#59 Основные структуры данных. Основные структуры данных

#59 Основные структуры данных. Основные структуры данных

1 Линейные структуры данных.

2 Табличные структуры данных.

3 Иерархические структуры данных.

4 Достоинства и недостатки различных структур данных.

Работа с большими наборами данных автоматизируются проще, когда днныые упорядочены. т.е. образуют заданную структуру. Существует три основных типа структур данных: линейная, иерархическая и табличная .

Например, в любой книге страницы упорядочены в соответствии с простой линейной структурой, разделы, главы и параграфы книги имеют иерархическую структуру, а содержание книги строится на основе табличной структуры.

1 Линейные структуры данных

Примером линейной структуры данных является список студентов, обучающихся в группе

(журнал).

№ п/п Ф И О.

1. Беляков И.П

2. Иванов Л.В

3. Смирнова Г.В.

21. Яковлев С.П.

Линейные структуры данных ( или списки) – это упорядоченные структуры, в которых адрес элемента однозначно определяется его номером.

Элементы данных любого списка можно разбить по строкам ( как это сделано выше) или разместить линейно в одной строке с использованием специальных разделителей.

Например,

Беляков И.П. * Иванов Л. В. * Смирнова Г.В. * … * Яковлев С.П.

Если все элементы списка имеют равную длину, то такие упрощенные списки называют векторами данных. Работать с ними более удобно.

2 Табличные структуры данных

Табличные структуры отличаются от списочных тем, что элементы данных определяются не номером, а адресом ячейки, который состоит не из одного параметра, как в списках, а из нескольких (например, номер строки и столбца).

Пример:

Элементы данных, принадлежащих табличной структуре, также можно разместить линейно с

использованием специальных разделителей различных типов. Например:

товар * цена* количество* сумма # телевизор * 8000 * 2 * 16000 #холодильник *14000 *14000 #электропечъ * 6000 *4* 24000

Если все элементы таблицы имеют равную длину, то такие таблицы называются матрицами.

Итак, табличные структуры данных - это упорядоченные структуры, в которых адрес элемента определяется номером строки и номером столбца, на пересечении которых находится ячейка, содержащая искомый элемент

.Таблицы, в которых адрес элемента определяется не двумя, а большим количеством параметров, называются многомерными.

В качестве примера 4-х мерной таблицы можно привести структуру данных, определяемую следующими четырьмя параметрами:

Номер курса: 1

Номер специальности: 061000

Номер группы: М-72

Номер студента в группе: 10

3.Иерархические структуры данных

Нерегулярные данные, которые трудно представить в виде списка или таблицы, часто представляют в виде иерархических структур. Например, иерархическую структуру имеетсистема почтовых адресов.

В иерархической структуре, адрес каждого элемента определяется путем доступа (маршрутом), ведущим от вершины структуры к данному элементу.

Например, маршрут для установки ориентации печатного листа в текстовом редакторе WORD выглядит следующим образом Файл —> параметры страницы —> Размер бумаги Ориентация.

4. Достоинства и недостатки различных структур данных

Списочные и табличные структуры являются простыми, поэтому они легко упорядочиваются.

Основным методом упорядочивания является сортировка по какому-либо признаку.

Несмотря на многочисленные удобства, основной недостаток простых структур данных состоит в том, что их трудно обновлять. При добавлении произвольного элемента в упорядоченную структуру списка может происходить изменение адресных данных у других элементов.

Структуры данных -- это. 1. Основные типы данных. Данные, хранящиеся в памяти ЭВМ представляют собой совокупность нулей и едениц (битов). Биты объединяются в последовательности: байты, слова и т.д. Каждому участку оперативной памяти, который может вместить один байт или слово, присваивается порядковый номер (адрес).

Какой смысл заключен в данных, какими символами они выражены - буквенными или цифровыми, что означает то или иное число - все это определяется программой обработки. Все данные необходимые для решения практических задач подразделяются на несколько типов, причем понятие тип связывается не только с представлением данных в адресном пространстве, но и со способом их обработки .

Любые данные могут быть отнесены к одному из двух типов: основному (простому), форма представления которого определяется архитектурой ЭВМ, или сложному, конструируемому пользователем для решения конкретных задач.

