3 cấu trúc dữ liệu nâng cao mà mọi lập trình viên nên biết

Bạn sẽ thấy rằng việc sử dụng cấu trúc dữ liệu là một việc khá phổ biến với tư cách là một lập trình viên, vì vậy việc thành thạo với các cấu trúc dữ liệu cơ bản như cây nhị phân, ngăn xếp và hàng đợi là rất quan trọng cho sự thành công của bạn.

Nhưng nếu bạn muốn cải thiện kỹ năng của mình và nổi bật giữa đám đông, bạn cũng sẽ muốn làm quen với các cấu trúc dữ liệu nâng cao.

Cấu trúc dữ liệu nâng cao là một thành phần thiết yếu của khoa học dữ liệu và chúng giúp giải quyết vấn đề quản lý kém hiệu quả và cung cấp khả năng lưu trữ cho các bộ dữ liệu lớn. Các kỹ sư phần mềm và nhà khoa học dữ liệu liên tục sử dụng các cấu trúc dữ liệu tiên tiến để thiết kế các thuật toán và phần mềm.

Đọc tiếp khi chúng ta thảo luận về cấu trúc dữ liệu nâng cao mà mọi nhà phát triển nên biết.

1. Fibonacci Heap

Nếu bạn đã dành thời gian tìm hiểu cấu trúc dữ liệu, bạn phải làm quen với đống nhị phân. Các đống Fibonacci khá giống nhau và nó theo sau min-heap hoặc là tối đa đống tính chất. Bạn có thể nghĩ về một đống Fibonacci như một tập hợp các cây trong đó nút giá trị nhỏ nhất hoặc lớn nhất luôn ở gốc.

Heap cũng đáp ứng thuộc tính Fibonacci sao cho một nút n sẽ có ít nhất F (n + 2) điểm giao. Trong một đống Fibonacci, các gốc của mỗi nút được liên kết với nhau, thường thông qua một danh sách được liên kết kép hình tròn. Điều này giúp bạn có thể xóa một nút và nối hai danh sách chỉ trong O (1) thời gian.

Liên quan: Hướng dẫn cho người mới bắt đầu để hiểu hàng đợi và hàng đợi ưu tiên

Các đống Fibonacci linh hoạt hơn nhiều so với các đống nhị phân và nhị thức, làm cho chúng hữu ích trong nhiều ứng dụng. Chúng thường được sử dụng làm hàng đợi ưu tiên trong thuật toán Dijkstra để cải thiện đáng kể thời gian chạy của thuật toán.

2. Cây AVL

Cây AVL (Adelson-Velsky và Landis) là cây tìm kiếm nhị phân tự cân bằng. Cây tìm kiếm nhị phân tiêu chuẩn có thể bị lệch và có độ phức tạp thời gian trong trường hợp xấu nhất là O (n), khiến chúng không hiệu quả cho các ứng dụng trong thế giới thực. Cây tự cân bằng tự động thay đổi cấu trúc khi đặc tính cân bằng bị xâm phạm.

Trong cây AVL, mỗi nút chứa một thuộc tính bổ sung có chứa hệ số cân bằng của nó. Hệ số cân bằng là giá trị thu được bằng cách trừ chiều cao của cây con bên trái cho cây con bên phải tại nút đó. Thuộc tính tự cân bằng của cây AVL yêu cầu hệ số cân bằng luôn là -1, 0 hoặc 1.

Nếu thuộc tính tự cân bằng (hệ số cân bằng) bị vi phạm, cây AVL sẽ xoay các nút của nó để bảo toàn hệ số cân bằng. Cây AVL sử dụng bốn cách xoay chính — xoay phải, xoay trái, xoay trái-phải và xoay phải-trái.

Thuộc tính tự cân bằng của cây AVL cải thiện độ phức tạp thời gian trong trường hợp xấu nhất của nó thành chỉ O (logn), hiệu quả hơn đáng kể so với hiệu suất của Cây tìm kiếm nhị phân.

3. cây đỏ đen

Cây Đỏ-Đen là một cây tìm kiếm nhị phân tự cân bằng khác sử dụng thêm một bit làm thuộc tính tự cân bằng của nó. Cây bit thường được gọi là màu đỏ hoặc đen, do đó có tên là cây Đỏ-Đen.

Mỗi nút trong Red-Black có màu đỏ hoặc đen, nhưng nút gốc phải luôn có màu đen. Không thể có hai nút đỏ liền kề và tất cả các nút lá phải có màu đen. Những quy tắc này được sử dụng để bảo toàn tính chất tự cân bằng của cây.

Liên quan: Các thuật toán mà mọi lập trình viên nên biết

Trái ngược với cây Tìm kiếm nhị phân, cây Đỏ-đen có hiệu suất xấp xỉ O (logn), làm cho chúng hiệu quả hơn nhiều. Tuy nhiên, cây AVL cân bằng hơn nhiều do đặc tính tự cân bằng rõ ràng.

Cải thiện cấu trúc dữ liệu của bạn

Biết cấu trúc dữ liệu nâng cao có thể tạo ra sự khác biệt lớn trong các cuộc phỏng vấn việc làm và có thể là yếu tố ngăn cách bạn với đối thủ cạnh tranh. Các cấu trúc dữ liệu nâng cao khác mà bạn nên xem xét bao gồm n-Trees, Graphs và Disjoint Sets.

Xác định một cấu trúc dữ liệu lý tưởng cho một kịch bản nhất định là một phần của những gì làm cho một lập trình viên giỏi trở nên tuyệt vời.

Đọc tiếp

Giới thiệu về tác giả