13 idées de projets de structure de données intéressantes et sujets pour les débutants [2022]

Dans le monde de l'informatique, la structure des données fait référence au format qui contient une collection de valeurs de données, leurs relations et les fonctions qui peuvent être appliquées aux données. Les structures de données organisent les données de manière à ce qu'elles puissent être consultées et traitées plus efficacement avec des algorithmes spécifiques. Dans cet article, nous énumérerons quelques projets de structure de données utiles pour vous aider à apprendre, créer et innover !

Bases de la structure de données

Les structures de données peuvent être classées dans les types de base suivants :

• Tableaux
• Listes liées
• Piles
• Files d'attente
• Des arbres
• Tables de hachage
• Graphiques

La sélection du paramètre approprié pour vos données fait partie intégrante du processus de programmation et de résolution de problèmes. Et vous pouvez observer que les structures de données organisent des types de données abstraits dans des implémentations concrètes. Pour atteindre ce résultat, ils utilisent divers algorithmes, tels que le tri, la recherche, etc. L'apprentissage des structures de données est l'une des parties importantes des cours de science des données.

Avec l'essor du big data et de l'analyse, l'apprentissage de ces fondamentaux est devenu presque essentiel pour les data scientists. La formation intègre généralement divers projets de structure de données pour permettre la synthèse des connaissances à partir d'expériences réelles. Voici une liste de sujets pour vous aider à démarrer !

Idées de projets de structures de données

1. Arbres de recherche binaires obscurs

Les éléments, tels que les noms, les numéros, etc. peuvent être stockés en mémoire dans un ordre trié appelé arbres de recherche binaires ou BST. Et certaines de ces structures de données peuvent automatiquement équilibrer leur hauteur lorsque des éléments arbitraires sont insérés ou supprimés. Par conséquent, ils sont connus sous le nom de BST auto-équilibrés. De plus, il peut y avoir différentes implémentations de ce type, comme les arbres BTrees, AVL et les arbres rouge-noir. Mais il existe de nombreuses autres exécutions moins connues que vous pouvez découvrir. Quelques exemples incluent les arbres AA, les arbres 2-3, les arbres évasés, les arbres boucs émissaires et les pièges.

Vous pouvez baser votre projet sur ces alternatives et explorer comment elles peuvent surpasser d'autres BST largement utilisées dans différents scénarios. Par exemple, les arbres évasés peuvent s'avérer plus rapides que les arbres rouge-noir dans des conditions de localité temporelle sérieuse.

2. BST suivant l'algorithme de mémorisation

Mémoïsation liée à la programmation dynamique. Dans les BST à mémorisation par réduction, chaque nœud peut mémoriser une fonction de ses sous-arbres. Prenons l'exemple d'un BST de personnes classées par âge. Maintenant, laissez les nœuds enfants stocker le revenu maximum de chaque individu. Avec cette structure, vous pouvez répondre à des questions telles que "Quel est le revenu maximum des personnes âgées de 18,3 à 25,3 ans ?" Il peut également gérer les mises à jour en temps logarithmique.

De plus, de telles structures de données sont faciles à réaliser en langage C. Vous pouvez également essayer de le lier avec Ruby et une API pratique. Optez pour une interface qui vous permet de spécifier 'lambda' comme fonction de commande et votre fonction de mémorisation de sous-arbre. Dans l'ensemble, vous pouvez vous attendre à ce que les BST à mémorisation de réduction soient des BST auto-équilibrés avec une touche de comptabilité supplémentaire.

Paiement : Types d'arbre binaire

3. Temps d'insertion du tas

Lorsque vous recherchez des projets de structure de données , vous souhaitez rencontrer des problèmes distincts résolus avec des approches créatives. L'une de ces questions de recherche uniques concerne le temps moyen d'insertion de cas pour les structures de données de tas binaires. Selon certaines sources en ligne, il s'agit d'un temps constant, tandis que d'autres impliquent qu'il s'agit d'un temps log(n).

Mais Bollobas et Simon donnent une réponse numérique dans leur article intitulé « Insertion aléatoire répétée dans une file d'attente prioritaire ». Tout d'abord, ils supposent un scénario dans lequel vous souhaitez insérer n éléments dans un tas vide. Il peut y avoir 'n!' commandes possibles pour le même. Ensuite, ils adoptent l'approche du coût moyen pour prouver que le temps d'insertion est lié par une constante de 1,7645.

4. Treaps optimaux avec des paramètres de changement de priorité

Les Treaps sont une combinaison de BST et de tas. Ces structures de données aléatoires impliquent l'attribution de priorités spécifiques aux nœuds. Vous pouvez opter pour un projet qui optimise un ensemble de paramètres sous différents paramètres. Par exemple, vous pouvez définir des préférences plus élevées pour les nœuds auxquels on accède plus fréquemment que les autres. Ici, chaque accès déclenchera un double processus :

• Choisir un nombre au hasard
• Remplacer la priorité du nœud par ce nombre s'il s'avère qu'il est supérieur à la priorité précédente

À la suite de cette modification, l'arbre perdra sa forme aléatoire. Il est probable que les nœuds fréquemment consultés seraient désormais proches de la racine de l'arborescence, ce qui permettrait des recherches plus rapides. Alors, expérimentez avec cette structure de données et essayez de fonder votre argumentation sur des preuves.

