概要 - アルゴリズムとデータ構造の入門 (1)

この記事は、アルゴリズムとデータ構造に関する最初の学習ノートであり、継続的に更新されますので、友人が読んで学ぶことは歓迎です。わからないことや間違っていることがあれば、ご連絡ください

序章

コンピューター サイエンスとソフトウェア開発において、アルゴリズムとデータ構造は、強固なプログラミング基盤を構築するための重要な部分です。優れたプログラマーになりたい場合でも、面接で目立ちたい場合でも、アルゴリズムとデータ構造を習得することは不可欠です。この記事では、アルゴリズムとデータ構造を紹介し、その重要性を探り、段階的に学習を始めます。

アルゴリズムとデータ構造とは何ですか?

番組の内容から考えると、番組には主に次の 2 つの情報が含まれます。

1. データの説明。プログラムでは、どのデータを使用するか、そのデータの種類、データの構成形式を指定する必要があります。これがデータ構造（データ構造）です。
2. 操作の説明。つまり、コンピュータの動作に必要な手順はアルゴリズムと呼ばれます。

データは操作の対象であり、操作の目的は、データを処理して望ましい結果を取得することです。したがって、アルゴリズムとデータ構造の定義と関係は次のとおりです。

アルゴリズムは、問題を解決するための一連のステップまたは方法です。コンピューター サイエンスでは、アルゴリズムは特定の問題を解決するための一連の命令です。データ構造はデータを編成および保存する方法であり、データの編成、操作、およびアクセスの方法を定義します。アルゴリズムとデータ構造は密接に関連しています。アルゴリズムは特定のデータ構造に作用します。優れたデータ構造は、効率的なアルゴリズムの実装をサポートします。

アルゴリズムとデータ構造の重要性

有名なコンピューター科学者ニキクラウス ヴィルスは、アルゴリズム + データ構造 = プログラム\bf アルゴリズム + データ構造 = プログラムという公式を提案しました。$$アルゴリズム+データ構造=プログラム$$この見解は常にかなり物議を醸していますが、間接的にアルゴリズムの重要性を示しています。実際には、上記の 2 つの主要な要素に加えて、プログラムはプログラミング手法を使用して設計され、特定のコンピューター言語で表現される必要もあります。したがって、、アルゴリズム、データ構造、プログラミング方法、言語ツールの４つのこの 4 つの側面のうち、アルゴリズムは魂、データ構造は処理対象、言語はツールであり、プログラミングは適切な方法を採用する必要があります。

アルゴリズムとデータ構造を学ぶことは私たちに役立ちます

1. プログラムのパフォーマンスの向上: 優れたアルゴリズムとデータ構造により、プログラムのパフォーマンスが大幅に向上します。適切なデータ構造を選択し、効率的なアルゴリズムを設計することで、時間と空間の複雑さを軽減し、プログラムの実行速度とリソースの使用率を向上させることができます。

2. 複雑な問題の解決: アルゴリズムとデータ構造は、複雑な計算問題を解決するための基礎を提供します。これらは、効率的なソリューションを設計し、プログラムの実行を最適化するのに役立ちます。

3. 面接競争力の向上: 現在、大規模工場および中小規模の工場のほぼすべての開発職では、アルゴリズムとデータ構造を習得する必要があります。！！現在、キャンパス採用の筆記試験は一般的にオンラインジャッジ形式を採用しており、選択問題20～30問＋プログラミング問題2問、またはプログラミング問題3～4問が一般的です。そしてアルゴリズムは筆記試験だけで試されるわけではなく、基本的には面接官にその場でコードを書かせます。学生のコーディング能力に対する企業の要求がますます高くなっていることがわかります。これらの基本を身につければ、分析スキルと問題解決スキルをより効果的に発揮できるようになります。

学習パス

以下は、データ構造とアルゴリズムを学習するためのマインド マップです。

一般的なデータ構造とアルゴリズムは次のとおりです。

一般的なデータ構造

配列 (Array) : 同じタイプの要素のグループを格納し、それらを連続したメモリ位置に格納できる線形データ構造です。配列のアクセス速度は速く、インデックスを介して要素に直接アクセスしますが、挿入と削除の操作は比較的遅くなります。

