El camino para convertirse en un programador competente y exitoso es difícil, pero ciertamente alcanzable. Las estructuras de datos son un componente central que todo estudiante de programación debe dominar, y es probable que ya haya aprendido o trabajado con algunas estructuras de datos básicas, como matrices o listas.
Los entrevistadores tienden a preferir hacer preguntas relacionadas con las estructuras de datos, por lo que si se está preparando para una entrevista de trabajo, necesitará repasar sus conocimientos sobre estructuras de datos. Siga leyendo mientras enumeramos las estructuras de datos más importantes para programadores y entrevistas de trabajo.
Las listas vinculadas son una de las estructuras de datos más básicas y, a menudo, el punto de partida para los estudiantes en la mayoría de los cursos de estructuras de datos. Las listas enlazadas son estructuras de datos lineales que permiten el acceso secuencial a los datos.
Los elementos de la lista vinculada se almacenan en nodos individuales que están conectados (vinculados) mediante punteros. Puede pensar en una lista enlazada como una cadena de nodos conectados entre sí a través de diferentes punteros.
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Antes de entrar en los detalles de los diferentes tipos de listas vinculadas, es crucial comprender la estructura y la implementación del nodo individual. Cada nodo de una lista vinculada tiene al menos un puntero (los nodos de lista doblemente vinculados tienen dos punteros) que lo conecta al siguiente nodo de la lista y al elemento de datos en sí.
Cada lista vinculada tiene un nodo de cabeza y cola. Los nodos de lista de un solo enlace solo tienen un puntero que apunta al siguiente nodo de la cadena. Además del puntero siguiente, los nodos de lista doblemente enlazados tienen otro puntero que apunta al nodo anterior de la cadena.
Las preguntas de la entrevista relacionadas con listas vinculadas generalmente giran en torno a la inserción, búsqueda o eliminación de un elemento específico. La inserción en una lista vinculada lleva O (1) tiempo, pero la eliminación y la búsqueda pueden llevar O (n) tiempo en el peor de los casos. Entonces, las listas enlazadas no son ideales.
2. Árbol binario
Los árboles binarios son el subconjunto más popular de la estructura de datos de la familia de árboles; los elementos de un árbol binario están ordenados en una jerarquía. Otros tipos de árboles incluyen AVL, rojo-negro, árboles B, etc. Los nodos del árbol binario contienen el elemento de datos y dos punteros a cada nodo hijo.
Cada nodo principal en un árbol binario puede tener un máximo de dos nodos secundarios, y cada nodo secundario, a su vez, puede ser padre de dos nodos.
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Un árbol de búsqueda binaria (BST) almacena datos en un orden ordenado, donde los elementos con un valor-clave menor que el principal El nodo se almacena a la izquierda, y los elementos con un valor-clave mayor que el nodo principal se almacenan en el derecho.
Los árboles binarios se preguntan comúnmente en las entrevistas, por lo que si se está preparando para una entrevista, debe saber cómo aplanar un árbol binario, buscar un elemento específico y más.
3. Tabla de picadillo
Las tablas hash o los mapas hash son una estructura de datos altamente eficiente que almacena datos en un formato de matriz. A cada elemento de datos se le asigna un valor de índice único en una tabla hash, lo que permite una búsqueda y eliminación eficientes.
El proceso de asignación o mapeo de claves en un mapa hash se llama hash. Cuanto más eficiente sea la función hash, mejor será la eficiencia de la propia tabla hash.
Cada tabla hash almacena elementos de datos en un par de índice de valor.
Donde valor son los datos que se almacenarán e índice es el número entero único que se usa para mapear el elemento en la tabla. Las funciones hash pueden ser muy complejas o muy simples, según la eficiencia requerida de la tabla hash y cómo resolverá las colisiones.
Las colisiones a menudo surgen cuando una función hash produce el mismo mapeo para diferentes elementos; Las colisiones de mapas hash se pueden resolver de diferentes formas, utilizando direccionamiento abierto o encadenamiento.
Las tablas hash o los mapas hash tienen una variedad de aplicaciones diferentes, incluida la criptografía. Son la estructura de datos de primera elección cuando se requiere inserción o búsqueda en tiempo constante O (1).
4. Pilas
Las pilas son una de las estructuras de datos más simples y son bastante fáciles de dominar. Una estructura de datos de pila es esencialmente cualquier pila de la vida real (piense en una pila de cajas o platos) y funciona de manera LIFO (último en entrar, primero en salir).
La propiedad LIFO de Stacks significa que se accederá primero al último elemento que insertó. No puede acceder a elementos debajo del elemento superior en una pila sin hacer estallar los elementos encima.
Las pilas tienen dos operaciones principales: empujar y hacer estallar. Push se usa para insertar un elemento en la pila y pop quita el elemento superior de la pila.
También tienen muchas aplicaciones útiles, por lo que es muy común que los entrevistadores hagan preguntas relacionadas con las pilas. Saber cómo invertir una pila y evaluar expresiones es bastante esencial.
5. Colas
Las colas son similares a las pilas, pero funcionan de manera FIFO (primero en entrar, primero en salir), lo que significa que puede acceder a los elementos que insertó anteriormente. La estructura de datos de la cola se puede visualizar como cualquier cola de la vida real, donde las personas se colocan en función de su orden de llegada.
La operación de inserción de una cola se denomina poner en cola, y eliminar / eliminar un elemento del principio de la cola se denomina sacar de cola.
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Las colas de prioridad son una aplicación integral de las colas en muchas aplicaciones vitales, como la programación de CPU. En una cola de prioridad, los elementos se ordenan según su prioridad en lugar del orden de llegada.
6. Muchísimo
Los montones son un tipo de árbol binario donde los nodos se organizan en orden ascendente o descendente. En un montón mínimo, el valor de clave del padre es igual o menor que el de sus hijos, y el nodo raíz contiene el valor mínimo de todo el montón.
De manera similar, el nodo raíz de un montón máximo contiene el valor de clave máximo del montón; debe conservar la propiedad de montón mínimo / máximo en todo el montón.
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Los montones tienen muchas aplicaciones debido a su naturaleza muy eficiente; principalmente, las colas de prioridad a menudo se implementan a través de montones. También son un componente central de los algoritmos de clasificación de pilas.
Aprenda las estructuras de datos
Las estructuras de datos pueden parecer desgarradoras al principio, pero dedique suficiente tiempo y las encontrará fáciles como un pastel.
Son una parte vital de la programación y casi todos los proyectos requerirán que los uses. Es fundamental saber qué estructura de datos es ideal para un escenario determinado.
Estos algoritmos son esenciales para el flujo de trabajo de todo programador.
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- Análisis de los datos
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Fahad es escritor en MakeUseOf y actualmente se especializa en Ciencias de la Computación. Como un ávido escritor de tecnología, se asegura de mantenerse actualizado con la última tecnología. Se encuentra particularmente interesado en el fútbol y la tecnología.
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