Oikean tietorakenteen valitseminen voi tehdä ohjelmastasi tehokkaamman. Tässä on opas, joka auttaa sinua tekemään oikean valinnan.

Parhaan tietorakenteen valitseminen tavoitteillesi voi olla haastavaa, koska käytettävissä on useita vaihtoehtoja. Kun valitset tietorakennetta, ota huomioon käsiteltävät tiedot, datalle suoritettavat toiminnot ja ympäristö, jossa sovelluksesi suoritetaan.

Ymmärrä tietosi

Käsiteltävien tietojen ymmärtäminen ennen tietorakenteen valitsemista on erittäin tärkeää. Yhteiset tietorakenteet eri tietotyyppien kanssa toimivia taulukoita, linkitettyjä luetteloita, puita, kaavioita ja hash-taulukoita.

Esimerkiksi kun haluat käyttää elementtejä satunnaisesti tiedoistasi, taulukot voivat olla paras valinta. Jos joudut jatkuvasti lisäämään tai poistamaan elementtejä luettelosta, ja myös luettelon koko saattaa muuttua, linkitetyt luettelot voivat olla erityisen hyödyllisiä.

Kun haluat tallentaa tehokkaasti useita tietotasoja, kuten tietuerakenteita, ja suorittaa toimintoja, kuten hakua ja lajittelua, puut ovat hyödyllisiä.

Kun haluat kuvata entiteettien välistä vuorovaikutusta, kuten sosiaalisten verkostojen vuorovaikutusta, ja suorittaa toimintoja, kuten lyhin polku ja yhteys, graafit ovat suositeltavia. Hash-taulukot ovat hyödyllisiä nopeassa avainten haussa.

Harkitse tiedoille suoritettavia toimintoja

Tietorakennetta valittaessa tulee huomioida myös tiedoille suoritettavat toiminnot. Erilaiset tietorakenteet optimoivat lukuisia toimintoja, kuten lajittelun, haun, lisäyksen ja poistamisen.

Esimerkiksi linkitetyt luettelot ovat parempia toimintoihin, kuten lisäämiseen ja poistamiseen, mutta binääripuut ovat parhaita etsimiseen ja lajitteluun. Hash-taulukko voi olla paras valinta, jos sovelluksesi vaatii samanaikaista lisäystä ja hakua.

Arvioi ympäristö

Kun harkitset tietorakennetta, sinun on arvioitava ympäristö, jossa sovellus toimii. Ympäristö vaikuttaa siihen, kuinka hyvin ja kuinka nopeasti tietorakenteet ovat saatavilla.

Ota huomioon seuraavat tekijät, kun arvioit nykyistä tilaasi:

  1. Prosessointiteho: Valitse sovelluksillesi tietorakenteet, jotka toimivat hyvin tietokoneissa, joissa on vähän prosessointitehoa, kun ne toimivat alustalla. Esimerkiksi yksinkertaisemmat tietorakenteet, kuten taulukot, voivat olla sopivampia kuin puut tai kaaviot.
  2. Samanaikaisuus: Valitse säikeille turvallinen tietorakenne, joka pystyy käsittelemään samanaikaisen käytön ilman tietojen vioittumista; jos sovelluksesi toimii samanaikaisessa ympäristössä, jossa useat säikeet tai prosessit käyttävät tietorakennetta samanaikaisesti. Tässä tapauksessa lukitsemattomat tietorakenteet kuten ConcurrentLinkedQueue ja Samanaikainen HashMap voivat olla sopivampia kuin perinteiset, kuten ArrayListand HashMap.
  3. Verkon latenssi: Jos sovelluksesi vaatii tiedonsiirtoa verkon kautta, sinun on otettava huomioon verkon latenssi päätettäessä parasta tietorakennetta. Tällaisissa tilanteissa verkon puheluita rajoittavan tai tiedonsiirron määrää vähentävän tietorakenteen käyttö voi parantaa suoritusta.

