10 структур данных, которые вы должны знать (+видео и задания)


Оглавление (нажмите, чтобы открыть):

Топ структур данных которые должен знать программист.

В этом видео вы узнаете основные структуры данных, такие как:
stack, queue, linked list, hash table, binary tree и так далее.

Patreon — https://www.patreon.com/winderton
Instagram — https://instagram.com/winderton
Группа ВК — https://vk.com/windert0n
Twitch — https://www.twitch.tv/winderton
Twitter — https://twitter.com/windert0n
Github — https://github.com/Winderton

Видео Топ структур данных которые должен знать программист. канала Winderton

10 структур данных, которые вы должны знать (+видео и задания)

Последнее обновление: 02.09.2020

Связный список (Linked List) представляет набор связанных узлов, каждый из которых хранит собственно данные и ссылку на следующий узел. В реальной жизни связный список можно представить в виде поезда, каждый вагон которого может содержать некоторый груз или пассажиров и при этом может быть связан с другим вагоном.

Таким образом, если в массиве положение элементов определяется индексами, то в связном списке — указателями на следующий и (или) на предыдущий элемент.

Связные списки могут различаться. Есть односвязные списки, в которых каждый узел хранит указатель только на следующий узел. Есть двусвязные списки: в них каждый элемент хранит ссылку как на следующий элемент, так и на предыдущий. Есть кольцевые замкнутые списки. В данном случае мы рассмотрим создание односвязного списка.

Перед созданием списка нам надо определить класс узла, который будет представлять одиночный объект в списке:

Класс Node является обобщенным, поэтому может хранить данные любого типа. Для хранения данных предназначено свойство . Для ссылки на следующий узел определено свойство .

Далее определим сам класс списка:

Разберем основные моменты. В зависимости от конкретных задач реализация списков может отличаться, но для всех реализаций характерны прежде всего два метода: добавление и удаление.

Но прежде чем выполнять различные операции с данными, в классе списка определяются три переменные:

Node head; // головной/первый элемент Node tail; // последний/хвостовой элемент int count; // количество элементов в списке

public void Add(T data)

Если у нас не установлена переменная head (то есть список пуст), то устанавливаем head и tail. После добавления первого элемента они будут указывать на один и тот же объект.

Если же в списке есть как минимум один элемент, то устанавливаем свойство tail.Next — теперь оно хранит ссылку на новый узел. И переустанавливаем tail — теперь она ссылается на новый узел.

Сложность данного метода составляет O(1).

Структура данных

Графически это выглядит так:

Важно отметить наличие переменной tail, которая указывает на последний элемент. Ряд реализаций не используют подобную переменную и добавляют иным образом:

Данный способ вполне рабочий и нередко встречается, однако необходимость перебора элементов для нахождения последнего увеличивает время на поиск и сложность алгоритма. Она равна O(n).

Особняком стоит метод добавления в начало списка, где нам достаточно переустановить ссылку на головной элемент:

public void AppendFirst(T data)

Алгоритм удаления элемента представляет следующую последовательность шагов:

Поиск элемента в списке путем перебора всех элементов

Установка свойства Next у предыдущего узла (по отношению к удаляемому) на следующий узел по отношению к удаляемому.

Для отслеживания предыдущего узла применяется переменная . Если элемент найден, и переменная previous равна null, то удаление идет сначала, и в этом случае происходит переустановка переменной head, то есть головного элемента.

Если же previous не равна null, то реализуются шаги выше описанного алгоритма.

Сложность такого алгоритма составляет O(n). Графически удаление можно представить так:

Чтобы проверить наличие элемента, исползуется метод Contains:

Здесь опять же просто осуществляется перебор. Сложность алгоритма метода составляет O(n).

И для того, чтобы список можно было бы перебрать во внешней прграмме с помощью цикла for-each, класс списка реализует интерфейс IEnumerable:

Реализация данного интерфейса не является неотъемлимой частью односвязных списков, однако предоставляет эффективный метод для перебора коллекции в цикле foreach.

Иначе нам бы пришлось реализовать какие-то собственные конструкции по перебору списка.

LinkedList linkedList = new LinkedList (); // добавление элементов linkedList.Add(«Tom»); linkedList.Add(«Alice»); linkedList.Add(«Bob»); linkedList.Add(«Sam»); // выводим элементы foreach(var item in linkedList) < Console.WriteLine(item); >// удаляем элемент linkedList.Remove(«Alice»); foreach (var item in linkedList) < Console.WriteLine(item); >// проверяем наличие элемента bool isPresent = linkedList.Contains(«Sam»); Console.WriteLine(isPresent == true ? «Sam присутствует» : «Sam отсутствует»); // добавляем элемент в начало linkedList.AppendFirst(«Bill»);

Структуры данных. Понятие Структуры данных. Линейные структуры данных (массив, список, очередь).

Структуры данных (сд) – совокупность эл-в данных, объединенных структурными взаимосвязями, при этом каждый эл- в данных в структуре может быть представлен как структура данных

Каждая сд хар-ся набором типовых операций, применимых к данной структуре, на которой ориентирована данная структура

Линейные, циклические, нелинейные, другие (ост-е)

Линейные

Массив, список, очередь, стек, дек, хэш-таблица

Массив (яд, индекс. массив) – сд, эл-ты которой расположены в памяти др. за др., доступ к ним осущ-ся по индексам

Кол-во используемых индексов различно

· Получение значения эл-та по индексу

· Установка значения эл-та по индексу

Легкость вычисления адреса эл-та по индексу

Одинаковое время доступа ко всем эл-там

Мин. Размер эл-в (только собственные данные)


Для статич. массива это отсутствие динамики (удаление и вставка эл-та, сдвигая другие)

Для динамич. более низкое быстродействие по сравнению со статич. и доп. расходы на поддержку динамич св-в

При работе с масс. в стиле C и при отсутствии доп. средств контроля, есть угроза выхода за границу масс. и повреждения данных

Списоксд, её эл-ты расположены в памяти в произв. порядке, эл-ты связаны м/д собой, образуя лин. последовательность, порядок эл-в в списке может не совпадать с порядком расположения в памяти. Каждый эл-т содержит соб. данные и 1-2 ссылки на соседние эл-ты (односвязный двусвязный) Операции:

· удалить из списка

· поместить в список

Очередь — это частный случай односвяз. списка, добавление элементов в который выполняется в один конец, а выборка — из другого конца.

