Qualquer pessoa que já tenha usado um teclado tentando fazer as coisas em um computador deve conhecer as sete estruturas de dados fundamentais da ciência da computação: matrizes, listas vinculadas, tabelas de hash, pilhas, filas, gráficos e árvores. Eles são os blocos de construção, os ABCs de como organizamos dados.
Se você de alguma forma perdeu o resumo básico de como os computadores realmente funcionam, aqui está a versão rápida: uma estrutura de dados é apenas uma maneira de organizar dados para que o computador possa criar com eficiência, ler, atualizar e excluí -lo (CRUD, para as crianças legais).
- Um variedade é como uma fileira de cubbies numerados.
- UM Lista vinculada é um mapa do tesouro onde cada pista leva à próxima.
- UM tabela de hash é como um armário com seu nome.
- UM pilha é como uma pilha de livros.
- UM fila é a linha de crianças na cafeteria.
- UM gráfico é uma teia de aranha de conexões.
- E a árvore é, bem, como uma árvore – galhos e folhas.
A programação tem tudo a ver com resolver problemas. E para muitos desenvolvedores, as estruturas de dados clássicas são caminhos bem trilhados, ferramentas que usamos com tanta frequência que alcançamos para elas sem pensar. Mas o que acontece quando as coisas ficam confusas?
Quando a velocidade, tamanho ou estrutura ultrapassa os limites dos clássicos, as coisas começam a quebrar. É quando você entra em um mundo de estruturas de dados especializadas construídas para casos de borda, escala e problemas desagradáveis que os sistemas reais jogam em você.
Aqui estão cinco estruturas de dados que brilham quando as coisas ficam estranhas:
- #1-a árvore B: construída para massive knowledge
- #2 – A árvore Radix: Pesquisas rápidas com prefixos compartilhados
- #3 – A corda: edição de texto eficiente em escala
- #4 – o filtro da flor: pesquisa probabilística em escala
- #5-Hashing: inserção de tempo constante com uma torção
#1-a árvore B: construída para massive knowledge
Lembra da emoção de implementar sua primeira árvore de pesquisa binária? Naquele momento, a complexidade do tempo do seu algoritmo parou de ir brrrr (O (n²) e graciosamente deslizou para um O muito mais rápido (log n)? Magia pura.
Mas as árvores de pesquisa binária têm uma falha oculta: cada nó pode ter apenas dois filhos. Isso os faz crescer profundamente, rápido. Na memória, isso geralmente é bom. Mas no disco todo nível additional significa outra leitura lenta. E quando você está lidando com conjuntos de dados enormes, essa profundidade se torna um problema actual.
É aí que Brees B. (e seu primo well-liked, a árvore B+) entra. Originalmente desenvolvido na Boeing, as árvores B resolvem o problema de profundidade, permitindo que cada nó tivesse muitos filhos-às vezes dezenas ou até centenas. Isso mantém a árvore larga e rasa, o que significa menos leituras de disco.
Dentro de cada nó de uma árvore B, há uma lista de teclas classificadas. Essas chaves ajudam você a decidir qual caminho seguir a seguir, como sinais em uma estrada. Em vez de apenas escolher entre “esquerda” e “direita”, como em uma árvore binária, você examina as chaves para descobrir qual ramo seguir. Na parte inferior estão os nós foliares, que contêm os dados reais (ou ponteiros). O resultado: uma estrutura que lida com enormes conjuntos de dados com velocidade e eficiência.
Pense nisso como um sistema de arquivamento tremendous eficiente para conjuntos de dados enormes. Ao deixar cada nó se ramificar em várias direções, as árvores B permanecem amplas e rasas-o que significa menos níveis para pesquisar e muito menos leituras de disco lento. É por isso que eles alimentam a maioria dos sistemas de arquivos e bancos de dados hoje. Ideia simples, impacto maciço.
#2 – A árvore Radix: Pesquisas rápidas com prefixos compartilhados
A Web é enorme, com bilhões de endereços IP. Já se perguntou como seu computador pode descobrir o caminho certo tão rapidamente? É aí que o Árvore de radix Vem (também chamado de Trie Patricia Trie ou Crit-Bit). Ele é criado para lidar com teclas que compartilham o começo comum – como endereços IP ou palavras em um dicionário.
Em vez de ter nós com apenas um filho, uma árvore da radix mescla esses nós com seus pais. Isso torna a árvore muito menor, especialmente quando muitas chaves compartilham a mesma sequência inicial.
Por exemplo, um trie simples para palavras como “gato”, “carro” e “copo” teria nós separados para cada letra. Uma árvore da Radix combinava as letras sempre que possível – portanto, “C” e “A” pode se fundir em um único ramo rotulado como “CA” porque “Cat” e “Automotive” compartilham esse prefixo.