À la fin du projet, vous pouvez soit faire une découverte originale, soit même conclure que changer la priorité du nœud n'apporte pas beaucoup de vitesse. Ce sera néanmoins un exercice pertinent et utile.

5. Projet de recherche sur les arbres kd

Les arbres k-dimensionnels ou arbres kd organisent et représentent les données spatiales. Ces structures de données ont plusieurs applications, en particulier dans les recherches de clés multidimensionnelles comme les recherches de plus proche voisin et de plage. Voici comment fonctionnent les arbres kd :

• Chaque nœud feuille de l'arbre binaire est un point k-dimensionnel
• Chaque nœud non-feuille divise l'hyperplan (qui est perpendiculaire à cette dimension) en deux demi-espaces
• Le sous-arbre gauche d'un nœud particulier représente les points à gauche de l'hyperplan. De même, le sous-arbre droit de ce nœud désigne les points de la moitié droite.

Vous pouvez aller plus loin et construire un arbre kd auto-équilibré où chaque nœud feuille aurait la même distance de la racine. En outre, vous pouvez le tester pour déterminer si de tels arbres équilibrés s'avéreraient optimaux pour un type d'application particulier.

Avec cela, nous avons couvert cinq idées intéressantes que vous pouvez étudier, étudier et essayer. Examinons maintenant d'autres projets sur les structures de données et les algorithmes.

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6. Les travaux du chevalier

Dans ce projet, nous comprendrons deux algorithmes en action - BFS et DFS. BFS signifie Breadth-First Search et utilise la structure de données Queue pour trouver le chemin le plus court. Alors que DFS fait référence à Depth-First Search et traverse les structures de données Stack.

Pour commencer, vous aurez besoin d'une structure de données similaire aux arbres binaires. Maintenant, supposons que vous disposiez d'un échiquier standard 8 X 8 et que vous vouliez montrer les mouvements du cavalier dans une partie. Comme vous le savez peut-être, le mouvement de base d'un chevalier aux échecs consiste en deux pas en avant et un pas de côté. Face à n'importe quelle direction et avec suffisamment de tours, il peut se déplacer de n'importe quelle case du plateau à n'importe quelle autre case.

Si vous souhaitez connaître la manière la plus simple pour votre chevalier de se déplacer d'une case (ou d'un nœud) à une autre dans une configuration en deux dimensions, vous devrez d'abord créer une fonction comme celle ci-dessous.

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

De plus, ce projet nécessiterait les tâches suivantes :

• Création d'un scénario pour un jeu de société et une soirée
• Traiter tous les mouvements possibles du chevalier comme des enfants dans l'arborescence
• Veiller à ce que tout mouvement ne sorte pas du tableau
• Choisir un algorithme de recherche pour trouver le chemin le plus court dans ce cas
• Appliquer l'algorithme de recherche approprié pour trouver le meilleur mouvement possible de la case de départ à la case d'arrivée.

7. Structures de données rapides dans les langages des systèmes autres que C

Les programmeurs construisent généralement des programmes rapidement en utilisant des langages de haut niveau comme Ruby ou Python, mais implémentent des structures de données en C/C++. Et ils créent un code contraignant pour connecter les éléments. Cependant, le langage C est considéré comme sujet aux erreurs, ce qui peut également entraîner des problèmes de sécurité. C'est là une idée de projet passionnante.

Vous pouvez implémenter une structure de données dans un langage moderne de bas niveau tel que Rust ou Go, puis lier votre code au langage de haut niveau. Avec ce projet, vous pouvez essayer quelque chose de nouveau et comprendre comment fonctionnent les liaisons. Si vos efforts sont couronnés de succès, vous pouvez même inspirer d'autres personnes à faire un exercice similaire à l'avenir et favoriser une meilleure orientation des performances des structures de données.

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8. Moteur de recherche de structures de données

Le logiciel vise à automatiser et accélérer le choix des structures de données pour une API donnée. Ce projet démontre non seulement de nouvelles façons de représenter différentes structures de données, mais optimise également un ensemble de fonctions pour équiper l'inférence sur celles-ci. Nous avons compilé son résumé ci-dessous.

• Le projet de moteur de recherche de structure de données nécessite des connaissances sur les structures de données et les relations entre les différentes méthodes.
• Il calcule le temps pris par chaque structure de données composite possible pour toutes les méthodes.
• Enfin, il sélectionne les meilleures structures de données pour un cas particulier.

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9. Application d'annuaire téléphonique utilisant des listes doublement liées

Ce projet peut démontrer le fonctionnement des applications de carnet de contacts et vous apprendre également les structures de données telles que les tableaux, les listes chaînées, les piles et les files d'attente. Généralement, la gestion de l'annuaire téléphonique comprend des opérations de recherche, de tri et de suppression. Une caractéristique distinctive des requêtes de recherche ici est que l'utilisateur voit des suggestions de la liste de contacts après avoir saisi chaque caractère. Vous pouvez lire le code source de projets librement disponibles et le reproduire pour développer vos compétences.

