13 Idee e argomenti interessanti per progetti di struttura dei dati per principianti [2022]

Nel mondo dell'informatica, la struttura dei dati si riferisce al formato che contiene una raccolta di valori di dati, le loro relazioni e le funzioni che possono essere applicate ai dati. Le strutture dati organizzano i dati in modo che possano essere consultati e lavorati con algoritmi specifici in modo più efficace. In questo articolo, elencheremo alcuni utili progetti di struttura dei dati per aiutarti a imparare, creare e innovare!

Nozioni di base sulla struttura dei dati

Le strutture dati possono essere classificate nei seguenti tipi di base:

• Matrici
• Liste collegate
• Pile
• Code
• Alberi
• Tabelle hash
• Grafici

La selezione dell'impostazione appropriata per i dati è parte integrante del processo di programmazione e risoluzione dei problemi. E puoi osservare che le strutture dati organizzano tipi di dati astratti in implementazioni concrete. Per ottenere questo risultato, utilizzano vari algoritmi, come l'ordinamento, la ricerca, ecc. L'apprendimento delle strutture dei dati è una delle parti importanti nei corsi di scienza dei dati.

Con l'ascesa dei big data e dell'analisi, l'apprendimento di questi fondamenti è diventato quasi essenziale per i data scientist. La formazione in genere incorpora vari progetti di struttura dei dati per consentire la sintesi di conoscenze provenienti da esperienze di vita reale. Ecco un elenco di argomenti per iniziare!

Idee per progetti di strutture dati

1. Oscuri alberi di ricerca binari

Gli elementi, come nomi, numeri, ecc. possono essere archiviati in memoria in un ordine chiamato alberi di ricerca binari o BST. E alcune di queste strutture dati possono bilanciare automaticamente la propria altezza quando vengono inseriti o eliminati elementi arbitrari. Pertanto, sono noti come BST autobilancianti. Inoltre, ci possono essere diverse implementazioni di questo tipo, come Btrees, AVL tree e red-black tree. Ma ci sono molte altre esecuzioni meno conosciute di cui puoi conoscere. Alcuni esempi includono alberi AA, 2-3 alberi, alberi strombati, alberi di capro espiatorio e trapani.

Puoi basare il tuo progetto su queste alternative ed esplorare come possono superare altri BST ampiamente utilizzati in diversi scenari. Ad esempio, gli alberi a falda possono rivelarsi più veloci degli alberi rosso-neri in condizioni di grave località temporale.

2. BST seguendo l'algoritmo di memorizzazione

Memorizzazione relativa alla programmazione dinamica. Nei BST a memoria di riduzione, ogni nodo può memorizzare una funzione dei suoi sottoalberi. Considera l'esempio di un BST di persone ordinate in base alla loro età. Ora, lascia che i nodi figli memorizzino il reddito massimo di ogni individuo. Con questa struttura, puoi rispondere a domande del tipo: "Qual è il reddito massimo delle persone di età compresa tra 18,3 e 25,3?" Può anche gestire gli aggiornamenti in tempo logaritmico.

Inoltre, tali strutture di dati sono facili da realizzare in linguaggio C. Puoi anche provare a associarlo con Ruby e una comoda API. Scegli un'interfaccia che ti permetta di specificare 'lambda' come funzione di ordinazione e funzione di memorizzazione del sottoalbero. Tutto sommato, puoi aspettarti che i BST di memorizzazione della riduzione siano BST autobilanciati con un pizzico di contabilità aggiuntiva.

Checkout: tipi di albero binario

3. Tempo di inserimento dell'heap

Quando cerchi progetti di struttura dei dati , vuoi incontrare problemi distinti che vengono risolti con approcci creativi. Una di queste domande di ricerca uniche riguarda il tempo medio di inserimento dei casi per le strutture di dati di heap binari. Secondo alcune fonti online, è un tempo costante, mentre altri implicano che sia un tempo log(n).

Ma Bollobas e Simon danno una risposta numerica nel loro articolo intitolata "Inserimento casuale ripetuto in una coda prioritaria". Innanzitutto, presuppongono uno scenario in cui si desidera inserire n elementi in un heap vuoto. Ci possono essere 'n!' eventuali ordini per lo stesso. Quindi, adottano l'approccio del costo medio per dimostrare che il tempo di inserimento è vincolato da una costante di 1,7645.

4. Trappole ottimali con parametri che cambiano la priorità

I treap sono una combinazione di BST e heap. Queste strutture dati randomizzate implicano l'assegnazione di priorità specifiche ai nodi. Puoi scegliere un progetto che ottimizzi un insieme di parametri con impostazioni diverse. Ad esempio, puoi impostare preferenze più elevate per i nodi a cui si accede più frequentemente rispetto ad altri. Qui, ogni accesso avvierà un duplice processo:

• Scegliere un numero casuale
• Sostituendo la priorità del nodo con quel numero se risulta essere superiore alla priorità precedente

Come risultato di questa modifica, l'albero perderà la sua forma casuale. È probabile che i nodi a cui si accede di frequente siano ora vicini alla radice dell'albero, fornendo quindi ricerche più rapide. Quindi, sperimenta questa struttura di dati e prova a basare la tua argomentazione su prove.

