13 interesantes ideas y temas de proyectos de estructuras de datos para principiantes [2022]

En el mundo de la informática, la estructura de datos se refiere al formato que contiene una colección de valores de datos, sus relaciones y las funciones que se pueden aplicar a los datos. Las estructuras de datos organizan los datos para que se pueda acceder a ellos y trabajar con algoritmos específicos de manera más efectiva. En este artículo, enumeraremos algunos proyectos de estructura de datos útiles para ayudarlo a aprender, crear e innovar.

Fundamentos de la estructura de datos

Las estructuras de datos se pueden clasificar en los siguientes tipos básicos:

• arreglos
• Listas vinculadas
• pilas
• Colas
• Árboles
• tablas hash
• gráficos

Seleccionar la configuración adecuada para sus datos es una parte integral del proceso de programación y resolución de problemas. Y puede observar que las estructuras de datos organizan tipos de datos abstractos en implementaciones concretas. Para lograr ese resultado, hacen uso de varios algoritmos, como clasificación, búsqueda, etc. El aprendizaje de estructuras de datos es una de las partes importantes en los cursos de ciencia de datos.

Con el auge de los grandes datos y el análisis, aprender sobre estos fundamentos se ha vuelto casi esencial para los científicos de datos. La capacitación generalmente incorpora varios proyectos de estructura de datos para permitir la síntesis del conocimiento a partir de experiencias de la vida real. ¡Aquí hay una lista de temas para empezar!

Ideas de proyectos de estructuras de datos

1. Árboles de búsqueda binarios oscuros

Los elementos, como nombres, números, etc., se pueden almacenar en la memoria en un orden ordenado denominado árboles de búsqueda binaria o BST. Y algunas de estas estructuras de datos pueden equilibrar automáticamente su altura cuando se insertan o eliminan elementos arbitrarios. Por lo tanto, se conocen como BST de autoequilibrio. Además, puede haber diferentes implementaciones de este tipo, como BTrees, árboles AVL y árboles rojo-negro. Pero hay muchas otras ejecuciones menos conocidas de las que puede aprender. Algunos ejemplos incluyen árboles AA, árboles 2-3, árboles splay, árboles de chivo expiatorio y treaps.

Puede basar su proyecto en estas alternativas y explorar cómo pueden superar a otros BST ampliamente utilizados en diferentes escenarios. Por ejemplo, los árboles splay pueden resultar más rápidos que los árboles rojo-negros en condiciones de localidad temporal seria.

2. BST siguiendo el algoritmo de memorización

Memoización relacionada con la programación dinámica. En los BST de memorización por reducción, cada nodo puede memorizar una función de sus subárboles. Considere el ejemplo de un BST de personas ordenadas por sus edades. Ahora, deje que los nodos secundarios almacenen el ingreso máximo de cada individuo. Con esta estructura, puede responder consultas como "¿Cuál es el ingreso máximo de las personas entre 18,3 y 25,3 años?" También puede manejar actualizaciones en tiempo logarítmico.

Además, tales estructuras de datos son fáciles de lograr en lenguaje C. También puede intentar vincularlo con Ruby y una API conveniente. Elija una interfaz que le permita especificar 'lambda' como su función de pedido y su función de memorización de subárboles. En general, puede esperar que los BST de memorización de reducción sean BST autoequilibrados con una pizca de contabilidad adicional.

Pago: Tipos de árbol binario

3. Tiempo de inserción del montón

Al buscar proyectos de estructura de datos , desea encontrar distintos problemas que se resuelven con enfoques creativos. Una de estas preguntas de investigación únicas se refiere al tiempo promedio de inserción de casos para estructuras de datos de almacenamiento dinámico binario. Según algunas fuentes en línea, es tiempo constante, mientras que otras implican que es tiempo de registro (n).

Pero Bollobas y Simon dan una respuesta respaldada numéricamente en su artículo titulado "Inserción aleatoria repetida en una cola de prioridad". Primero, asumen un escenario en el que desea insertar n elementos en un montón vacío. Puede haber 'n!' posibles pedidos del mismo. Luego, adoptan el enfoque de costo promedio para probar que el tiempo de inserción está limitado por una constante de 1.7645.

4. Trampas óptimas con parámetros de cambio de prioridad

Los treaps son una combinación de BST y montones. Estas estructuras de datos aleatorias implican asignar prioridades específicas a los nodos. Puede optar por un proyecto que optimice un conjunto de parámetros en diferentes configuraciones. Por ejemplo, puede establecer preferencias más altas para los nodos a los que se accede con más frecuencia que otros. Aquí, cada acceso desencadenará un doble proceso:

• Elegir un número aleatorio
• Reemplazar la prioridad del nodo con ese número si se encuentra que es más alta que la prioridad anterior

Como resultado de esta modificación, el árbol perderá su forma aleatoria. Es probable que los nodos a los que se accede con frecuencia estén ahora cerca de la raíz del árbol, lo que ofrece búsquedas más rápidas. Entonces, experimente con esta estructura de datos e intente basar su argumento en evidencia.

