13 interessante Ideen und Themen für Datenstrukturprojekte für Anfänger [2022]

In der Welt der Informatik bezieht sich Datenstruktur auf das Format, das eine Sammlung von Datenwerten, ihren Beziehungen und den Funktionen enthält, die auf die Daten angewendet werden können. Datenstrukturen ordnen Daten so an, dass sie mit bestimmten Algorithmen besser abgerufen und bearbeitet werden können. In diesem Artikel listen wir einige nützliche Datenstrukturprojekte auf, die Ihnen beim Lernen, Erstellen und Innovieren helfen!

Grundlagen der Datenstruktur

Datenstrukturen können in die folgenden Grundtypen eingeteilt werden:

• Arrays
• Verknüpfte Listen
• Stapel
• Warteschlangen
• Bäume
• Hash-Tabellen
• Grafiken

Die Auswahl der geeigneten Einstellung für Ihre Daten ist ein wesentlicher Bestandteil des Programmier- und Problemlösungsprozesses. Und Sie können beobachten, dass Datenstrukturen abstrakte Datentypen in konkreten Implementierungen organisieren. Um dieses Ergebnis zu erzielen, verwenden sie verschiedene Algorithmen wie Sortieren, Suchen usw. Das Erlernen von Datenstrukturen ist einer der wichtigen Teile in Data Science-Kursen.

Mit dem Aufkommen von Big Data und Analytics ist das Erlernen dieser Grundlagen für Data Scientists fast unerlässlich geworden. Das Training umfasst typischerweise verschiedene Datenstrukturprojekte , um die Synthese von Wissen aus realen Erfahrungen zu ermöglichen. Hier ist eine Liste von Themen, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern!

Projektideen für Datenstrukturen

1. Obskure binäre Suchbäume

Elemente wie Namen, Nummern usw. können im Speicher in einer sortierten Reihenfolge gespeichert werden, die als binäre Suchbäume oder BSTs bezeichnet wird. Und einige dieser Datenstrukturen können ihre Höhe automatisch ausgleichen, wenn beliebige Elemente eingefügt oder gelöscht werden. Daher werden sie als selbstausgleichende BSTs bezeichnet. Außerdem kann es verschiedene Implementierungen dieses Typs geben, wie BTrees, AVL-Bäume und Rot-Schwarz-Bäume. Aber es gibt noch viele andere, weniger bekannte Hinrichtungen, über die Sie sich informieren können. Einige Beispiele sind AA-Bäume, 2-3-Bäume, Spreizbäume, Sündenbockbäume und Treaps.

Sie können Ihr Projekt auf diesen Alternativen aufbauen und untersuchen, wie sie andere weit verbreitete BSTs in verschiedenen Szenarien übertreffen können. Beispielsweise können sich Spreizbäume unter den Bedingungen ernsthafter zeitlicher Lokalität als schneller erweisen als Rot-Schwarz-Bäume.

2. BSTs, die dem Memoisierungsalgorithmus folgen

Auswendiglernen im Zusammenhang mit dynamischer Programmierung. Bei BSTs mit Reduktionsspeicherung kann jeder Knoten eine Funktion seiner Unterbäume speichern. Betrachten Sie das Beispiel einer BST von Personen, die nach ihrem Alter geordnet sind. Lassen Sie nun die untergeordneten Knoten das maximale Einkommen jedes Einzelnen speichern. Mit dieser Struktur können Sie Fragen wie „Wie hoch ist das maximale Einkommen von Personen im Alter zwischen 18,3 und 25,3 Jahren?“ beantworten. Es kann auch Aktualisierungen in logarithmischer Zeit verarbeiten.

Darüber hinaus sind solche Datenstrukturen in der Sprache C leicht zu realisieren. Sie können auch versuchen, es mit Ruby und einer praktischen API zu binden. Entscheiden Sie sich für eine Schnittstelle, mit der Sie "Lambda" als Ihre Bestellfunktion und Ihre Unterbaum-Memofunktion angeben können. Alles in allem können Sie davon ausgehen, dass BSTs mit Reduktionsspeicherung sich selbst ausgleichende BSTs mit einer Prise zusätzlicher Buchhaltung sind.

Checkout: Arten von Binärbäumen

3. Heap-Einfügezeit

Bei der Suche nach Datenstrukturprojekten möchten Sie auf unterschiedliche Probleme stoßen, die mit kreativen Ansätzen gelöst werden. Eine solche einzigartige Forschungsfrage betrifft die durchschnittliche Case-Insertionszeit für binäre Heap-Datenstrukturen. Laut einigen Online-Quellen ist es eine konstante Zeit, während andere implizieren, dass es sich um eine log(n) Zeit handelt.