10. Indexation spatiale avec quadtrees

La structure de données quadtree est un type spécial de structure arborescente, qui peut diviser de manière récursive un espace 2D plat en quatre quadrants. Chaque nœud hiérarchique de cette structure arborescente a zéro ou quatre enfants. Il peut être utilisé à diverses fins telles que le stockage de données clairsemées, le traitement d'images et l'indexation spatiale.

L'indexation spatiale concerne l'exécution efficace de requêtes géométriques sélectionnées, constituant une partie essentielle de la conception d'applications géospatiales. Par exemple, des applications de covoiturage comme Ola et Uber traitent des requêtes géographiques pour suivre l'emplacement des taxis et fournir des mises à jour aux utilisateurs. La fonction Amis à proximité de Facebook a également une fonctionnalité similaire. Ici, les métadonnées associées sont stockées sous forme de tableaux et un index spatial est créé séparément avec les coordonnées de l'objet. L'objectif du problème est de trouver le point le plus proche d'un point donné.

Vous pouvez poursuivre des projets de structure de données quadtree dans un large éventail de domaines, de la cartographie, de l'urbanisme et de la planification des transports à la gestion et à l'atténuation des catastrophes. Nous avons fourni un bref aperçu pour alimenter vos compétences en résolution de problèmes et en analyse.

Objectif : Créer une structure de données permettant les opérations suivantes

• Insérer un emplacement ou un espace géométrique
• Rechercher les coordonnées d'un lieu spécifique
• Compter le nombre d'emplacements dans la structure de données dans une zone contiguë particulière

11. Projets basés sur des graphes sur des structures de données

Vous pouvez entreprendre un projet sur le tri topologique d'un graphe. Pour cela, vous aurez besoin d'une connaissance préalable de l'algorithme DFS. Voici la principale différence entre les deux approches :

• Nous imprimons un sommet puis appelons récursivement l'algorithme pour les sommets adjacents dans DFS.
• Dans le tri topologique, nous appelons d'abord récursivement l'algorithme pour les sommets adjacents. Et puis, nous poussons le contenu dans une pile pour l'impression.

Par conséquent, l'algorithme de tri topologique utilise un graphe acyclique dirigé ou DAG pour renvoyer un tableau de nœuds.

Prenons l'exemple simple de la commande d'une recette de crêpes. Pour faire des crêpes, vous avez besoin d'un ensemble spécifique d'ingrédients, tels que des œufs, du lait, de la farine ou un mélange à crêpes, de l'huile, du sirop, etc. Ces informations, ainsi que la quantité et les portions, peuvent être facilement représentées dans un graphique.

Mais il est tout aussi important de connaître l'ordre précis d'utilisation de ces ingrédients. C'est ici que vous pouvez implémenter l'ordre topologique. D'autres exemples incluent la création de tableaux de priorité pour optimiser les requêtes de base de données et les calendriers des projets logiciels. Voici un aperçu du processus pour votre référence :

• Appelez l'algorithme DFS pour la structure de données du graphe pour calculer les temps de finition pour les sommets
• Stockez les sommets dans une liste avec un ordre décroissant d'heure de fin
• Exécuter le tri topologique pour retourner la liste ordonnée

12. Représentations numériques avec listes d'accès aléatoires

Dans les représentations que nous avons vues dans le passé, les éléments numériques sont généralement contenus dans des tas binomiaux. Mais ces modèles peuvent également être implémentés dans d'autres structures de données. Okasaki a mis au point une technique de représentation numérique utilisant des listes d'accès aléatoires binaires. Ces listes présentent de nombreux avantages :

• Ils permettent l'insertion et le retrait dès le début
• Ils permettent l'accès et la mise à jour à un index particulier

En savoir plus : Les six structures de données les plus couramment utilisées dans R

13. Éditeur de texte basé sur la pile

Votre éditeur de texte habituel a la fonctionnalité d'éditer et de stocker du texte pendant qu'il est écrit ou édité. Ainsi, il y a plusieurs changements dans la position du curseur. Pour atteindre une efficacité élevée, nous avons besoin d'une structure de données rapide pour l'insertion et la modification. Et les tableaux de caractères ordinaires prennent du temps pour stocker les chaînes.

Vous pouvez expérimenter avec d'autres structures de données comme les tampons d'écart et les cordes pour résoudre ces problèmes. Votre objectif final sera d'atteindre une concaténation plus rapide que les chaînes habituelles en occupant un espace mémoire contigu plus petit.

Conclusion

Les compétences en structure de données constituent le fondement du développement de logiciels, en particulier lorsqu'il s'agit de gérer de grands ensembles de données dans l'écosystème numérique d'aujourd'hui. Des entreprises de premier plan comme Adobe, Amazon et Google embauchent pour divers postes lucratifs dans le domaine de la structure des données et des algorithmes. Et lors des entretiens, les recruteurs testent non seulement vos connaissances théoriques mais aussi vos compétences pratiques. Alors, pratiquez les projets de structure de données ci-dessus pour mettre le pied dans la porte !

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