データ構造とアルゴリズムを学ぶのは困難です。また、その数は多く、すべてを暗記することは不可能です。多くの学生が学習で困難に直面し、次のようなデータ構造割り当てのヘルプに頼るのは驚くべきことではありません。 Getcodinghelp.com。この記事は、学習プロセスをより簡単で楽しいものにするのに役立ちます。
データ構造は、 ソフトウェア 開発プロセスについてもよく質問され、開発者インタビューでもよく聞かれます。幸いなことに、これらは本質的にはデータを整理して保存するための特別な形式にすぎないということです。プログラミングのこれらの分野を習得するには、理解と実践という 2 つのことが必要です。手順のリストをまとめましたので、ご旅行のお役に立てれば幸いです。
読む
実践がなければ理論が無意味であるのと同じように、理論がなければ実践も無意味です。常に学び、読み、新しい知識を吸収すること、これはすべて、誇張することなく、自尊心のあるプログラマーの義務です。現在、アルゴリズムとデータ構造を暗記することは以前ほど義務ではありませんが、これらの知識があることはプログラマーにとって良い意味です。
アルゴリズムやデータ構造を学ぶにつれて、この傾向に気づき始めるでしょう。学べば学ぶほど、分からなくなるのです。知れば知るほど、余計な知識が必要になります。
すぐに実装に取り掛からないでください。まず、学んだことをすべての側面から理解していることを確認してください。アルゴリズムの各ステップを紙の上で手動で実行して、コンピューターになってみてください。
適切な学習教材を選択する
データ構造とアルゴリズムの研究は、いくつかの古典的な教育リソースを提供します。便利ではありますが、初心者にとっては難しい場合があります。最初から、すでに知っているプログラミング言語を使用するリソースを使用することをお勧めします。これらには、書籍、ビデオ、チュートリアルが含まれます。
基礎を学ぶ
2 部グラフ、最大フローなどは直感的ではありません。一般的なアルゴリズムはすべて便利なツールですが、日常の開発で使用する必要があることはほとんどありません。
より直観的で汎用的なアルゴリズムを最初に学べば、最終的にはより複雑でニッチな手法を習得できるようになります。
練習に
このステップは、前のステップと同時に実行する必要があります。実践することで知識が定着し、アルゴリズムやデータ構造を使って別の方法で操作して問題を解決できるようになります。
本を読んで練習することもできますが、学習の基盤となるプラットフォームがいくつかあります。たとえば、CodeForces (データ構造) を使用できます。毎週の課題、他の人の解決策から学ぶ機会、そして新しい課題が常に利用可能であるため、これは探索するのに魅力的なリソースです。 Google には他にもプラットフォームやフォーラムがたくさんあります。 CodeForce だけに限定しないでください。
実施する
必要に応じて準備が整い、デバッグされた、実用的なコードを作成します。紙を見ただけで、データ構造やアルゴリズムをゼロから作成する必要があります。ただし、行き詰まった場合は、何かを見逃している可能性があるため、ステップ 1 に戻る必要があります。
データ構造を学習するということは、データ構造を実装するだけではなく、理解することがすべてです。これは、特定の問題に適合するようにデータ構造を操作するには、そのデータ構造がどのように機能するかを理解する必要があるためです。したがって、データ構造がどの言語で書かれているかは問題ではありません。代わりに、紙と鉛筆を使ってそれがどのように機能するかを想像してみてください。
実際のプロジェクトから学ぶ
知識やスキルは、実際の製品に適用できる場合にのみ意味を持ちます。たとえば、Google の検索候補がデータ構造やアルゴリズムの観点からどのように機能するかを知りたいと考えているかもしれません。
既存のコードから多くのことを学ぶこともできます。オープンソース プロジェクトは役に立ちます。
止まらないで！たとえそれが難しくても
負けを認めること、諦めるという決断 — これはほとんどすべてのプログラマーにとって邪魔になるものですが、諦めずに継続する十分な意志力を持った人だけが、プログラマーとして何かを達成することができました。
他のプログラマーのコードを読んでください。むやみにコピーして貼り付けないでください。代わりに、ソリューションの主なアイデアを理解するように努めてください。次に、コードを閉じて、コードを見ずに、読んだ内容に基づいてソリューションを作成します。この方法で問題を解決できた場合にのみ、物事の仕組みを理解していると正確に主張できるため、これは非常に重要です。
プログラマーとして遭遇するすべての問題には、同様の問題があります。したがって、アルゴリズムとデータ構造を使った骨の折れる作業の中で、かつては解決できないと思われていた問題を解決する方法を学ぶことができます。
知っておくべき10種類のデータ構造
リンクされたリスト
リンク リストは基本的なデータ構造です。他の多くの構造は配列またはリンク リストを使用して実装できるため、配列とよく比較されます。リンク リストは、シーケンスを形成するノードのグループで構成されます。各ノードには、格納されている実際のデータ (任意のタイプのデータ) と、シーケンス内の次のノードへのポインター (または参照) が含まれています。リンク リストの基本操作には、リスト内の項目の追加、削除、検索が含まれます。
スタック
スタックは、その先頭でのみ項目を追加または削除できる基本的なデータ構造です。これは本の積み重ねに似ています。積み重ねられた本の真ん中にある本を見たい場合は、まず一番上の本を取り除かなければなりません。スタックに対しては、要素の追加 (プッシュ)、要素の削除 (ポップ)、スタックの内容の表示 (ピップ) という 3 つの操作を実行できます。
キュー
この構造は、食料品店の待ち行列として表すことができます。最初にサービスを受けるのは、最初に来た人です。それは人生と同じです。キューでは、キューの最後に項目を追加する (エンキュー) と最初の項目を削除する (デキュー) という 2 つの基本操作が可能です。
セット
セットには、データ値が繰り返されることなく、特定の順序で格納されません。要素を追加したり削除したりできるだけではありません。いくつかの重要な機能を 2 つのセットに同時に適用できます。
ゲレンデマップ
マップは、データをキーと値のペアで格納する構造であり、各キーは一意です。連想配列や辞書と呼ばれることもあります。マップは、データをすばやく検索するためによく使用されます。
ハッシュテーブル
ハッシュ テーブルは、キーと値のペアを含むマップのような構造です。ハッシュ関数を使用してデータ ブロックの配列内のインデックスを計算し、目的の値を見つけます。
二分探索木
ツリーはノードで構成されるデータ構造です。二分探索ツリーを使用すると、項目をすばやく検索、追加、削除できます。これらは、各操作の時間がツリー内の要素の総数の対数に比例するように配置されています。
プレフィックスツリー
プレフィックス (ロード) ツリーは、検索ツリーの一種です。データはラベルに格納され、それぞれがツリー内のノードを表します。このような構造は、単語を保存し、単語をすばやく検索するためによく使用されます (たとえば、オートコンプリート機能など)。
バイナリヒープ
バイナリ ヒープもツリー状のデータ構造です。各ノードには最大 2 つの子孫があります。これは完璧なツリーでもあります。すべてのレベルが完全に占有されており、最後のレベルは左から右に埋められています。
グラフ
グラフは、ノード (頂点) とそれらの間のリンク (エッジ) のセットです。ネットワークとも呼ばれます。グラフは、指向性グラフと非指向性グラフの 2 つの主なタイプに分類されます。無向グラフのノード間のエッジには方向がありませんが、有向グラフのエッジには方向があります。
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