Comment choisir la bonne structure de données pour vos applications

Choisir la meilleure structure de données pour vos objectifs peut être difficile avec plusieurs options disponibles. Lors du choix d'une structure de données, tenez compte des données que vous allez traiter, des opérations à effectuer sur les données et de l'environnement dans lequel votre application s'exécutera.

Comprendre vos données

Comprendre les données que vous allez traiter avant de sélectionner une structure de données est essentiel. Structures de données communes qui fonctionnent avec divers types de données incluent les tableaux, les listes chaînées, les arbres, les graphiques et les tables de hachage.

Par exemple, lorsque vous devez accéder à des éléments de manière aléatoire à partir de vos données, les tableaux peuvent être le meilleur choix. Si vous avez constamment besoin d'ajouter ou de supprimer des éléments d'une liste et que la taille de la liste peut également changer, les listes liées peuvent être particulièrement utiles.

Lorsque vous avez besoin de stocker efficacement plusieurs niveaux de données, tels que des structures d'enregistrement, et d'effectuer des opérations telles que la recherche et le tri, les arborescences sont utiles.

Lorsque vous devez décrire des interactions entre des entités, telles que celles des réseaux sociaux, et effectuer des opérations telles que le chemin le plus court et la connectivité, les graphiques sont préférés. Les tables de hachage sont utiles pour les recherches de clés rapides.

Considérez les opérations à effectuer sur les données

Lors du choix d'une structure de données, vous devez également tenir compte des opérations à effectuer sur les données. Différentes structures de données optimisent de nombreuses actions, telles que le tri, la recherche, l'insertion et la suppression.

Par exemple, les listes chaînées sont meilleures pour des actions comme l'insertion et la suppression, mais les arbres binaires sont meilleurs pour la recherche et le tri. Une table de hachage peut être le meilleur choix si votre application nécessite une insertion et une recherche simultanées.

Évaluer l'environnement

Lorsque vous envisagez une structure de données, vous devez évaluer l'environnement dans lequel l'application s'exécutera. L'environnement affecte la qualité et la rapidité d'accès aux structures de données.

Tenez compte des facteurs suivants lors de l'évaluation de votre état actuel :

1. Puissance de calcul: Choisissez des structures de données pour vos applications qui fonctionnent bien sur des PC avec peu de puissance de traitement lors de l'exécution sur la plate-forme. Par exemple, des structures de données plus simples comme des tableaux pourraient être plus appropriées que des arbres ou des graphiques.
2. Concurrence: vous devez choisir une structure de données thread-safe qui peut gérer un accès simultané sans corruption de données; si votre application s'exécute dans un environnement concurrent, où plusieurs threads ou processus accèdent simultanément à la structure de données. Dans ce cas, des structures de données sans verrou comme ConcurrentLinkedQueueConcurrentLinkedQueue et ConcurrentHashMapConcurrentHashMap peuvent être plus appropriés que les traditionnels comme ArrayListand HashMap.
3. La latence du réseau: Si votre application nécessite un transfert de données sur un réseau, vous devez tenir compte de la latence du réseau lors du choix de la meilleure structure de données. Dans de telles situations, l'utilisation d'une structure de données qui limite les appels réseau ou réduit la quantité de transfert de données peut aider à améliorer l'exécution.

Structures de données courantes et leurs cas d'utilisation

Voici un résumé de plusieurs structures de données populaires et de leur utilisation.

1. Tableaux: Il s'agit d'une structure de données simple et efficace qui peut contenir une série d'éléments de taille fixe du même type de données. Pour qu'ils fonctionnent correctement, ils ont besoin d'un accès rapide et direct à des objets spécifiques via un index.
2. Listes liées: Les listes chaînées sont composées de nœuds, qui contiennent un élément et une référence au nœud suivant et/ou au nœud précédent. En raison de leurs opérations efficaces, les listes chaînées sont mieux adaptées aux situations exigeant l'insertion ou la suppression fréquentes d'éléments. Cependant, l'accès aux éléments individuels par index dans les listes chaînées est plus lent par rapport aux tableaux.
3. Files d'attente et piles: Les piles respectent la règle LIFO (dernier entré, premier sorti), selon laquelle le dernier élément inséré est le premier élément supprimé. Les files d'attente sont régies par le principe premier entré, premier sorti (FIFO) où le premier élément ajouté est également le premier supprimé.
4. Tables de hachage: Les tables de hachage sont une forme de structure de données qui contient des paires clé-valeur. La meilleure solution consiste à utiliser des tables de hachage lorsque le nombre de composants est imprévisible et que vous avez besoin d'un accès rapide aux valeurs par clé.
5. Des arbres: Les arbres sont des structures de données hiérarchiques qui peuvent stocker un groupe d'éléments dans une hiérarchie. Les meilleures utilisations pour arbres de recherche binaires sont dans des structures de données hiérarchiques où les relations entre les éléments de données peuvent représenter une structure arborescente.