· вставка в очередь

· удаление из очереди

24. Структуры данных. Понятие Структуры данных. Линейные структуры данных (стек, дек, хеш-таблица).

См в №23

Стексд доступ к данным по принципу LIFO

Стек м/б реализован на базе массива или списка

· push (добавление в стек)

· pop (удаление из стека)

Дек – (двусвязная очередь) сд, в которой эл-ты добав. и удал. как в начале так и в конце

· push Back (добав. эл-т – последний)

· pop Front (добав. эл-т – первый)

· push Front (2 эл-т с конца– последний)

· pop Back(2 эл-т с конца – первый)

Хеш-таблица — это сд, каждый эл-т которой представляет собой пару (ключ-данные), доступ к эл-там осущ-ся по знач. ключа.

Ключ – некий уник. идентификатор данных эл-та

Обычно ключ получается применением Hash функций к данным эл-та

· таблица в которой не допускается дублирование ключей

· таблица в которой возможно хранение эл-в с одинак. ключами

Hash Table – допускается дубл.

Ассоциатив-й масс. – по опр. не допускается дубл.

Hash Table чаще всего реализуется на базе масс. в этом случае ключ – индекс

· Добавление эл-та (в 3 этапа)

1. расчет знач. ключа

2. проверка возможности добав. эл-та в табл.

· Удаление эл-та (в 3 этапа)

1. расчет знач. ключа

2. проверка наличия эл-та

· Поиск эл-та в таблице

1. расчет знач. ключа

2. поиск (проверка есть или нет)

Структуры данных. Понятие Структуры данных. Циклические структуры данных (циклический список, циклическая очередь, циклический дек). Назначение циклических структур данных.

См в №23

Циклический список

· односвязный (посл. эл-т ссылается на первый)

· двусвязный (посл. на первый, первый на посл.)

Операции аналогично лин. списку

Циклическая очередь

Циклический дек

Осн. назначение

Оптимизация лин. структур под особенности работы алгоритма в первую очередь повышение скорости работы

Структуры данных. Понятие Структуры данных. Нелинейные структуры данных (граф, дерево).

См в №23


И лин. и цикл. структуры – частный случай нелинейных

Граф (Осн. структура) — многосвязная сд, эл-ты расположены в произв. порядке, имеют произв. кол-во связей. В общем случае – множество вершин (узлов) и ребер (дуг)

· на каждый эл-т может указывать множество ссылок

· каждый эл-т может ссылаться на множество др.

· каждая связь может иметь направление и вес

Неориентированный граф – граф у которого все ребра не имеют направления

Ориентированный граф – граф у которого все ребра имеют заданное направление

Смешанный граф – граф у которого нек.

ребра ориентированы, а нек. нет.

Дерево – частный случай графа, это ориент. или неориент. граф, хар-ся 3 св-ми:

· не содержит цикл (сущ. только 1 способ добраться от 1 вершины к др.)

· выделена 1 вершина – корень, на него не ссылается ни одна вершина

· на каждую вершину дерева кроме корня имеется одна единственная ссылка

Высота – число уровней вершин

Структуры данных

дерево любого вида м/б представлено эквивалентный бинарным деревом

· поиск узла в дереве

· удаление узда или поддерева

· обход дерева в зад. направлении

Хорошо подходит для работы с отсорт. данными

По совокуп. операций эта структура обеспечивает наилучшую проив-сть

Недост.: сложность реализации алгоритмов типовых оперций

Связные списки

Односвязный линейный список

Односвязный циклический список

Двусвязный линейный список

Двусвязный циклический список

Очередь

Дерево

Двоичная куча

Основные структуры данных, существующие в языке Си — это переменные, массивы, структуры, объединения. Из них можно образовывать сложные структуры.
Переменные, массивы, структуры, объединения при объявлении получают имя и тип, для их хранения выделяется область оперативной памяти, в которую можно записывать некоторые значения. Таким образом, данные объекты имеют неизменяемую (статическую) структуру.
Существует, однако, много задач, в которых требуются данные с более сложной (динамической) структурой.

10 структур данных, которые вы должны знать (+видео и задания)

Для такой структуры характерно, что в процессе вычислений изменяются не только значения объектов, но и структура хранения информации. Поэтому такие объекты называются динамическими информационными структурами. Их компоненты, в свою очередь, на некотором уровне детализации представляют собой объекты со статической структурой, то есть они принадлежат к одному из основных типов данных.

Структуры данных

Понятие структуры данных

Необходимым условием построения алгоритма является формализация данных, т.е. приведение информации к некоторой информационной модели (см. “Информационные модели”), уже описанной и исследованной. Когда такая модель найдена, говорят, что определена абстрактная структура данных.

Абстрактная структура данных описывает признаки и свойства объекта, взаимосвязь между элементами объекта, а также возможные операции над данным объектом или классом объектов.

Мастер Йода рекомендует:  Дропшиппинг на WordPress – это просто пошаговое руководство

Одной из задач информатики является нахождение форм представления информации, удобных для компьютерной обработки. Информатика как точная наука работает с формальными (описанными математически строго) объектами. Такими объектами — базовыми абстрактными структурами данных, используемыми в информатике, являются:

Для компьютерной обработки этих объектов в языках программирования существуют соответствующие типы данных (см. “Типы данных”). Базовые объекты можно объединять в более сложные структуры, добавляя операции уже над структурой в целом и правила доступа к отдельным элементам этой абстрактной структуры данных.

К таким абстрактным структурам данных относятся:

· векторы (конечные массивы);

· таблицы (матрицы), а в общем случае — многомерные массивы;

— последовательности символов, чисел;

Удачный выбор структуры данных часто является залогом создания эффективного алгоритма и программы, его реализующей: используя аналогию структур данных и реальных объектов, можно находить эффективные решения задач.