リンク リスト: リンク リストもノードで構成される線形データ構造であり、各ノードには要素と次のノードへのポインターが含まれます。リンク リストの挿入および削除操作はより効率的ですが、特定の位置にある要素にアクセスするには、リンク リスト全体を走査する必要があります。

スキップ リスト (スキップ リスト) : 要素をすばやく見つけるための、順序付けされたリンク リストに基づくデータ構造。マルチレベルのインデックス レイヤーを追加することで、リンク リストの検索操作が高速化されます。ジャンプテーブルは、順序付きリンクリストに基づいて高速な挿入、削除、検索操作を実現します。

スタック: スタックは、プッシュおよびポップできる後入れ先出し (LIFO) 特性を持つデータ構造です。一方の端でのみ挿入と削除が可能です。スタックは、関数呼び出し、式の評価、括弧の一致などのシナリオでよく使用されます。

キュー: キューは、先入れ先出し (FIFO) 特性を持つデータ構造であり、エンキューおよびデキュー操作を実行できます。一方の端では挿入が可能で、もう一方の端では削除が可能です。キューは、タスクのスケジュール設定や幅優先検索などのシナリオでよく使用されます。

ツリー: ツリーは、ノードとエッジで構成される非線形データ構造です。各ノードは 0 個以上の子ノードを持つことができ、そのうちの 1 つがルート ノードとして機能します。一般的なツリーには、バイナリ ツリー、バイナリ サーチ ツリー、AVL ツリーなどが含まれます。ツリーは、データの整理、検索、並べ替えなどのアプリケーションでよく使用されます。

ヒープ: ヒープは完全なバイナリ ツリー データ構造であり、最大ヒープと最小ヒープに分割できます。最大ヒープでは、親ノードの値は子ノードの値以上であり、最小ヒープでは、親ノードの値は子ノードの値以下です。ヒープは、優先キュー、並べ替えアルゴリズムなどを実装するためによく使用されます。

ハッシュテーブル：ハッシュテーブルとも呼ばれ、キーワード（キー値、Key）に基づいてデータに直接アクセスするデータ構造です。効率的な挿入、削除、検索操作を行うために、ハッシュ関数を通じてキーを固定サイズの配列インデックスにマップします。

グラフ: グラフは、ノードとエッジで構成される非線形データ構造です。ノードはエンティティを表し、エッジはノード間の関係を表します。グラフは、ネットワーク分析やパス検索などの問題を解決するために使用できます。

共通アルゴリズム

並べ替えアルゴリズム: バブル ソート、挿入ソート、選択ソート、クイック ソート、マージ ソートなど。これらのアルゴリズムは、一連の要素を特定の順序に配置するために使用されます。

検索 (検索) アルゴリズム: 深さ優先検索、幅優先検索、二分探索など。これらのアルゴリズムは、データ セット内の特定の要素を見つけるために使用されます。

グラフ理論アルゴリズム: 最短パス アルゴリズム、最小スパニング ツリー アルゴリズム、トポロジカル ソートなど。これらのアルゴリズムは、グラフ構造内の関連する問題を解決するために使用されます。

動的計画アルゴリズム: ナップザック問題、最長共通部分列、最長増加部分列など。これらのアルゴリズムは、多段階の意思決定プロセスの最適化問題を解決するために使用されます。

文字列マッチング アルゴリズム: 単純な文字列マッチング、KMP アルゴリズム、Boyer-Moore アルゴリズムなど。これらのアルゴリズムは、テキスト文字列内のパターン文字列の出現を見つけるために使用されます。

まとめ

アルゴリズムとデータ構造の重要性は自明のことであり、それらは複雑な問題を解決し、プログラムのパフォーマンスを最適化するための重要なツールを提供します。一般的なアルゴリズムとデータ構造を学習すると、問題をより適切に分析して解決するのに役立ちます。アルゴリズムとデータ構造を継続的に学習および実践することで、プログラミング能力を継続的に向上させることができます。

次の記事では、一般的に使用されるデータ構造と一般的に使用されるアルゴリズムを詳しく紹介する前に、アルゴリズムのパフォーマンスを測定する方法を紹介します。