user
संगणक विज्ञानातील काही महत्त्वाच्या डेटा स्ट्रक्चर्स काय आहेत?


assistant
संगणक विज्ञानातील अनेक महत्त्वाच्या डेटा स्ट्रक्चर्सचा उपयोग डेटाचे कार्यक्षमतेने आयोजन, संचय आणि हाताळणी करण्यासाठी केला जातो. येथे सर्वात मूलभूत आणि मोठ्या प्रमाणावर वापरले जाणारे काही आहेत:

1. **अॅरे:** अॅरे हा संलग्न मेमरी स्थानांवर संग्रहित केलेल्या घटकांचा संग्रह आहे. हे घटक त्यांच्या निर्देशांकांचा वापर करून जलद प्रवेश प्रदान करते. अ‍ॅरे सतत-वेळच्या जटिलतेसह घटक संचयित करण्यासाठी आणि प्रवेश करण्यासाठी उपयुक्त आहेत, परंतु त्यांचा आकार सामान्यतः निश्चित केला जातो.

2. **लिंक केलेल्या याद्या:** लिंक्ड लिस्टमध्ये नोड्स असतात, जेथे प्रत्येक नोडमध्ये डेटा असतो आणि अनुक्रमातील पुढील नोडचा संदर्भ (किंवा पॉइंटर) असतो. लिंक केलेल्या याद्या डायनॅमिक मेमरी वाटप आणि कार्यक्षम इन्सर्शन आणि डिलीट ऑपरेशनला परवानगी देतात, परंतु अॅरेच्या तुलनेत घटकांमध्ये प्रवेश करणे कमी आहे.

3. **स्टॅक्स:** स्टॅक ही एक रेखीय डेटा रचना आहे जी लास्ट-इन-फर्स्ट-आउट (LIFO) तत्त्वाचे पालन करते. घटक जोडले जातात आणि त्याच टोकापासून काढले जातात, ज्याला शीर्ष म्हणतात. स्टॅकचा वापर फंक्शन कॉल, अभिव्यक्ती मूल्यांकन आणि पूर्ववत ऑपरेशन्स व्यवस्थापित करण्यासाठी केला जातो.

4. **रांगा:** रांगा ही एक रेखीय डेटा रचना आहे जी फर्स्ट-इन-फर्स्ट-आउट (FIFO) तत्त्वाचे पालन करते. घटक मागील बाजूस जोडले जातात आणि समोरून काढले जातात. शेड्युलिंग, ब्रेडथ-फर्स्ट ट्रॅव्हर्सल आणि संसाधने व्यवस्थापित करणे यासारख्या कामांसाठी रांगांचा वापर केला जातो.

5. **हॅश टेबल्स:** हॅश टेबल्स (किंवा हॅश नकाशे) की वापरून जलद डेटा पुनर्प्राप्ती प्रदान करतात. अ‍ॅरेमधील निर्देशांकांवर की मॅप करण्यासाठी ते हॅश फंक्शन वापरतात, ज्यामुळे स्थिर-वेळ सरासरी-केस प्रवेश मिळतो. हॅश टेबल्स डिक्शनरी, कॅशे आणि बर्‍याच डेटाबेस सिस्टममध्ये कार्यान्वित करण्यासाठी उपयुक्त आहेत.

6. **वृक्ष:** झाडे ही रूट नोड आणि चाइल्ड नोड्स असलेली श्रेणीबद्ध डेटा संरचना आहेत. सामान्य प्रकारच्या झाडांमध्ये बायनरी झाडे, एव्हीएल झाडे आणि बी-ट्री यांचा समावेश होतो. वृक्षांचा वापर श्रेणीबद्ध प्रतिनिधित्व, शोध, वर्गीकरण आणि फाइल सिस्टम आणि डेटाबेस सारख्या विविध अनुप्रयोगांसाठी केला जातो.

7. **ग्राफ:** आलेखांमध्ये नोड्स आणि कडा असतात जे नोड्सच्या जोड्या जोडतात. आलेख निर्देशित किंवा अनिर्देशित केले जाऊ शकतात आणि घटक, नेटवर्क विश्लेषण आणि Dijkstra च्या शॉर्टेस्ट पाथ अल्गोरिदम सारख्या अल्गोरिदममधील मॉडेलिंग संबंधांमध्ये विविध अनुप्रयोग असू शकतात.

8. **हिप्स:** ढीग ही विशेष बायनरी झाडे आहेत जी हीप गुणधर्म पूर्ण करतात. त्यांचा उपयोग संग्रहातील कमाल किंवा किमान घटक कार्यक्षमतेने राखण्यासाठी केला जातो, ज्यामुळे ते प्राधान्य रांग आणि ढीग क्रमवारीसाठी उपयुक्त ठरतात.

9. **Trie (प्रिफिक्स ट्री):** ट्राई ही एक क्रमबद्ध ट्री डेटा स्ट्रक्चर आहे ज्याचा वापर स्ट्रिंगचा डायनॅमिक सेट संचयित करण्यासाठी केला जातो जेथे की उपसर्ग सामायिक करतात. स्ट्रिंग शोध आणि स्वयंपूर्ण सारख्या कार्यांसाठी प्रयत्न कार्यक्षम आहेत.

10. **डिजॉइंट-सेट (युनियन-फाइंड):** ही डेटा रचना डिसजॉइंट सबसेटमध्ये विभाजित केलेल्या घटकांच्या संचाचा मागोवा ठेवते. कनेक्ट केलेले घटक शोधणे आणि आलेखांमध्ये सायकल शोधणे यासारख्या समस्यांसाठी हे सामान्यतः अल्गोरिदममध्ये वापरले जाते.

11. **याद्या वगळा:** वगळा याद्या ऑर्डर केलेल्या संकलनासाठी वापरल्या जाणार्‍या संभाव्य डेटा स्ट्रक्चर आहेत. ते संतुलित वृक्षांप्रमाणेच लॉगरिदमिक-वेळ सरासरी-केस शोध, अंतर्भूत करणे आणि हटविण्याची क्रिया प्रदान करतात.

12. **ब्लूम फिल्टर्स:** ब्लूम फिल्टर ही एक स्पेस-कार्यक्षम संभाव्य डेटा संरचना आहे जी घटक एखाद्या संचाचा सदस्य आहे की नाही हे तपासण्यासाठी वापरला जातो. मोठ्या डेटासेटमध्ये कॅशिंग आणि सदस्यत्व तपासण्यासाठी हे विशेषतः उपयुक्त आहे.

या डेटा स्ट्रक्चर्स संगणक विज्ञानातील अनेक अल्गोरिदम आणि अनुप्रयोगांचा पाया तयार करतात. डेटा स्ट्रक्चरची निवड विशिष्ट समस्या आणि वेळेची जटिलता, जागेची जटिलता आणि आवश्यक ऑपरेशन्स यांसारख्या घटकांमधील ट्रेड-ऑफवर अवलंबून असते.