Заметим, что перечисленные структуры существуют независимо от их реализации при программировании. С этими структурами данных работали и в XVIII, и в XIX веках, когда еще не придумали вычислительную машину. Мы можем разрабатывать алгоритм в терминах абстрактной структуры данных, но для реализации алгоритма в конкретном языке программирования необходимо найти способ ее представления в терминах типов данных и операторов, поддерживаемых данным языком программирования (см. “Операторы языка программирования”). Для компьютерного представления абстрактных структур используются структуры данных,которые представляют собой набор переменных, возможно различных типов данных, объединенных определенным образом. Для конструирования таких структур, как вектор, таблица, строка, последовательность, в большинстве языков программирования присутствуют стандартные типы данных: одномерный массив, двухмерный массив, строка, файл (реже список) соответственно. Организацию остальных структур данных, в первую очередь динамических структур, размер которых меняется во время выполнения программы, программисту приходится осуществлять самостоятельно, используя базовые типы данных. Рассмотрим такие структуры подробнее.

Списки

Линейный список — последовательность линейно связанных элементов, для которых разрешены операции добавления элементов в произвольное место списка и удаление любого элемента. Линейный список однозначно задается указателем на начало списка. Типовыми операциями над списками являются: обход списка, поиск заданного элемента, вставка элемента сразу после или перед определенным элементом, удаление заданного элемента, объединение двух списков в один, разбиение одного списка на два и более списков и т.п.

В линейном списке для каждого элемента, кроме первого, есть предыдущий элемент; для каждого элемента, кроме последнего, есть следующий элемент. Таким образом, все элементы списка упорядочены. Однако обработка линейного односвязного списка не всегда удобна, т.к. отсутствует возможность движения в противоположную сторону — от конца списка к началу. В линейном списке можно обойти все элементы, только двигаясь последовательно от текущего элемента к следующему, начиная с первого, прямой доступ к i-му по счету элементу невозможен.

Порядок следования записей фамилий читателей в компьютере библиотекаря определяет отношение “предыдущий–следующий”. Как правило, сами записи имеют дополнительное свойство — они упорядочены по алфавиту. Над этим списком реализованы операции добавления нового читателя и, при необходимости, удаления старого. Если к тому же ведутся записи выданных каждому читателю книг, то каждую такую запись удобно представлять опять же с помощью списка выданных книг.


Кольцевые списки — такая же структура, как и линейный список, но имеющая дополнительную связь между последним и первым элементом, то есть следующим за последним элементом является первый элемент.

В кольцевом списке в отличие от линейного все элементы равноправны (поскольку для каждого элемента определены и предыдущий, и следующий элементы). Выделение “первого” и “последнего” элементов в кольцевом списке весьма условно, так как собственно структура списка не имеет явно выделенных элементов!

Пример 2. Во многих играх дети используют считалочки, чтобы выбрать ведущего, разделиться на команды и т.п. Как правило, считалочки длинные, и дети (сами того не зная) организуют кольцевой список. Отношение “предыдущий–следующий” определяется тем, в какую сторону ведущий считает. Типичная операция в такой структуре — удаление элемента из списка с сохранением его кольцевой структуры.

Линейные списки, в которых операции вставки, удаления и доступа к значениями элементов выполняются только с крайними элементами (первым или последним), получили специальные названия.

Стек — частный случай линейного односвязного списка, для которого определены две операции: добавление элемента в вершину стека (перед первым элементом) и удаление элемента из вершины стека (удаление первого элемента).

Пример 3. Рассмотрим задачу определения сбалансированности скобок различных видов в арифметическом выражении. Например, требуется проанализировать, сбалансированы ли скобки в выражении, содержащем круглые и квадратные скобки: ? Для решения этой задачи будем использовать динамическую структуруданных стек. Приведем алгоритм решения этой задачи по шагам. Будем использовать следующие обозначения:

i — номер анализируемого символа;

n — количество символов в выражении.

3. Если i n, то переход на п. (4), иначе если стек пуст, то выдаем сообщение “скобки сбалансированы”, в противном случае выдаем сообщение “скобки не сбалансированы”. Конец алгоритма.

4. Если i-й символ отличен от символов скобок, то переход на п. (2).

5. Если i-й символ равен “(” или “[”, то помещаем его в стек, переход на п. (2).

6. Если i-й символ равен “)”, то проверяем вершину стека: если в вершине стека находится “(”, то извлекаем ее из стека; переход на п. (2), иначе выдаем сообщение “скобки не сбалансированы”. Конец алгоритма.

7. Если i-й символ равен “]”, то проверяем вершину стека: если в вершине стека находится “[”, то извлекаем ее из стека; переход на п. (2), иначе выдаем сообщение “скобки не сбалансированы”. Конец алгоритма.

Очередь — частный случай линейного односвязного списка, для которого разрешены только две операции: добавление элемента в конец (хвост) очереди и удаление элемента из начала (головы) очереди.

Понятие очереди действительно очень близко к бытовому термину “очередь”. Очередь покупателей в магазине хорошо описывается в терминах этой структуры данных.

Деревья

Дерево — это совокупность элементов, называемых узлами, в которой выделен один элемент (корень), а остальные элементы разбиты на непересекающиеся множества (поддеревья), каждое из которых является деревом, при этом корень каждого поддерева является потомком корня дерева, т.е. все элементы связаны между собой отношением (предок–потомок). В результате образуется иерархическая структура узлов. Узлы, которые не имеют ни одного потомка, называются листьями.

Над деревом определены следующие операции: добавление элемента в дерево, удаление элемента из дерева, обход дерева, поиск элемента в дереве.

Пример 4. Дерево является наиболее удобной структурой данных для представления генеалогического дерева, с помощью которого можно решать задачи определения степени родства между двумя людьми.

