Como escolher a estrutura de dados correta para seus aplicativos

Escolher a melhor estrutura de dados para seus objetivos pode ser um desafio com várias opções disponíveis. Ao escolher uma estrutura de dados, considere os dados com os quais você lidará, as operações a serem executadas nos dados e o ambiente em que seu aplicativo será executado.

Entenda seus dados

Compreender os dados com os quais você lidará antes de selecionar uma estrutura de dados é vital. Estruturas de dados comuns que funcionam com vários tipos de dados incluem arrays, listas encadeadas, árvores, gráficos e tabelas hash.

Por exemplo, quando você precisa acessar elementos aleatoriamente de seus dados, os arrays podem ser a melhor escolha. Caso você precise constantemente adicionar ou excluir elementos de uma lista e o tamanho da lista também possa mudar, as listas vinculadas podem ser particularmente úteis.

Quando você precisa armazenar efetivamente vários níveis de dados, como estruturas de registro, e realizar operações como pesquisa e classificação, as árvores são úteis.

Quando você precisa descrever interações entre entidades, como aquelas em redes sociais, e executar operações como caminho mais curto e conectividade, os gráficos são os preferidos. As tabelas de hash são úteis para pesquisas de chave rápidas.

Considere as operações a serem executadas nos dados

Ao escolher uma estrutura de dados, você também deve considerar as operações a serem executadas nos dados. Diferentes estruturas de dados otimizam várias ações, como classificação, pesquisa, inserção e exclusão.

Por exemplo, listas vinculadas são melhores para ações como inserção e exclusão, mas árvores binárias são melhores para pesquisa e classificação. Uma tabela de hash pode ser a melhor escolha se seu aplicativo exigir inserção e pesquisa simultâneas.

Avalie o Meio Ambiente

Ao considerar uma estrutura de dados, você deve avaliar o ambiente no qual o aplicativo será executado. O ambiente afeta quão bem e quão prontamente acessíveis as estruturas de dados são.

Considere os seguintes fatores ao avaliar sua condição atual:

1. Poder de processamento: escolha estruturas de dados para seus aplicativos que funcionem bem em PCs com pouco poder de processamento durante a execução na plataforma. Por exemplo, estruturas de dados mais simples, como arrays, podem ser mais apropriadas do que árvores ou gráficos.
2. Simultaneidade: você deve escolher uma estrutura de dados thread-safe que possa lidar com acesso simultâneo sem corrupção de dados; se seu aplicativo for executado em um ambiente simultâneo, onde vários encadeamentos ou processos acessam a estrutura de dados simultaneamente. Nesse caso, estruturas de dados sem bloqueio, como ConcurrentLinkedQueue e ConcurrentHashMap podem ser mais apropriados do que os tradicionais como ArrayListand HashMap.
3. Latência da rede: se seu aplicativo requer transferência de dados por uma rede, você deve considerar a latência da rede ao decidir sobre a melhor estrutura de dados. Nessas situações, usar uma estrutura de dados que restrinja as chamadas de rede ou reduza a quantidade de transferência de dados pode ajudar a melhorar a execução.

Estruturas de dados comuns e seus casos de uso

Aqui está um resumo de várias estruturas de dados populares e seu uso.

1. Matrizes: esta é uma estrutura de dados simples e eficiente que pode conter uma série de tamanho fixo de elementos do mesmo tipo de dados. Para que funcionem corretamente, eles precisam de acesso rápido e direto a objetos específicos por meio de um índice.
2. Listas Ligadas: as listas encadeadas são compostas de nós, que contêm um elemento e uma referência ao próximo nó e/ou ao nó anterior. Por causa de suas operações eficientes, as listas encadeadas são mais adequadas em situações que exigem inserção ou exclusão frequente de elementos. No entanto, acessar elementos individuais por índice em listas encadeadas é mais lento em comparação com arrays.
3. Filas e Pilhas: as pilhas seguem a regra LIFO (Last-In-First-Out), em que o último item inserido é o primeiro item removido. As filas são regidas pelo princípio First-In-First-Out (FIFO) onde o primeiro elemento adicionado é também o primeiro excluído.
4. Tabelas de hash: As tabelas hash são uma forma de estrutura de dados que contém pares chave-valor. A melhor solução é usar tabelas de hash quando o número de componentes for imprevisível e você precisar de acesso rápido aos valores por chave.
5. árvores: As árvores são estruturas de dados hierárquicas que podem armazenar um grupo de elementos em uma hierarquia. Os melhores usos para árvores de pesquisa binária estão em estruturas de dados hierárquicas onde as relações entre os itens de dados podem representar uma estrutura semelhante a uma árvore.

