Veri yapılarını kullanmanın bir programcı olarak oldukça yaygın bir vaka bulunduğunu görmüş olacaksınız, bu yüzden ikili ağaçlar, yığınlar ve kuyruklar şeklinde temel veri yapılarında yetkin olmak başarınız için yaşamsal ehemmiyet taşır.
Sadece becerilerinizi geliştirmek ve kalabalığın arasından sıyrılmak istiyorsanız, gelişmiş veri yapılarına da aşina olmak isteyeceksiniz.
Gelişmiş veri yapıları veri biliminin mühim bir bileşenidir ve verimsiz yönetimi temizlemeye ve büyük veri kümeleri için depolama sağlamaya destek olmakta yardımcılar. Yazılım mühendisleri ve veri bilimcileri algoritmalar ve yazılımlar tasarlamak için devamlı olarak gelişmiş veri yapılarından yararlanırlar.
Her geliştiricinin bilmesi ihtiyaç duyulan gelişmiş veri yapılarını tartışırken okumaya devam edin.
1. Fibonacci Yığını
Veri yapılarını öğrenmek için birazcık vakit ayırdıysanız, ikili yığınlara aşina olmanız gerekir. Fibonacci yığınları oldukça benzerdir ve min-yığın yada maks-yığın Özellikler. Fibonacci yığınını, minimum yada maksimum kıymet düğümünün daima kökünde olduğu bir ağaç koleksiyonu olarak düşünebilirsiniz.
Fotoğraf Kredisi: Wikimedia
Yığın ek olarak Fibonacci hususi durumunu bir düğüm şeklinde yerine getirmektedir n en azından F(n+2) Düğüm. Bir Fibonacci yığını içinde, her düğümün kökleri çoğu zaman dairesel iki kat bağlantılı bir sıralama vasıtasıyla birbirine bağlanır. Bu, bir düğümü silmeyi ve iki listeyi yalnızca O(1) zamanında birleştirmeyi mümkün kılar.
Fibonacci yığınları ikili ve binom yığınlarından fazlaca daha esnektir, bu da onları fazlaca çeşitli uygulamalarda yararlı hale getirir. Algoritmanın emek verme süresini mühim seviyede iyileştirmek için Dijkstra’nın algoritmasında çoğu zaman öncelik kuyrukları olarak kullanılırlar.
2. AVL Ağacı
Fotoğraf Kredisi: Wikimedia
AVL (Adelson-Velsky ve Landis) ağaçları ikili arama ağaçlarını kendi kendine dengeler. Standart İkili Arama Ağaçları eğriltilebilir ve en fena durum vakit karmaşıklığına haiz olabilir ve bu da onları gerçek dünyadaki uygulamalar için verimsiz hale getirir. Dengeleme özelliği ihlal edildiğinde, kendi kendini dengeleyen ağaçlar yapılarını otomatikman değiştirir.
Avl ağacında, her düğüm dengeleme faktörünü içeren ek bir öznitelik ihtiva eder. Denge faktörü, sol alt ağacın yüksekliğini bu düğümdeki sağ alt ağaçtan çıkararak elde edilmiş değerdir. AVL ağacının kendi kendini dengeleme özelliği, denge faktörünün daima -1, 0 yada 1 olmasını gerektirir.
Kendi kendini dengeleme özelliği (denge faktörü) ihlal edilirse, AVL ağacı denge faktörünü korumak için düğümlerini döndürür. AVL ağacı dört ana döndürme kullanır: sağa döndürme, sola döndürme, sol-sağ döndürme ve sağ-sol döndürme.
Bir AVL ağacının kendi kendini dengeleme özelliği, en fena durum vakit karmaşıklığını, İkili Arama Ağacı’nın performansına kıyasla mühim seviyede daha verimli olan yalnızca O(logn) ile geliştirir.
3.Kırmızı-Siyah Ağaç
Fotoğraf Kredisi: Wikimedia
Kırmızı-Siyah ağaç, kendi kendini dengeleyen özelliği olarak fazladan bir bit kullanan başka bir kendi kendini dengeleyen ikili arama ağacıdır. Bit çoğu zaman kırmızı yada siyah olarak adlandırılır, bu yüzden Kırmızı-Siyah ağaç adı.
Kırmızı-Siyah’taki her düğüm kırmızı yada siyahtır, sadece kök düğüm daima siyah olmalıdır. bitişik iki kırmızı düğüm olması imkansız ve tüm yaprak düğümleri siyah olmalıdır. Bu kurallar, ağacın kendi kendini dengeleme hususi durumunu korumak için kullanılır.
İkili Arama ağaçlarının aksine, Kırmızı-Siyah ağaçlar ortalama olarak O (logn) verimliliğine haizdir ve bu da onları fazlaca daha verimli hale getirir. Bununla beraber, AVL ağaçları kati bir kendini dengeleme özelliği sebebiyle fazlaca daha dengelidir.
Veri Yapılarınızı Geliştirin
Gelişmiş veri yapılarını bilmek iş görüşmelerinde büyük bir fark yaratabilir ve sizi rekabetten ayıran unsur olabilir. Bakmanız ihtiyaç duyulan öteki gelişmiş veri yapıları içinde n-Ağaçlar, Grafikler ve Ayrık Kümeler bulunur.
Belirli bir senaryo için ideal bir veri yapısı belirlemek, iyi bir programcıyı mükemmel meydana getiren şeyin bir parçasıdır.