Используются деревья и для определения выигрышной стратегии в играх (см. статью “Игры. Выигрышные стратегии”), и для построения различных информационных моделей (см. “Информационные модели”).

Особенно важную роль в информатике играют так называемые бинарные деревья.

Двоичное (бинарное) дерево — частный случай дерева, в котором каждый узел может иметь не более двух потомков, являющихся корнями левого и правого поддерева.

Если дополнительно для узлов дерева выполняется условие, что все значения элементов левого поддерева меньше значения корня дерева, а все значения элементов правого поддерева больше значения корня, то такое дерево называется деревом бинарного поиска и предназначено для быстрого поиска элементов. Алгоритм поиска в таком дереве работает так: искомое значение сравнивается со значением корня дерева, и в зависимости от результата сравнения поиск либо заканчивается, либо продолжается только в левом или только в правом поддереве соответственно. Общее количество операций сравнения не будет превосходить так называемую высоту дерева — максимальное количество элементов на пути от корня дерева к одному из листьев. Так, высота изображенного на рисунке дерева равна 4.

Графы

Граф — это множество элементов, называемых вершинами графа вместе с набором отношений между этими вершинами, называемых ребрами графа. Графической интерпретацией этой структуры данных является множество точек, соответствующих вершинам, некоторые пары из которых соединены линиями или стрелками, которые соответствуют ребрам. В последнем случае граф называется ориентированным (см. также статьи “Графические модели” и “Табличные модели”).

В силу того, что с помощью графов можно описывать объекты произвольной структуры, графы являются основным средством для описания структур сложных объектов и функционирования систем. Например, для описания вычислительной сети, транспортной системы, иерархической структуры (дерево является одной из разновидностей графа). Блок-схемы алгоритмов (см. “Способы записи алгоритмов”) также представляют собой графы.

Если каждому ребру к тому же приписано некоторое число (вес), то такой граф называют взвешенным. Например, при описании с помощью графа системы дорог России важным является длина дороги (вес ребра графа), соединяющей те или иные населенные пункты (вершины графа). При этом на рисунке длины соответствующих ребер не обязаны соответствовать приписанным им весам, в отличие от карты дорог.

Пример 5. В терминах взвешенного графа удобно решать следующую задачу. Правительство России составляет план строительства современных автомагистралей, соединяющих города, население которых превышает миллион человек. Какие именно дороги следует построить, чтобы из любого такого города можно было добраться в любой другой по новым автомагистралям, а общая длина дорог была бы минимальной?

Эта задача в теории графов имеет простое и точное решение. Мы можем начать планирование сети дорог, начиная с любого города, например, Санкт-Петербурга. Соединим его с ближайшим городом-миллионником. Далее на каждом шаге к имеющейся сети добавляется кратчайшая дорога, которой можно соединить город, еще не присоединенный к сети, с одним из городов, уже включенных в сеть. Количество дорог будет, таким образом, на единицу меньше, чем число городов.

Абстрактную структуру данных — граф — в программе можно представить несколькими способами, т.е. используя разные типы данных. Например, граф можно описывать с помощью списка ребер, задавая каждое ребро парой вершин и, при необходимости, весом.

Наибольшее распространение получило табличное хранение графа (см. “Табличные модели”), называемое также матрицей смежности, т.е. двухмерного массива, скажем, A, где для невзвешенного графа (или 1), если ребро между вершинами i и j существует, и (или 0) в противном случае. Для взвешенного графа A[i][j] равно весу соответствующего ребра, а отсутствие ребра в ряде задач удобно обозначать бесконечностью. Для неориентированных графов матрица смежности всегда симметрична относительно главной диагонали (i = j). C помощью матрицы смежности легко проверить, существует ли в графе ребро, соединяющее вершину i с вершиной j. Основной же ее недостаток заключается в том, что матрица смежности требует, чтобы объем памяти был достаточен для хранения N 2 значений для графа, содержащего N вершин, даже если ребер в графе существенно меньше, чем N 2 .

Методические рекомендации

При объяснении понятия структуры данных можно воспользоваться следующей иллюстрацией.

Основные структуры данных.

При решении любой задачи возникает необходимость работы с данными и выполнения операций над ними. Набор этих операций для каждой задачи, вообще говоря, свой. Однако, если некоторый набор операций часто используется при решении различных задач, то полезно придумать способ организации данных, позволяющий выполнять именно эти операции как можно эффективнее. После того, как такой способ придуман, при решении конкретной задачи можно считать, что у нас в наличии имеется “черный ящик” (его мы и будем называть структурой данных), про который известно, что в нем хранятся данные некоторого рода, и который умеет выполнять некоторые операции над этими данными. Это позволяет отвлечься от деталей и сосредоточиться на характерных особенностях задачи. Внутри (т.е. в компьютере) этот “черный ящик” может быть реализован различным образом, при этом следует стремиться к как можно более эффективной (быстрой и экономично расходующей память) реализации.

Мастер Йода рекомендует:  10 вещей, которые стоит знать каждому JavaScript-разработчику

Государственный образовательный стандарт предусматривает изучение различных структур данных как в базовом курсе основной школы, так и в старших классах. В курсе программирования основной школы в Примерной программе упоминаются в качестве обрабатываемых объектов цепочки символов (строки), числа, списки, деревья, графы. Однако в практических работах из данных сложной структуры упоминается только массив (см. статью “Операции с массивами”). В основной школе остальные структуры, видимо, имеет смысл изучать в первую очередь при построении графических и других моделей (см. раздел IV энциклопедии).

Примерная программа для профильной школы предполагает работу с числами, матрицами, строками, списками, деревьями. В качестве простой иллюстрации работы со списками можно выбрать организацию стека с помощью одномерного массива и целочисленной переменной, указывающей на вершину стека (“дно” стека при этом всегда находится в первом элементе массива). Помимо приведенной в статье задачи проверки скобок на сбалансированность, можно изучить работу стекового калькулятора на примере алгоритма перевода арифметического выражения в обратную польскую запись (постфиксную запись) из привычной нам инфиксной записи и дальнейшее вычисление значения арифметического выражения.

