Data Structures and Algorithms

Techsellance Pvt Ltd

ປະກອບ​ມີ​ໂຄ​ສະ​ນາ

ກ່ຽວກັບແອັບນີ້

ໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນ ແລະສູດການຄິດໄລ່ແມ່ນແນວຄວາມຄິດພື້ນຖານໃນວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີທີ່ມີບົດບາດສໍາຄັນໃນການອອກແບບການແກ້ໄຂຊອບແວທີ່ມີປະສິດທິພາບ ແລະມີປະສິດທິພາບ. ນີ້ແມ່ນພາບລວມຂອງແນວຄວາມຄິດເຫຼົ່ານີ້:

ໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນ:
ໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນແມ່ນວິທີການຈັດລະບຽບ ແລະເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນໃນແບບທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ການດຶງຂໍ້ມູນ, ການໃສ່, ແລະການຫມູນໃຊ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ. ໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນແມ່ນເຫມາະສົມກັບປະເພດຕ່າງໆຂອງວຽກງານ. ບາງໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນທົ່ວໄປລວມມີ:

Arrays: ການເກັບກໍາຂອງອົງປະກອບ, ແຕ່ລະຄົນຖືກກໍານົດໂດຍດັດຊະນີຫຼືລະຫັດ.
ລາຍຊື່ທີ່ເຊື່ອມໂຍງ: ລຳດັບຂອງອົງປະກອບ, ເຊິ່ງແຕ່ລະອົງປະກອບຊີ້ໄປຫາອັນຕໍ່ໄປ.
Stacks: ການລວບລວມອົງປະກອບສຸດທ້າຍ, ອອກກ່ອນ (LIFO), ເຊິ່ງການດໍາເນີນງານແມ່ນເຮັດຢູ່ໃນອົງປະກອບເທິງ.
ຄິວ: ການເກັບກໍາອົງປະກອບທໍາອິດເຂົ້າ, ອອກທໍາອິດ (FIFO), ມັກຈະໃຊ້ສໍາລັບການກໍານົດເວລາວຽກງານ.
ຕົ້ນໄມ້: ໂຄງສ້າງແບບລຳດັບທີ່ມີຂໍ້ຮາກ ແລະຂໍ້ຕໍ່ລູກ, ລວມທັງຕົ້ນໄມ້ຄູ່, ຕົ້ນໄມ້ AVL, ແລະອື່ນໆ.
ກຣາບ: ຄໍເລັກຊັນຂອງ nodes ທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນໂດຍຂອບ, ໃຊ້ເພື່ອສະແດງຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງຫນ່ວຍງານ.
ຕາຕະລາງ Hash: ໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນທີ່ເກັບຄູ່ຄີ-ຄ່າ, ອະນຸຍາດໃຫ້ດຶງຂໍ້ມູນໄວໂດຍອີງໃສ່ລະຫັດ.
ສູດການຄິດໄລ່:
ສູດການຄິດໄລ່ແມ່ນຂັ້ນຕອນໂດຍຂັ້ນຕອນຫຼືວິທີການສໍາລັບການແກ້ໄຂບັນຫາ. ພວກເຂົາເຈົ້າສະຫນອງວິທີການເປັນລະບົບໃນການປະຕິບັດວຽກງານແລະມັກຈະມີສ່ວນຮ່ວມໃນການດໍາເນີນງານຕ່າງໆກ່ຽວກັບໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນ. ບາງປະເພດທົ່ວໄປຂອງ algorithms ປະກອບມີ:

ລຳດັບການຮຽງລຳດັບ: ຈັດຮຽງອົງປະກອບຄືນໃໝ່ໃນລຳດັບສະເພາະ, ເຊັ່ນ: ຕັ້ງຊັນຂຶ້ນ ຫຼື ລົງມາ. ຕົວຢ່າງລວມມີການຈັດລຽງຟອງ, ການຈັດຮຽງລວມ, ການຈັດຮຽງໄວ, ແລະການຈັດຮຽງ heapsort.
Searching Algorithms: ຊອກຫາສະຖານທີ່ຂອງອົງປະກອບສະເພາະພາຍໃນໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນ. ການຄົ້ນຫາຄູ່ແລະການຄົ້ນຫາເສັ້ນແມ່ນຕົວຢ່າງທົ່ວໄປ.
Graph Algorithms: ປະຕິບັດຫນ້າວຽກເຊັ່ນ: ການຊອກຫາເສັ້ນທາງທີ່ສັ້ນທີ່ສຸດລະຫວ່າງ nodes (Algorithm ຂອງ Dijkstra), ກໍານົດການເຊື່ອມຕໍ່ (DFS, BFS), ແລະອື່ນໆ.
ການຂຽນໂປລແກລມແບບໄດນາມິກ: ແກ້ໄຂບັນຫາໂດຍການແບ່ງພວກມັນອອກເປັນບັນຫາຍ່ອຍນ້ອຍໆ ແລະໃຊ້ວິທີແກ້ໄຂບັນຫາຍ່ອຍເຫຼົ່ານັ້ນຄືນໃໝ່.
Greedy Algorithms: ສ້າງທາງເລືອກທີ່ດີທີ່ສຸດໃນທ້ອງຖິ່ນໃນແຕ່ລະຂັ້ນຕອນເພື່ອຊອກຫາທີ່ດີທີ່ສຸດທົ່ວໂລກ, ມັກຈະໃຊ້ໃນບັນຫາການເພີ່ມປະສິດທິພາບ.
ແບ່ງແລະພິຊິດ: ແຍກບັນຫາອອກເປັນບັນຫາຍ່ອຍນ້ອຍລົງ, ແກ້ໄຂ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນປະສົມປະສານການແກ້ໄຂເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາຕົ້ນສະບັບ.
Backtracking: ຄົ້ນຫາລະບົບການແກ້ໄຂທີ່ເປັນໄປໄດ້ທັງຫມົດໂດຍການທົດລອງທາງເລືອກທີ່ແຕກຕ່າງກັນແລະຍົກເລີກທາງເລືອກຖ້າພວກເຂົາບໍ່ນໍາໄປສູ່ການແກ້ໄຂ.
ຄວາມສຳຄັນ:
ຄວາມເຂົ້າໃຈໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນແລະລະບົບສູດການຄິດໄລ່ແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບການຂຽນລະຫັດປະສິດທິພາບ. ໂດຍການເລືອກໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນທີ່ເຫມາະສົມແລະປະຕິບັດ algorithms ທີ່ມີປະສິດທິພາບ, ທ່ານສາມາດເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງໂປຼແກຼມຂອງທ່ານ. ນີ້ຈະກາຍເປັນສິ່ງສໍາຄັນໂດຍສະເພາະໃນເວລາທີ່ຈັດການກັບຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ຫຼືສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີຂໍ້ຈໍາກັດຂອງຊັບພະຍາກອນ.

ເພື່ອໃຫ້ມີຄວາມຊໍານິຊໍານານໃນໂຄງສ້າງຂໍ້ມູນແລະສູດການຄິດໄລ່, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະສຶກສາແລະປະຕິບັດການປະຕິບັດແລະສູດການຄິດໄລ່ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ມີຊັບພະຍາກອນຈໍານວນຫລາຍທີ່ມີຢູ່, ເຊັ່ນ: ປື້ມແບບຮຽນ, ການສອນອອນໄລນ໌, ເວທີການຂຽນລະຫັດ, ແລະຫຼັກສູດ, ທີ່ສາມາດຊ່ວຍທ່ານຮຽນຮູ້ແລະປັບປຸງທັກສະຂອງທ່ານໃນດ້ານນີ້.

ມີຫຍັງໃໝ່

Lots of computer fundamentals added