Datastrukturer er de grunnleggende byggesteinene i dataprogrammering. De definerer hvordan data organiseres, lagres og manipuleres i et program. Å forstå datastrukturer er svært viktig for å utvikle effektive og effektive algoritmer. I denne opplæringen vil vi utforske de mest brukte datastrukturene, inkludert matriser, koblede lister, stabler, køer, trær og grafer.
Hva er datastruktur?
EN data struktur er et lager som brukes til å lagre og organisere data. Det er en måte å ordne data på en datamaskin slik at de kan nås og oppdateres effektivt.
En datastruktur brukes ikke bare for å organisere dataene. Den brukes også til å behandle, hente og lagre data. Det er forskjellige grunnleggende og avanserte typer datastrukturer som brukes i nesten alle programmer eller programvaresystemer som er utviklet. Så vi må ha god kunnskap om datastrukturer.
vicky kaushal alder
Få hands-on med datastrukturer og algoritmer
Mestre grunnleggende datavitenskapelige konsepter for å løse problemer i den virkelige verden og ess-koding intervjuspørsmål med Educatives interaktive kurs
knnKlassifisering av datastruktur
- Lineær datastruktur : Datastruktur der dataelementer er ordnet sekvensielt eller lineært, hvor hvert element er knyttet til dets forrige og neste tilstøtende elementer, kalles en lineær datastruktur.
Eksempel: Array, Stack, Queue, Linked List, etc.- Statisk datastruktur: Statisk datastruktur har en fast minnestørrelse. Det er lettere å få tilgang til elementene i en statisk datastruktur.
Eksempel: array.- Dynamisk datastruktur: I dynamisk datastruktur er størrelsen ikke fast. Den kan oppdateres tilfeldig i løpet av kjøretiden, noe som kan betraktes som effektivt når det gjelder minnekompleksiteten til koden.
Eksempel: kø, stabel osv.- Ikke-lineær datastruktur: Datastrukturer der dataelementer ikke er plassert sekvensielt eller lineært kalles ikke-lineære datastrukturer. I en ikke-lineær datastruktur kan vi ikke krysse alle elementene i en enkelt kjøring.
Eksempler: Trær og grafer.Innholdsfortegnelse
- Introduksjon til datastrukturer:
- Hva er datastruktur: typer, klassifikasjoner og applikasjoner
- Introduksjon til datastrukturer
- Vanlige operasjoner på ulike datastrukturer
Søk, sett inn og slett i en sortert matrise
- Skriv et program for å snu en matrise
- Ledere i en rekke
- Gitt en matrise A[] og et tall x, se etter par i A[] med sum som x
- Majoritetselement
- Finn tallet som forekommer oddetall ganger
- Største sum sammenhengende undergruppe
- Finn nummeret som mangler
- Søk etter et element i en sortert og pivotert matrise
- Slå sammen en matrise med størrelse n til en annen matrise med størrelse m+n
- Median av to sorterte matriser
- Program for array rotasjon
- Reverseringsalgoritme for matriserotasjon
- Blokkbyttealgoritme for matriserotasjon
- Maksimal sum slik at ikke to elementer er tilstøtende
- Sorter elementer etter frekvens | Sett 1
- Tell inversjoner i en matrise
Alle artikler om Array
Kodingspraksis på graf
Nylige artikler om GraphXOR Linked List – En minneeffektiv dobbeltlenket liste | Sett 1
XOR Linked List – En minneeffektiv dobbeltlenket liste | Sett 2 Hopp over liste | Sett 1 (introduksjon) Selvorganiseringsliste | Sett 1 (introduksjon) Utrullet lenket liste | Sett 1 (introduksjon) 2. Segmenttre datastruktur:
- Segmenttre | Sett 1 (summen av gitt område)
- Segmenttre | Sett 2 (minimumsspørring for rekkevidde)
- Lat forplantning i segmenttre
- Vedvarende segmenttre | Sett 1 (introduksjon)
Alle artikler om segment Tre
3. Prøv datastruktur :
- Prøv | (Sett inn og søk)
- Prøv | (Slett)
- Lengste prefiksmatching – En prøvebasert løsning i Java
- Skriv ut unike rader i en gitt boolsk matrise
- Hvordan implementere Reverse DNS Look Up Cache?
- Hvordan implementere Forward DNS Look Up Cache?
Alle artikler om Trie
4. Binært indeksert tredatastruktur:
- Binært indeksert tre
- Todimensjonalt binært indeksert tre eller Fenwick-tre
- Binært indeksert tre: Områdeoppdateringer og punktspørringer
- Binært indeksert tre: Range Update og Range Queries
Alle artikler om binært indeksert tre
5. Suffiksarray og suffiksetre :
- Suffix Array Introduksjon
- Suffiks Array nLogn Algoritme
- kasai sin algoritme for konstruksjon av LCP-array fra Suffix Array
- Suffiksetre Introduksjon
- Ukkonens suffiksetrekonstruksjon – del 1
- Ukkonens suffiksetrekonstruksjon – del 2
- Ukkonens suffiksetrekonstruksjon – del 3
- Ukkonens suffiksetrekonstruksjon – del 4,
- Ukkonens suffiksetrekonstruksjon – del 5
- Ukkonens suffiksetrekonstruksjon – del 6
- Generalisert suffiksetre
- Bygg Linear Time Suffix Array med Suffix Tree
- Understrengsjekk
- Søker i alle mønstre
- Lengste gjentatte delstreng,
- Lengste felles understreng, lengste palindromiske understreng
Alle artikler om suffiksetre
6. AVL-tre:
- AVL Tree | Sett 1 (innsetting)
- AVL Tree | Sett 2 (sletting)
- AVL med dupliserte nøkler
7. Splay Tree:
- Splay Tree | Sett 1 (Søk)
- Splay Tree | Sett 2 (Sett inn)
8. B-tre:
- B-tre | Sett 1 (introduksjon)
- B-tre | Sett 2 (Sett inn)
- B-tre | Sett 3 (Slett)
9. Rød-svart tre:
- Rød-svart tre introduksjon
- Innsetting av rødt svart tre.
- Sletting av rød-svart tre
- Program for innsetting av rødt svart tre
Alle artikler om selvbalanserende BST-er
murer formel10. K dimensjonalt tre:
- KD-tre (søk og sett inn)
- K D-tre (finn minimum)
- K D-tre (slett)
Andre datastrukturer:
- Treap (et randomisert binært søketre)
- Ternært søketre
- Intervalltre
- Implementer LRU Cache
- Sorter tall som er lagret på forskjellige maskiner
- Finn de k vanligste ordene fra en fil
- Gitt en rekkefølge av ord, skriv ut alle anagrammene sammen
- Turneringstre (vinnertre) og binær haug
- Decision Trees – Falske (forfalskede) myntpuslespill (12-myntspuslespill)
- Spaghetti stabel
- Datastruktur for ordbok og stavekontroll?
- Kartesisk tre
- Kartesisk tresortering
- Sparsomt sett
- Centroid dekomponering av tre
- Gomory-Hu-tre
- Nylige artikler om avanserte datastrukturer.
Diverse:
- Vanlige spørsmål om datastrukturintervju | Sett 1
- En datastruktur for n elementer og O(1) operasjoner
- Uttrykkstre