3 structures de données avancées que tout programmeur devrait connaître
Prenez une longueur d'avance sur la concurrence en apprenant ces tas et ces arbres.
Vous constaterez que l'utilisation de structures de données est un phénomène assez courant en tant que programmeur. Il est donc essentiel de maîtriser les structures de données de base telles que les arbres binaires, les piles et les files d'attente pour réussir. Mais si vous souhaitez améliorer vos compétences et vous démarquer, vous devrez également vous familiariser avec les structures de données avancées.
Les structures de données avancées sont un élément essentiel de la science des données. Elles contribuent à éliminer une gestion inefficace et à stocker de grands ensembles de données. Les ingénieurs logiciels et les data scientists utilisent constamment des structures de données avancées pour concevoir des algorithmes et des logiciels.
Poursuivez votre lecture 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 familier avec les tas binaires. Les tas de Fibonacci sont assez similaires et suivent les propriétés min-heap ou max-heap. Vous pouvez considérer un tas de Fibonacci comme un ensemble 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 doublement liée. Cela permet de supprimer un nœud et de concaténer deux listes en seulement un temps O(1).
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 en informatique. Il s’agit essentiellement d’un arbre de recherche binaire auto-équilibré. Les arbres de recherche binaires standard peuvent être faussés dans certains cas extrêmes et avoir une complexité temporelle dans le pire des cas de O(n), 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 une arborescence 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'arborescence 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. Une arborescence AVL utilise quatre rotations principales : rotation à droite, rotation à 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.
Puisque 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 respectivement N(0)=1 et N(1)=2.
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 mors est généralement appelé rouge ou noir, d'où le nom d'arbre rouge-noir.
Chaque nœud d'un rouge-noir est rouge ou noir, mais le nœud racine doit toujours être noir. Il ne peut pas 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 définitive d'auto-équilibrage.
Améliorez vos structures de données
Connaître les structures de données avancées peut faire une grande différence lors des entretiens d'embauche et pourrait être le facteur qui vous distingue de la concurrence. D'autres structures de données avancées que vous devriez examiner incluent les n-arbres, les graphiques et les ensembles disjoints.
Identifier une structure de données idéale pour un scénario donné fait partie de ce qui fait la réussite d'un bon programmeur.