Бинарное дерево также легко представить в памяти компьютера с помощью одномерного массива, при этом в первом элементе массива будет храниться корень дерева, а потомки узла дерева, хранящегося в i-м элементе массива, будут располагаться в 2i-м и (2i + 1)-м элементах соответственно. Если потомок у узла отсутствует, то соответствующий элемент будет равен, например, 0. Рекурсивная процедура обхода дерева t и печати его элементов в этом случае будет выглядеть так:

О реализации списков и массивов с помощью динамических переменных можно прочитать, например, в классической книге Н.Вирта “Алгоритмы и структуры данных”.

В программу для профильной школы включены и алгоритмы на графах. В частности, упоминается поиск кратчайшего пути в графе. Для невзвешенного графа решать эту задачу можно, например, с использованием алгоритма “поиска в ширину”, когда сначала помечаются вершины графа, соединенные ребром с исходной вершиной, затем все вершины, соединенные с помеченными, и т.д. Для взвешенного графа чаще всего используют алгоритм Дийкстры (см., например, статью Е.В. Андреевой “Олимпиады по информатике. Пути к вершине”, “Информатика” № 8/2002). Знание таких алгоритмов необходимо для успешного решения олимпиадных задач по информатике. Так, на IV федеральном окружном этапе Всероссийской олимпиады по информатике 2007 г. предлагалась задача “Окопы и траншеи”, решение которой как раз и сводилось к поиску кратчайшего пути во взвешенном графе.

Похожие главы из других работ:

Автоматизированное рабочее место сотрудника пожарного контроля

2.3 Структура данных

В программе используются следующие таблицы: Водители; Криминалисты; Командиры; Пожарные; Бригада; Машины; Тип машины; Информация о вызовах; Диспетчер; Пострадавшие. Наиболее важной является таблица «Информация о вызовах»…

Анализатор цветового набора для WEB-страницы

6.2 Структура данных

Основной структурой данного проекта является промежуточный файл с именем “tempfile.htm”, который аналогичен входному файлу, но во входном файле все символы латинского алфавита преобразуются в нижний регистр…

АРМ замдиректора по научной работе

2.3 Структура данных


программирование автоматизирующий интерфейс алгоритм В программе используются следующие таблицы: — Мероприятия; — Студент; — Задачи мероприятия; — Администратор; — Научный руководитель; — Место проведения…

База данных учащихся

2.3 Структура баз данных

Иерархическая модель данных. Структуры данных

Структура данных

Организация данных в СУБД иерархического типа определяется в терминах: элемент, агрегат, запись (группа), групповое отношение, база данных. Атрибут (элемент данных) — наименьшая единица структуры данных…

Изучение языка объектно-ориентированного программирования Borland Delphi и разработка практических заданий

3. Структура данных

Для хранения данных о точках введем тип данных tmypoint: 1. type 2. tmypoint = record 3. x: Integer; 4. y: Integer; 5. end; Тип tmypoint представляет собой запись, которая имеет 2 поля: x и y, для хранения соответствующих координат точек…

Основные типы моделей данных

1.1 Структура данных

Организация данных в СУБД иерархического типа определяется в терминах: элемент, агрегат, запись (группа), групповое отношение, база данных. Атрибут (элемент данных) — наименьшая единица структуры данных…

Основные типы моделей данных

2.1 Структура данных

На разработку этого стандарта большое влияние оказал американский ученый Ч. Бахман. Основные принципы сетевой модели данных были разработны в середине 60-х годов…

Основные типы моделей данных

3.1 Структура данных

В реляционной модели достигается гораздо более высокий уровень абстракции данных, чем в иерархической или сетевой. В упомянутой статье Е.Ф. Кодда утверждается…

Программное обеспечение для организации курсовых работ и практик

2.1 Структура данных

При разработке программного обеспечения большую роль играет проектирование хранилища данных и представление всех данных в виде множества связанных структур данных…

Программный комплекс для определения константы скорости химической реакции

4. Структура данных

Входные экспериментальные данные по изменению концентрации компонентов во времени представлены далее.

Начальная концентрация CВ = 0,1 моль/л; СС = 0,01 моль/л, СD = 0,002 моль/л. Распределение концентрации CА(t) во времени t приведено в таблице 1…

Разработка приложения для отдела информационных технологий ООО «Уралмаш — металлургическое оборудование»

2.4 Структура данных

На основании разработанной информационной модели были созданы 7 таблиц: 1. Информация о компьютере Данная таблица содержит информацию обо всех компьютерах на предприятии. Данная информация необходима для осуществления процесса ремонта…

Разработка приложения для учета рабочего времени сотрудников предприятия

2.4 Структура данных

Для описания базы данных необходимо располагать описанием выбранной предметной области, которое должно охватывать реальные объекты и процессы…

Разработка проекта информационной системы учета и анализа трудозатрат на промышленном предприятии ОАО «КнААПО»

5.2 Структура данных

Следующим этапом в проектировании автоматизированной информационной системы является моделирование структуры данных, т.е. составление модели данных для хранения их в каком либо хранилище данных (в нашем случае это MS ACCESS)…

Реализация алгоритма обратной трассировки лучей для моделей с большим числом полигонов

2.2 Структура данных

Сцена представляется набором объектов двух типов: источников света и собственно объектов, которые необходимо визуализировать…

Инструкция для тех, кто хочет стать программистом с нуля

Кризис заставляет многих сменить место работы или даже полностью поменять специальность. Приходится осваивать новые навыки и профессии. Прекрасным выбором в этом случае может стать профессия программиста. Это интересно, комфортно и прибыльно. В этой статье мы постараемся ответить на вопрос, как построить карьеру программиста с нуля.

Начать свой путь к карьере программиста стоит с ответа на вопрос, нужно ли вам программирование вообще? Этот вопрос не относится к тем, кто учится или учился по специальности, близкой к программированию. Если вам в школе математика давалась лучше, чем гуманитарные науки, если вам нравится проводить много времени за компьютером, если вам хочется изучать что-то новое, тогда программирование вам подойдёт.

