Home-theater-designers
בחירת מבנה הנתונים הטוב ביותר עבור המטרות שלך עשויה להיות מאתגרת עם מספר אפשרויות זמינות. בעת בחירת מבנה נתונים, קחו בחשבון את הנתונים איתם תתמודדו, הפעולות שיש לבצע בנתונים והסביבה שבה האפליקציה שלכם תבוצע.
איפור של סרטון היום גלול כדי להמשיך עם התוכן
הבן את הנתונים שלך
הבנת הנתונים שעמם תתמודד לפני בחירת מבנה נתונים היא חיונית. מבני נתונים נפוצים שעובדים עם סוגי נתונים שונים כוללים מערכים, רשימות מקושרות, עצים, גרפים וטבלאות גיבוב.
לדוגמה, כאשר אתה צריך לגשת לאלמנטים באופן אקראי מהנתונים שלך, מערכים עשויים להיות הבחירה הטובה ביותר. במקרה שאתה כל הזמן צריך להוסיף או למחוק אלמנטים מרשימה, וגם גודל הרשימה עשוי להשתנות, אז רשימות מקושרות יכולות להיות שימושיות במיוחד.
כאשר אתה צריך לאחסן ביעילות מספר רמות של נתונים, כגון מבני רשומות, ולבצע פעולות כמו חיפוש ומיון, אז עצים שימושיים.
כאשר אתה צריך לתאר אינטראקציות בין ישויות, כמו אלה ברשתות חברתיות, ולבצע פעולות כמו הנתיב הקצר ביותר וקישוריות, אז גרפים מועדפים. טבלאות Hash מועילות לחיפושי מפתח מהירים.
שקול את הפעולות שיש לבצע בנתונים
בעת בחירת מבנה הנתונים, עליך לשקול גם את הפעולות שיש לבצע בנתונים. מבני נתונים שונים מייעלים פעולות רבות, כגון מיון, חיפוש, הוספה ומחיקה.
לדוגמה, רשימות מקושרות טובות יותר לפעולות כמו הכנסה ומחיקה, אבל עצים בינאריים הם הטובים ביותר לחיפוש ולמיון. טבלת hash יכולה להיות הבחירה הטובה ביותר אם האפליקציה שלך דורשת הכנסה וחיפוש בו-זמנית.
הערכת הסביבה
כאשר בוחנים מבנה נתונים, עליך להעריך את הסביבה שבה האפליקציה תפעל. הסביבה משפיעה עד כמה מבני נתונים נגישים מיידית.
שקול את הגורמים הבאים בעת הערכת מצבך הנוכחי:
- כוח עיבוד : בחר מבני נתונים עבור היישומים שלך שעובדים היטב במחשבים עם כוח עיבוד מועט בזמן שהם פועלים על הפלטפורמה. לדוגמה, מבני נתונים פשוטים יותר כמו מערכים יכולים להיות מתאימים יותר מעצים או גרפים.
- במקביל : עליך לבחור מבנה נתונים בטוח בשרשור שיכול להתמודד עם גישה בו-זמנית ללא פגיעה בנתונים; אם האפליקציה שלך פועלת בסביבה במקביל, שבה מספר שרשורים או תהליכים ניגשים למבנה הנתונים בו-זמנית. במקרה זה, מבני נתונים ללא נעילה כמו ConcurrentLinkedQueue ו ConcurrentHashMap עשוי להיות מתאים יותר מאלה מסורתיים כמו ArrayList ו- HashMap.
- השהיה ברשת : אם היישום שלך דורש העברת נתונים דרך רשת, עליך לשקול את זמן השהיית הרשת תוך החלטה על מבנה הנתונים הטוב ביותר. במצבים כאלה, שימוש במבנה נתונים המגביל שיחות רשת או מפחית את כמות העברת הנתונים עשוי לסייע בשיפור הביצוע.
מבני נתונים נפוצים ומקרי השימוש בהם
להלן סיכום של מספר מבני נתונים פופולריים והשימוש בהם.
- מערכים : זהו מבנה נתונים פשוט ויעיל שעשוי להכיל סדרה בגודל קבוע של אלמנטים מאותו סוג נתונים. כדי שהם יעבדו כמו שצריך, הם צריכים גישה מהירה וישירה לאובייקטים ספציפיים באמצעות אינדקס.
- רשימות מקושרות : רשימות מקושרות מורכבות מצמתים, המכילים אלמנט והפניה לצומת הבא ו/או הצומת הקודם. בגלל הפעולות היעילות שלהן, רשימות מקושרות מתאימות ביותר למצבים הדורשים הכנסת או מחיקה של אלמנטים תכופים. עם זאת, הגישה לאלמנטים בודדים לפי אינדקס ברשימות מקושרות היא איטית יותר בהשוואה למערכים.
- תורים וערימות : ערימות מצייתות לכלל Last-In-First-Out (LIFO), כאשר הפריט האחרון שהוכנס הוא הפריט הראשון שהוסר. התורים נשלטים על ידי עקרון First-In-First-Out (FIFO). כאשר האלמנט הראשון שנוסף הוא גם הראשון שנמחק.
- Hash Tables : טבלאות Hash הן סוג של מבנה נתונים שמכיל צמדי מפתח-ערך. הפתרון הטוב ביותר הוא להשתמש בטבלאות hash כאשר מספר הרכיבים אינו צפוי, ואתה זקוק לגישה מהירה לערכים באמצעות מפתח.