Данные простого типа это - символы, числа и т.п. элементы, дальнейшее дробление которых не имеет смысла. Из элементарных данных формируются структуры (сложные типы) данных.

Некоторые структуры:

• Массив (функция с конечной областью определения) - простая совокупность элементов данных одного типа, средство оперирования группой данных одного типа. Отдельный элемент массива задается индексом. Массив может быть одномерным, двумерным и т.д. Разновидностями одномерных массивов переменной длины являются структуры типа кольцо, стек, очередь и двухсторонняя очередь .
• Запись (декартово произведение) - совокупность элементов данных разного типа. В простейшем случае запись содержит постоянное количество элементов, которые называют полями . Совокупность записей одинаковой структуры называется файлом . (Файлом называют также набор данных во внешней памяти, например, на магнитном диске). Для того, чтобы иметь возможность извлекать из файла отдельные записи, каждой записи присваивают уникальное имя или номер, которое служит ее идентификатором и располагается в отдельном поле. Этот идентификатор называют ключом .

Такие структуры данных как массив или запись занимают в памяти ЭВМ постоянный объем, поэтому их называют статическими структурами. К статическим структурам относится также множество .

Имеется ряд структур, которые могут изменять свою длину - так называемые динамические структуры . К ним относятся дерево, список, ссылка.

Важной структурой, для размещения элементов которой требуется нелинейное адресное пространство является дерево . Существует большое количество структур данных, которые могут быть представлены как деревья. Это, например, классификационные, иерархические, рекурсивные и др. структуры. Более подробно о деревьях рассказано в параграфе 1.2.1.

Рис. 1.1 Классификация типов данных.

Структуры данных Python. 2 Пример реализации Decision Tree в Python

Decision Tree, как понятно из названия, может быть представлен в виде древовидной структуры.В нодах хранятся следующие данные: список дочерних нодов, правила ветвления, путь от одного нода к другому в рамках Decision Tree.Как показано ниже, корневой узел соединяет все данные. Числовое значение , прикрепленное к узлу, представляет собой номер исходных данных, из которых создается это дерево решений. Из корневого узла “спускаются” вниз только те данные, которые удовлетворяют условиям дочерних узлов. Например, это видно, если посмотреть на узлы “иду на гольф” и “не иду на гольф” в первом дереве решений.Реализация в python-е происходит, например, следующим образом. Делаем один узел ассоциативным массивом, name — это символьное представление состояния этого узла, df — это данные, связанные с этим узлом, а ребра — это список дочерних узлов.

# Данные древовидной структуры tree = { # name: название этого узла "name":"decision tree "+df0.columns+" "+str(cstr(df0.iloc<:>)), # df: данные, связанные с данным узлом "df":df0, # edges: список ребер (ветвей), выходящих из данного узла. Если узел листовой, то есть если ребер у него нет, массив остается пустым. "edges":, }

Функция tstr, текстифицирующая данную древовидную структуру, будет выглядеть следующим образом.

Основные структуры данных информатика. Структуры данных. Типы структур данных

843

Структура данных — это «контейнер», который используется для хранения и организации данных по определенным правилам. Это способ упорядочивания данных на компьютере таким образом, чтобы к ним можно было эффективно получать доступ и вносить изменения.

В зависимости от требований и проекта важно выбрать оптимальную структуру данных. Например, если вы хотите хранить данные последовательно в памяти, то можно воспользоваться Массивом.

Примечание: Структура данных и типы данных немного различаются. Структура данных — это набор типов данных, упорядоченных в определенном порядке.

Типы структур данных

В основном, структуры данных делятся на два типа:

   Линейные структуры данных.

   Нелинейные структуры данных.

Рассмотрим их детально.

Линейные структуры данных

В линейных структурах данных элементы располагаются последовательно друг за другом. Поскольку элементы упорядочены в определенном порядке, данную структуру относительно легко создать и поддерживать. Однако с увеличением сложности программы линейные структуры данных уже могут быть не лучшим вариантом из-за операционных сложностей.

Рассмотрим наиболее популярные линейные структуры данных.

