🏗️ Структуры данных для разработчиков: 10 самых важных
Структуры данных – фундамент эффективной разработки. В этой статье рассмотрим 10 ключевых структур данных, которые необходимо освоить каждому разработчику для создания производительных и масштабируемых приложений.
Списки
Списки отлично подходят для хранения и обработки упорядоченных данных и полезны в различных приложениях, таких как управление задачами, ленты соцсетей и корзины интернет-магазинов.
В приложении для управления задачами список используется для хранения упорядоченных задач для каждого пользователя. Задачи можно легко добавлять, удалять или переупорядочивать, а пользователь может отмечать их как выполненные при необходимости.
В социальных сетях, таких как Twitter, списки хранят и отображают ленту пользователя в реальном времени, гарантируя, что последний контент показывается в правильном порядке.
Видео по теме: Односвязный список
Массивы
Массивы – упорядоченная коллекция элементов фиксированного размера и хорошо подходят для ситуаций, где размер коллекции известен или редко меняется. Массивы также часто используются в математических операциях, хранении больших наборов данных или когда нужен произвольный доступ к элементам.
Например, в приложении для прогноза погоды массив используется для хранения показаний температуры для определенного места за определенный период. Это позволяет легко вычислять средние значения и тренды. Массивы также широко используются в обработке изображений, где данные о цвете каждого пикселя могут быть представлены в двумерном массиве.
Видео по теме: Что такое массивы в программировании
Структуры данных – фундамент эффективной разработки. Изучите их глубже с курсами Proglib Academy:
- Скидка 35% на все курсы
- С 28 августа по 4 сентября
Выберите свой путь:
- Алгоритмы и структуры данных
- Основы программирования на Python
- Базовые модели ML и приложения
- Frontend Basic
- Математика для Data Science
Стеки
Стеки следуют принципу «последним пришел – первым вышел». Они идеальны для реализации операций отмены/повтора в текстовых редакторах или ведения истории просмотров в веб-браузерах.
В текстовом редакторе стек хранит изменения, внесенные в текст. Это упрощает возврат к предыдущему состоянию, когда пользователь запускает операцию отмены.
Видео по теме: Стек как структура данных
Очереди
Очереди работают по принципу «первым пришел – первым вышел». Они подходят для управления заданиями печати, отправки действий пользователя в играх на сервер или обработки сообщений в чат-приложениях.
В чат-приложениях очередь хранит входящие сообщения в порядке их получения. Это гарантирует, что они будут отображаться получателю в правильной последовательности.
Видео по теме: Очереди типов FIFO и LIFO
Кучи
Кучи используются для планирования задач и управления памятью. Они особенно полезны в реализации очередей с приоритетами, где нужен доступ к элементу с наивысшим или наименьшим приоритетом.
Видео по теме: Куча
Деревья
Деревья организуют данные иерархически. Они полезны для представления данных с естественными иерархиями или связями и могут использоваться в различных приложениях, таких как индексация баз данных.
Видео по теме: Как работают деревья
Хеш-таблицы
Хеш-таблицы позволяют эффективно искать, вставлять и удалять данные. Они используют хеш-функцию для сопоставления ключей с соответствующими местами хранения и обеспечивают доступ к сохраненным значениям за постоянное время. Хеш-таблицы широко используются в поисковых системах, системах кэширования и интерпретаторах/компиляторах языков программирования.
В поисковых системах хеш-таблицы применяются для хранения и быстрого извлечения индексированных данных на основе ключевых слов. Это обеспечивает быстрые и релевантные результаты поиска.
Видео по теме: Хеш-таблица
Суффиксные деревья
Суффиксные деревья специализируются на поиске строк в документах, что делает их идеальными для текстовых редакторов и алгоритмов поиска.
В поисковой системе суффиксное дерево может использоваться для эффективного поиска всех вхождений поискового запроса в большом корпусе текста.
Видео по теме: Суффиксные деревья
Графы
Графы отслеживают отношения и находят пути, что делает их незаменимыми в социальных сетях, рекомендательных системах и алгоритмах поиска путей.
В социальной сети граф может использоваться для представления связей между пользователями.
Видео по теме: Как работаю графы
KD-деревья
KD-деревья хороши для поиска ближайших соседей и важны для картографических приложений и геолокационных сервисов.
В картографическом приложении KD-деревья ищут ближайшие точки интереса, такие как рестораны, заправочные станции или банкоматы, на основе текущего местоположения пользователя.
Видео по теме: Алгоритмы и структуры данных: KD-дерево
Какая из этих структур данных оказалась для вас самой полезной в реальных проектах?