Alla fine del progetto, puoi fare una scoperta originale o anche concludere che cambiare la priorità del nodo non offre molta velocità. Sarà comunque un esercizio utile e pertinente.

5. Progetto di ricerca sugli alberi di kd

Gli alberi K-dimensionali o gli alberi kd organizzano e rappresentano i dati spaziali. Queste strutture di dati hanno diverse applicazioni, in particolare nelle ricerche chiave multidimensionali come il vicino più vicino e le ricerche a distanza. Ecco come funzionano gli alberi di kd:

• Ogni nodo foglia dell'albero binario è un punto k-dimensionale
• Ogni nodo non foglia divide l'iperpiano (che è perpendicolare a quella dimensione) in due semispazi
• Il sottoalbero sinistro di un particolare nodo rappresenta i punti a sinistra dell'iperpiano. Allo stesso modo, il sottoalbero destro di quel nodo denota i punti nella metà destra.

Puoi sondare un ulteriore passo avanti e costruire un albero kd autobilanciato in cui ogni nodo foglia dovrebbe avere la stessa distanza dalla radice. Inoltre, puoi testarlo per scoprire se alberi così equilibrati si sarebbero rivelati ottimali per un particolare tipo di applicazione.

Con questo, abbiamo coperto cinque idee interessanti che puoi studiare, indagare e provare. Ora, diamo un'occhiata ad altri progetti su strutture dati e algoritmi.

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6. I travagli del cavaliere

In questo progetto, comprenderemo due algoritmi in azione: BFS e DFS. BFS sta per Breadth-First Search e utilizza la struttura dei dati della coda per trovare il percorso più breve. Considerando che, DFS fa riferimento a Depth-First Search e attraversa le strutture di dati Stack.

Per cominciare, avrai bisogno di una struttura dati simile agli alberi binari. Supponiamo ora di avere una scacchiera standard 8 x 8 e di voler mostrare i movimenti del cavaliere in una partita. Come forse saprai, la mossa base di un cavaliere negli scacchi è di due passi avanti e un passo laterale. Rivolto in qualsiasi direzione e dato un numero sufficiente di turni, può spostarsi da qualsiasi casella del tabellone a qualsiasi altra casella.

Se vuoi conoscere il modo più semplice in cui il tuo cavallo può spostarsi da un quadrato (o nodo) a un altro in una configurazione bidimensionale, dovrai prima costruire una funzione come quella qui sotto.

• 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]]

Inoltre, questo progetto richiederebbe i seguenti compiti:

• Creazione di una sceneggiatura per un gioco da tavolo e una notte
• Trattare tutte le possibili mosse del cavaliere come bambini nella struttura ad albero
• Garantire che qualsiasi mossa non esca dal tabellone
• Scelta di un algoritmo di ricerca per trovare il percorso più breve in questo caso
• Applicare l'algoritmo di ricerca appropriato per trovare il miglior spostamento possibile dal quadrato iniziale al quadrato finale.

7. Strutture dati veloci in linguaggi di sistema non C

I programmatori di solito creano programmi rapidamente utilizzando linguaggi di alto livello come Ruby o Python, ma implementano strutture dati in C/C++. E creano un codice vincolante per collegare gli elementi. Tuttavia, si ritiene che il linguaggio C sia soggetto a errori, il che può anche causare problemi di sicurezza. Qui sta un'idea di progetto entusiasmante.

È possibile implementare una struttura dati in un linguaggio moderno di basso livello come Rust o Go, quindi associare il codice al linguaggio di alto livello. Con questo progetto, puoi provare qualcosa di nuovo e anche capire come funzionano gli attacchi. Se il tuo sforzo ha successo, puoi anche ispirare gli altri a fare un esercizio simile in futuro e guidare un migliore orientamento alle prestazioni delle strutture di dati.

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8. Motore di ricerca per strutture dati

Il software mira ad automatizzare e velocizzare la scelta delle strutture dati per una determinata API. Questo progetto non solo mostra nuovi modi per rappresentare diverse strutture di dati, ma ottimizza anche un insieme di funzioni per dotare di inferenza su di esse. Abbiamo compilato il suo riepilogo di seguito.

• Il progetto del motore di ricerca della struttura dei dati richiede la conoscenza delle strutture dei dati e delle relazioni tra i diversi metodi.
• Calcola il tempo impiegato da ogni possibile struttura dati composita per tutti i metodi.
• Infine, seleziona le migliori strutture di dati per un caso particolare.

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9. Applicazione dell'elenco telefonico che utilizza elenchi a doppio collegamento

Questo progetto può dimostrare il funzionamento delle applicazioni della rubrica e anche insegnarti le strutture di dati come array, elenchi collegati, stack e code. In genere, la gestione della rubrica comprende operazioni di ricerca, ordinamento ed eliminazione. Una caratteristica distintiva delle query di ricerca qui è che l'utente vede i suggerimenti dall'elenco dei contatti dopo aver inserito ogni carattere. Puoi leggere il codice sorgente di progetti disponibili gratuitamente e replicare lo stesso per sviluppare le tue abilità.

