13 интересных идей и тем для проекта структуры данных для начинающих [2022]

В мире компьютерных наук структура данных относится к формату, который содержит набор значений данных, их взаимосвязей и функций, которые можно применять к данным. Структуры данных упорядочивают данные таким образом, чтобы к ним можно было обращаться и работать с ними с помощью определенных алгоритмов более эффективно. В этой статье мы перечислим некоторые полезные проекты структур данных, которые помогут вам учиться, создавать и внедрять инновации!

Основы структуры данных

Структуры данных можно разделить на следующие основные типы:

• Массивы
• Связанные списки
• Стеки
• Очереди
• Деревья
• Хэш-таблицы
• Графики

Выбор подходящей настройки для ваших данных является неотъемлемой частью процесса программирования и решения проблем. И вы можете заметить, что структуры данных организуют абстрактные типы данных в конкретных реализациях. Для достижения этого результата они используют различные алгоритмы, такие как сортировка, поиск и т. д. Изучение структур данных является одной из важных частей курсов по науке о данных.

С появлением больших данных и аналитики изучение этих основ стало почти необходимым для специалистов по данным. Обучение обычно включает в себя различные проекты структур данных, чтобы обеспечить синтез знаний из реального жизненного опыта. Вот список тем, с которых можно начать!

Идеи проектов структур данных

1. Непонятные бинарные деревья поиска

Элементы, такие как имена, числа и т. д., могут храниться в памяти в отсортированном порядке, называемом деревьями двоичного поиска или BST. И некоторые из этих структур данных могут автоматически балансировать свою высоту при вставке или удалении произвольных элементов. Поэтому они известны как самобалансирующиеся BST. Кроме того, могут быть разные реализации этого типа, такие как BTrees, AVL-деревья и красно-черные деревья. Но есть много других менее известных казней, о которых вы можете узнать. Некоторые примеры включают деревья AA, 2-3 деревья, деревья раскладывания, деревья козлов отпущения и трепы.

Вы можете основывать свой проект на этих альтернативах и исследовать, как они могут превзойти другие широко используемые BST в различных сценариях. Например, растопыренные деревья могут оказаться быстрее красно-черных деревьев в условиях серьезной временной локальности.

2. BST по алгоритму запоминания

Мемоизация, связанная с динамическим программированием. В BST с редукционным запоминанием каждый узел может запоминать функцию своих поддеревьев. Рассмотрим пример BST людей, упорядоченных по возрасту. Теперь пусть дочерние узлы хранят максимальный доход каждого человека. С помощью этой структуры вы можете ответить на такие вопросы, как «Каков максимальный доход людей в возрасте от 18,3 до 25,3 лет?» Он также может обрабатывать обновления в логарифмическом времени.

Кроме того, такие структуры данных легко реализовать на языке Си. Вы также можете попытаться связать его с Ruby и удобным API. Выберите интерфейс, который позволяет указать «лямбда» в качестве функции упорядочения и функции запоминания поддерева. В целом, вы можете ожидать, что BST с сокращением запоминания будут самобалансирующимся BST с небольшой дополнительной бухгалтерией.

Оформить заказ: типы бинарного дерева

3. Время вставки кучи

При поиске проектов структур данных вы хотите столкнуться с определенными проблемами, которые решаются с помощью творческих подходов. Один такой уникальный исследовательский вопрос касается среднего времени вставки регистра для структур данных двоичной кучи. Согласно некоторым источникам в Интернете, это постоянное время, в то время как другие подразумевают, что это логарифмическое время.

Но Боллобас и Саймон в своей статье под названием «Повторяющаяся случайная вставка в приоритетную очередь» дают численный ответ. Во-первых, они предполагают сценарий, в котором вы хотите вставить n элементов в пустую кучу. Может быть «н!» возможные заказы на то же самое. Затем они применяют подход средней стоимости, чтобы доказать, что время вставки ограничено константой 1,7645.

4. Оптимальные трепы с параметрами изменения приоритета

Treaps представляют собой комбинацию BST и кучи. Эти рандомизированные структуры данных предполагают присвоение узлам определенных приоритетов. Вы можете выбрать проект, который оптимизирует набор параметров при различных настройках. Например, вы можете установить более высокие предпочтения для узлов, к которым обращаются чаще, чем к другим. Здесь каждый доступ запускает двойной процесс:

• Выбор случайного числа
• Замена приоритета узла этим числом, если окажется, что он выше предыдущего приоритета.

В результате этой модификации дерево потеряет свою случайную форму. Вполне вероятно, что часто используемые узлы теперь будут находиться рядом с корнем дерева, что обеспечит более быстрый поиск. Итак, поэкспериментируйте с этой структурой данных и попытайтесь обосновать свои аргументы доказательствами.