Структура данных Массив

В массиве элементы в памяти располагаются в непрерывной последовательности. Все элементы массива имеют одинаковый тип. Тип элементов, которые можно хранить в виде массивов, определяется языком программирования.

Структура данных Стек

В стеке элементы хранятся по (сокр. от англ.). Это означает, что последний элемент, добавленный в стек, удаляется первым.

Структура данных Очередь

В отличие от стека, очередь работает по принципу FIFO (сокр. от англ.), где первый элемент, помещенный в очередь, первым и удаляется.

Структура данных Связный список

В связном списке данные связаны через серию узлов. Каждый узел содержит элементы данных и адрес следующего узла. Посредством адреса и осуществляется «связывание».

Связный список

Нелинейные структуры данных

В отличие от линейных структур данных, элементы в нелинейных структурах данных не расположены в какой-либо последовательности. Вместо этого они организованы иерархически, где один элемент связан с другим или сразу несколькими другими элементами.

Нелинейные структуры данных делятся на графовые и древовидные структуры данных.

Структура данных Граф

В графе каждый узел называется вершиной, а каждая вершина соединена с другими вершинами через ребра.

Пример структуры данных Граф

Древовидные структуры данных

Подобно графу, дерево также представляет собой набор вершин и ребер. Однако в древовидной структуре данных между двумя вершинами может быть только одно ребро.

Структура данных — это «контейнер», который используется для хранения и организации данных по определенным правилам. Это способ упорядочивания данных на компьютере таким образом, чтобы к ним можно было эффективно получать доступ и вносить изменения.

В зависимости от требований и проекта важно выбрать оптимальную структуру данных. Например, если вы хотите хранить данные последовательно в памяти, то можно воспользоваться Массивом.

Примечание: Структура данных и типы данных немного различаются. Структура данных — это набор типов данных, упорядоченных в определенном порядке.

Типы структур данных

Основные структуры данных делятся на два типа:

• Линейные структуры данных
• Нелинейные структуры данных

Линейные структуры данных

В линейных структурах данных элементы располагаются последовательно друг за другом. Поскольку элементы упорядочены в определенном порядке, данную структуру относительно легко создать и поддерживать. Однако с увеличением сложности программы линейные структуры данных уже могут быть не лучшим вариантом из-за операционных сложностей.

Массив

В массиве элементы в памяти располагаются в непрерывной последовательности. Все элементы массива имеют одинаковый тип. Тип элементов, которые можно хранить в виде массивов, определяется языком программирования.

Стек

В стеке элементы хранятся по (сокр. от англ.). Это означает, что последний элемент, добавленный в стек, удаляется первым.

Структуры данных примеры. Память

Компьютерная память — довольно скучная штука. Это группа упорядоченных слотов, в которых хранится информация. Чтобы получить к ней доступ, вы должны знать её адрес в памяти.Фрагмент памяти можно представить так:

Значения: |1001|0110|1000|0100|0101|1010|0010|0001|1101|1011… Адреса: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 …

Если вы задумывались, почему в языках программирования отсчёт начинается с 0 — потому, что так работает память. Чтобы прочитать первый фрагмент памяти, вы читаете с 0 до 1, второй — с 1 до 2. Адреса этих фрагментов соответственно равны 0 и 1.Конечно же, в компьютере больше памяти, чем показано в примере, однако её устройство продолжает принцип рассмотренного шаблона.Просторы памяти — как Дикий Запад. Каждая работающая на компьютере программа хранится внутри одной и той же *физической* структуры данных. Использование памяти — сложная задача, и для удобной работы с ней существуют дополнительные уровни абстракции.Абстракции имеют два дополнительных назначения:— Сохраняют данные в памяти таким образом, чтобы с ними было эффективно и/или быстро работать.— Сохраняют данные в памяти так, чтобы их было проще использовать.

Все структуры данных. Классификация структур данных

На этапе создания спецификаций и требований, необходимых для разработки качественного ПО, важно определить структуру и формат данных , используемых в программном приложении. Каким же образом классифицируются структуры данных? Какие форматы представления данных используются? Чем различаются статические, динамические и полустатические структуры? Об этом — наша статья.