Escolhendo a Estrutura de Dados Correta

Antes de escolher uma estrutura de dados, considere os dados, as obrigações e o ambiente de seu aplicativo. Ao fazer sua escolha, pense nos seguintes elementos:

1. Complexidade de tempo: o desempenho de seu aplicativo pode ser significativamente afetado pela complexidade de tempo de sua estrutura de dados. Se seu aplicativo exigir operações frequentes de pesquisa ou recuperação, use uma estrutura de dados com complexidade de tempo reduzida, como uma tabela de hash.
2. Complexidade Espacial: a complexidade do espaço da estrutura de dados é outra consideração importante. Se seu aplicativo usa muita memória, escolha uma estrutura de dados com menos complexidade de espaço, como uma matriz. Se o espaço não for uma preocupação, você pode usar uma estrutura de dados com maior complexidade de espaço, como uma árvore.
3. Leia vs. Operações de Gravação: Se seu aplicativo utiliza muitas operações de gravação, escolha uma estrutura de dados com um desempenho de inserção mais rápido, como uma tabela de hash. Se seu aplicativo requer muitas operações de leitura, escolha uma estrutura de dados com uma velocidade de pesquisa mais rápida, como uma árvore de pesquisa binária.
4. Tipo de dados: os dados com os quais você está lidando também podem afetar a estrutura de dados escolhida. Por exemplo, você pode usar uma estrutura de dados baseada em árvore se seus dados forem hierárquicos. Se você tiver dados simples que precisam ser acessados ​​aleatoriamente, escolher uma estrutura de dados baseada em array pode ser sua melhor opção.
5. Bibliotecas Disponíveis: considere as bibliotecas que são prontamente acessíveis para a estrutura de dados que você está considerando. Pode ser mais fácil de executar e manter se sua linguagem de programação tiver bibliotecas internas disponíveis para uma determinada estrutura de dados.

O exemplo Python a seguir demonstra como selecionar a melhor estrutura de dados para um caso de uso específico.

Considere o caso em que você está desenvolvendo um aplicativo de sistema de arquivos que precisa armazenar e recuperar arquivos em uma hierarquia. Você deve escolher uma estrutura de dados que possa representar com eficiência essa estrutura hierárquica e executar rapidamente operações como pesquisa, inserção e exclusão.

Pode ser uma boa ideia usar uma estrutura de dados baseada em árvore, como uma pesquisa binária ou uma árvore B. Se o número de entradas em cada diretório for relativamente pequeno e a árvore não for muito profunda, a árvore de pesquisa binária funcionará bem. Uma árvore B seria mais apropriada para números maiores de arquivos e estruturas de diretórios mais profundas.

Abaixo está um exemplo de uma árvore de pesquisa binária em Python.

aulaNó:
def__iniciar__(auto, valor):
 auto.valor = valor
 self.left_child = Nenhum
 self.right_child = Nenhum
aulaBinarySearchTree:
def__iniciar__(auto):
 self.root = Nenhum
definserir(auto, valor):
se self.root éNenhum:
 self.root = Nó (valor)
outro:
 self._insert (valor, self.root) 
def_inserir(auto, valor, current_node):
se valor < current_node.value:
se current_node.left_child éNenhum:
 current_node.left_child = Nó (valor)
outro:
 self._insert (valor, current_node.left_child)
elif valor > current_node.value:
se current_node.right_child éNenhum:
 current_node.right_child = Nó (valor)
outro:
 self._insert (valor, current_node.right_child)
outro:
 imprimir("O valor já existe na árvore.")
defprocurar(auto, valor):
se self.root énãoNenhum:
retornar self._search (valor, self.root)
outro:
retornarFalso
def_procurar(auto, valor, current_node):
se valor == current_node.value:
retornarVerdadeiro
elif valor < current_node.value e current_node.left_child énãoNenhum:
retornar self._search (valor, current_node.left_child)
elif valor > current_node.value e current_node.right_child énãoNenhum:
retornar self._search (valor, current_node.right_child)
outro:
retornarFalso

Nesta implementação, você constrói duas classes: uma BinarySearchTree classe que gerencia as operações de inserção e pesquisa e um Nó classe que simboliza um nó na árvore de pesquisa binária.

Enquanto o método insert insere um novo nó no local apropriado na árvore dependendo de seu valor, o método search procura um nó com um valor especificado. A complexidade de tempo de ambas as operações em uma árvore balanceada é O(log n).

Selecione a estrutura de dados ideal

A velocidade e adaptabilidade do seu aplicativo podem ser significativamente melhoradas pela estrutura de dados que você escolheu. Levar em consideração seus dados, suas operações e seu ambiente pode ajudá-lo a escolher a melhor estrutura de dados.

Considerações como complexidade de tempo, complexidade de espaço, operações de leitura versus gravação, simultaneidade, tipo de dados e acessibilidade de biblioteca são importantes.

Ao avaliar o peso de cada componente, você deve escolher a estrutura de dados que satisfaça as necessidades de sua aplicação.