3 structures de données avancées que chaque programmeur devrait connaître

Vous constaterez que l’utilisation de structures de données est un phénomène assez courant en tant que programmeur. Par conséquent, la maîtrise des structures de données de base telles que les arbres binaires, les piles et les files d’attente est essentielle à votre réussite. Mais si vous souhaitez améliorer vos compétences et vous démarquer de la foule, vous voudrez également vous familiariser avec les structures de données avancées.

Les structures de données avancées sont un élément essentiel de la science des données, et elles aident à éliminer une gestion inefficace et à fournir un stockage pour de grands ensembles de données. Les ingénieurs en logiciel et les scientifiques des données utilisent constamment des structures de données avancées pour concevoir des algorithmes et des logiciels.

Continuez à lire pendant que nous discutons des structures de données avancées que tout programmeur expert devrait connaître.

1. tas de Fibonacci

Si vous avez déjà consacré du temps à l’apprentissage des structures de données, vous devez être familiarisé avec les tas binaires. Les tas de Fibonacci sont assez similaires, et ils suivent les propriétés min-heap ou max-heap . Vous pouvez considérer un tas de Fibonacci comme une collection d’arbres où le nœud de valeur minimale ou maximale est toujours à la racine.

Le tas remplit également la propriété de Fibonacci telle qu’un nœud n aura au moins F(n+2) nœuds. Dans un tas de Fibonacci, les racines de chaque nœud sont liées entre elles, généralement via une liste circulaire à double liaison. Cela permet de supprimer un nœud et de concaténer deux listes en un temps O(1) seulement.

Les tas de Fibonacci sont beaucoup plus flexibles que les tas binaires et binomiaux, ce qui les rend utiles dans un large éventail d’applications. Ils sont couramment utilisés comme files d’attente prioritaires dans l’algorithme de Dijkstra pour améliorer considérablement le temps d’exécution de l’algorithme.

2. Arbre AVL

Les arbres AVL (Adelson-Velsky et Landis) sont l’un des nombreux types d’arbres différents en informatique. Il s’agit essentiellement d’un arbre de recherche binaire auto-équilibré. Les arbres de recherche binaire standard peuvent être faussés dans certains cas extrêmes et avoir une complexité temporelle de O(n) dans le pire des cas, ce qui les rend inefficaces pour les applications du monde réel. Les arbres auto-équilibrés changent automatiquement de structure lorsqu’ils violent la propriété d’équilibrage.

Dans un arbre AVL, chaque nœud contient un attribut supplémentaire qui contient son facteur d’équilibrage. Le facteur d’équilibre est la valeur obtenue en soustrayant la hauteur du sous-arbre gauche du sous-arbre droit à ce nœud. La propriété d’auto-équilibrage de l’arbre AVL nécessite que le facteur d’équilibre soit toujours -1, 0 ou 1.

Si la propriété d’auto-équilibrage (facteur d’équilibre) est violée, l’arborescence AVL fait pivoter ses nœuds pour préserver le facteur d’équilibre. Un arbre AVL utilise quatre rotations principales : rotation droite, rotation gauche, rotation gauche-droite et rotation droite-gauche.

La propriété d’auto-équilibrage d’un arbre AVL améliore sa complexité temporelle dans le pire des cas à seulement O (log n), ce qui est nettement plus efficace par rapport aux performances d’un arbre de recherche binaire.

Étant donné que l’arborescence AVL se maintient via un facteur d’équilibre, vous pouvez calculer le nombre minimum de nœuds, compte tenu de la hauteur. La relation de récurrence se résume à N(h) = N(h-1) + N(h-2) + 1 et il doit y avoir au moins trois nœuds dans l’arbre AVL (n > 2). Les cas de base de la relation de récurrence sont N(0) = 1 et N(1) = 2 respectivement.

3. Arbre rouge-noir

Un arbre rouge-noir est un autre arbre de recherche binaire auto-équilibré qui utilise un bit supplémentaire comme propriété d’auto-équilibrage. Le bit est généralement appelé rouge ou noir, d’où le nom d’arbre rouge-noir.

Chaque nœud dans un Rouge-Noir est soit rouge soit noir, mais le nœud racine doit toujours être noir. Il ne peut y avoir deux nœuds rouges adjacents et tous les nœuds feuilles doivent être noirs. Ces règles préservent la propriété d’auto-équilibrage de l’arbre.

Contrairement aux arbres de recherche binaire, les arbres rouge-noir ont une efficacité d’environ O (log n), ce qui les rend beaucoup plus efficaces. Cependant, les arbres AVL sont beaucoup plus équilibrés en raison d’une propriété d’auto-équilibrage définitive.

Améliorez vos structures de données

Connaître les structures de données avancées peut faire une grande différence dans les entretiens d’embauche et pourrait être le facteur qui vous sépare de la concurrence. Les autres structures de données avancées que vous devriez examiner incluent les n-arbres, les graphiques et les ensembles disjoints.

L’identification d’une structure de données idéale pour un scénario donné fait partie des qualités d’un bon programmeur.