Aber Bollobas und Simon geben in ihrem Artikel mit dem Titel „Wiederholtes zufälliges Einfügen in eine Prioritätswarteschlange“ eine numerisch untermauerte Antwort. Zunächst gehen sie von einem Szenario aus, in dem Sie n Elemente in einen leeren Heap einfügen möchten. Es kann 'n!' mögliche Bestellungen dafür. Dann wenden sie den Durchschnittskostenansatz an, um zu beweisen, dass die Einfügezeit an eine Konstante von 1,7645 gebunden ist.

4. Optimale Traps mit prioritätsverändernden Parametern

Treaps sind eine Kombination aus BSTs und Haufen. Diese randomisierten Datenstrukturen beinhalten die Zuweisung spezifischer Prioritäten zu den Knoten. Sie können sich für ein Projekt entscheiden, das eine Reihe von Parametern unter verschiedenen Einstellungen optimiert. Beispielsweise können Sie höhere Einstellungen für Knoten festlegen, auf die häufiger zugegriffen wird als auf andere. Hier löst jeder Zugriff einen zweifachen Prozess aus:

• Auswahl einer Zufallszahl
• Ersetzen der Priorität des Knotens durch diese Zahl, wenn festgestellt wird, dass sie höher als die vorherige Priorität ist

Als Ergebnis dieser Änderung verliert der Baum seine zufällige Form. Es ist wahrscheinlich, dass sich die Knoten, auf die häufig zugegriffen wird, jetzt in der Nähe der Wurzel des Baums befinden und somit schnellere Suchen liefern würden. Experimentieren Sie also mit dieser Datenstruktur und versuchen Sie, Ihre Argumentation auf Beweise zu stützen.

Am Ende des Projekts können Sie entweder eine originelle Entdeckung machen oder sogar zu dem Schluss kommen, dass das Ändern der Priorität des Knotens nicht viel Geschwindigkeit bringt. Es wird dennoch eine relevante und nützliche Übung sein.

5. Forschungsprojekt zu kd-Bäumen

K-dimensionale Bäume oder kd-Bäume organisieren und repräsentieren räumliche Daten. Diese Datenstrukturen haben mehrere Anwendungen, insbesondere bei mehrdimensionalen Schlüsselsuchen wie der Suche nach dem nächsten Nachbarn und der Bereichssuche. So funktionieren kd-Bäume:

• Jeder Blattknoten des Binärbaums ist ein k-dimensionaler Punkt
• Jeder Nichtblattknoten teilt die Hyperebene (die senkrecht zu dieser Dimension steht) in zwei Halbräume
• Der linke Teilbaum eines bestimmten Knotens repräsentiert die Punkte links von der Hyperebene. In ähnlicher Weise bezeichnet der rechte Teilbaum dieses Knotens die Punkte in der rechten Hälfte.

Sie können einen Schritt weiter gehen und einen selbstbalancierten kd-Baum konstruieren, bei dem jeder Blattknoten den gleichen Abstand von der Wurzel hat. Sie können es auch testen, um herauszufinden, ob sich solch ausgewogene Bäume für eine bestimmte Art von Anwendung als optimal erweisen würden.

Damit haben wir fünf interessante Ideen abgedeckt, die Sie studieren, untersuchen und ausprobieren können. Sehen wir uns nun einige weitere Projekte zu Datenstrukturen und Algorithmen an.

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6. Die Mühen des Ritters

In diesem Projekt werden wir zwei Algorithmen in Aktion verstehen – BFS und DFS. BFS steht für Breadth-First Search und nutzt die Queue-Datenstruktur, um den kürzesten Weg zu finden. Während sich DFS auf die Tiefensuche bezieht und Stack-Datenstrukturen durchläuft.

Für den Anfang benötigen Sie eine Datenstruktur ähnlich wie Binärbäume. Angenommen, Sie haben ein normales 8 x 8-Schachbrett und möchten die Bewegungen des Springers in einem Spiel zeigen. Wie Sie vielleicht wissen, besteht der Grundzug eines Springers im Schach aus zwei Vorwärtsschritten und einem Seitenschritt. In jede Richtung schauend und mit genügend Drehungen kann es sich von jedem Feld auf dem Brett zu jedem anderen Feld bewegen.

Wenn Sie wissen möchten, wie sich Ihr Springer in einem zweidimensionalen Aufbau am einfachsten von einem Feld (oder Knoten) zu einem anderen bewegen kann, müssen Sie zuerst eine Funktion wie die folgende erstellen.

