데이터 구조는 무엇입니까?

데이터 구조는 컴퓨터 과학의 개념으로 정보를 수집하고 구성하는 특정 방법을 나타냅니다. 모든 데이터 구조는 해당 데이터에 액세스하고 다른 데이터에 연결하기 위해 주어진 데이터 조각이 컴퓨터 메모리에있는 위치에 대한 정보를 사용합니다. 데이터 구조는 개별 정보 사이의 여러 종류의 관계 중 하나를 설정합니다. 다른 유형의 데이터 구조는 다른 목적에 따라 더 효율적이며, 코딩의 어려움은 데이터 구조 유형마다 크게 다릅니다.

배열은 가장 간단한 데이터 구조 중 하나이지만 그럼에도 불구하고 정보를 구성하는 매우 강력한 도구입니다. 배열에서 요소는 순차적 인 메모리 주소로 할당되므로 배열의 모든 항목의 메모리 주소가 간단한 수학 계산을 사용하여 매우 빠르게 결정할 수 있습니다. 배열은 여러 차원에서 존재하는 것으로 생각할 수 있습니다. 1 차원 배열 미그HT는 목록, 표로 2 차원 배열 및 개별 세포의 큐브로서 3 차원 배열로 개념화됩니다. 3 차원 이상의 배열도 존재할 수 있습니다.

링크 된 목록은 또 다른 단순하지만 매우 중요한 유형의 데이터 구조입니다. 링크 된 목록에서 각 노드는 실제 데이터와 목록의 다음 요소를 식별하는 정보를 포함하는 변수로 구성됩니다. 따라서 첫 번째 노드의 주소가 알려진 한 링크 된 목록을 통과 할 수 있습니다. 이러한 유형의 데이터 구조는 새로운 노드를 언제든지 쉽게 할당 할 수 있기 때문에 동적 성장에 적합하기 때문에 다재다능합니다. 목록에 이전 노드의 위치를 ​​포함하는 변수를 추가하면 이러한 유형의 데이터 구조가 어느 방향 으로든 통과 할 수 있습니다.

트리는 루트 노드로 시작하여 계층 적으로 순서 노드를 주문하고 여러 레이어의 노드를 통해 내림차순 UN필요한 모든 데이터가 구조 내에서 수용 될 때까지. 일반적으로 나무 내의 요소는 어떤 방식으로 분류됩니다. 트리는 정렬을 구현할 수 있으며 이로 인해 저장된 데이터에 훨씬 더 빠른 액세스를 제공 할 수 있습니다. 각 분기는 링크 된 목록에서 정렬 해야하는 고려에서 전체 정보를 제거 할 수 있기 때문입니다.

해시 테이블은 방정식을 사용하여 해당 데이터를 메모리 주소로 변환하여 주어진 데이터 조각을 저장하는 메모리 주소를 결정하는 데 사용됩니다. 배열에서 데이터를 저장하고 검색하는 데 매우 효율적인 구조가 될 수 있습니다.

모든 데이터 구조는 특정 정보를 찾기 위해 컴퓨터가 실행 해야하는 지침 수를 줄이기 위해 설계되었습니다. 다양한 유형의 데이터는 다양한 유형의 데이터 구조에 적합하지만 대부분의 최신 프로그래밍 언어는 다양한 데이터 구조를 지원하거나 허용하는 도구를 제공합니다.프로그래머는 자체 데이터 구조를 코딩합니다.