Data Structures and Algorithms

การวิเคราะห์แอพ Android และการทบทวน: Data Structures and Algorithms พัฒนาโดย Techsellance Pvt Ltd จดทะเบียนในหมวดหมู่ การศึกษา เวอร์ชันปัจจุบันคือ 1.0 อัปเดตเมื่อ 15/08/2023 ตามความเห็นของผู้ใช้ใน Google Play: Data Structures and Algorithms ได้รับการติดตั้งมากกว่า 498 ปัจจุบัน Data Structures and Algorithms มีรีวิว 1 คะแนนเฉลี่ย 5.0 ดาว

โครงสร้างข้อมูลและอัลกอริทึมเป็นแนวคิดพื้นฐานในวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่มีบทบาทสำคัญในการออกแบบโซลูชันซอฟต์แวร์ที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผล นี่คือภาพรวมของแนวคิดเหล่านี้:

โครงสร้างข้อมูล:
โครงสร้างข้อมูลเป็นวิธีการจัดระเบียบและจัดเก็บข้อมูลในลักษณะที่ช่วยให้สามารถเรียกค้น แทรก และจัดการได้อย่างมีประสิทธิภาพ โครงสร้างข้อมูลที่แตกต่างกันเหมาะสำหรับงานประเภทต่างๆ โครงสร้างข้อมูลทั่วไปบางส่วน ได้แก่ :

อาร์เรย์: ชุดขององค์ประกอบแต่ละรายการระบุโดยดัชนีหรือคีย์
รายการที่เชื่อมโยง: ลำดับขององค์ประกอบที่แต่ละองค์ประกอบชี้ไปยังองค์ประกอบถัดไป
สแต็ค: คอลเลกชันขององค์ประกอบแบบเข้าก่อนออกก่อน (LIFO) ซึ่งดำเนินการกับองค์ประกอบด้านบน
คิว: คอลเลกชันขององค์ประกอบแบบเข้าก่อนออกก่อน (FIFO) ซึ่งมักใช้สำหรับการจัดกำหนดการงาน
ต้นไม้: โครงสร้างแบบลำดับชั้นที่มีโหนดรูทและโหนดลูก รวมถึงต้นไม้ไบนารี ต้นไม้ AVL และอื่นๆ
กราฟ: ชุดของโหนดที่เชื่อมต่อกันด้วยขอบ ใช้เพื่อแสดงความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตี
ตารางแฮช: โครงสร้างข้อมูลที่จัดเก็บคู่คีย์-ค่า ทำให้สามารถดึงข้อมูลตามคีย์ได้อย่างรวดเร็ว
อัลกอริทึม:
อัลกอริทึมเป็นขั้นตอนหรือวิธีการแก้ปัญหาทีละขั้นตอน พวกเขาให้วิธีการที่เป็นระบบในการดำเนินงานและมักจะเกี่ยวข้องกับการดำเนินการต่าง ๆ ในโครงสร้างข้อมูล อัลกอริทึมทั่วไปบางประเภท ได้แก่ :

อัลกอริทึมการเรียงลำดับ: จัดเรียงองค์ประกอบใหม่ตามลำดับเฉพาะ เช่น จากน้อยไปหามากหรือจากมากไปน้อย ตัวอย่าง ได้แก่ การเรียงลำดับแบบฟอง การเรียงลำดับแบบผสาน การเรียงลำดับแบบด่วน และการเรียงลำดับแบบเรียงซ้อน
อัลกอริทึมการค้นหา: ค้นหาตำแหน่งขององค์ประกอบเฉพาะภายในโครงสร้างข้อมูล การค้นหาแบบไบนารีและการค้นหาเชิงเส้นเป็นตัวอย่างทั่วไป
อัลกอริทึมกราฟ: ทำงานต่างๆ เช่น การค้นหาเส้นทางที่สั้นที่สุดระหว่างโหนด (อัลกอริทึมของ Dijkstra) การกำหนดการเชื่อมต่อ (DFS, BFS) และอื่นๆ
การเขียนโปรแกรมแบบไดนามิก: แก้ปัญหาโดยการแบ่งปัญหาออกเป็นปัญหาย่อยเล็กๆ และนำวิธีแก้ปัญหาย่อยเหล่านั้นกลับมาใช้ใหม่
อัลกอริทึมโลภ: เลือกตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุดในแต่ละขั้นตอนเพื่อค้นหาค่าที่เหมาะสมที่สุดทั่วโลก ซึ่งมักใช้ในปัญหาการปรับให้เหมาะสม
แบ่งและพิชิต: แบ่งปัญหาออกเป็นปัญหาย่อยที่เล็กลง แก้ปัญหา จากนั้นรวมวิธีแก้ปัญหาเพื่อแก้ปัญหาดั้งเดิม
การย้อนรอย: สำรวจวิธีแก้ปัญหาที่เป็นไปได้ทั้งหมดอย่างเป็นระบบโดยลองใช้ตัวเลือกต่างๆ และเลิกทำตัวเลือกหากไม่นำไปสู่การแก้ปัญหา
ความสำคัญ:
การทำความเข้าใจโครงสร้างข้อมูลและอัลกอริทึมเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการเขียนโค้ดที่มีประสิทธิภาพ ด้วยการเลือกโครงสร้างข้อมูลที่เหมาะสมและใช้อัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพ คุณสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของโปรแกรมของคุณได้ สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่หรือสภาพแวดล้อมที่มีทรัพยากรจำกัด

เพื่อให้มีความเชี่ยวชาญในโครงสร้างข้อมูลและอัลกอริทึม สิ่งสำคัญคือต้องศึกษาและฝึกฝนการใช้งานและอัลกอริทึมต่างๆ มีแหล่งข้อมูลมากมาย เช่น ตำรา บทเรียนออนไลน์ แพลตฟอร์มการเขียนโค้ด และหลักสูตรต่างๆ ที่สามารถช่วยให้คุณเรียนรู้และพัฒนาทักษะในด้านนี้

Read more