Если вы начинающий или новичок в компьютерном программировании, то одни из первых вещей, которые вам придется изучить, включают структуры данных и алгоритмы. Структуры данных и алгоритмы — это основы программирования, которые должен знать каждый разработчик и инженер-программист. Так же, как вы изучали алгебру на первых уроках математики, изучение структур данных и алгоритмов крайне важно, если вы хотите стать хорошим программистом.
В сегодняшней статье мы поделимся с вами всем, что вам нужно знать об этих двух темах. Давайте сразу перейдем к делу!
Что такое структуры данных?
Структуры данных — это программный способ хранения данных, чтобы к ним можно было получить доступ и эффективно их использовать. Именно с помощью структур данных программисты могут ссылаться на данные и манипулировать ими в зависимости от цели написания программы. Каждое приложение так или иначе использует различные типы структур данных.
Знания о различных структурах данных помогут вам узнать, как работает каждая из них, чтобы выбрать подходящую в зависимости от поставленной задачи.
Типы структур данных
Существует несколько типов структур данных, но те, которые необходимо знать каждому программисту, насчитывают около шести. К ним относятся следующие;
Линейные структуры данных
- МассивыМассив — это простейший тип структуры данных, который содержит элементы одного типа данных. Это означает, что один массив не может содержать целые числа и строки одновременно. В нем должен быть только один тип данных. Массивы также используются для создания более сложных типов данных, о которых я расскажу в следующих параграфах. Элементы в массиве индексируются по порядку, начиная с 0.
- СтекиЭто тип структуры данных, в котором элементы хранятся по принципу LIFO (Last in First Out). Это означает, что элементы, помещенные последними, удаляются первыми. Подобно стопке бумаг, те бумаги, которые вы положили последними, придется убрать первыми.
- Связанные спискиТип структуры данных, в которой последовательность элементов расположена в линейном порядке и соединена вместе. Это означает, что вы должны обращаться к этим элементам по порядку. Случайный доступ невозможен.
- ОчередиЭтот тип похож на стеки, но вместо структуры LIFO он использует структуру FIFO (First In First Out). Это означает, что элементы, добавленные первыми, удаляются первыми и наоборот.
Нелинейные структуры данных
- ГрафыЭто тип структуры данных, состоящий из узлов, которые обычно называют вершинами. Каждая вершина соединена с другими вершинами с помощью ребер, образуя структуру.
- ДеревоЭто еще один тип нелинейной структуры данных, который также состоит из набора вершин и ребер. В отличие от графов, в древовидных структурах данных между двумя вершинами может быть только одно ребро.
Что такое алгоритм?
В программировании под алгоритмом понимается набор инструкций, написанных для выполнения заранее определенной задачи. Алгоритм — это не полная программа, а просто основная логика программы. Алгоритмы выражаются либо в виде неформальных высокоуровневых описаний в виде псевдокода, либо с помощью блок-схемы.
Производительность алгоритма измеряется на основе двух параметров: временной сложности и пространственной сложности. Эффективный алгоритм требует меньше времени на выполнение, а также занимает меньше места в оперативной памяти компьютера. Алгоритмы с большим количеством строк кода обычно занимают больше оперативной памяти, чем алгоритмы с меньшим количеством строк. Как программист, вы должны стремиться создавать алгоритмы, которые требуют меньше времени для выполнения и занимают меньше оперативной памяти.
Свойства алгоритма
Любой алгоритм должен обладать следующими свойствами;
- Вход: В алгоритм должно быть подано ноль или более входных данных.
- Выход: Алгоритм должен иметь хотя бы один выход
- Определенность: Каждый шаг алгоритма должен быть четко определен.
- Конечность: Каждый алгоритм должен иметь конечное число шагов
- Корректность: Каждый шаг алгоритма должен давать правильный результат.
Типы алгоритмов
Существуют различные типы алгоритмов, но есть 6 основных, которые необходимо знать каждому программисту;
- Рекурсивный алгоритмЭто тип алгоритма, который многократно вызывает сам себя, пока проблема не будет решена. Для прекращения выполнения алгоритма должно быть выполнено определенное условие.
- Алгоритмы «разделяй и властвуй «Это тип алгоритма, в котором алгоритм решения определенной проблемы делится на две части; в первой части проблема делится на подпроблемы одного типа. Во второй части эти меньшие подпроблемы решаются, а затем складываются вместе, чтобы сформировать решение для общей проблемы.
