Bu yığınları ve ağaçları öğrenerek rekabette öne geçin.
Bir programcı olarak veri yapılarını kullanmanın oldukça yaygın bir durum olduğunu göreceksiniz, bu nedenle ikili ağaçlar, yığınlar ve kuyruklar gibi temel veri yapılarında yetkin olmak başarınız için çok önemlidir. Ancak becerilerinizi geliştirmek ve kalabalığın arasından sıyrılmak istiyorsanız, gelişmiş veri yapılarına da aşina olmak isteyeceksiniz.
Gelişmiş veri yapıları, veri biliminin önemli bir bileşenidir ve verimsiz yönetimi temizlemeye ve büyük veri kümeleri için depolama sağlamaya yardımcı olur. Yazılım mühendisleri ve veri bilimcileri, algoritmaları ve yazılımları tasarlamak için sürekli olarak gelişmiş veri yapılarından yararlanır.
Her uzman programcının bilmesi gereken gelişmiş veri yapılarını tartışırken okumaya devam edin.
1. Fibonacci Yığını
Zaten veri yapılarını öğrenmek için biraz zaman ayırdıysanız, ikili yığınlara aşina olmalısınız . Fibonacci yığınları oldukça benzerdir ve min-heap veya max-heap özelliklerini takip ederler . Bir Fibonacci yığınını, minimum veya maksimum değer düğümünün her zaman kökte olduğu bir ağaç koleksiyonu olarak düşünebilirsiniz.
Yığın ayrıca Fibonacci özelliğini de karşılar, öyle ki bir n düğümü en az F(n+2) düğüme sahip olacaktır. Bir Fibonacci yığını içinde, her bir düğümün kökleri, genellikle çift bağlantılı dairesel bir liste aracılığıyla birbirine bağlanır. Bu, bir düğümü silmeyi ve iki listeyi yalnızca O(1) zamanında birleştirmeyi mümkün kılar .
Fibonacci yığınları, ikili ve binom yığınlarından çok daha esnektir ve bu da onları çok çeşitli uygulamalarda kullanışlı kılar. Algoritmanın çalışma süresini önemli ölçüde iyileştirmek için genellikle Dijkstra’nın algoritmasında öncelik sıraları olarak kullanılırlar.
2. AVL Ağacı
AVL (Adelson-Velsky ve Landis) ağaçları, bilgisayar bilimindeki birçok farklı ağaç türünden biridir. Esasen kendi kendini dengeleyen bir ikili arama ağacıdır. Standart İkili Arama Ağaçları , belirli uç durumlarda çarpık olabilir ve en kötü durum zaman karmaşıklığı O(n)’ye sahip olabilir, bu da onları gerçek dünya uygulamaları için verimsiz hale getirir. Kendi kendini dengeleyen ağaçlar, dengeleme özelliğini ihlal ettiğinde yapılarını otomatik olarak değiştirir.
Bir AVL ağacında, her düğüm, dengeleme faktörünü içeren fazladan bir öznitelik içerir. Denge faktörü, sol alt ağacın o düğümdeki sağ alt ağaçtan yüksekliğinin çıkarılmasıyla elde edilen değerdir. AVL ağacının kendi kendini dengeleme özelliği, denge faktörünün her zaman -1, 0 veya 1 olmasını gerektirir.
Kendi kendini dengeleme özelliği (denge faktörü) ihlal edilirse, AVL ağacı denge faktörünü korumak için düğümlerini döndürür. Bir AVL ağacı dört ana döndürme kullanır; sağa döndürme, sola döndürme, sola-sağa döndürme ve sağ-sola döndürme.
Bir AVL ağacının kendi kendini dengeleme özelliği, en kötü durum zaman karmaşıklığını yalnızca O(log n) değerine yükseltir; bu, bir İkili Arama Ağacının performansına kıyasla önemli ölçüde daha verimlidir.
AVL ağacı kendisini bir denge faktörü aracılığıyla koruduğundan, verilen yükseklikle minimum düğüm sayısını hesaplayabilirsiniz. Tekrarlama ilişkisi N(h) = N(h-1) + N(h-2) + 1’e iner ve AVL ağacında en az üç düğüm olmalıdır (n > 2). Yineleme ilişkisinin temel durumları sırasıyla N(0) = 1 ve N(1) = 2’dir.
3. Kırmızı-Siyah Ağaç
Kırmızı-Siyah ağaç, kendi kendini dengeleme özelliği olarak fazladan bir bit kullanan başka bir kendi kendini dengeleyen ikili arama ağacıdır. Bit genellikle kırmızı veya siyah olarak adlandırılır, bu nedenle Kırmızı-Siyah ağacı adı verilir.
Kırmızı-Siyah’taki her düğüm ya kırmızı ya da siyahtır, ancak kök düğüm her zaman siyah olmalıdır. İki bitişik kırmızı düğüm olamaz ve tüm yaprak düğümler siyah olmalıdır. Bu kurallar ağacın kendi kendini dengeleme özelliğini korur.
İkili Arama ağaçlarının aksine, Kırmızı-Siyah ağaçları yaklaşık O(log n) verimliliğe sahiptir, bu da onları çok daha verimli kılar. Bununla birlikte, AVL ağaçları, kesin bir kendi kendini dengeleme özelliği nedeniyle çok daha dengelidir.
Veri Yapılarınızı Geliştirin
Gelişmiş veri yapılarını bilmek, iş görüşmelerinde büyük fark yaratabilir ve sizi rekabetten ayıran faktör olabilir. İncelemeniz gereken diğer gelişmiş veri yapıları arasında n-Ağaçlar, Grafikler ve Ayrık Kümeler bulunur.
Belirli bir senaryo için ideal bir veri yapısını belirlemek, iyi bir programcıyı harika yapan şeyin bir parçasıdır.