- עצים : עצים הם מבני נתונים היררכיים שעשויים לאחסן קבוצת אלמנטים בהיררכיה. השימושים הטובים ביותר עבור עצי חיפוש בינאריים נמצאים במבני נתונים היררכיים שבהם היחסים בין פריטי הנתונים עשויים לייצג מבנה דמוי עץ.
בחירת מבנה הנתונים הנכון
לפני בחירת מבנה נתונים, שקול את הנתונים, החובות והסביבה של האפליקציה שלך. תוך כדי הבחירה שלך, חשוב על האלמנטים הבאים:
- מורכבות זמן : הביצועים של היישום שלך עשויים להיות מושפעים באופן משמעותי ממורכבות הזמן של מבנה הנתונים שלך. אם היישום שלך דורש פעולות חיפוש או אחזור תכופות, השתמש במבנה נתונים עם מורכבות זמן מופחתת, כמו טבלת hash.
- מורכבות החלל : מורכבות החלל של מבנה הנתונים היא שיקול חשוב נוסף. אם היישום שלך הוא עתיר זיכרון, בחר מבנה נתונים עם פחות מורכבות שטח, כגון מערך. אם המרחב אינו עניין, אתה יכול להשתמש במבנה נתונים עם מורכבות שטח גדולה יותר, כגון עץ.
- פעולות קריאה לעומת כתיבה : אם היישום שלך משתמש בהרבה פעולות כתיבה, בחר מבנה נתונים עם ביצועי הכנסה מהירים יותר, כמו טבלת hash. אם היישום שלך דורש פעולות קריאה רבות, בחר מבנה נתונים עם מהירות חיפוש מהירה יותר, כגון עץ חיפוש בינארי.
- סוג הנתונים : הנתונים שאתה מתמודד איתם עשויים להשפיע גם על מבנה הנתונים שבחרת. לדוגמה, אתה יכול להשתמש במבנה נתונים מבוסס עץ אם הנתונים שלך הירארכיים. אם יש לך נתונים פשוטים שצריך לגשת אליהם באופן אקראי, בחירת מבנה נתונים מבוסס מערך יכולה להיות האפשרות הטובה ביותר שלך.
- ספריות זמינות : שקול את הספריות שהן נגישות בקלות עבור מבנה הנתונים שאתה שוקל. זה יכול להיות קל יותר לביצוע ולתחזוקה אם לשפת התכנות שלך יש ספריות מובנות הזמינות עבור מבנה נתונים מסוים.
הדוגמה הבאה של Python מדגימה כיצד לבחור את מבנה הנתונים הטוב ביותר עבור מקרה שימוש מסוים.
שקול את המקרה שבו אתה מפתח יישום מערכת קבצים שצריך לאחסן ולאחזר קבצים בהיררכיה. עליך לבחור מבנה נתונים שיכול לייצג ביעילות את המבנה ההיררכי הזה ולבצע במהירות פעולות כמו חיפוש, הוספה ומחיקה.
הדבר הטוב ביותר לצפות ביוטיוב
זה יכול להיות רעיון טוב להשתמש במבנה נתונים מבוסס עץ כמו חיפוש בינארי או עץ B. אם מספר הערכים בכל ספרייה קטן יחסית והעץ אינו עמוק במיוחד, עץ החיפוש הבינארי יעבוד טוב. עץ B יתאים יותר למספר גדול יותר של קבצים ולמבני ספרייה עמוקים יותר.
להלן דוגמה לעץ חיפוש בינארי ב- Python.
class Node:
def __init__(self, value):
self.value = value
self.left_child = None
self.right_child = None
class BinarySearchTree:
def __init__(self):
self.root = None
def insert(self, value):
if self.root is None:
self.root = Node(value)
else:
self._insert(value, self.root)
def _insert(self, value, current_node):
if value < current_node.value:
if current_node.left_child is None:
current_node.left_child = Node(value)
else:
self._insert(value, current_node.left_child)
elif value > current_node.value:
if current_node.right_child is None:
current_node.right_child = Node(value)
else:
self._insert(value, current_node.right_child)
else:
print("Value already exists in tree.")
def search(self, value):
if self.root is not None:
return self._search(value, self.root)
else:
return False
def _search(self, value, current_node):
if value == current_node.value:
return True
elif value < current_node.value and current_node.left_child is not None:
return self._search(value, current_node.left_child)
elif value > current_node.value and current_node.right_child is not None:
return self._search(value, current_node.right_child)
else:
return False
ביישום זה, אתה בונה שתי מחלקות: א BinarySearchTree מחלקה שמנהלת פעולות הכנסה וחיפוש וא צוֹמֶת מחלקה המסמלת צומת בעץ החיפוש הבינארי.
בעוד ששיטת ה-insert מכניסה צומת חדש למיקום המתאים בעץ בהתאם לערכו, שיטת החיפוש מחפשת צומת עם ערך מוגדר. מורכבות הזמן של שתי הפעולות בעץ מאוזן היא O(לוג n) .
בחר את מבנה הנתונים האופטימלי
ניתן לשפר משמעותית את המהירות ויכולת ההסתגלות של האפליקציה שלך על ידי מבנה הנתונים שבחרת. התחשבות בנתונים שלך, בפעולות שלך ובסביבה שלך יכולה לסייע לך בבחירת מבנה הנתונים הטוב ביותר.
שיקולים כמו מורכבות זמן, מורכבות שטח, פעולות קריאה לעומת כתיבה, במקביל, סוג נתונים ונגישות הספרייה חשובים.
על ידי הערכת המשקל של כל רכיב, עליך לבחור את מבנה הנתונים המספק את צרכי היישום שלך.