13初心者向けの興味深いデータ構造プロジェクトのアイデアとトピック[2022]

コンピュータサイエンスの世界では、データ構造とは、データ値のコレクション、それらの関係、およびデータに適用できる関数を含む形式を指します。 データ構造は、特定のアルゴリズムでより効果的にアクセスおよび処理できるようにデータを配置します。 この記事では、学習、作成、革新に役立ついくつかの有用なデータ構造プロジェクトをリストします。

データ構造の基本

データ構造は、次の基本的なタイプに分類できます。

• 配列
• リンクリスト
• スタック
• キュー
• 木
• ハッシュテーブル
• グラフ

データに適切な設定を選択することは、プログラミングと問題解決のプロセスの不可欠な部分です。 また、データ構造が具体的な実装で抽象データ型を編成していることを確認できます。 その結果を達成するために、彼らはソート、検索などのさまざまなアルゴリズムを利用します。データ構造の学習は、データサイエンスコースの重要な部分の1つです。

ビッグデータと分析の台頭により、これらの基礎について学ぶことは、データサイエンティストにとってほぼ不可欠になっています。 トレーニングには通常、実際の経験から知識を統合できるようにするためのさまざまなデータ構造プロジェクトが組み込まれています。 これがあなたが始めるためのトピックのリストです！

データ構造プロジェクトのアイデア

1.二分探索木を不明瞭にする

名前や番号などの項目は、バイナリ検索ツリーまたはBSTと呼ばれる並べ替えられた順序でメモリに格納できます。 また、これらのデータ構造の一部は、任意のアイテムが挿入または削除されたときに、高さのバランスを自動的にとることができます。 したがって、これらはセルフバランシングBSTとして知られています。 さらに、BTree、AVLツリー、赤黒木など、このタイプのさまざまな実装が存在する可能性があります。 しかし、あなたが学ぶことができる他の多くのあまり知られていない処刑があります。 いくつかの例には、AA木、2〜3木、スプレー木、スケープゴート木、およびtreapsが含まれます。

これらの代替案に基づいてプロジェクトを作成し、さまざまなシナリオで広く使用されている他のBSTよりも優れたパフォーマンスを発揮する方法を探ることができます。 たとえば、スプレー木は、深刻な時間的局所性の条件下で、赤黒木よりも速く証明できます。

2.メモ化アルゴリズムに従ったBST

動的計画法に関連するメモ化。 削減メモ化BSTでは、各ノードはそのサブツリーの機能をメモ化できます。 年齢順に並べられた人のBSTの例を考えてみましょう。 ここで、子ノードに各個人の最大収入を格納させます。 この構造を使用すると、「18.3〜25.3歳の人々の最大収入はいくらですか？」などの質問に答えることができます。 また、対数時間で更新を処理することもできます。

さらに、このようなデータ構造はC言語で簡単に実現できます。 Rubyと便利なAPIを使ってバインドすることもできます。 順序付け関数およびサブツリーのメモ化関数として「lambda」を指定できるインターフェイスを探してください。 全体として、削減メモ化BSTは、追加の簿記を少し加えた自己バランス型BSTであると期待できます。

チェックアウト：二分木の種類

3.ヒープ挿入時間

データ構造プロジェクトを探すとき、創造的なアプローチで解決される明確な問題に遭遇したいと思います。 そのようなユニークな研究課題の1つは、バイナリヒープデータ構造の平均ケース挿入時間に関するものです。 一部のオンラインソースによると、それは定数時間ですが、他のソースはそれがlog（n）時間であることを意味します。

しかし、BollobasとSimonは、「優先キューへのランダムな挿入を繰り返した」というタイトルの論文で、数値に裏付けられた回答を示しています。 まず、n個の要素を空のヒープに挿入するシナリオを想定しています。 'n！'が存在する可能性があります同じの可能な注文。 次に、平均コストアプローチを採用して、挿入時間が1.7645の定数によって制限されていることを証明します。

4.優先度を変更するパラメーターを使用した最適なTreap

Treapは、BSTとヒープの組み合わせです。 これらのランダム化されたデータ構造には、ノードに特定の優先順位を割り当てることが含まれます。 さまざまな設定で一連のパラメーターを最適化するプロジェクトに進むことができます。 たとえば、他のノードよりも頻繁にアクセスされるノードに対して、より高いプリファレンスを設定できます。 ここで、各アクセスは2つのプロセスを開始します。

• 乱数の選択
• 以前の優先度よりも高いことが判明した場合は、ノードの優先度をその番号に置き換えます

この変更の結果、ツリーはランダムな形状を失います。 頻繁にアクセスされるノードがツリーのルートの近くにある可能性が高いため、検索が高速化されます。 したがって、このデータ構造を試して、証拠に基づいて議論を試みてください。