10. Indicizzazione spaziale con quadtree

La struttura dati quadtree è un tipo speciale di struttura ad albero, che può dividere ricorsivamente uno spazio piatto 2-D in quattro quadranti. Ogni nodo gerarchico in questa struttura ad albero ha zero o quattro figli. Può essere utilizzato per vari scopi come l'archiviazione di dati sparsi, l'elaborazione di immagini e l'indicizzazione spaziale.

L'indicizzazione spaziale riguarda l'esecuzione efficiente di query geometriche selezionate, che costituiscono una parte essenziale della progettazione di applicazioni geospaziali. Ad esempio, le applicazioni di condivisione della corsa come Ola e Uber elaborano le query geografiche per tracciare la posizione dei taxi e fornire aggiornamenti agli utenti. Anche la funzione Amici nelle vicinanze di Facebook ha funzionalità simili. Qui i metadati associati vengono memorizzati sotto forma di tabelle e viene creato un indice spaziale separatamente con le coordinate dell'oggetto. L'obiettivo del problema è trovare il punto più vicino a uno dato.

Puoi portare avanti progetti di struttura dati quadtree in un'ampia gamma di campi, dalla mappatura, pianificazione urbana e pianificazione dei trasporti alla gestione e mitigazione dei disastri. Abbiamo fornito una breve descrizione per alimentare le tue capacità di risoluzione dei problemi e analitiche.

Obiettivo: creare una struttura dati che consenta le seguenti operazioni

• Inserisci una posizione o uno spazio geometrico
• Cerca le coordinate di un luogo specifico
• Contare il numero di posizioni nella struttura dati in una particolare area contigua

11. Progetti grafici su strutture dati

Puoi intraprendere un progetto sull'ordinamento topologico di un grafo. Per questo, avrai bisogno di una conoscenza preliminare dell'algoritmo DFS. Ecco la differenza principale tra i due approcci:

• Stampiamo un vertice e poi chiamiamo ricorsivamente l'algoritmo per i vertici adiacenti in DFS.
• Nell'ordinamento topologico, chiamiamo ricorsivamente prima l'algoritmo per i vertici adiacenti. E poi, inseriamo il contenuto in una pila per la stampa.

Pertanto, l'algoritmo di ordinamento topologico accetta un grafo aciclico diretto o DAG per restituire una matrice di nodi.

Consideriamo il semplice esempio di ordinare una ricetta per pancake. Per fare le frittelle, hai bisogno di un insieme specifico di ingredienti, come uova, latte, farina o miscela per frittelle, olio, sciroppo, ecc. Queste informazioni, insieme alla quantità e alle porzioni, possono essere facilmente rappresentate in un grafico.

Ma è altrettanto importante conoscere l'ordine preciso di utilizzo di questi ingredienti. Qui è dove puoi implementare l'ordinamento topologico. Altri esempi includono la creazione di grafici di precedenza per l'ottimizzazione delle query del database e le pianificazioni per i progetti software. Ecco una panoramica del processo come riferimento:

• Chiama l'algoritmo DFS per la struttura dati del grafico per calcolare i tempi di fine per i vertici
• Memorizzare i vertici in un elenco con un ordine di fine tempo decrescente
• Eseguire l'ordinamento topologico per restituire l'elenco ordinato

12. Rappresentazioni numeriche con liste ad accesso casuale

Nelle rappresentazioni che abbiamo visto in passato, gli elementi numerici sono generalmente contenuti in Binomial Heaps. Ma questi modelli possono essere implementati anche in altre strutture di dati. Okasaki ha escogitato una tecnica di rappresentazione numerica utilizzando liste binarie ad accesso casuale. Questi elenchi hanno molti vantaggi:

• Consentono l'inserimento e la rimozione dall'inizio
• Consentono l'accesso e l'aggiornamento a un determinato indice

Saperne di più: Le sei strutture dati più comunemente utilizzate in R

13. Editor di testo basato su stack

Il tuo normale editor di testo ha la funzionalità di modificare e memorizzare il testo mentre viene scritto o modificato. Quindi, ci sono più cambiamenti nella posizione del cursore. Per ottenere un'elevata efficienza, è necessaria una struttura dati veloce per l'inserimento e la modifica. E gli array di caratteri ordinari richiedono tempo per memorizzare le stringhe.

Puoi sperimentare con altre strutture di dati come gap buffer e corde per risolvere questi problemi. Il tuo obiettivo finale sarà quello di ottenere una concatenazione più veloce rispetto alle solite stringhe occupando uno spazio di memoria contiguo più piccolo.

Conclusione

Le competenze relative alla struttura dei dati costituiscono la base dello sviluppo del software, in particolare quando si tratta di gestire grandi insiemi di dati nell'ecosistema digitale odierno. Aziende leader come Adobe, Amazon e Google assumono per varie posizioni lavorative redditizie nella struttura dei dati e nel dominio degli algoritmi. E nei colloqui, i reclutatori mettono alla prova non solo le tue conoscenze teoriche, ma anche le tue abilità pratiche. Quindi, esercitati con i progetti di struttura dati di cui sopra per mettere piede nella porta!

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