3 estruturas de dados avançadas que todo programador deve conhecer

Você descobrirá que o uso de estruturas de dados é uma ocorrência bastante comum como programador, portanto, ser proficiente com estruturas de dados básicas, como árvores binárias, pilhas e filas, é vital para o seu sucesso. Mas se você quiser melhorar suas habilidades e se destacar da multidão, também vai querer se familiarizar com estruturas de dados avançadas.

As estruturas de dados avançadas são um componente essencial da ciência de dados e ajudam a eliminar o gerenciamento ineficiente e fornecem armazenamento para grandes conjuntos de dados. Engenheiros de software e cientistas de dados usam constantemente estruturas de dados avançadas para projetar algoritmos e software.

Continue lendo enquanto discutimos as estruturas de dados avançadas que todo programador especialista deve conhecer.

1. Pilha de Fibonacci

Se você já dedicou algum tempo aprendendo estruturas de dados, deve estar familiarizado com heaps binários. Os heaps de Fibonacci são bastante semelhantes e seguem as propriedades min-heap ou max-heap . Você pode pensar em uma pilha de Fibonacci como uma coleção de árvores onde o nó de valor mínimo ou máximo está sempre na raiz.

O heap também atende à propriedade de Fibonacci, de modo que um nó n terá pelo menos F(n+2) nós. Dentro de uma pilha de Fibonacci, as raízes de cada nó são ligadas entre si, geralmente por meio de uma lista circular duplamente ligada. Isso torna possível deletar um nó e concatenar duas listas em apenas O(1) tempo.

Os heaps de Fibonacci são muito mais flexíveis do que os heaps binários e binomiais, tornando-os úteis em uma ampla gama de aplicações. Eles são comumente usados ​​como filas de prioridade no algoritmo de Dijkstra para melhorar significativamente o tempo de execução do algoritmo.

2. Árvore AVL

As árvores AVL (Adelson-Velsky e Landis) são um dos muitos tipos diferentes de árvores na ciência da computação. Eles são essencialmente uma árvore de busca binária de auto-balanceamento. Árvores de pesquisa binárias padrão podem ficar distorcidas em certos casos extremos e ter uma complexidade de tempo de pior caso de O(n), tornando-as ineficientes para aplicativos do mundo real. As árvores de autobalanceamento mudam automaticamente sua estrutura quando violam a propriedade de balanceamento.

Em uma árvore AVL, cada nó contém um atributo extra que contém seu fator de balanceamento. O fator de equilíbrio é o valor obtido pela subtração da altura da subárvore esquerda da subárvore direita naquele nó. A propriedade de autobalanceamento da árvore AVL exige que o fator de balanceamento seja sempre -1, 0 ou 1.

Se a propriedade de autobalanceamento (fator de balanceamento) for violada, a árvore AVL gira seus nós para preservar o fator de balanceamento. Uma árvore AVL usa quatro rotações principais – rotação direita, rotação esquerda, rotação esquerda-direita e rotação direita-esquerda.

A propriedade de auto-balanceamento de uma árvore AVL melhora sua complexidade de tempo de pior caso para apenas O(log n), o que é significativamente mais eficiente em comparação com o desempenho de uma árvore de busca binária.

Como a árvore AVL se mantém por meio de um fator de equilíbrio, você pode calcular o número mínimo de nós, dada a altura. A relação de recorrência se resume a N(h) = N(h-1) + N(h-2) + 1 e deve haver pelo menos três nós na árvore AVL (n > 2). Os casos base da relação de recorrência são N(0) = 1 e N(1) = 2, respectivamente.

3. Árvore Rubro-negra

Uma árvore Red-Black é outra árvore de busca binária de auto-balanceamento que usa um bit extra como sua propriedade de auto-balanceamento. O bit é geralmente referido como vermelho ou preto, daí o nome árvore vermelha-preta.

Cada nó em um Red-Black é vermelho ou preto, mas o nó raiz deve ser sempre preto. Não pode haver dois nós vermelhos adjacentes e todos os nós das folhas devem ser pretos. Essas regras preservam a propriedade de autoequilíbrio da árvore.

Em contraste com as árvores de busca binária, as árvores Red-Black têm eficiência de aproximadamente O(log n), tornando-as muito mais eficientes. No entanto, as árvores AVL são muito mais balanceadas devido a uma propriedade definitiva de autobalanceamento.

Melhore suas estruturas de dados

Conhecer estruturas de dados avançadas pode fazer uma grande diferença em entrevistas de emprego e pode ser o fator que o separa da concorrência. Outras estruturas de dados avançadas que você deve examinar incluem n-Trees, Graphs e Disjoint Sets.

Identificar uma estrutura de dados ideal para um determinado cenário é parte do que torna um bom programador excelente.