6 structures de données que tout programmeur devrait connaître

Le chemin pour devenir un programmeur compétent et performant est difficile, mais certainement réalisable. Les structures de données sont un composant essentiel que tout étudiant en programmation doit maîtriser, et il est probable que vous ayez déjà appris ou travaillé avec certaines structures de données de base telles que des tableaux ou des listes.

Les intervieweurs ont tendance à préférer poser des questions liées aux structures de données, donc si vous vous préparez pour un entretien d'embauche, vous devrez parfaire vos connaissances sur les structures de données. Continuez à lire pendant que nous énumérons les structures de données les plus importantes pour les programmeurs et les entretiens d'embauche.

Les listes chaînées sont l'une des structures de données les plus élémentaires et souvent le point de départ pour les étudiants de la plupart des cours sur les structures de données. Les listes chaînées sont des structures de données linéaires qui permettent un accès séquentiel aux données.

Les éléments de la liste chaînée sont stockés dans des nœuds individuels qui sont connectés (liés) à l'aide de pointeurs. Vous pouvez considérer une liste chaînée comme une chaîne de nœuds connectés les uns aux autres via différents pointeurs.

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Avant d'entrer dans les détails des différents types de listes chaînées, il est crucial de comprendre la structure et la mise en œuvre du nœud individuel. Chaque nœud d'une liste chaînée a au moins un pointeur (les nœuds de liste doublement chaînée ont deux pointeurs) qui le connecte au nœud suivant dans la liste et à l'élément de données lui-même.

Chaque liste chaînée a un nœud de tête et de queue. Les nœuds de liste à chaînage simple n'ont qu'un seul pointeur qui pointe vers le nœud suivant de la chaîne. En plus du pointeur suivant, les nœuds de liste doublement chaînée ont un autre pointeur qui pointe vers le nœud précédent de la chaîne.

Les questions d'entretien liées aux listes chaînées tournent généralement autour de l'insertion, de la recherche ou de la suppression d'un élément spécifique. L'insertion dans une liste chaînée prend un temps O(1), mais la suppression et la recherche peuvent prendre un temps O(n) dans le pire des cas. Les listes chaînées ne sont donc pas idéales.

2. Arbre binaire

Les arbres binaires sont le sous-ensemble le plus populaire de la structure de données de la famille d'arbres; les éléments d'un arbre binaire sont hiérarchisés. Les autres types d'arbres comprennent les arbres AVL, rouge-noir, B, etc. Les nœuds de l'arbre binaire contiennent l'élément de données et deux pointeurs vers chaque nœud enfant.

Chaque nœud parent dans un arbre binaire peut avoir un maximum de deux nœuds enfants, et chaque nœud enfant, à son tour, peut être le parent de deux nœuds.

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Un arbre de recherche binaire (BST) stocke les données dans un ordre trié, où les éléments avec une valeur-clé inférieure au parent nœud sont stockés sur la gauche, et les éléments avec une valeur-clé supérieure au nœud parent sont stockés sur le à droite.

Les arbres binaires sont couramment demandés dans les entretiens, donc si vous vous préparez pour un entretien, vous devez savoir comment aplatir un arbre binaire, rechercher un élément spécifique, etc.

3. Table de hachage

Les tables de hachage ou les cartes de hachage sont une structure de données très efficace qui stocke les données dans un format de tableau. Chaque élément de données se voit attribuer une valeur d'index unique dans une table de hachage, ce qui permet une recherche et une suppression efficaces.

Le processus d'attribution ou de mappage des clés dans une carte de hachage est appelé hachage. Plus la fonction de hachage est efficace, meilleure est l'efficacité de la table de hachage elle-même.

Chaque table de hachage stocke les éléments de données dans une paire valeur-index.

Où value représente les données à stocker et index est l'entier unique utilisé pour mapper l'élément dans la table. Les fonctions de hachage peuvent être très complexes ou très simples, selon l'efficacité requise de la table de hachage et la façon dont vous allez résoudre les collisions.

Des collisions surviennent souvent lorsqu'une fonction de hachage produit le même mappage pour différents éléments; Les collisions de cartes de hachage peuvent être résolues de différentes manières, en utilisant un adressage ouvert ou un chaînage.

Les tables de hachage ou les cartes de hachage ont une variété d'applications différentes, y compris la cryptographie. Ils constituent la structure de données de premier choix lorsqu'une insertion ou une recherche en temps constant O(1) est requise.

4. Piles

Les piles sont l'une des structures de données les plus simples et sont assez faciles à maîtriser. Une structure de données de pile est essentiellement n'importe quelle pile réelle (pensez à une pile de boîtes ou de plaques) et fonctionne de manière LIFO (Last In First Out).

La propriété LIFO de Stacks signifie que l'élément que vous avez inséré en dernier sera accessible en premier. Vous ne pouvez pas accéder aux éléments situés sous l'élément supérieur d'une pile sans faire apparaître les éléments situés au-dessus.

Les piles ont deux opérations principales: push et pop. Push est utilisé pour insérer un élément dans la pile, et pop supprime l'élément le plus haut de la pile.

Ils ont également de nombreuses applications utiles, il est donc très courant que les enquêteurs posent des questions sur les piles. Savoir inverser une pile et évaluer des expressions est tout à fait essentiel.

5. Files d'attente

Les files d'attente sont similaires aux piles mais fonctionnent de manière FIFO (First In First Out), ce qui signifie que vous pouvez accéder aux éléments que vous avez insérés précédemment. La structure des données de file d'attente peut être visualisée comme n'importe quelle file d'attente réelle, où les personnes sont positionnées en fonction de leur ordre d'arrivée.

L'opération d'insertion d'une file d'attente est appelée mise en file d'attente, et la suppression/retrait d'un élément du début de la file d'attente est appelée retrait de file d'attente.

En rapport: Guide du débutant pour comprendre les files d'attente et les files d'attente prioritaires

Les files d'attente prioritaires sont une application intégrale des files d'attente dans de nombreuses applications vitales telles que la planification du processeur. Dans une file d'attente prioritaire, les éléments sont classés en fonction de leur priorité plutôt que de l'ordre d'arrivée.

6. des tas

Les tas sont un type d'arbre binaire où les nœuds sont classés par ordre croissant ou décroissant. Dans un tas min, la valeur de la clé du parent est égale ou inférieure à celle de ses enfants, et le nœud racine contient la valeur minimale du tas entier.

De même, le nœud racine d'un tas max contient la valeur de clé maximale du tas; vous devez conserver la propriété de tas min/max dans tout le tas.

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Les tas ont de nombreuses applications en raison de leur nature très efficace; principalement, les files d'attente prioritaires sont souvent mises en œuvre via des tas. Ils sont également un élément central des algorithmes de tri par tas.

Apprendre les structures de données

Les structures de données peuvent sembler pénibles au début, mais consacrez suffisamment de temps et vous les trouverez faciles comme bonjour.

Ils sont une partie vitale de la programmation, et presque tous les projets nécessiteront que vous les utilisiez. Il est essentiel de savoir quelle structure de données est idéale pour un scénario donné.

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