• ritterspiele([0,0], [1,2]) == [[0,0], [1,2]]
• ritterspiele([0,0], [3,3]) == [[0,0], [1,2], [3,3]]
• ritterspiele([3,3], [0,0]) == [[3,3], [1,2], [0,0]]

Darüber hinaus würde dieses Projekt die folgenden Aufgaben erfordern:

• Erstellen eines Drehbuchs für ein Brettspiel und eine Nacht
• Behandeln Sie alle möglichen Bewegungen des Springers als Kinder in der Baumstruktur
• Sicherstellen, dass kein Zug vom Brett geht
• Wählen eines Suchalgorithmus zum Finden des kürzesten Weges in diesem Fall
• Anwenden des geeigneten Suchalgorithmus, um den bestmöglichen Zug vom Startfeld zum Endfeld zu finden.

7. Schnelle Datenstrukturen in Nicht-C-Systemsprachen

Programmierer erstellen Programme normalerweise schnell mit Hochsprachen wie Ruby oder Python, implementieren jedoch Datenstrukturen in C/C++. Und sie erstellen einen verbindlichen Code, um die Elemente zu verbinden. Die C-Sprache gilt jedoch als fehleranfällig, was auch Sicherheitsprobleme verursachen kann. Hierin liegt eine spannende Projektidee.

Sie können eine Datenstruktur in einer modernen Low-Level-Sprache wie Rust oder Go implementieren und dann Ihren Code an die High-Level-Sprache binden. Mit diesem Projekt können Sie etwas Neues ausprobieren und auch herausfinden, wie Bindungen funktionieren. Wenn Ihre Bemühungen erfolgreich sind, können Sie sogar andere dazu inspirieren, in Zukunft eine ähnliche Übung durchzuführen, und eine bessere Leistungsorientierung von Datenstrukturen vorantreiben.

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8. Suchmaschine für Datenstrukturen

Die Software zielt darauf ab, die Auswahl von Datenstrukturen für eine bestimmte API zu automatisieren und zu beschleunigen. Dieses Projekt demonstriert nicht nur neue Wege zur Darstellung unterschiedlicher Datenstrukturen, sondern optimiert auch eine Reihe von Funktionen, um daraus Rückschlüsse zu ziehen. Wir haben seine Zusammenfassung unten zusammengestellt.

• Das Datenstruktur-Suchmaschinenprojekt erfordert Kenntnisse über Datenstrukturen und die Beziehungen zwischen verschiedenen Methoden.
• Es berechnet die Zeit, die von jeder möglichen zusammengesetzten Datenstruktur für alle Verfahren benötigt wird.
• Schließlich wählt es die besten Datenstrukturen für einen bestimmten Fall aus.

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9. Telefonbuchanwendung mit doppelt verknüpften Listen

Dieses Projekt kann die Funktionsweise von Kontaktbuchanwendungen demonstrieren und Ihnen auch Datenstrukturen wie Arrays, verknüpfte Listen, Stapel und Warteschlangen beibringen. Typischerweise umfasst die Telefonbuchverwaltung Such-, Sortier- und Löschvorgänge. Eine Besonderheit der Suchanfragen ist hier, dass der Nutzer nach Eingabe jedes Zeichens Vorschläge aus der Kontaktliste sieht. Sie können den Quellcode frei verfügbarer Projekte lesen und denselben replizieren, um Ihre Fähigkeiten zu entwickeln.

10. Räumliche Indizierung mit Quadtrees

Die Quadtree-Datenstruktur ist eine spezielle Art von Baumstruktur, die einen flachen 2-D-Raum rekursiv in vier Quadranten unterteilen kann. Jeder hierarchische Knoten in dieser Baumstruktur hat entweder null oder vier Kinder. Es kann für verschiedene Zwecke wie Sparse-Datenspeicherung, Bildverarbeitung und räumliche Indizierung verwendet werden.

Bei der räumlichen Indexierung dreht sich alles um die effiziente Ausführung ausgewählter geometrischer Abfragen, die einen wesentlichen Bestandteil des Designs von Geodatenanwendungen bilden. Beispielsweise verarbeiten Mitfahrgelegenheiten wie Ola und Uber Geoabfragen, um den Standort von Taxis zu verfolgen und Benutzern Updates bereitzustellen. Die Funktion „Freunde in der Nähe“ von Facebook hat ebenfalls eine ähnliche Funktionalität. Hier werden die zugehörigen Metadaten in Form von Tabellen hinterlegt und ein räumlicher Index mit den Objektkoordinaten separat erstellt. Das Problemziel besteht darin, den nächstgelegenen Punkt zu einem gegebenen zu finden.

