3 estructuras de datos avanzadas que todo programador debe conocer

Descubrirá que el uso de estructuras de datos es algo bastante común como programador, por lo que dominar las estructuras de datos básicas como árboles binarios, pilas y colas es vital para su éxito. Pero si desea mejorar sus habilidades y destacar entre la multitud, también querrá familiarizarse con las estructuras de datos avanzadas.

Las estructuras de datos avanzadas son un componente esencial de la ciencia de datos y ayudan a aclarar la gestión ineficiente y proporcionan almacenamiento para grandes conjuntos de datos. Los ingenieros de software y los científicos de datos utilizan constantemente estructuras de datos avanzadas para diseñar algoritmos y software.

Siga leyendo mientras discutimos las estructuras de datos avanzadas que todo programador experto debería conocer.

1. Montón de Fibonacci

Si ya ha dedicado algo de tiempo a aprender estructuras de datos, debe estar familiarizado con los montones binarios. Los montones de Fibonacci son bastante similares y siguen las propiedades min-heap o max-heap . Puede pensar en un montón de Fibonacci como una colección de árboles donde el nodo de valor mínimo o máximo siempre está en la raíz.

El montón también cumple la propiedad de Fibonacci de modo que un nodo n tendrá al menos F(n+2) nodos. Dentro de un montón de Fibonacci, las raíces de cada nodo están unidas entre sí, generalmente a través de una lista circular doblemente enlazada. Esto hace posible eliminar un nodo y concatenar dos listas en solo O (1) tiempo.

Los montones de Fibonacci son mucho más flexibles que los montones binarios y binomiales, lo que los hace útiles en una amplia gama de aplicaciones. Se usan comúnmente como colas de prioridad en el algoritmo de Dijkstra para mejorar significativamente el tiempo de ejecución del algoritmo.

2. Árbol AVL

Los árboles AVL (Adelson-Velsky and Landis) son uno de los muchos tipos diferentes de árboles en informática. Son esencialmente un árbol de búsqueda binario autoequilibrado. Los árboles de búsqueda binarios estándar pueden sesgarse en ciertos casos extremos y tener una complejidad temporal de O(n) en el peor de los casos, lo que los hace ineficientes para las aplicaciones del mundo real. Los árboles autoequilibrados cambian automáticamente su estructura cuando violan la propiedad de equilibrio.

En un árbol AVL, cada nodo contiene un atributo adicional que contiene su factor de equilibrio. El factor de equilibrio es el valor obtenido restando la altura del subárbol izquierdo del subárbol derecho en ese nodo. La propiedad de autoequilibrio del árbol AVL requiere que el factor de equilibrio sea siempre -1, 0 o 1.

Si se viola la propiedad de autoequilibrio (factor de equilibrio), el árbol AVL gira sus nodos para preservar el factor de equilibrio. Un árbol AVL utiliza cuatro rotaciones principales: rotación a la derecha, rotación a la izquierda, rotación de izquierda a derecha y rotación de derecha a izquierda.

La propiedad de autoequilibrio de un árbol AVL mejora su complejidad de tiempo en el peor de los casos a solo O (log n), que es significativamente más eficiente en comparación con el rendimiento de un árbol de búsqueda binaria.

Dado que el árbol AVL se mantiene a sí mismo a través de un factor de equilibrio, puede calcular la cantidad mínima de nodos, dada la altura. La relación de recurrencia se reduce a N(h) = N(h-1) + N(h-2) + 1 y debe haber al menos tres nodos en el árbol AVL (n > 2). Los casos base de la relación de recurrencia son N(0) = 1 y N(1) = 2 respectivamente.

3. Árbol rojo-negro

Un árbol rojo-negro es otro árbol de búsqueda binaria autoequilibrado que utiliza un bit adicional como propiedad de autoequilibrado. El bit generalmente se conoce como rojo o negro, de ahí el nombre de árbol rojo-negro.

Cada nodo en Red-Black es rojo o negro, pero el nodo raíz siempre debe ser negro. No puede haber dos nodos rojos adyacentes y todos los nodos hoja deben ser negros. Estas reglas preservan la propiedad de autoequilibrio del árbol.

A diferencia de los árboles de búsqueda binaria, los árboles rojo-negro tienen una eficiencia de aproximadamente O (log n), lo que los hace mucho más eficientes. Sin embargo, los árboles AVL están mucho más equilibrados debido a una propiedad definitiva de autoequilibrio.

Mejore sus estructuras de datos

Conocer estructuras de datos avanzadas puede marcar una gran diferencia en las entrevistas de trabajo y podría ser el factor que lo diferencie de la competencia. Otras estructuras de datos avanzadas que debe considerar incluyen n-Trees, Graphs y Disjoint Sets.

Identificar una estructura de datos ideal para un escenario determinado es parte de lo que hace grande a un buen programador.