데이터 구조 예제

또한 데이터 구조를 사용하는 것이 중요할 뿐만 아니라 각 작업에 적합한 데이터 구조를 선택하는 것이 중요합니다. 적합하지 않은 데이터 구조를 선택하면 런타임이 느려지거나 응답하지 않는 코드가 발생할 수 있습니다. 데이터 구조를 선택할 때 고려해야 할 몇 가지 요소로는 저장할 정보의 종류, 기존 데이터를 배치해야 하는 위치, 데이터를 정렬하는 방법 및 데이터에 대해 예약해야 하는 메모리 양 등이 있습니다. 검색은 구조에 저장된 데이터를 찾고 반환하는 데 전념합니다. 해당 정보에 다시 액세스하는 방법은 무엇입니까? 정보를 다시 얻기 위해 데이터 구조는 어떤 단계를 수행해야 합니까? 간단한 언어로 데이터 구조는 주문한 데이터를 저장하도록 프로그래밍된 구조이므로 다양한 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다. 메모리에서 구성할 데이터에 대한 지식을 나타냅니다. 복잡성을 줄이고 효율성을 높이는 방식으로 설계 및 구현되어야 합니다. 그런 다음 크고 연결된 데이터를 저장하는 데 사용되는 몇 가지 복잡한 데이터 구조도 있습니다. 추상 데이터 구조의 몇 가지 예는 다음과 같습니다 : 당신이 보았듯이, 데이터 구조는 우리가 우리의 모든 디지털 정보를 구성하는 데 사용하는 필수 구성 요소입니다.

올바른 데이터 구조를 선택하면 원하는 알고리즘을 사용하고 코드를 원활하게 실행할 수 있습니다. 데이터 구조를 이해하고 이를 잘 사용하는 방법을 이해하는 것은 다음과 같은 많은 상황에서 중요한 역할을 할 수 있습니다: 스택과 유사하게, Queue는 요소를 순차적으로 저장하는 또 다른 선형 데이터 구조입니다. 스택과 큐의 유일한 중요한 차이점은 LIFO 메서드를 사용하는 대신 Queue는 첫 번째 아웃에서 첫 번째 에 대한 짧은 FIFO 메서드를 구현한다는 것입니다. 이러한 데이터 구조는 공간 분할 또는 이진 공간 분할에 사용 됩니다. 데이터 구조는 데이터베이스에 보관된 정보 나 인덱싱 서비스와 같은 대량의 데이터를 효율적으로 관리하는 데 필수적입니다. 데이터 시스템의 적절한 유지 관리는 메모리 할당, 데이터 상호 관계 및 데이터 프로세스를 식별해야 하며, 이 모든 것이 데이터 구조에 도움이 됩니다. 데이터 구조는 데이터를 저장하고 검색할 수 있는 방법입니다. 이미 파이썬 목록과 사전, 또는 자바 스크립트 배열과 객체에 익숙할 수 있습니다.

그렇다면 목록과 배열은 인덱스에 의해 액세스되는 데이터와 순차적이며 사전과 개체는 명명된 키를 사용하여 정보를 저장하고 검색합니다. 데이터 구조는 일반적으로 컴퓨터가 메모리의 모든 위치에 데이터를 가져오고 저장하는 기능을 기반으로 하며, 포인터(메모리 주소를 나타내는 비트 문자열)로 지정된 메모리에 저장하고 프로그램에서 조작할 수 있습니다. 따라서 어레이 및 레코드 데이터 구조는 산술 연산을 사용하여 데이터 항목의 주소를 계산하는 반면 연결된 데이터 구조는 구조 체 내에서 데이터 항목의 주소를 저장하는 것을 기반으로 합니다. 결국, 나는 무엇을 해야할지 하지 못하고 남아 있다. 나는 다시 같은 방식으로 사물을 볼 수 없다. 지도는 그래프입니다. 나무는 거꾸로 보입니다. Codeburst의 대기열에 있는 내 문서를 게시하도록 푸시했습니다. 나는 그들이 내가 대기열을 뛰어 도움이 될 수 프라임 / 우선 순위 작가 같은 것을 소개 바랍니다.

이러한 데이터 구조는 절대적으로 asinine 보이지만 나는 그들에 대해 이야기 / 생각을 멈출 수 없다.