データ構造は、コンピュータ サイエンスにおいてデータを整理および保存する方法です。一般的なデータ構造のタイプには次のようなものがあります。
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配列(配列):
- 配列は、同じデータ型の要素で構成される線形データ構造であり、インデックスによってアクセスされます。
- 要素はメモリ内に連続して保存され、ランダムにアクセスできます。
- 固定サイズでは、挿入および削除の操作が遅くなります。
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リンクされたリスト (リンクされたリスト):
- リンク リストはノードで構成される動的データ構造であり、各ノードにはデータと次のノードへのポインタが含まれます。
- ノードはメモリ内に連続して格納する必要はありませんが、ポインタを介して接続されます。
- 挿入と削除の操作は柔軟で、時間計算量は O(1) ですが、要素を見つけるにはリンク リストを走査する必要があり、時間計算量は O(n) です。
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スタック：
- スタックは、後入れ先出し (LIFO) プロパティを持つデータ構造です。
- 挿入 (プッシュ) および削除 (ポップ) 操作は、スタックの最上位でのみ実行できます。
- 通常は配列またはリンク リストの実装に基づいています。
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キュー (キュー):
- キューは、先入れ先出し (FIFO) プロパティを持つデータ構造です。
- 要素の挿入 (エンキュー) および削除 (デキュー) できるのは、キューの最後にある場合のみです。
- 通常は配列またはリンク リストの実装に基づいています。
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木：
- ツリーは、ノードとエッジで構成される非線形の階層構造です。
- ノードはエッジによって接続されており、各ノードは複数の子ノードを持つことができます。
- 一般的なツリー構造には、二分木、二分探索木、赤黒木などが含まれます。
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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。
- ノード間の接続関係は任意であり、リングがあってもよい。
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ハッシュ表：
- ハッシュ テーブルは、ハッシュ関数を介してキーを値にマッピングするデータ構造です。
- 平均時間計算量 O(1) の高速な挿入、削除、検索操作をサポートします。
これらのデータ構造タイプの違いは、保存方法、操作特性、および適用可能なシナリオにあります。特定の要件とデータ特性に従って、適切なデータ構造を選択すると、アルゴリズムの効率とプログラムのパフォーマンスを向上させることができます。