Al final del proyecto, puede hacer un descubrimiento original o incluso concluir que cambiar la prioridad del nodo no ofrece mucha velocidad. No obstante, será un ejercicio relevante y útil.

5. Proyecto de investigación sobre árboles kd

Los árboles k-dimensionales o árboles kd organizan y representan datos espaciales. Estas estructuras de datos tienen varias aplicaciones, particularmente en búsquedas de claves multidimensionales como las búsquedas de vecinos más cercanos y rangos. Así es como operan los árboles kd:

• Cada nodo hoja del árbol binario es un punto k-dimensional
• Cada nodo que no sea una hoja divide el hiperplano (que es perpendicular a esa dimensión) en dos semiespacios
• El subárbol izquierdo de un nodo particular representa los puntos a la izquierda del hiperplano. De manera similar, el subárbol derecho de ese nodo denota los puntos en la mitad derecha.

Puede probar un paso más y construir un árbol kd autoequilibrado donde cada nodo de hoja tendría la misma distancia desde la raíz. Además, puede probarlo para averiguar si tales árboles equilibrados serían óptimos para un tipo particular de aplicación.

Con esto, hemos cubierto cinco ideas interesantes que puedes estudiar, investigar y probar. Ahora, veamos algunos proyectos más sobre estructuras de datos y algoritmos.

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6. Las tribulaciones del caballero

En este proyecto, entenderemos dos algoritmos en acción: BFS y DFS. BFS significa Breadth-First Search y utiliza la estructura de datos de cola para encontrar la ruta más corta. Mientras que DFS se refiere a la búsqueda primero en profundidad y atraviesa estructuras de datos de pila.

Para empezar, necesitará una estructura de datos similar a los árboles binarios. Ahora, suponga que tiene un tablero de ajedrez estándar de 8 X 8 y desea mostrar los movimientos del caballo en un juego. Como sabrá, el movimiento básico de un caballo en el ajedrez es dos pasos hacia adelante y un paso al costado. Mirando en cualquier dirección y dando suficientes vueltas, puede moverse desde cualquier casilla del tablero a cualquier otra casilla.

Si desea conocer la forma más sencilla en que su caballo puede moverse de un cuadrado (o nodo) a otro en una configuración bidimensional, primero deberá crear una función como la que se muestra a continuación.

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

Además, este proyecto requeriría las siguientes tareas:

• Creación de un guión para un juego de mesa y una noche.
• Tratar todos los movimientos posibles del caballo como niños en la estructura de árbol
• Asegurarse de que ningún movimiento se salga del tablero
• Elegir un algoritmo de búsqueda para encontrar el camino más corto en este caso
• Aplicar el algoritmo de búsqueda apropiado para encontrar el mejor movimiento posible desde el cuadrado inicial hasta el cuadrado final.

7. Estructuras de datos rápidas en lenguajes de sistemas distintos de C

Los programadores suelen crear programas rápidamente utilizando lenguajes de alto nivel como Ruby o Python, pero implementan estructuras de datos en C/C++. Y crean un código vinculante para conectar los elementos. Sin embargo, se cree que el lenguaje C es propenso a errores, lo que también puede causar problemas de seguridad. Aquí radica una idea de proyecto emocionante.

Puede implementar una estructura de datos en un lenguaje moderno de bajo nivel, como Rust o Go, y luego vincular su código al lenguaje de alto nivel. Con este proyecto, puedes probar algo nuevo y también descubrir cómo funcionan los enlaces. Si su esfuerzo tiene éxito, incluso puede inspirar a otros a realizar un ejercicio similar en el futuro y lograr una mejor orientación al rendimiento de las estructuras de datos.

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8. Buscador de estructuras de datos

El software tiene como objetivo automatizar y acelerar la elección de estructuras de datos para una API determinada. Este proyecto no solo demuestra formas novedosas de representar diferentes estructuras de datos, sino que también optimiza un conjunto de funciones para equipar la inferencia sobre ellas. Hemos compilado su resumen a continuación.

• El proyecto del motor de búsqueda de estructuras de datos requiere conocimientos sobre las estructuras de datos y las relaciones entre los diferentes métodos.
• Calcula el tiempo que tarda cada estructura de datos compuesta posible para todos los métodos.
• Finalmente, selecciona las mejores estructuras de datos para un caso particular.

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9. Aplicación de directorio telefónico usando listas doblemente enlazadas

Este proyecto puede demostrar el funcionamiento de las aplicaciones de la libreta de contactos y también enseñarle sobre estructuras de datos como matrices, listas vinculadas, pilas y colas. Por lo general, la gestión de la guía telefónica abarca operaciones de búsqueda, clasificación y eliminación. Una característica distintiva de las consultas de búsqueda aquí es que el usuario ve sugerencias de la lista de contactos después de ingresar cada carácter. Puede leer el código fuente de proyectos disponibles gratuitamente y replicar el mismo para desarrollar sus habilidades.