В конце проекта можно либо сделать оригинальное открытие, либо вообще сделать вывод, что изменение приоритета ноды особой скорости не дает. Тем не менее, это будет актуальное и полезное упражнение.

5. Исследовательский проект по деревьям kd

K-мерные деревья или kd-деревья организуют и представляют пространственные данные. Эти структуры данных имеют несколько применений, в частности, при многомерном ключевом поиске, таком как поиск ближайшего соседа и диапазон поиска. Вот как работают деревья kd:

• Каждый листовой узел бинарного дерева является k-мерной точкой.
• Каждый нелистовой узел разбивает гиперплоскость (которая перпендикулярна этому измерению) на два полупространства.
• Левое поддерево конкретного узла представляет точки слева от гиперплоскости. Точно так же правое поддерево этого узла обозначает точки в правой половине.

Вы можете сделать еще один шаг и построить самобалансирующееся kd-дерево, в котором каждый конечный узел будет иметь одинаковое расстояние от корня. Кроме того, вы можете протестировать его, чтобы определить, будут ли такие сбалансированные деревья оптимальными для конкретного типа приложений.

Мы рассмотрели пять интересных идей, которые вы можете изучить, изучить и опробовать. Теперь давайте рассмотрим еще несколько проектов по структурам данных и алгоритмам.

Читайте : Заработная плата специалиста по данным в Индии

6. Рыцарские муки

В этом проекте мы поймем два алгоритма в действии — BFS и DFS. BFS означает поиск в ширину и использует структуру данных Queue для поиска кратчайшего пути. Принимая во внимание, что DFS относится к поиску в глубину и пересекает структуры данных стека.

Для начала вам понадобится структура данных, похожая на бинарные деревья. Теперь предположим, что у вас есть стандартная шахматная доска 8 х 8, и вы хотите показать движения коня в игре. Как вы знаете, базовый ход коня в шахматах — это два шага вперед и один шаг в сторону. Лицом в любом направлении и при достаточном количестве поворотов он может переместиться с любой клетки на доске на любую другую клетку.

Если вы хотите узнать самый простой способ, которым ваш конь может перемещаться с одного поля (или узла) на другое в двухмерной системе, вам сначала нужно построить функцию, подобную приведенной ниже.

• 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]]

Кроме того, для этого проекта потребуются следующие задачи:

• Создание сценария настольной игры и ночи
• Рассматривать все возможные ходы коня как дочерние элементы в древовидной структуре
• Обеспечение того, чтобы ни один ход не ушел за пределы доски
• Выбор алгоритма поиска кратчайшего пути в данном случае
• Применение соответствующего алгоритма поиска, чтобы найти наилучший возможный ход от начальной клетки к конечной клетке.

7. Быстрые структуры данных в системных языках, отличных от C

Программисты обычно быстро создают программы, используя языки высокого уровня, такие как Ruby или Python, но реализуют структуры данных на C/C++. И они создают связывающий код для соединения элементов. Однако считается, что язык C подвержен ошибкам, что также может вызвать проблемы с безопасностью. В этом заключается захватывающая идея проекта.

Вы можете реализовать структуру данных на современном языке низкого уровня, таком как Rust или Go, а затем привязать свой код к языку высокого уровня. С помощью этого проекта вы можете попробовать что-то новое, а также выяснить, как работают привязки. Если ваши усилия увенчаются успехом, вы даже можете вдохновить других на выполнение аналогичных упражнений в будущем и лучше ориентировать структуры данных на производительность.

Читайте также: Идеи проекта Data Science для начинающих

8. Поисковая система для структур данных

Программное обеспечение нацелено на автоматизацию и ускорение выбора структур данных для данного API. Этот проект не только демонстрирует новые способы представления различных структур данных, но также оптимизирует набор функций для обеспечения их логического вывода. Ниже мы составили его резюме.

• Проект поисковой системы структуры данных требует знаний о структурах данных и взаимосвязях между различными методами.
• Он вычисляет время, затрачиваемое каждой возможной составной структурой данных для всех методов.
• Наконец, он выбирает лучшие структуры данных для конкретного случая.

Читайте: Идеи проекта интеллектуального анализа данных

9. Приложение телефонного справочника, использующее двусвязные списки

Этот проект может продемонстрировать работу приложений контактной книги, а также научить вас структурам данных, таким как массивы, связанные списки, стеки и очереди. Как правило, управление телефонной книгой включает операции поиска, сортировки и удаления. Отличительной особенностью поисковых запросов здесь является то, что пользователь видит предложения из списка контактов после ввода каждого символа. Вы можете прочитать исходный код свободно доступных проектов и воспроизвести его для развития своих навыков.