プロジェクトの最後に、独自の発見を行うか、ノードの優先度を変更しても速度があまり向上しないと結論付けることができます。 それにもかかわらず、それは関連性があり有用な演習になるでしょう。

5.kd木の研究プロジェクト

K次元ツリーまたはkdツリーは、空間データを編成して表します。 これらのデータ構造には、特に最近傍検索や範囲検索などの多次元キー検索で、いくつかの用途があります。 kdツリーの動作は次のとおりです。

• 二分木のすべてのリーフノードはk次元の点です
• すべての非リーフノードは、超平面（その次元に垂直）を2つの半空間に分割します
• 特定のノードの左側のサブツリーは、超平面の左側の点を表します。 同様に、そのノードの右のサブツリーは、右半分のポイントを示します。

さらに一歩進んで、各リーフノードがルートから同じ距離にある自己平衡型kdツリーを構築できます。 また、それをテストして、そのようなバランスの取れたツリーが特定の種類のアプリケーションに最適であることが証明されるかどうかを確認できます。

これで、あなたが研究し、調査し、そして試すことができる5つの興味深いアイデアをカバーしました。 それでは、データ構造とアルゴリズムに関するいくつかのプロジェクトを見てみましょう。

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6.騎士の悲劇

このプロジェクトでは、動作中の2つのアルゴリズム（BFSとDFS）を理解します。 BFSはBreadth-FirstSearchの略で、キューデータ構造を利用して最短パスを見つけます。 一方、 DFSは深さ優先探索を参照し、スタックデータ構造をトラバースします。

手始めに、二分木に似たデータ構造が必要になります。 ここで、標準の8 X 8チェス盤があり、ゲームで騎士の動きを表示したいとします。 ご存知かもしれませんが、チェスでの騎士の基本的な動きは、2つの前進ステップと1つのサイドステップです。 任意の方向を向き、十分な回転が与えられると、ボード上の任意の正方形から他の任意の正方形に移動できます。

騎士が2次元のセットアップで1つの正方形（またはノード）から別の正方形（またはノード）に移動する最も簡単な方法を知りたい場合は、最初に次のような関数を作成する必要があります。

• knight_plays（[0,0]、[1,2]）== [[0,0]、[1,2]]
• knight_plays（[0,0]、[3,3]）== [[0,0]、[1,2]、[3,3]]
• knight_plays（[3,3]、[0,0]）== [[3,3]、[1,2]、[0,0]]

さらに、このプロジェクトには次のタスクが必要です。

• ボードゲームと夜のスクリプトを作成する
• 騎士のすべての可能な動きを木の構造の子供として扱う
• どんな動きもボードから外れないようにする
• この場合の最短経路を見つけるための検索アルゴリズムの選択
• 適切な検索アルゴリズムを適用して、開始正方形から終了正方形への可能な限り最良の移動を見つけます。

7.非Cシステム言語での高速データ構造

プログラマーは通常、RubyやPythonなどの高級言語を使用してプログラムをすばやく構築しますが、C /C++でデータ構造を実装します。 そして、要素を接続するためのバインディングコードを作成します。 ただし、C言語はエラーが発生しやすいと考えられており、セキュリティの問題も発生する可能性があります。 ここにエキサイティングなプロジェクトのアイデアがあります。

RustやGoなどの最新の低水準言語でデータ構造を実装してから、コードを高水準言語にバインドできます。 このプロジェクトでは、何か新しいことを試したり、バインディングがどのように機能するかを理解したりできます。 あなたの努力が成功すれば、将来同様の演習を行い、データ構造のパフォーマンス指向を改善するように他の人を鼓舞することさえできます。

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8.データ構造の検索エンジン

このソフトウェアは、特定のAPIのデータ構造の選択を自動化および高速化することを目的としています。 このプロジェクトは、さまざまなデータ構造を表現する新しい方法を示すだけでなく、一連の関数を最適化してそれらに推論を装備します。 その概要を以下にまとめました。

• データ構造検索エンジンプロジェクトには、データ構造とさまざまなメソッド間の関係に関する知識が必要です。
• すべてのメソッドについて、考えられる各複合データ構造にかかる時間を計算します。
• 最後に、特定のケースに最適なデータ構造を選択します。