Sie können Quadtree -Datenstrukturprojekte in einer Vielzahl von Bereichen durchführen, von Kartierung, Stadtplanung und Verkehrsplanung bis hin zu Katastrophenmanagement und Schadensminderung. Wir haben einen kurzen Überblick gegeben, um Ihre Problemlösungs- und Analysefähigkeiten zu fördern.

Ziel: Erstellen einer Datenstruktur, die die folgenden Operationen ermöglicht

• Fügen Sie eine Position oder einen geometrischen Raum ein
• Suchen Sie nach den Koordinaten eines bestimmten Ortes
• Zählen Sie die Anzahl der Orte in der Datenstruktur in einem bestimmten zusammenhängenden Bereich

11. Graphbasierte Projekte zu Datenstrukturen

Sie können ein Projekt zur topologischen Sortierung eines Graphen aufnehmen. Dazu benötigen Sie Vorkenntnisse des DFS-Algorithmus. Hier ist der Hauptunterschied zwischen den beiden Ansätzen:

• Wir drucken einen Scheitelpunkt und rufen dann rekursiv den Algorithmus für benachbarte Scheitelpunkte in DFS auf.
• Beim topologischen Sortieren rufen wir rekursiv zunächst den Algorithmus für benachbarte Knoten auf. Und dann schieben wir den Inhalt zum Drucken in einen Stapel.

Daher verwendet der topologische Sortieralgorithmus einen gerichteten azyklischen Graphen oder DAG, um ein Array von Knoten zurückzugeben.

Betrachten wir das einfache Beispiel der Bestellung eines Pfannkuchenrezepts. Um Pfannkuchen zuzubereiten, benötigen Sie bestimmte Zutaten wie Eier, Milch, Mehl oder Pfannkuchenmischung, Öl, Sirup usw. Diese Informationen können zusammen mit der Menge und den Portionen einfach in einer Grafik dargestellt werden.

Aber es ist ebenso wichtig, die genaue Reihenfolge der Verwendung dieser Zutaten zu kennen. Hier können Sie die topologische Ordnung implementieren. Weitere Beispiele sind die Erstellung von Rangordnungen zur Optimierung von Datenbankabfragen und Zeitplänen für Softwareprojekte. Hier ist eine Übersicht über den Prozess für Ihre Referenz:

• Rufen Sie den DFS-Algorithmus für die Diagrammdatenstruktur auf, um die Endzeiten für die Scheitelpunkte zu berechnen
• Speichern Sie die Scheitelpunkte in einer Liste mit absteigender Endzeitreihenfolge
• Führen Sie die topologische Sortierung aus, um die geordnete Liste zurückzugeben

12. Numerische Darstellungen mit Zufallszugriffslisten

In den Darstellungen, die wir in der Vergangenheit gesehen haben, werden numerische Elemente im Allgemeinen in Binomial Heaps gehalten. Diese Muster können aber auch in andere Datenstrukturen implementiert werden. Okasaki hat eine numerische Darstellungstechnik entwickelt, die binäre Zufallszugriffslisten verwendet. Diese Listen haben viele Vorteile:

• Sie ermöglichen das Einstecken und Entnehmen von Anfang an
• Sie ermöglichen den Zugriff und die Aktualisierung an einem bestimmten Index

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13. Stapelbasierter Texteditor

Ihr normaler Texteditor hat die Funktion, Text zu bearbeiten und zu speichern, während er geschrieben oder bearbeitet wird. Es gibt also mehrere Änderungen in der Cursorposition. Um eine hohe Effizienz zu erreichen, benötigen wir eine schnelle Datenstruktur zum Einfügen und Ändern. Und die gewöhnlichen Zeichen-Arrays brauchen Zeit, um Strings zu speichern.

Sie können mit anderen Datenstrukturen wie Lückenpuffern und Seilen experimentieren, um diese Probleme zu lösen. Ihr Endziel wird es sein, eine schnellere Verkettung als die üblichen Zeichenfolgen zu erreichen, indem Sie weniger zusammenhängenden Speicherplatz belegen.

Fazit

Datenstrukturkenntnisse bilden das Fundament der Softwareentwicklung, insbesondere wenn es um die Verwaltung großer Datensätze im heutigen digitalen Ökosystem geht. Führende Unternehmen wie Adobe, Amazon und Google stellen für verschiedene lukrative Stellen im Bereich Datenstruktur und Algorithmen ein. Und in Vorstellungsgesprächen testen Recruiter nicht nur Ihr theoretisches Wissen, sondern auch Ihre praktischen Fähigkeiten. Üben Sie also die oben genannten Datenstrukturprojekte , um einen Fuß in die Tür zu bekommen!

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