Что изучить в первую очередь: структуры данных или алгоритмы?

Что изучить в первую очередь Изучение

Структура данных и алгоритмы являются неотъемлемой частью информатики. Все энтузиасты в какой-то момент изучают эти две важные темы. Это разные, но очень взаимосвязанные темы. Эта взаимосвязь выявляет большой вопрос, на который необходимо ответить: «Что я должен изучить в первую очередь — структуры данных или алгоритмы?»

Что я должен изучить в первую очередь: структуры данных или алгоритмы?

В этой статье мы сосредоточимся на этой проблеме и постараемся дать вам решение, а также общий обзор обеих возможностей. Во-первых, прежде чем понять, что является для вас первоочередной задачей, необходимо сначала узнать, что такое структура данных и что такое алгоритм.

Что такое структура данных?

Структура данных — это математическая или логическая модель организации данных. Короче говоря, структура данных — это способ организации данных в форме, доступной для компьютеров. Он позволяет обрабатывать большие объемы данных за относительно короткий промежуток времени. Основная цель использования структур данных — сократить временные и пространственные сложности. Эффективная структура данных использует минимум памяти и требует минимально возможного времени для выполнения.

Если мы думаем сначала изучить структуру данных, мы должны охватить следующие темы, которые в основном используются в информатике:

Типы структуры данных:

  • Массивы. Массив представляет собой набор элементов одного типа, размещенных в смежных областях памяти.
  • Связанные списки: это линейная структура данных, в которой элементы не хранятся в смежных ячейках памяти, а элементы связаны друг с другом.
  • Стеки: следуйте принципу LIFO (Last In First Out). При этом последний элемент в стеке будет удален первым.
  • Очереди: следует принципу FIFO (First In First Out), в этом первый сохраненный элемент удаляется первым.
  • Хеш-таблицы: это тип структуры данных, в которой хранятся значения, имеющие ключи, связанные с каждым из них.
  • Деревья: это структура данных, в которой данные организованы иерархически и связаны друг с другом. Некоторыми примерами являются двоичное дерево поиска, двоичное дерево, расширенное дерево, дерево AVL и т. д.
  • Кучи: это специализированная древовидная структура данных, также называемая двоичной кучей, в которой хранятся данные.
  • Графики: он состоит из набора узлов и ребер, соединяющих друг друга.

Что такое алгоритм?

Теперь давайте переключимся на другую сторону медали и посмотрим, что подразумевается под термином «алгоритм». Алгоритмы — это четко определенные наборы инструкций, предназначенные для решения проблем или выполнения задачи. Проще говоря, это набор операций, выполняемых поэтапно для выполнения задачи.

Рассмотрим простой алгоритм умножения двух чисел:

  1. Возьмите два числовых входа
  2. Умножение чисел с помощью оператора *
  3. Показать результат

Мы видим, что для выполнения задачи умножения мы должны выполнять операцию шаг за шагом. Любой шаг, сделанный другим способом, или любой другой шаг, оба не приведут к ожидаемому результату.

Мы видим, что для выполнения задачи умножения мы должны выполнять

Что такое алгоритм

Если мы думаем сначала изучить алгоритмы, то мы должны охватить следующие темы, которые в основном используются в информатике:

  • Анализ алгоритмов
  • Поиск и сортировка
  • Жадные алгоритмы
  • Динамическое программирование
  • Поиск шаблона
  • Возвращение
  • Разделяй и властвуй
  • Геометрические алгоритмы
  • Математические алгоритмы
  • Битовые алгоритмы
  • Алгоритмы графов
  • Рандомизированные алгоритмы

Почему важно изучать структуры данных и алгоритмы?

Естественно сомневаться в любом решении, как это может быть в случае с изучением DSA. Вы легко можете столкнуться с дилеммой, зачем вам изучать DSA? Не волнуйтесь, мы прикроем ваши замерзшие ноги. Структура данных и алгоритмы помогают понять природу проблемы на более глубоком уровне и тем самым лучше понять мир.