С чего начать

Есть несколько вариантов развития событий, в результате которых человек становится программистом. Первый — родители-программисты, которые всему научили своих детей. Таким детям даже не нужно идти в университет. Второй вариант — модная профессия программиста. После школы нужно было выбрать, куда пойти учиться, и выбрали модное направление IT, вроде бы понравилось. И последний вариант — хобби, которое переросло в работу.

Если с вами ничего из вышеперечисленного не произошло, значит, у вас есть выбор из четырёх вариантов:

  • Самообразование. Этот вариант можно использовать как самостоятельно, так и в паре с другими методами. В интернете полно сайтов, книг и приложений, которые помогают изучать различные языки программирования и технологии. Но это самый тяжёлый путь для начинающих.
  • Университет. Если вы оканчиваете школу и хотите быть программистом, тогда идите в университет. Если не за знаниями, тогда за корочкой. Она может послужить бонусом при устройстве на работу. Хотя и какие-то знания вы тоже получите. Но не забывайте заниматься и самообучением. К выбору вуза стоит подойти очень ответственно. Внимательно изучите программы обучения и выбирайте лучшие технические вузы.
  • Ментор. Будет очень неплохо, если вы найдёте человека, который согласится помочь вам и направит вас в правильную сторону. Он подскажет подходящие книги и ресурсы, проверит ваш код, даст полезные советы. Кстати, мы уже писали о полезном ресурсе, где вы сможете найти ментора. Наставника можно искать среди знакомых программистов, на IT-тусовках и конференциях, на онлайн-форумах и так далее.
  • Специализированные практические курсы. Попробуйте поискать в своём городе курсы, где вас обучат какому-нибудь языку программирования или технологии. Я был приятно удивлён количеством таких курсов в Киеве, в том числе бесплатных и с последующим трудоустройством.

Какой язык, технологию и направление выбрать

Когда вы станете программистом, через годик-другой будете вольны выбирать любой язык, который вам нравится. Но при выборе первого языка программирования новичок должен учитывать следующие критерии:

  • Наличие на рынке вакансий. Конечная цель этого пути — найти работу программистом. А это будет трудно сделать, если на рынке вакансий никто не будет искать разработчиков на вашем языке программирования. Проверьте сайты с вакансиями, посмотрите, кого больше ищут, выпишите десяток языков. И переходите к следующему критерию.
  • Низкий уровень вхождения. Если вам придётся потратить длительное время на изучение языка, это может отбить у вас охоту к программированию вообще. Почитайте о тех языках, которые вы выбрали выше. Просмотрите литературу, которую нужно будет прочитать, чтобы изучить эти языки. И выберите те, о которых пишут, что они лёгкие, или которые вам показались лёгкими. Такими языками могут оказаться PHP, Ruby, Python.
  • Кайф от процесса. Если вам не нравится писать код на выбранном языке, вы не будете получать удовольствия от этого процесса, от работы и от жизни. А оно вам надо? Делайте правильный выбор.


Также вам придётся определиться с направлением программирования. Мобильное, десктопное, игры, веб, низкоуровневое программирование и так далее. Самые популярные и относительно лёгкие отрасли — разработка под веб, мобильные и десктопные клиенты. Под каждое направление может подходить один язык и совсем не подходить другой. То есть при выборе языка программирования также стоит отталкиваться и от этого фактора.

В любом случае изучите веб-технологии. Это язык разметки HTML, стили CSS и JavaScript, который позволит сделать вашу страницу динамической. На следующем этапе изучите серверный язык (Python, PHP, Ruby и другие) и подходящие для него веб-фреймворки. Изучите базы данных: практически в каждой вакансии программиста это упоминается.

Как получить начальный опыт

Без опыта вы не получите работу. Без работы вы не получите опыт. Замкнутый круг реальной жизни. Но ничего страшного, мы из него выберемся.

Во-первых, не стоит ждать, пока вы прочитаете все книги по выбранному языку программирования. Начинайте писать свои первые строки кода уже после второй главы книги. Выполняйте все задания из книг, перепечатывайте примеры, разбирайтесь в них. Усложняйте примеры и задания из книг своими идеями. Создавайте свои задачи к пройденному материалу. Решайте эти задачи.

Во-вторых, вам нужно найти свои первые проекты. Это, наверное, самый сложный вариант, но рабочий. Вам придётся самому искать заказы, выполнять их, заморачиваться с оплатой. Для новичка это архисложно, но зато затем все остальные варианты покажутся плёвым делом. Выполненные проекты можно будет записать в опыт и показать вашему будущему работодателю. Реальные проекты являются большим плюсом в вашем резюме.

Если вы знаете английский язык, регистрируйтесь лучше на англоязычных биржах. Рынок там больше. Если не знаете английского, учите его. А пока что вам доступны русскоязычные биржи фриланса. Ищите небольшие проекты, которые соответствуют вашему уровню знаний или чуть выше него. Подайте заявку на пару десятков таких заданий. И приготовьтесь получить море отказов. Но если одна-две заявки выстрелят, у вас будет шанс получить реальный опыт.

Ещё одним неплохим вариантом для получения реального опыта является open source. Таким проектам всегда нужны новые люди, пусть даже и новички. Вы можете поискать в проекте баги или посмотреть в баг-трекере и предложить методы их решения. Найти такие проекты легко на GitHub или других сервисах для хостинга кода. Не стесняйтесь задавать там вопросы.

Мастер Йода рекомендует:  Гостевая книга на Perl

Четвёртый вариант получения опыта — помощь знакомым программистам. Попросите их передать вам маленькие и несложные задания. Если что-то не будет получаться, у вас всегда будет к кому обратиться. И при этом вы будете участвовать в реальном проекте.

Последний способ — собственные проекты, различные хакатоны или работа в коворкинге. Свои проекты сложно начинать самому, лучше поискать знакомых или друзей.

Почему стоит выбрать Python

Давайте немного подробнее поговорим о выборе первого языка программирования. Первый язык должен быть простым и популярным на рынке. Таким языком является Python. Я очень советую выбрать именно его в качестве первого языка программирования.