Вне зависимости от сложности и содержания любые данные представлены в памяти электронно-вычислительных устройств (ЭВМ) в виде последовательности битов (двоичных разрядов), причем их значения — это соответствующие двоичные числа. Однако сами по себе битовые последовательности структурированы недостаточно, поэтому они не очень удобны для практического использования. Именно поэтому на практике применяют структуры данных , которые организованы более сложно. Понятие структуры тесно связано с понятием типа данных.

Классификация

Структуры данных бывают физические и логические . В отличие от последних, физические отражают, по сути, способ представления данных в памяти ЭВМ, поэтому их называют еще и внутренними .

По своему составу структуры данных классифицируют на следующие типы:

— простые . Их нельзя разделить на составные части, которые больше, чем биты, то есть мы говорим о неделимых единицах. Для простого типа ясно определен размер и способ размещения структуры в памяти ПК;

— сложные , они же интегрированные. Состоят из других структур данных, которые бывают как простые, так и, в свою очередь, тоже сложные.

По наличию связей структуры бывают:

— несвязные : массивы, векторы, строки, стеки (Last In, First Out), очереди (First In, First Out);

— связные (к примеру, связные списки).

Также существует понятие изменчивости — это изменение количества элементов либо связей между ними. По признаку изменчивости структуры бывают:

— статические ;

— полустатические ;

— динамические .

Классификацию можно посмотреть на картинке ниже:

Здесь отдельного упоминания заслуживают файлы как структуры данных. Файлами называют, к примеру, совокупность записей, структурированных одинаково. Файлы бывают:

— последовательные;

— прямого или комбинированного доступа;

— организованные разделами.

Следующий критерий — характеристика упорядоченности элементов. По признаку упорядоченности структуры бывают:

— нелинейные : деревья, графы, многосвязные списки;

— линейные . По характеру распределения компонентов в памяти ЭВМ они могут иметь последовательное распределение (строки, векторы, массивы, стеки, очереди) и произвольное связное распределение (односвязные и двусвязные списки).

Когда мы указываем тип данных , мы четко определяем:

— размер памяти, который отводится под конкретную структуру;

— способ размещения структуры в памяти;

— значения, которые допустимы для этого типа данных;

— операции, которые поддерживаются.

Простые структуры данных

Как уже было сказано выше, это основа для создания более сложных структур. Также простые структуры называют примитивными либо базовыми (типами данных). Какие структуры сюда относят:

— битовые,

— числовые,

— логические,

— перечисляемые,

— символьные,

— интервальные,

— указатели.

Типы и структуры данных. Классификации

Вряд ли кто-нибудь решится спорить с тем, что в памяти компьютера данные (data) представлены в виде последовательности битов . Эти последовательности структурированы недостаточно, что затрудняет их применение на практике. Именно поэтому широко используются специальные структуры данных.

Структурой данных можно назвать некое количество элементов, которые имеют между собой внутренние связи. Существуют как простые , так и интегрированные структуры данных. Простые организуются из битов, вот их примеры:

— числовые;

— символьные;

— битовые;

— логические;

— указатели.

Интегрированные организуются с помощью простых и других интегрированных структур. Также структуры бывают физические и логические .

Немаловажно знать и такой термин, как изменчивость структуры — речь идет об изменении количества элементов и связей между ними. Учитывая понятие изменчивости, можно разделить структуры на статические и динамические . Статические структуры данных мы все хорошо знаем — из основных можно вспомнить массив, множество, вектор, запись, таблицу. Программистам хорошо известны и динамические структуры данных (три наиболее популярные — очередь, стек, списки).

Как уже было сказано выше, структура состоит из элементов данных. Эти элементы бывают как упорядоченными, так и неупорядоченными . С учетом этого признака, структуры данных можно разделить на следующие группы:

— нелинейные (к примеру, многосвязные списки, графы, деревья с их корневыми узлами, потомками и т. д.);

— линейные с последовательным распределением (это вектор, массив, строка, очередь, стек);

— линейные , но уже с произвольным связным распределением (это односвязные и двусвязные списки).