Försök | (Radera)
    • Längsta prefixmatchning – En Trie-baserad lösning i Java
    • Skriv ut unika rader i en given boolesk matris
    • Hur implementerar man Reverse DNS Look Up Cache?
    • Hur implementerar man Forward DNS Look Up Cache?

    Alla artiklar om Trie

    4. Binärt indexerad träddatastruktur:

    • Binärt indexerat träd
    • Tvådimensionellt binärt indexerat träd eller Fenwick-träd
    • Binärt indexerat träd: intervalluppdateringar och punktfrågor
    • Binärt indexerat träd: Range Update och Range Queries

    Alla artiklar om Binary Indexed Tree

    5. Suffix Array och Suffix Tree :

    • Suffix Array Introduktion
    • Suffix Array nLogn Algoritm
    • kasais algoritm för konstruktion av LCP-array från Suffix Array
    • Suffix Tree Introduktion
    • Ukkonens Suffix Tree Construction – Del 1
    • Ukkonens Suffix Tree Construction – Del 2
    • Ukkonens Suffix Tree Construction – Del 3
    • Ukkonens Suffix Tree Construction – Del 4,
    • Ukkonens Suffix Tree Construction – Del 5
    • Ukkonens Suffix Tree Construction – Del 6
    • Generaliserat suffixträd
    • Bygg Linear Time Suffix Array med Suffix Tree
    • Understrängskontroll
    • Söker efter alla mönster
    • Längsta upprepade delsträng,
    • Längsta gemensamma delsträng, längsta palindromiska delsträng

    Alla artiklar om Suffix Tree

    6. AVL-träd:

    • AVL-träd | Set 1 (Infogning)
    • AVL-träd | Set 2 (radering)
    • AVL med dubbletter av nycklar

    7. Splay Tree:

    • Splay Tree | Set 1 (Sök)
    • Splay Tree | Set 2 (Infoga)

    8. B-träd:

    • B-träd | Set 1 (introduktion)
    • B-träd | Set 2 (Infoga)
    • B-träd | Set 3 (Radera)

    9. Röd-svart träd:

    • Röd-svart träd Introduktion
    • Röd svart trädinsättning.
    • Radering av röd-svart träd
    • Program för insättning av rödsvart träd

    Alla artiklar om självbalanserande BST

    java nollkontroll

    10. K dimensionellt träd:

    • KD-träd (sök och infoga)
    • K D-träd (Sök minimum)
    • K D-träd (Ta bort)

    Andra datastrukturer:

    • Treap (ett randomiserat binärt sökträd)
    • Ternärt sökträd
    • Intervallträd
    • Implementera LRU-cache
    • Sortera nummer lagrade på olika maskiner
    • Hitta de k vanligaste orden från en fil
    • Skriv ut alla anagram tillsammans med en sekvens av ord
    • Turneringsträd (vinnarträd) och binär hög
    • Beslutsträd – falska (förfalskade) myntpussel (12 myntspussel)
    • Spaghetti Stack
    • Datastruktur för ordbok och stavningskontroll?
    • Kartesiskt träd
    • Kartesisk trädsortering
    • Sparsamt set
    • Centroid nedbrytning av träd
    • Gomory-Hu-träd
    • Nya artiklar om avancerade datastrukturer.

    Övrigt:

    • Vanligt ställda datastrukturintervjufrågor | Set 1
    • En datastruktur för n element och O(1) operationer
    • Uttrycksträd