Код программы на Python читабелен. Вам даже не нужно быть программистом, чтобы в общих чертах понять, что происходит в программе. Из-за несложного синтаксиса Python вам понадобится меньше времени для написания программы, чем, например, на Java. Огромная база библиотек, которая сэкономит вам кучу сил, нервов и времени. Python является высокоуровневым языком. А значит, вам не нужно особо думать о ячейках памяти и о том, что там разместить. Python — язык широкого назначения. И он такой простой, что даже дети могут его выучить.

Справедливости ради стоит упомянуть и о других языках программирования. Java может стать неплохим выбором для новичка. Этот язык популярнее, чем Python, но и немного сложнее. Зато инструменты для разработки гораздо лучше проработаны. Стоит только сравнить Eclipse и IDLE. После Java вам будет проще перейти к работе с низкоуровневыми языками программирования.

PHP — ещё один очень популярный язык. И, мне кажется, он даже проще, чем Python. Очень легко найти себе ментора или решение какой-нибудь проблемы на форуме. Всё потому, что в мире существует огромное количество PHP-программистов разного уровня. В PHP нет нормального импорта, есть множество вариантов решения одной и той же задачи. А это усложняет обучение. И PHP заточен исключительно под веб.

Языки C и C# очень сложны для новичка. Ruby — хороший выбор в качестве второго языка, но не первого. JavaScript — очень простой язык, но ничему хорошему он вас не научит. А задача первого языка программирования всё-таки научить вас чему-то правильному, задать какую-то логику.

Важен ли английский язык

Важен! Не знаете? Учите. Знаете? Совершенствуйте. Учитесь читать, писать, слушать и говорить на английском. Делайте упор на техническую литературу. Слушайте англоязычные подкасты. Читайте англоязычные учебники по программированию.

Что нужно знать, кроме языка программирования

Конечно же, кроме языка программирования и английского, нужно знать что-то ещё. А вот что — зависит от направления, которое вы выберете. Веб-программист обязан знать HTML, CSS, JavaScript. Десктоп-программист учит API операционной системы и различные фреймворки. Разработчик мобильных приложений учит фреймворки Android, iOS или Windows Phone.

Всем нужно выучить алгоритмы. Попробуйте пройти курс на Coursera или найти подходящую для себя книгу по алгоритмам. Кроме этого, нужно знать одну из баз данных, паттерны программирования, структуры данных. Стоит также познакомиться с репозиториями кода. Хотя бы с одним. Обязательно знание систем версионного контроля. Выбирайте Git, он самый популярный. Вам нужно знать инструменты, с которыми вы работаете, операционную систему и среду разработки. И главный навык программиста — уметь гуглить. Без этого вы не проживёте.

Последние шаги

Вам нужно подготовить резюме. Не просто резюме, а хорошее резюме. Не стоит писать там лишней информации, но и умалчивать о своих умениях тоже не нужно. После того как вас пригласят на интервью, вы должны к нему подготовиться. Пройдитесь по материалу, который указан в вашем резюме. Вы должны быть уверены в своих знаниях. Просмотрите проекты, над которыми вы работали, вспомните технологии, которые вы применяли. И вперёд — к светлому будущему с новой профессией программиста.

Алгоритмы и структуры данных для веб разработчика?

Для новичка — оно не нужно
Мидл сам может понять — что устарело, а что нет

Книги по алгоритмам и структурам устаревают очень медленно (не уверен, что сейчас есть устаревшие)

есть еще
Learning JavaScript Data Structures and Algorithms, Second Edition
Год издания: 2020
Автор: Groner L.
Издательство: Packt Publishing
ISBN: 9781785285493

Кроме того есть книга
Алгоритмы: введение в разработку и анализ
Год издания: 2006
Автор: Левитин А.В.
ISBN: 5-8459-0987-2

И крайне полезная для относительно быстрого вхождения книга
Устойчивость супружеских пар и другие комбинаторные задачи: Введение в математический анализ алгоритмов
Год: 2011
Автор: Кнут Дональд Эрвин
Переводчик: Кашина О.А., Лернер Э.Ю.
Издательство: МЦНМО

Алгоритмы: разработка и применение. Классика Computers Science
Год издания: 2020
Автор: Клейнберг Дж., Тардос Е.
Переводчик: Е. Матвеева
Издательство: Питер
ISBN: 978-5-496-01545-5

10 структур данных, которые вы должны знать (+видео и задания)

QR-код с URL-адресом:

Ссылка на страницу с видео:

HTML-ссылка на страницу с видео:

Код для вставки плеера:

Комментарии к этому видео:

Последние комментарии на сайте

Привлечение Любви в вашу жизнь. Мантра Любви и Нежности. Медитация на Любовь.
⇒ «Спасибо за видео»
Добавлено — 11.11.2020 На видео попала авария в Мензелинском районе РТ с шестью пострадавшими
⇒ «Сейчас так много различных ДТП, а все происходит из-за невнимательности водителей. Конечно, и пассажиры и тоже хороши .часто оказываются там, где им совершенно не место. Как только появились первые видео регистраторы, я сразу приобрела себе его. »
Добавлено — 11.11.2020 Крутые машинки для Нерферов! Видео игры для мальчиков с бластерами.
⇒ «Ощущается недостаток подобных игрушек в детстве. Я бы тоже на такой машинке покаталась. Только я намного меньше. Но видно машинки крепкие, раз таких взрослых мальчиков выдерживают. Наверняка, известный и качественный производитель. Но больше мне и. »
Добавлено — 11.11.2020 Зеленский раскритиковал Порошенко и потребовал инаугурацию на 19 мая Анатолий Шарий Он слышит!
⇒ «Ну ни в какую Петя не хочет уходить 🙂 Ты ему уже на дверь показываешь и культур намекаешь, а ему пофиг. Так он ещё, как назло, какие-то там указы подписывает, генеральские звания раздаёт, судей назначает. Во общем «перед смертью не надышишся» — э. »
Добавлено — 11.11.2020 24 ЧАСА В РОЗОВОМ ЦВЕТЕ//ЗАКУПИЛА КОРЗИНУ РОЗОВЫХ ПРОДУКТОВ
⇒ «Идея сама по себе интересная. Однако, она интересна до тех пор, пока цвета все не распробуют блогеры)) С чёрным никто, например, не рискнул связаться, может, бояться выглядеть готами? Розовый симпатичный, но слишком простой цвет выбрала себе Машка. »
Добавлено — 11.11.2020

Смотрите и скачивайте видео из YouTube в высоком качестве.