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9.二重リンクリストを使用した電話帳アプリケーション

このプロジェクトでは、コンタクトブックアプリケーションの動作を示し、配列、リンクリスト、スタック、キューなどのデータ構造についても説明できます。 通常、電話帳の管理には、検索、並べ替え、および削除の操作が含まれます。 ここでの検索クエリの特徴は、ユーザーが各文字を入力した後に連絡先リストから候補を表示することです。 自由に利用できるプロジェクトのソースコードを読み、それを複製してスキルを伸ばすことができます。

10.クワッドツリーを使用した空間インデックス

四分木データ構造は特殊なタイプのツリー構造であり、フラットな2次元空間を4つの象限に再帰的に分割できます。 このツリー構造の各階層ノードには、0個または4個の子があります。 スパースデータストレージ、画像処理、空間インデックスなどのさまざまな目的に使用できます。

空間インデックスは、選択された幾何学的クエリを効率的に実行することであり、地理空間アプリケーション設計の重要な部分を形成します。 たとえば、OlaやUberなどの配車サービスは、ジオクエリを処理してタクシーの位置を追跡し、ユーザーに最新情報を提供します。 FacebookのNearbyFriends機能にも同様の機能があります。 ここでは、関連付けられたメタデータがテーブルの形式で格納され、空間インデックスがオブジェクト座標とは別に作成されます。 問題の目的は、特定のポイントに最も近いポイントを見つけることです。

マッピング、都市計画、交通計画から災害管理や軽減まで、幅広い分野で四分木データ構造プロジェクトを遂行できます。 問題解決と分析のスキルを高めるための簡単な概要を提供しました。

目的：次の操作を可能にするデータ構造を作成する

• 場所または幾何学的空間を挿入します
• 特定の場所の座標を検索する
• 特定の隣接領域のデータ構造内の場所の数を数えます

11.データ構造に関するグラフベースのプロジェクト

グラフのトポロジカルソートに関するプロジェクトを引き受けることができます。 このためには、DFSアルゴリズムの予備知識が必要になります。 2つのアプローチの主な違いは次のとおりです。

• 頂点を出力してから、DFS内の隣接する頂点のアルゴリズムを再帰的に呼び出します。
• トポロジカルソートでは、最初に隣接する頂点のアルゴリズムを再帰的に呼び出します。 次に、コンテンツをスタックにプッシュして印刷します。

したがって、トポロジカルソートアルゴリズムは、有向非巡回グラフまたはDAGを使用してノードの配列を返します。

パンケーキのレシピを注文する簡単な例を考えてみましょう。 パンケーキを作るには、卵、牛乳、小麦粉またはパンケーキミックス、油、シロップなどの特定の材料のセットが必要です。この情報は、量と部分とともに、グラフで簡単に表すことができます。

しかし、これらの成分を使用する正確な順序を知ることも同様に重要です。 ここで、トポロジカル順序付けを実装できます。 他の例には、ソフトウェアプロジェクトのデータベースクエリとスケジュールを最適化するための優先順位チャートの作成が含まれます。 参考までに、プロセスの概要は次のとおりです。

• グラフデータ構造のDFSアルゴリズムを呼び出して、頂点の終了時間を計算します
• 終了時間の降順で頂点をリストに格納します
• トポロジカルソートを実行して、順序付きリストを返します

12.ランダムアクセスリストによる数値表現

過去に見た表現では、数値要素は一般に二項ヒープに保持されます。 ただし、これらのパターンは他のデータ構造にも実装できます。 岡崎は、バイナリランダムアクセスリストを使用した数値表現手法を考案しました。 これらのリストには多くの利点があります。

• それらは最初からの挿入と取り外しを可能にします
• 特定のインデックスでのアクセスと更新を許可します

詳細： Rで最も一般的に使用される6つのデータ構造

13.スタックベースのテキストエディタ

通常のテキストエディタには、テキストの作成中または編集中にテキストを編集および保存する機能があります。 したがって、カーソル位置には複数の変更があります。 高効率を実現するには、挿入と変更のための高速なデータ構造が必要です。 また、通常の文字配列は文字列の格納に時間がかかります。

これらの問題を解決するために、ギャップバッファやロープなどの他のデータ構造を試すことができます。 最終的な目的は、より小さな連続したメモリスペースを占有することにより、通常の文字列よりも高速な連結を実現することです。

結論

データ構造のスキルは、特に今日のデジタルエコシステムで大量のデータを管理する場合に、ソフトウェア開発の基盤を形成します。 アドビ、アマゾン、グーグルなどの大手企業は、データ構造とアルゴリズムの分野でさまざまな有利な職に就いています。 また、面接では、採用担当者はあなたの理論的知識だけでなく、実践的なスキルもテストします。 したがって、上記のデータ構造プロジェクトを実践して、ドアに足を踏み入れましょう！

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