Data-structures-algorithms

データ構造とアルゴリズムのチュートリアル

データ構造は、データを効率的に使用できるようにプログラムでデータを保存する方法です。 ほとんどすべてのエンタープライズアプリケーションは、さまざまなタイプのデータ構造をいずれかの方法で使用します。 このチュートリアルでは、エンタープライズレベルのアプリケーションの複雑さ、アルゴリズムの必要性、およびデータ構造を理解するために必要なデータ構造について十分に理解できます。

データ構造とアルゴリズムを学ぶ理由

アプリケーションが複雑になり、データが豊富になるにつれて、アプリケーションが現在直面している3つの一般的な問題があります。

• データ検索-店舗の100万（10 ^ 6 ^）アイテムの在庫を考えます。 アプリケーションがアイテムを検索する場合、検索速度が低下するたびに100万（10 ^ 6 ^）アイテムのアイテムを検索する必要があります。 データが大きくなると、検索が遅くなります。
• プロセッサの速度-プロセッサの速度は非常に高速ですが、データが10億レコードに達すると制限されます。
• 複数のリクエスト-数千のユーザーがWebサーバーで同時にデータを検索できるため、高速サーバーでもデータの検索中に障害が発生します。

上記の問題を解決するために、データ構造が助けになります。 すべてのアイテムを検索する必要がないようにデータをデータ構造に編成でき、必要なデータをほぼ瞬時に検索できます。

データ構造とアルゴリズムの応用

アルゴリズムは、目的の出力を取得するために特定の順序で実行される一連の命令を定義するステップバイステップの手順です。 アルゴリズムは通常、基礎となる言語とは無関係に作成されます。 アルゴリズムは複数のプログラミング言語で実装できます。

ビューのデータ構造の観点から、以下はアルゴリズムのいくつかの重要なカテゴリです-

• 検索-データ構造内のアイテムを検索するアルゴリズム。
• ソート-特定の順序でアイテムをソートするアルゴリズム。
• 挿入-データ構造にアイテムを挿入するアルゴリズム。
• 更新-データ構造内の既存のアイテムを更新するアルゴリズム。
• 削除-データ構造から既存のアイテムを削除するアルゴリズム。

次のコンピューターの問題は、データ構造を使用して解決できます-

• フィボナッチ数列
• ナップザック問題
• ハノイの塔
• フロイド・ワーシャルによる全ペア最短経路
• ダイクストラによる最短経路
• プロジェクトのスケジューリング

聴衆

このチュートリアルは、シンプルで簡単な手順でデータ構造とアルゴリズムプログラミングを学習したいソフトウェアプロフェッショナルだけでなく、コンピューターサイエンスの卒業生向けに設計されています。

このチュートリアルを完了すると、中級レベルの専門知識が得られ、そこからより高いレベルの専門知識を得ることができます。

前提条件

このチュートリアルを進める前に、Cプログラミング言語、テキストエディター、プログラムの実行などの基本を理解しておく必要があります。