Программирование невозможно без работы с данными. Для эффективной работы с данными программисты используют специальные структуры, которые позволяют упорядоченно хранить, обрабатывать и извлекать нужную информацию.
1. Базовые понятия и определения
Что такое структуры данных и зачем они нужны? Структуры данных - это способ организации и хранения данных, позволяющий эффективно выполнять операции с этими данными. Структуры данных нужны для:
- Упорядочивания хранения данных в памяти компьютера
- Обеспечения быстрого доступа к этим данным
- Выполнения операций с данными (поиск, сортировка, вставка и т.д.)
Существует классификация структур данных:
- Простые и сложные
- Статические и динамические
К простым относятся базовые структуры, такие как числа, символы, строки. Сложные структуры создаются на основе простых, это массивы, записи, списки и т.д.
Статические структуры имеют фиксированный размер, который задается при создании. Динамические структуры могут изменять свой размер в процессе выполнения программы.
2. Основные простые типы данных
Рассмотрим базовые простые типы данных:
- Целочисленные (int, long и т.д.) - для представления целых чисел;
- Вещественные (float, double) - для представления действительных чисел;
- Логический (bool) - для хранения логических значений Истина/Ложь;
- Символьный (char) - для хранения символов;
- Строковый (string) - для хранения строк.
Целочисленные типы данных используются для представления целых чисел (1, 2, 3 и т.д.). Размер целочисленных типов может быть 8, 16, 32 или 64 бита. Чем больше размер, тем больший диапазон чисел можно хранить, но требуется больше памяти.
Вещественные типы данных представляют числа с плавающей точкой (1.5, 3.1415 и т.д.). Они также имеют разный размер (32 или 64 бита), который влияет на точность хранения.
Логический тип данных может принимать два значения: Истина или Ложь. Этот тип часто используется для хранения флагов и в условных выражениях.
Символьный тип данных хранит 1 символ в соответствии с выбранной кодировкой (ASCII, Unicode и др.) Размер символьного типа обычно составляет 1 байт.
Строковый тип данных представляет последовательность символов произвольной длины. Строки удобны для хранения текстовых данных.
3. Массивы
Массив - это структура данных, которая предназначена для хранения упорядоченной последовательности элементов одного типа. Элементы массива нумеруются целыми числами (индексами), по которым можно обратиться к конкретному элементу.
В зависимости от числа индексов, различают одномерные и многомерные массивы:
- Одномерный массив имеет один индекс. Элементы располагаются последовательно в памяти.
- Многомерный массив имеет несколько индексов. Физически такой массив хранится как одномерный.
По способу выделения памяти массивы делятся на статические и динамические. В статических массивах размер фиксируется при объявлении, а в динамических размер может меняться во время выполнения программы.
Массивы широко используются в различных задачах: для хранения и сортировки данных, математических расчетов, обработки изображений и многого другого.
4. Записи
Записи (структуры и объединения) - это типы данных, предназначенные для упорядоченного хранения разнотипных данных. В отличие от массива, в записи каждый элемент имеет собственное имя.
Например, для хранения информации о сотруднике можно определить структуру:
struct Worker { int id; string name; string position; double salary; }; Главное отличие структур от объединений в том, что в структуре все поля доступны одновременно, а в объединениях можно обратиться только к одному активному полю за раз.
5. Указатели
Указатель - это переменная, значением которой является адрес другой переменной или данных в памяти компьютера. Используя указатели, программист может непосредственно обращаться к ячейкам памяти и изменять их содержимое.
Основные операции с указателями:
- Получение адреса переменной с помощью оператора &;
- Разыменование - доступ к данным по адресу;
- Арифметические операции с указателями;
Указатели широко применяются при реализации динамических структур данных, работе с памятью и файлами, организации связей между данными.
6. Списки
Список представляет собой структуру данных, состоящую из элементов, называемых узлами. Каждый узел содержит данные и ссылки на следующий и (или) предыдущий узел.
Различают односвязные, двусвязные и циклические списки:
- В односвязном списке каждый узел содержит ссылку только на следующий;
- В двусвязном списке присутствуют ссылки и на следующий, и на предыдущий узел;
- Циклический список замкнут в кольцо за счет дополнительной ссылки.
Списки часто используются для организации очередей данных, кэшей, буферов, историй поиска и т.д. Их отличает гибкость и простота модификации по сравнению, например, с массивами.
7. Стеки
Стек представляет собой структуру данных, работающую по принципу LIFO (last in - first out). Это означает, что элемент, помещенный в стек последним, будет извлечен первым.
Основные операции работы со стеком:
- Поместить элемент в стек (push);
- Извлечь элемент из стека (pop);
- Прочитать верхний элемент стека без извлечения (peek).
Стеки широко используются во многих алгоритмах и структурах данных, например: вычисление арифметических выражений, проверка сбалансированности скобок, реализация рекурсии и т.д.
8. Очереди
В отличие от стека, очередь работает по принципу FIFO (first in - first out) - элемент, помещенный в очередь первым, будет извлечен первым. Это позволяет организовать порядок обработки данных.
Основные операции с очередью:
- Добавление элемента в конец очереди (enqueue);
- Извлечение первого элемента из очереди (dequeue);
- Чтение первого элемента без извлечения (peek).
Очереди применяются в задачах планирования, управления ресурсами, обработки событий. Существуют и приоритетные очереди, в которых порядок элементов определяется их приоритетом.
9. Деревья
Дерево - это иерархическая структура данных, состоящая из узлов. Узлы содержат значения, а также ссылки на потомков этого узла. Узел, не имеющий потомков, называется листом.
Основные термины теории графов:
- Корень - верхний узел дерева;
- Дочерний узел - потомок другого узла;
- Предок - "родитель" в иерархии.
Одним из важнейших видов деревьев являются двоичные деревья поиска (Binary Search Tree). В них каждый узел может иметь не больше двух дочерних узлов. При этом значения в левом поддереве меньше значения корня, а в правом - больше. Это позволяет эффективно искать значения в таком дереве.
Для оптимальной работы двоичных деревьев они должны быть сбалансированы. Это обеспечивается специальными методами вращения дерева и балансировки при добавлении и удалении узлов.
Деревья применяются для: быстрого поиска данных, иерархического хранения, сортировки, сжатия данных и многого другого.
10. Графы
Граф - это структура данных, предназначенная для представления объектов и связей между ними. В отличие от деревьев, в графах допускаются циклы.
Основные определения:
- Вершина - объект в графе;
- Ребро - связь между объектами;
- Путь - последовательность ребер.
Различают ориентированные и неориентированные графы. В первых ребра имеют направление, во вторых - нет.
Основные способы хранения графов в памяти компьютера: матрицы смежности, списки смежности, хэш-таблицы.
Для работы с графами используются алгоритмы обхода в глубину и ширину. Они позволяют обойти все ребра и вершины графа в соответствии с заданным порядком.
Графы широко применяются для моделирования сетевых структур, в теории игр, оптимизации маршрутов и других задачах.
11. Выбор подходящей структуры данных
При решении конкретной задачи программисту необходимо выбрать наиболее подходящую структуру данных. Этот выбор зависит от:
- Объема данных;
- Скорости доступа;
- Удобства модификации;
- Требуемых операций и алгоритмов;
- Доступной памяти.
Так, для небольших объемов данных удобны простые структуры вроде массивов. А в задачах с большим объемом разреженных данных лучше подойдут хэш-таблицы, деревья и графы. Правильный выбор структуры данных - важнейший навык программиста.
