3 Strutture di dati avanzate che ogni programmatore dovrebbe conoscere

Scoprirai che l'uso delle strutture dati è un evento abbastanza comune come programmatore, quindi essere esperto con strutture dati di base come alberi binari, stack e code è vitale per il tuo successo.

Ma se vuoi migliorare le tue abilità e distinguerti dalla massa, vorrai anche familiarizzare con strutture di dati avanzate.

Le strutture dati avanzate sono una componente essenziale della scienza dei dati e aiutano a chiarire una gestione inefficiente e forniscono spazio di archiviazione per grandi set di dati. Gli ingegneri del software e gli scienziati dei dati utilizzano costantemente strutture di dati avanzate per progettare algoritmi e software.

Continua a leggere mentre discutiamo delle strutture di dati avanzate che ogni sviluppatore dovrebbe conoscere.

1. Mucchio di Fibonacci

Se hai già dedicato del tempo all'apprendimento delle strutture dati, devi avere familiarità con gli heap binari. I cumuli di Fibonacci sono abbastanza simili e ne conseguono mucchio minimo o cumulo massimo proprietà. Puoi pensare a un heap di Fibonacci come a una raccolta di alberi in cui il nodo del valore minimo o massimo è sempre alla radice.

L'heap soddisfa anche la proprietà di Fibonacci in modo tale che un nodo n avrà almeno F(n+2) nodi. All'interno di un heap di Fibonacci, le radici di ciascun nodo sono collegate tra loro, di solito attraverso un elenco circolare doppiamente collegato. Ciò rende possibile eliminare un nodo e concatenare due liste in appena O(1) tempo.

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Gli heap di Fibonacci sono molto più flessibili degli heap binari e binomiali, il che li rende utili in un'ampia gamma di applicazioni. Sono comunemente usati come code prioritarie nell'algoritmo di Dijkstra per migliorare significativamente il tempo di esecuzione dell'algoritmo.

2. Albero AVL

Gli alberi AVL (Adelson-Velsky e Landis) sono alberi di ricerca binari autobilanciati. Gli alberi di ricerca binari standard possono essere distorti e avere una complessità temporale nel caso peggiore di O(n), rendendoli inefficienti per le applicazioni del mondo reale. Gli alberi di autobilanciamento cambiano automaticamente la loro struttura quando viene violata la proprietà di bilanciamento.

In un albero AVL, ogni nodo contiene un attributo aggiuntivo che contiene il suo fattore di bilanciamento. Il fattore di bilanciamento è il valore ottenuto sottraendo l'altezza del sottoalbero sinistro dal sottoalbero destro in quel nodo. La proprietà di autobilanciamento dell'albero AVL richiede che il fattore di bilanciamento sia sempre -1, 0 o 1.

Se la proprietà di autobilanciamento (fattore di bilanciamento) viene violata, l'albero AVL ruota i suoi nodi per preservare il fattore di bilanciamento. Un albero AVL utilizza quattro rotazioni principali: rotazione destra, rotazione sinistra, rotazione sinistra-destra e rotazione destra-sinistra.

La proprietà di autobilanciamento di un albero AVL migliora la sua complessità temporale nel caso peggiore a solo O(logn), che è significativamente più efficiente rispetto alle prestazioni di un albero di ricerca binario.

3. Albero rosso-nero

Un albero rosso-nero è un altro albero di ricerca binario autobilanciato che utilizza un bit in più come proprietà di autobilanciamento. Il bit è solitamente indicato come rosso o nero, da cui il nome albero rosso-nero.

Ogni nodo in un Red-Black è rosso o nero, ma il nodo radice deve essere sempre nero. Non possono esserci due nodi rossi adiacenti e tutti i nodi foglia devono essere neri. Queste regole vengono utilizzate per preservare la proprietà di autobilanciamento dell'albero.

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A differenza degli alberi Binary Search, gli alberi Red-Black hanno un'efficienza approssimativamente O (logn), rendendoli molto più efficienti. Tuttavia, gli alberi AVL sono molto più equilibrati a causa di una proprietà di autobilanciamento definitivo.

Migliora le tue strutture di dati

Conoscere strutture dati avanzate può fare una grande differenza nei colloqui di lavoro e potrebbe essere il fattore che ti separa dalla concorrenza. Altre strutture di dati avanzate che dovresti esaminare includono n-Trees, Graphs e Disjoint Sets.

Identificare una struttura dati ideale per un determinato scenario fa parte di ciò che rende eccezionale un buon programmatore.

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