10. Пространственное индексирование с помощью деревьев квадрантов

Структура данных дерева квадрантов — это особый тип древовидной структуры, который может рекурсивно делить плоское двумерное пространство на четыре квадранта. Каждый иерархический узел в этой древовидной структуре имеет либо ноль, либо четыре дочерних элемента. Его можно использовать для различных целей, таких как хранение разреженных данных, обработка изображений и пространственное индексирование.

Пространственное индексирование связано с эффективным выполнением выбранных геометрических запросов, что является неотъемлемой частью дизайна геопространственных приложений. Например, приложения для совместного использования, такие как Ola и Uber, обрабатывают гео-запросы, чтобы отслеживать местоположение такси и предоставлять обновления пользователям. Функция «Ближайшие друзья» в Facebook также имеет аналогичную функциональность. Здесь связанные метаданные хранятся в виде таблиц, а пространственный индекс создается отдельно с координатами объекта. Задача задачи — найти точку, ближайшую к заданной.

Вы можете заниматься проектами структуры данных quadtree в самых разных областях, от картографии, городского планирования и планирования транспорта до управления стихийными бедствиями и смягчения их последствий. Мы подготовили краткий план, который подкрепит ваши навыки решения проблем и аналитические способности.

Цель: Создание структуры данных, позволяющей выполнять следующие операции.

• Вставка местоположения или геометрического пространства
• Поиск координат определенного места
• Подсчитайте количество местоположений в структуре данных в определенной непрерывной области.

11. Проекты на основе графов на структурах данных

Вы можете взяться за проект по топологической сортировке графа. Для этого вам понадобятся предварительные знания алгоритма DFS. Вот основное различие между двумя подходами:

• Мы печатаем вершину, а затем рекурсивно вызываем алгоритм для смежных вершин в DFS.
• При топологической сортировке мы сначала рекурсивно вызываем алгоритм для смежных вершин. Затем мы помещаем содержимое в стек для печати.

Следовательно, алгоритм топологической сортировки использует направленный ациклический граф или DAG для возврата массива узлов.

Рассмотрим простой пример заказа рецепта блинов. Для приготовления блинов необходим определенный набор ингредиентов, таких как яйца, молоко, мука или смесь для блинов, масло, сироп и т. д. Эту информацию, наряду с количеством и порциями, легко представить в виде графика.

Но не менее важно знать точный порядок употребления этих ингредиентов. Здесь вы можете реализовать топологический порядок. Другие примеры включают создание диаграмм приоритетов для оптимизации запросов к базе данных и расписаний для программных проектов. Вот обзор процесса для справки:

• Вызовите алгоритм DFS для структуры данных графа, чтобы вычислить время окончания для вершин.
• Сохраните вершины в списке с убывающим порядком времени окончания
• Выполните топологическую сортировку, чтобы вернуть упорядоченный список

12. Числовые представления со списками произвольного доступа

В представлениях, которые мы видели в прошлом, числовые элементы обычно хранятся в биномиальных кучах. Но эти шаблоны также могут быть реализованы в других структурах данных. Окасаки разработал метод числового представления с использованием двоичных списков произвольного доступа. Эти списки имеют много преимуществ:

• Они позволяют вставлять и удалять с начала
• Они разрешают доступ и обновление по определенному индексу.

Узнайте больше: Шесть наиболее часто используемых структур данных в R

13. Текстовый редактор на основе стека

Ваш обычный текстовый редактор имеет функцию редактирования и сохранения текста во время его написания или редактирования. Итак, есть несколько изменений в позиции курсора. Для достижения высокой эффективности нам требуется быстрая структура данных для вставки и модификации. А обычные массивы символов требуют времени для хранения строк.

Вы можете поэкспериментировать с другими структурами данных, такими как буферы пробелов и веревки, чтобы решить эти проблемы. Ваша конечная цель будет состоять в том, чтобы добиться более быстрой конкатенации, чем обычные строки, занимая меньше непрерывного пространства памяти.

Заключение

Навыки структурирования данных составляют основу разработки программного обеспечения, особенно когда речь идет об управлении большими наборами данных в современной цифровой экосистеме. Ведущие компании, такие как Adobe, Amazon и Google, нанимают сотрудников на различные прибыльные должности в области структур данных и алгоритмов. А на собеседованиях рекрутеры проверяют не только ваши теоретические знания, но и практические навыки. Итак, попрактикуйтесь в приведенных выше проектах структуры данных, чтобы войти в дверь!

Если вам интересно узнать о науке о данных, ознакомьтесь с программой IIIT-B & upGrad Executive PG по науке о данных, которая создана для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические семинары, наставничество с отраслевыми экспертами, 1 -на-1 с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощи в трудоустройстве в ведущих фирмах.