10. Indexación espacial con quadtrees

La estructura de datos quadtree es un tipo especial de estructura de árbol, que puede dividir recursivamente un espacio bidimensional plano en cuatro cuadrantes. Cada nodo jerárquico en esta estructura de árbol tiene cero o cuatro hijos. Se puede utilizar para diversos fines, como el almacenamiento de datos dispersos, el procesamiento de imágenes y la indexación espacial.

La indexación espacial tiene que ver con la ejecución eficiente de consultas geométricas seleccionadas, formando una parte esencial del diseño de aplicaciones geoespaciales. Por ejemplo, las aplicaciones para compartir viajes como Ola y Uber procesan consultas geográficas para rastrear la ubicación de los taxis y proporcionar actualizaciones a los usuarios. La función Amigos cercanos de Facebook también tiene una funcionalidad similar. Aquí, los metadatos asociados se almacenan en forma de tablas y se crea un índice espacial por separado con las coordenadas del objeto. El objetivo del problema es encontrar el punto más cercano a uno dado.

Puede realizar proyectos de estructura de datos quadtree en una amplia gama de campos, desde cartografía, planificación urbana y planificación del transporte hasta gestión y mitigación de desastres. Hemos proporcionado un breve resumen para alimentar sus habilidades analíticas y de resolución de problemas.

Objetivo: crear una estructura de datos que permita las siguientes operaciones

• Insertar una ubicación o espacio geométrico
• Buscar las coordenadas de una ubicación específica
• Cuente el número de ubicaciones en la estructura de datos en un área contigua particular

11. Proyectos basados ​​en grafos sobre estructuras de datos

Puede emprender un proyecto sobre clasificación topológica de un gráfico. Para ello, necesitará conocimientos previos del algoritmo DFS. Aquí está la principal diferencia entre los dos enfoques:

• Imprimimos un vértice y luego recursivamente llamamos al algoritmo para vértices adyacentes en DFS.
• En la ordenación topológica, recursivamente primero llamamos al algoritmo para vértices adyacentes. Y luego, colocamos el contenido en una pila para imprimirlo.

Por lo tanto, el algoritmo de clasificación topológica toma un gráfico acíclico dirigido o DAG para devolver una matriz de nodos.

Consideremos el ejemplo simple de ordenar una receta de panqueques. Para hacer panqueques, necesita un conjunto específico de ingredientes, como huevos, leche, harina o mezcla para panqueques, aceite, jarabe, etc. Esta información, junto con la cantidad y las porciones, se puede representar fácilmente en un gráfico.

Pero es igualmente importante saber el orden exacto de uso de estos ingredientes. Aquí es donde puede implementar el ordenamiento topológico. Otros ejemplos incluyen la creación de gráficos de precedencia para optimizar consultas de bases de datos y programaciones para proyectos de software. Aquí hay una descripción general del proceso para su referencia:

• Llame al algoritmo DFS para la estructura de datos del gráfico para calcular los tiempos de finalización de los vértices
• Almacene los vértices en una lista con un orden de tiempo de finalización descendente
• Ejecute el ordenamiento topológico para devolver la lista ordenada

12. Representaciones numéricas con listas de acceso aleatorio

En las representaciones que hemos visto en el pasado, los elementos numéricos generalmente se mantienen en Binomial Heaps. Pero estos patrones también se pueden implementar en otras estructuras de datos. Okasaki ha ideado una técnica de representación numérica usando listas binarias de acceso aleatorio. Estas listas tienen muchas ventajas:

• Permiten la inserción y extracción desde el principio
• Permiten el acceso y la actualización en un índice particular

Saber más: Las seis estructuras de datos más utilizadas en R

13. Editor de texto basado en pilas

Su editor de texto regular tiene la funcionalidad de editar y almacenar texto mientras se escribe o edita. Por lo tanto, hay múltiples cambios en la posición del cursor. Para lograr una alta eficiencia, necesitamos una estructura de datos rápida para la inserción y modificación. Y las matrices de caracteres ordinarias tardan en almacenar cadenas.

Puede experimentar con otras estructuras de datos como buffers de brecha y cuerdas para resolver estos problemas. Su objetivo final será lograr una concatenación más rápida que las cadenas habituales al ocupar un espacio de memoria contiguo más pequeño.

Conclusión

Las habilidades de estructura de datos forman la base del desarrollo de software, particularmente cuando se trata de administrar grandes conjuntos de datos en el ecosistema digital actual. Empresas líderes como Adobe, Amazon y Google contratan para varios puestos de trabajo lucrativos en el dominio de la estructura de datos y los algoritmos. Y en las entrevistas, los reclutadores evalúan no solo sus conocimientos teóricos sino también sus habilidades prácticas. Entonces, practique los proyectos de estructura de datos anteriores para poner su pie en la puerta.

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