Essa compactação torna as árvores da radix muito eficientes para o roteamento de tabelas e qualquer sistema que exact de pesquisas rápidas com base em prefixos. Eles são menos adequados para seqüências aleatórias ou muito diferentes, mas para pesquisas de prefixo, são altamente eficazes.
#3 – a corda: Edição de texto eficiente em escala
Já tentou editar um enorme arquivo de texto – como centenas de megabytes – e se perguntou por que seu editor não engasga? Isso é graças a estruturas de dados como a corda.
Em vez de armazenar uma corda enorme como um bloco de memória contínuo e pesado (que torna as inserções e deleções um pesadelo de embaralhamento de dados), uma corda divide o texto em pedaços menores. Esses pedaços são então organizados em uma árvore binária.
Quando você insere texto no meio de um documento, uma corda não precisa embaralhar tudo o que vem depois. Ele apenas divide o pedaço relevante, cai em uma nova peça e reequilibra a árvore.
Os nós internos desta árvore não armazenam os próprios personagens; Em vez disso, eles armazenam o comprimento da corda na subárvore esquerda. Isso permite operações incrivelmente rápidas de concatenação, divisão e substring.
#4 – o filtro da flor: Pesquisa probabilística em escala
Às vezes, a jogada mais inteligente não está encontrando algo – está descartando -o rapidamente. É isso Filtros de Bloom são construídos para.
Um filtro Bloom é uma estrutura de dados probabilística e eficiente em termos de espaço que responde a uma pergunta simples: “Este merchandise definitivamente não está no set?” Se diz “não”, você pode confiar completamente. Mas se disser “talvez”, pode estar lá – ou pode ser um falso positivo. A chave: nunca dá falsos negativos.
Funciona hash de cada merchandise adicionado com várias funções diferentes de hash. Cada resultado aponta um pouco em uma matriz de tamanho fixo, que é definido como 1. Para verificar a associação, você hash o merchandise novamente. Se algum dos bits correspondentes for 0, o merchandise definitivamente não está lá. Se todos são 1, pode ser.
Pense nisso como um scanner de segurança em movimento rápido no aeroporto. Ele pode instantaneamente sinalizar sacos que estão definitivamente vazios – não há necessidade de abri -los. Mas se algo poder Esteja lá dentro, envia a bolsa para inspeção guide. Você economiza toneladas de tempo pulando cheques desnecessários, mesmo que alguns alarmes falsos escorrerem. Esse é o poder de um filtro de flor: rápido, leve e perfeito para dizer “não, não aqui” em uma escala maciça.
#5 – Hashing de Cuckoo: Inserção de tempo constante com uma reviravolta
A natureza é cheia de inspiração estranha. Pegue o pássaro cuco, famoso por esgueirar -se para o ninho de outro pássaro, depositar seu próprio ovo e enganar o anfitrião para criar seu filhote. Esta estratégia de sobrevivência bastante merciless inspirada Hash de cuco.
Eis como funciona: Cada chave tem dois ou mais pontos possíveis na tabela, escolhidos por diferentes funções de hash. Quando você insere uma chave, você verifica o primeiro lugar. Se estiver vazio, você terminou. Se for tomado, a nova chave chuta a chave existente (o movimento “cuco”). A chave chutada tenta seu ponto alternativo, possivelmente expulsando outra chave, e isso continua conforme necessário.
Se essa cadeia de despejos for muito tempo ou loops, toda a tabela será reconstruída com novas funções de hash.
O retorno? Pesquisas super-rápidas, porque cada chave só pode estar em um dos poucos lugares fixos-sem pesquisas através de cadeias longas.
Além do livro: a ingenuidade das estruturas de dados
Esses não são apenas truques inteligentes. Desde as árvores B que organizam os dados do mundo até os filtros de floração acelerando sua navegação na net, essas estruturas de dados avançadas são uma prova das maneiras inteligentes de maneiras que os programadores têm dados dobrados e moldados para resolver problemas realmente difíceis.
Eles nos lembram que, às vezes, a solução mais elegante não é sobre mais poder de processamento, mas uma maneira fundamentalmente mais inteligente de organizar as informações em si. Portanto, da próxima vez que uma variedade ou lista simples não estiver cortando -a, lembre -se de que há um mundo inteiro de estruturas engenhosas esperando para serem exploradas.
Quer ouvir de mim com mais frequência?
👉 Conecte -se comigo no LinkedIn!
Eu compartilho diário Insights, dicas e atualizações acionáveis para ajudá -lo a evitar erros dispendiosos e ficar à frente no mundo da IA. Siga -me aqui:
Você é um profissional de tecnologia que procura aumentar seu público?
👉 Não perca meu boletim informativo!
Meu A audiência de tecnologia acelerador está repleto de estratégias acionáveis de redação e construção de público -alvo que ajudaram centenas de profissionais a se destacarem e a acelerar seu crescimento. Inscreva -se agora para ficar no loop.