Yleiset tietorakenteet ja niiden käyttötapaukset

Tässä on yhteenveto useista suosituista tietorakenteista ja niiden käytöstä.

  1. Taulukot: Tämä on yksinkertainen ja tehokas tietorakenne, joka voi sisältää kiinteän kokoisen sarjan saman tietotyypin elementtejä. Jotta ne toimisivat oikein, ne tarvitsevat nopean, suoran pääsyn tiettyihin objekteihin indeksin kautta.
  2. Linkitetyt luettelot: Linkitetyt listat koostuvat solmuista, jotka sisältävät elementin ja viittauksen seuraavaan solmuun ja/tai edelliseen solmuun. Tehokkaiden toimintojensa ansiosta linkitetyt listat sopivat parhaiten tilanteisiin, joissa elementtien lisääminen tai poistaminen vaatii usein. Yksittäisten elementtien käyttö linkitetyissä luetteloissa indeksin avulla on kuitenkin hitaampaa kuin taulukot.
  3. Jonot ja pinot: Pinot noudattavat Last-In-First-Out (LIFO) -sääntöä, jossa viimeinen lisätty kohde on ensimmäinen poistettu kohde. Jonot ohjataan FIFO-periaatteella jossa ensimmäinen lisätty elementti on myös ensimmäinen poistettu.
  4. Hash-taulukot: Hash-taulukot ovat tietorakenteen muoto, joka sisältää avain-arvo-pareja. Paras ratkaisu on käyttää hash-taulukoita, kun komponenttien lukumäärää ei voi ennustaa ja tarvitset nopean pääsyn arvoihin avaimella.
  5. puut: Puut ovat hierarkkisia tietorakenteita, jotka voivat tallentaa ryhmän elementtejä hierarkiaan. Parhaat käyttötarkoitukset binäärihakupuut ovat hierarkkisissa tietorakenteissa, joissa tietoalkioiden väliset suhteet voivat edustaa puumaista rakennetta.

Oikean tietorakenteen valitseminen

Ennen kuin valitset tietorakenteen, ota huomioon sovelluksesi tiedot, velvoitteet ja ympäristö. Kun teet valintaasi, mieti seuraavia seikkoja:

  1. Aika monimutkaisuus: Tietorakenteen monimutkaisuus voi vaikuttaa merkittävästi sovelluksesi suorituskykyyn. Jos sovelluksesi vaatii toistuvia haku- tai hakutoimintoja, käytä tietorakennetta, jolla on vähemmän aikaa monimutkaista, kuten hash-taulukkoa.
  2. Avaruuden monimutkaisuus: Tietorakenteen monimutkaisuus on toinen tärkeä näkökohta. Jos sovelluksesi vaatii paljon muistia, valitse tietorakenne, jolla on vähemmän tilaa, kuten taulukko. Jos tila ei ole huolenaihe, voit käyttää tietorakennetta, joka on monimutkaisempi, kuten puu.
  3. Lue vs. Kirjoitustoiminnot: Jos sovelluksesi käyttää paljon kirjoitustoimintoja, valitse tietorakenne, jolla on nopeampi lisäysteho, kuten hash-taulukko. Jos sovelluksesi vaatii useita lukutoimintoja, valitse tietorakenne, jolla on nopeampi hakunopeus, kuten binäärihakupuu.
  4. Tietojen tyyppi: Käsittelemäsi tiedot voivat myös vaikuttaa valitsemaasi tietorakenteeseen. Voit esimerkiksi käyttää puupohjaista tietorakennetta, jos tietosi ovat hierarkkisia. Jos sinulla on yksinkertaista tietoa, jota on käytettävä satunnaisesti, taulukkopohjaisen tietorakenteen valitseminen voi olla paras vaihtoehto.
  5. Käytettävissä olevat kirjastot: Harkitse kirjastoja, jotka ovat helposti käytettävissä tarkasteltavalle tietorakenteelle. Se voisi olla helpompi suorittaa ja ylläpitää, jos ohjelmointikielessäsi on sisäänrakennettuja kirjastoja, jotka ovat käytettävissä tietylle tietorakenteelle.