Choisir la bonne structure de données

Avant de choisir une structure de données, tenez compte des données, des obligations et de l'environnement de votre application. En allant dans votre choix, pensez aux éléments suivants :

1. Complexité temporelle: Les performances de votre application peuvent être significativement impactées par la complexité temporelle de votre structure de données. Si votre application nécessite des opérations de recherche ou de récupération fréquentes, utilisez une structure de données avec une complexité temporelle réduite, comme une table de hachage.
2. Complexité spatiale: La complexité de l'espace de la structure de données est une autre considération importante. Si votre application est gourmande en mémoire, choisissez une structure de données avec moins de complexité d'espace, comme un tableau. Si l'espace n'est pas un problème, vous pouvez utiliser une structure de données avec une plus grande complexité d'espace, comme un arbre.
3. Lire contre Opérations d'écriture: Si votre application utilise beaucoup d'opérations d'écriture, choisissez une structure de données avec une performance d'insertion plus rapide, comme une table de hachage. Si votre application nécessite de nombreuses opérations de lecture, choisissez une structure de données avec une vitesse de recherche plus rapide, telle qu'un arbre de recherche binaire.
4. Type de données: Les données que vous traitez peuvent également avoir un impact sur la structure de données que vous avez choisie. Par exemple, vous pouvez utiliser une structure de données arborescente si vos données sont hiérarchiques. Si vous avez des données simples auxquelles il faut accéder de manière aléatoire, le choix d'une structure de données basée sur un tableau peut être votre meilleure option.
5. Bibliothèques disponibles: Considérez les bibliothèques qui sont facilement accessibles pour la structure de données que vous envisagez. Il pourrait être plus facile à exécuter et à maintenir si votre langage de programmation dispose de bibliothèques intégrées disponibles pour une certaine structure de données.

L'exemple Python suivant montre comment sélectionner la meilleure structure de données pour un cas d'utilisation particulier.

Considérez le cas où vous développez une application de système de fichiers qui doit stocker et récupérer des fichiers dans une hiérarchie. Vous devez choisir une structure de données capable de représenter efficacement cette structure hiérarchique et d'exécuter rapidement des opérations telles que la recherche, l'insertion et la suppression.

Ce pourrait être une bonne idée d'utiliser une structure de données arborescente comme une recherche binaire ou un B-tree. Si le nombre d'entrées dans chaque répertoire est relativement petit et que l'arbre n'est pas très profond, l'arbre de recherche binaire fonctionnera bien. Un arbre B serait plus approprié pour un grand nombre de fichiers et des structures de répertoires plus profondes.

Vous trouverez ci-dessous un exemple d'arbre de recherche binaire en Python.

classeNœud:
définitivement__init__(soi, valeur):
 self.value = valeur
 self.left_child = Aucun
 self.right_child = Aucun
classeBinarySearchTree:
définitivement__init__(soi):
 self.root = Aucun
définitivementinsérer(soi, valeur):
si self.root estAucun:
 self.root = nœud (valeur)
autre:
 self._insert (valeur, self.root) 
définitivement_insérer(soi, valeur, noeud_actuel):
si valeur < noeud_actuel.valeur :
si current_node.left_child estAucun:
 current_node.left_child=Nœud (valeur)
autre:
 self._insert (valeur, current_node.left_child)
elif valeur > noeud_actuel.valeur :
si noeud_actuel.droit_enfant estAucun:
 current_node.right_child=Nœud (valeur)
autre:
 self._insert (valeur, current_node.right_child)
autre:
 imprimer("La valeur existe déjà dans l'arborescence.")
définitivementrecherche(soi, valeur):
si self.root estpasAucun:
retour self._search (valeur, self.root)
autre:
retourFAUX
définitivement_recherche(soi, valeur, noeud_actuel):
si valeur == noeud_actuel.valeur :
retourVrai
elif valeur < nœud_actuel.valeur et current_node.left_child estpasAucun:
retour self._search (valeur, current_node.left_child)
elif valeur > noeud_actuel.valeur et noeud_actuel.droit_enfant estpasAucun:
retour self._search (valeur, current_node.right_child)
autre:
retourFAUX

Dans cette implémentation, vous construisez deux classes: une BinarySearchTree classe qui gère les opérations d'insertion et de recherche et une Nœud classe qui symbolise un nœud dans l'arbre de recherche binaire.

Alors que la méthode d'insertion insère un nouveau nœud à l'emplacement approprié dans l'arborescence en fonction de sa valeur, la méthode de recherche recherche un nœud avec une valeur spécifiée. La complexité temporelle des deux opérations dans un arbre équilibré est O(log n).

Sélectionnez la structure de données optimale

La vitesse et l'adaptabilité de votre application peuvent être considérablement améliorées par la structure de données que vous avez choisie. La prise en compte de vos données, de vos opérations et de votre environnement peut vous aider à choisir la meilleure structure de données.

Des considérations telles que la complexité temporelle, la complexité spatiale, les opérations de lecture et d'écriture, la concurrence, le type de données et l'accessibilité de la bibliothèque sont importantes.

En évaluant le poids de chaque composant, vous devez choisir la structure de données qui répond aux besoins de votre application.