- Алгоритмы динамического программированияЭто тип алгоритма, который работает, вспоминая результаты предыдущего запуска и используя их для поиска следующего решения. В этих алгоритмах задача также разбивается на небольшие задачи, которые решаются один раз, а их решения сохраняются для дальнейшего использования. Алгоритмы динамического программирования обычно используются для решения задач оптимизации.
- Жадный алгоритмЭто тип стратегии решения задач, который предполагает поиск локально оптимального решения на каждом этапе с надеждой использовать эти решения для поиска глобально оптимального решения. Этот тип алгоритма обычно используется для решения задач оптимизации, требующих максимального или минимального оптимального результата. Жадные алгоритмы также довольно просты в реализации. Некоторые из популярных приложений жадных алгоритмов включают: алгоритмы планирования процессора, минимальные деревья, алгоритм кратчайшего пути Дейкстры, алгоритм Fit в управлении памятью и проблема путешествующего продавца.
- Алгоритмы грубой силыЭто алгоритмы, которые предполагают взаимодействие со всеми возможными решениями для поиска одного или нескольких решений, которые решают определенную функцию. Можно представить это как перебор всех возможных комбинаций цифр для поиска парольного кода определенного устройства. Этот тип алгоритма обычно используется, когда нет другого алгоритма, который можно использовать для ускорения процесса решения определенной задачи, поэтому приходится проверять все возможные решения, чтобы выяснить, какое из них решает задачу.
- Алгоритмы обратного следованияЭто алгоритмы, в которых проблема решается с использованием инкрементного подхода. Таким образом, если решение не найдено на одном этапе, оно удаляется, и мы возвращаемся назад, чтобы найти другое решение. Эти алгоритмы обычно используются для поиска решения задач.
Как повысить производительность программы за счет использования правильных алгоритмов?
Как вы увидите на своем пути программирования, некоторые проблемы можно решить с помощью любого из типов алгоритмов, о которых мы только что рассказали. Однако в зависимости от типа алгоритма, который вы решите использовать, будет наблюдаться разница в производительности. Давайте рассмотрим некоторые факторы, на которые необходимо обратить внимание при выборе алгоритма.
- Время работыВременная сложность — один из ключевых факторов, который необходимо учитывать при выборе подходящего алгоритма. При неизменности всех остальных факторов всегда лучше выбрать алгоритм, который решает проблему за меньшее время. Разница во времени становится существенной, когда вам приходится использовать несколько алгоритмов для решения одной большой проблемы.
- Потребление памятиПриложения, в которых применяются эти алгоритмы, работают с ограниченными вычислительными ресурсами. Поэтому важно выбрать такой тип алгоритма, который занимает меньше места в памяти. Объем памяти обычно зависит от размера входных данных, необходимых алгоритму для решения поставленной задачи.
- Параллельная обработкаЕсли проблема требует параллельной обработки для более быстрого выполнения, то идеально выбрать тип алгоритма, который предполагает разделение проблемы на более мелкие подпроблемы, которые могут быть решены независимо друг от друга, а затем их решения объединяются для формирования общего решения большой проблемы. В этом случае алгоритмы «разделяй и властвуй» всегда являются лучшим выбором.
- Требования к точностиВ первую очередь необходимо рассмотреть проблему и выяснить, насколько точным должен быть результат работы алгоритма для решения поставленной задачи. Затем следует выбрать самый быстрый алгоритм, который дает решение в приемлемом диапазоне точности.
Учебные материалы
-
Список интересных мест, где можно изучать и/или практиковать агоритмы:
https://github.com/tayllan/awesome-algorithms -
Чтобы отработать свои знания об алгоритмах и структурах данных, вы можете воспользоваться приведенными ниже ресурсами:
https://www.hackerrank.com
https://leetcode.com/
Заключительные мысли
Вы можете узнать еще много интересного о структурах данных и алгоритмах. Используйте основы, которыми мы поделились, как ступеньку к более глубокому изучению этих двух тем. Вам придется глубже погрузиться в различные типы структур данных, чтобы понять, когда какие из них использовать и какое влияние ваш выбор окажет на производительность вашей программы.
Существуют также более специфические структуры данных и типы алгоритмов, которые мы не рассмотрели в этой статье. Однако те, которые мы рассмотрели, являются общими типами, с которыми вы часто будете сталкиваться на своем пути программирования.