Читайте также:  Метод jQWidgets jqxDraw off()

Почему вы должны изучать структуру данных?

Структуры данных являются строительным блоком более сложных задач. В общем, структуры данных реализуют физические формы абстрактных типов данных. Они играют важную роль в разработке эффективного программного обеспечения и реализации алгоритмов. Помимо использования структур данных, также важно выбрать правильную структуру данных для каждой задачи. Выбор неподходящей структуры данных может привести к замедлению времени выполнения или неэффективному коду.
Ниже приведены несколько примеров использования структур данных:

  • Хранение данных. Структуры данных используются для хранения записей в системе управления базами данных путем указания набора атрибутов и их структур.
  • Управление ресурсами и службами: основные ресурсы и службы операционной системы (ОС) активируются за счет использования структур данных, таких как связанные списки для выделения памяти, управления файловыми каталогами и деревьями структуры файлов, а также очередей планирования процессов.
  • Обмен данными. Структуры данных организуют информацию, совместно используемую приложениями, например пакеты TCP/IP.
  • Упорядочивание и сортировка. Структуры данных обеспечивают эффективные способы сортировки объектов, таких как двоичные деревья поиска, также называемые упорядоченными или отсортированными двоичными деревьями. Структуры данных очередей приоритетов организуют элементы в соответствии с их приоритетом и т. д.
  • Индексирование. Базы данных часто используют для индексирования объектов еще более сложные структуры данных, такие как B-деревья.
  • Поиск: индексы, созданные с использованием двоичных деревьев поиска, B-деревьев или хэш-таблиц, ускоряют поиск определенного искомого элемента.
  • Масштабируемость. Приложения для работы с большими данными используют структуры данных для распределения и управления хранилищем данных в распределенных хранилищах, обеспечивая масштабируемость и производительность.

Зачем вам изучать алгоритмы?

Алгоритм — это последовательность инструкций или действий, которые выполняются в ограниченном пространстве-времени для решения конкретной проблемы. Это систематический и логичный подход к решению или преодолению проблемы с помощью пошагового процесса, чтобы начать с нуля и разработать решение.

Крайне важно иметь алгоритм, опережающий время и пространство, и лучший способ осветить различные проблемы — это использовать различные алгоритмические методы.

Предположим, например, что вы решили приготовить новый рецепт, прочитали инструкции и затем выполняете каждый шаг, как описано в рецепте. После выполнения шагов вы сможете приготовить еду.

Алгоритмы в программировании используются для получения желаемого результата, эти алгоритмы не зависят от языка, то есть их можно вызывать на любом языке. Как и ожидалось, результат будет таким же.

Структура данных и алгоритмы помогают понять природу проблемы на более глубоком уровне и тем самым лучше понять мир.

Как связаны структуры данных и алгоритмы?

Как мы уже говорили ранее, хотя структуры данных и алгоритмы разные, они очень взаимосвязаны. Теперь давайте посмотрим, как это сделать.

  • Структура данных — это объект, который содержит информацию, используемую алгоритмами.
  • Структура данных позволяет хранить элементы в памяти и предоставляет функции для управления сохраненными элементами.
  • Некоторые структуры данных больше подходят для решения конкретных задач.
  • Мы реализуем алгоритм на нашем компьютере, используя структуры данных, которые позволяют хранить данные, которые вы будете использовать для решения задачи.

Например, если нам нужно отсортировать список чисел, мы можем использовать структуру данных массива для хранения чисел и применять алгоритмы сортировки, такие как быстрая сортировка, сортировка вставками и т. д., для сортировки массива.
Если мы хотим хранить только уникальные элементы и находить в нем любой элемент, то мы можем подумать об использовании заданной структуры данных, которая хранит только уникальные элементы, и мы можем использовать алгоритм двоичного поиска для поиска элемента в нем.