Seuraava Python-esimerkki näyttää, kuinka valitaan paras tietorakenne tiettyyn käyttötapaukseen.

Harkitse tapausta, jossa kehität tiedostojärjestelmäsovellusta, jonka on tallennettava ja haettava tiedostoja hierarkiassa. Sinun on valittava tietorakenne, joka edustaa tehokkaasti tätä hierarkkista rakennetta ja suorittaa nopeasti toiminnot, kuten haun, lisäyksen ja poistamisen.

Voisi olla hyvä idea käyttää puupohjaista tietorakennetta, kuten binäärihakua tai B-puuta. Jos merkintöjen määrä kussakin hakemistossa on suhteellisen pieni ja puu ei ole kovin syvä, binäärihakupuu toimisi hyvin. B-puu olisi sopivampi suuremmille tiedostomäärille ja syvemmille hakemistorakenteille.

Alla on esimerkki Pythonin binäärihakupuusta.

luokkaaSolmu:
def__sen sisällä__(itse, arvo):
 itsearvo = arvo
 self.left_child = Ei mitään
 itse.oikea_lapsi = Ei mitään


luokkaaBinarySearchTree:


def__sen sisällä__(itse):
 self.root = Ei mitään
deflisää(itse, arvo):


jos itse.juuri OnEi mitään:
 self.root = Solmu (arvo)


muu:
 self._insert (arvo, self.root) 
def_insert(itse, arvo, nykyinen_solmu):


jos arvo < nykyinen_solmu.arvo:
jos nykyinen_solmu.vasen_lapsi OnEi mitään:
 current_node.left_child = Solmu (arvo)


muu:
 self._insert (arvo, current_node.left_child)
elif arvo > nykyinen_solmu.arvo:
jos nykyinen_solmu.oikea_lapsi OnEi mitään:
 current_node.right_child = Solmu (arvo)
muu:
 self._insert (arvo, nykyinen_solmu.oikea_lapsi)


muu:
 Tulosta("Arvo on jo olemassa puussa.")
defHae(itse, arvo):
jos itse.juuri OneiEi mitään:
palata self._search (arvo, self.root)


muu:
palataVäärä
def_Hae(itse, arvo, nykyinen_solmu):


jos arvo == nykyinen_solmu.arvo:
palataTotta


elif arvo < nykyinen_solmu.arvo ja nykyinen_solmu.vasen_lapsi OneiEi mitään:
palata self._search (arvo, nykyinen_solmu.vasen_lapsi)


elif arvo > nykyinen_solmu.arvo ja nykyinen_solmu.oikea_lapsi OneiEi mitään:
palata self._search (arvo, nykyinen_solmu.oikea_lapsi)
muu:
palataVäärä

Tässä toteutuksessa rakennat kaksi luokkaa: a BinarySearchTree luokka, joka hallitsee lisäys- ja hakutoimintoja ja a Solmu luokka, joka symboloi binäärihakupuun solmua.

Kun lisäysmenetelmä lisää uuden solmun sopivaan paikkaan puussa sen arvon mukaan, hakumenetelmä etsii solmua, jolla on määrätty arvo. Molempien toimintojen aikamonimutkaisuus tasapainoisessa puussa on O(log n).

Valitse optimaalinen tietorakenne

Sovelluksesi nopeutta ja mukautumiskykyä voidaan parantaa merkittävästi valitsemasi tietorakenteen avulla. Tietojesi, toimintasi ja ympäristösi huomioon ottaminen voi auttaa sinua valitsemaan parhaan tietorakenteen.

Ajan monimutkaisuus, tilan monimutkaisuus, luku- ja kirjoitustoiminnot, samanaikaisuus, tietotyyppi ja kirjaston saavutettavuus ovat tärkeitä asioita.

Kunkin komponentin painoa arvioimalla sinun tulee valita tietorakenne, joka täyttää sovelluksesi tarpeet.