Топ структур данных которые должен знать программист.

Просмотров: 37 489

16 октября 2020

Hayk Mkrtchyan

Queue — FIFO
Stack — LIFO

Suvar

LeViX

Для масляток, видео не для обучения, а для закрепления. Учить лучше идти в другом видео, тут быстрый темп речи, без особых пояснений. Единственное, что жалко, виндертон не рассказал о том, как работает HashMap, когда одинаковые хэши что же он делает. Спасибо за видео

Roman Dokshin

Вспомнил анекдот. Что такое автомат Калашникова? Преобразователь стека в очередь. ☺️


and dem

Лучший пример стека — это эпизод из старого фильма с Вициным и Никулиным. Когда на складе были сложены в стопку эмалированные ночные горшки. Тогда герой Вицина попопытался достать первый горшок снизу и тем самым разрушил стек, потому что не знал, что стек так не работает.

Иван Иванов

Linked List — Связный список
Array — Массив
Queue — Очередь
Stack — Стэк
Priority Queue — Очередь с приоритетом
Hash Table — Хэш Таблицы
Binary Tree — Бинарные деревья

ИНФОРМАЦИЯ ДЛЯ УСПЕШНЫХ

ШОК! ТОП-5 СТРУКТУР ДАННЫХ ВЫШЛИ ИЗ ПОД КОНТРОЛЯ 18+

Scince-Friction werasaimon

От когда это размер массива не можно минять во времмя выполнения программы ?

Юрий Цаповский

Я бы еще добавил непересекающиеся множества.

John Galt

Наоборот всё должно быть. Queue — FIFO, Stack — LIFO.

Саня Саня

Спасибо за контент, с меня лайк и коммент. Удачи !

Алексей Бердовский

Солидарен с некоторыми комментаторами, нужны примеры. Но формат годный

Bonchy

Завтра будет стрим?

Владимир Новопашин

Нужна визуализация. А так с таким же успехом можно было подкаст записать и слушать. Какие-либо найти презенташки.

Таня Чувакова

Объяснено очень хорошо, не хватает только наглядных схемок

neo fit

А базы данных sql — те которые релевантные??

Vladimir Krylov

Круто, но заставка напрягает!

Hiro Hiro

Прикольная фраза — массивы имеют постоянную длину. D)) Может в именно в jave они такие, но за что люблю массивы так это за Динамичность. Можно творить большие чудеса, вплоть до формирование хеш таблиц в массивах и быстрого поиска, и построение сколько угодно сложных деревьев за минимальное число циклов.

digitech

[Перевод — recovery mode ] 10 типов структур данных, которые нужно знать + видео и упражнения

Екатерина Малахова, редактор-фрилансер, специально для блога Нетологии адаптировала статью Beau Carnes об основных типах структур данных.

«Плохие программисты думают о коде. Хорошие программисты думают о структурах данных и их взаимосвязях», — Линус Торвальдс, создатель Linux.

Структуры данных играют важную роль в процессе разработки ПО, а еще по ним часто задают вопросы на собеседованиях для разработчиков. Хорошая новость в том, что по сути они представляют собой всего лишь специальные форматы для организации и хранения данных.

В этой статье я покажу вам 10 самых распространенных структур данных. Читать дальше →

[Перевод — recovery mode ] 10 типов структур данных, которые нужно знать + видео и упражнения

Екатерина Малахова, редактор-фрилансер, специально для блога Нетологии адаптировала статью Beau Carnes об основных типах структур данных.

«Плохие программисты думают о коде. Хорошие программисты думают о структурах данных и их взаимосвязях», — Линус Торвальдс, создатель Linux.

Структуры данных играют важную роль в процессе разработки ПО, а еще по ним часто задают вопросы на собеседованиях для разработчиков. Хорошая новость в том, что по сути они представляют собой всего лишь специальные форматы для организации и хранения данных.

Смотреть новости Топ структур данных которые должен знать программист. Россия на видео и фото

ИСТОЧНИК: Найдено на YouTube, АВТОР: Winderton КАНАЛ: образование

  • Доступно на телефонах и планшетах: Андроид (Android), Айфон (iPhone), Windows Phone
  • Автор новости и фото: Winderton
  • Последние вести 16.10.2020
  • Новый выпуск, продолжительность: 7:40
  • Посмотрели онлайн ТВ: 37489
  • Бесплатно скачали: 1823
  • Россия прямой эфир : 16.10.2020

В этом видео вы узнаете основные структуры данных, такие как:
stack, queue, linked list, hash table, binary tree и так далее.

Patreon —
Instagram —
Группа ВК —
Twitch —
Twitter —
Github —

[Перевод — recovery mode ] 10 типов структур данных, которые нужно знать + видео и упражнения

Хабрахабр / Лучшие публикации за сутки.
Екатерина Малахова, редактор-фрилансер, специально для блога Нетологии адаптировала статью Beau Carnes об основных типах структур данных.

«Плохие программисты думают о коде. Хорошие программисты думают о структурах данных и их взаимосвязях», — Линус Торвальдс, создатель Linux.

Структуры данных играют важную роль в процессе разработки ПО, а еще по ним часто задают вопросы на собеседованиях для разработчиков. Хорошая новость в том, что по сути они представляют собой всего лишь специальные форматы для организации и хранения данных.

В этой статье я покажу вам 10 самых распространенных структур данных. Читать дальше →

Добавить комментарий