Читайте также:  Что такого особенного в Generative Adversarial Network (GAN)

Достоинства и недостатки изучения структуры данных в первую очередь

Планируете сначала использовать структуры данных, а затем алгоритмы? Мы вас понимаем. Вот почему мы создали следующий раздел, чтобы помочь вам понять преимущества и недостатки выбора в первую очередь структур данных.

Преимущества изучения структуры данных в первую очередь:

  1. Вы узнаете, как структура данных помогает эффективно хранить данные на устройстве хранения.
  2. Также Вы узнаете, как структура данных обеспечивает удобство извлечения данных с устройств хранения и обеспечивает эффективную и действенную обработку как небольших, так и больших объемов данных.
  3. Вы получите представление о том, как выбор правильной структуры данных может снизить стоимость операций, таких как извлечение или обработка данных. что сэкономит время и деньги программистов и пользователей.
  4. Вы увидите, что можно легко вносить изменения в большие данные, выбирая наиболее подходящую структуру данных.
  5. Узнаете свойства каждой структуры данных, их преимущества и недостатки, что в конечном итоге поможет в решении проблем.

Недостатки изучения структуры данных в первую очередь:

  1. Углубление только в структуры данных без знания алгоритмов может усложнить концепцию.
  2. Существуют некоторые расширенные структуры данных, такие как непересекающиеся наборы, самобалансирующиеся деревья, деревья сегментов, попыткии т. д., для которых требуется предварительное знание алгоритма. Поэтому, не зная их правильного алгоритма, реализовать его будет очень сложно.
  3. Изучение только структур данных не поможет, поскольку нет необходимости в том, чтобы лучшая структура данных была наиболее эффективной для конкретного сценария.

Достоинства и недостатки обучения алгоритмам в первую очередь

Иногда вы чувствуете, как сложно будет сначала изучить алгоритмы без знания структуры данных! Чтобы помочь вам разобраться в этой ситуации, мы обобщили лучшие из достоинств и недостатков того, что может произойти, если вы сначала изучите алгоритмы, а не DS.

Достоинства алгоритма обучения в первую очередь:

  1. Вы узнаете, как разбить проблему на более мелкие подзадачи, которые можно легко преобразовать в программу.
  2. Вы узнаете, как алгоритмы помогут программистам легко реализовать решение проблемы.
  3. Также Вы узнаете, как алгоритмы могут уменьшить временную сложность решения любой конкретной задачи.
  4. Вы узнаете о том, как логическая реализация программ написана пошагово для решения задачи.
  5. Любому программисту становится легко отлаживать код и выявлять логическую ошибку в программе.

Недостатки алгоритма обучения сначала:

  1. Поскольку большинство проблем связано с данными, их поиск, обработка и модификация без каких-либо предварительных знаний о структуре данных не могут быть применены напрямую.
  2. Будет очень сложно изучить и применить алгоритм без какой-либо структуры данных.
  3. Концепция наиболее эффективного алгоритма решения проблемы не будет встречаться в каждом сценарии.

Чему следует научиться в первую очередь: структурам данных или алгоритмам? — Вывод

Структуры данных и алгоритмы зависят друг от друга. Мы используем подходящую структуру данных для применения алгоритмов и аналогичным образом применяем алгоритмы к структуре данных. И также из определения ясно, что структура данных хранит неструктурированные данные в организованной форме, тогда как алгоритмы представляют собой набор инструкций, которым компьютер следует для решения конкретной задачи.

Структуры данных — это строительные блоки алгоритмов, а алгоритмы — это платформы, на которых применяются и тестируются структуры данных.

Со всеми выдвинутыми случаями и после обсуждения достоинств и недостатков каждого сценария важно, чтобы вы сначала начали изучать структуры данных, но не углублялись в них без знания алгоритмов. Структуры данных и алгоритмы необходимы для достижения наилучших результатов, и, следовательно, лучше всего изучать их одновременно.

Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий

Adblock
detector