13 แนวคิดโครงงานโครงสร้างข้อมูลที่น่าสนใจและหัวข้อสำหรับผู้เริ่มต้น [2022]

ในโลกของวิทยาการคอมพิวเตอร์ โครงสร้างข้อมูลหมายถึงรูปแบบที่มีการรวบรวมค่าข้อมูล ความสัมพันธ์ และฟังก์ชันต่างๆ ที่สามารถนำไปใช้กับข้อมูลได้ โครงสร้างข้อมูลจัดเรียงข้อมูลเพื่อให้สามารถเข้าถึงและทำงานกับอัลกอริธึมเฉพาะได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ในบทความนี้ เราจะแสดงรายการ โครงการโครงสร้างข้อมูลที่ มีประโยชน์ เพื่อช่วยให้คุณเรียนรู้ สร้าง และสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ!

ข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับโครงสร้างข้อมูล

โครงสร้างข้อมูลสามารถจำแนกได้เป็นประเภทพื้นฐานดังต่อไปนี้:

• อาร์เรย์
• รายการที่เชื่อมโยง
• กอง
• คิว
• ต้นไม้
• ตารางแฮช
• กราฟ

การเลือกการตั้งค่าที่เหมาะสมสำหรับข้อมูลของคุณเป็นส่วนสำคัญของกระบวนการเขียนโปรแกรมและการแก้ปัญหา และคุณสามารถสังเกตได้ว่าโครงสร้างข้อมูลจัดระเบียบประเภทข้อมูลนามธรรมในการใช้งานที่เป็นรูปธรรม เพื่อให้ได้ผลลัพธ์นั้น พวกเขาใช้อัลกอริธึมต่างๆ เช่น การเรียงลำดับ การค้นหา ฯลฯ การเรียนรู้โครงสร้างข้อมูลเป็นส่วนสำคัญในหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ด้วยการเพิ่มขึ้นของข้อมูลขนาดใหญ่และการวิเคราะห์ การเรียนรู้เกี่ยวกับปัจจัยพื้นฐานเหล่านี้จึงกลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล โดยทั่วไป การฝึกอบรมจะรวม โครงการโครงสร้างข้อมูลต่างๆ เพื่อให้สามารถสังเคราะห์ความรู้จากประสบการณ์จริงได้ นี่คือรายการหัวข้อที่จะช่วยให้คุณเริ่มต้นได้!

แนวคิดโครงการโครงสร้างข้อมูล

1. คลุมเครือค้นหาไบนารี

รายการต่างๆ เช่น ชื่อ ตัวเลข ฯลฯ สามารถเก็บไว้ในหน่วยความจำในลำดับที่เรียกว่า binary search tree หรือ BST และโครงสร้างข้อมูลบางส่วนเหล่านี้สามารถปรับสมดุลความสูงได้โดยอัตโนมัติเมื่อมีการแทรกหรือลบรายการตามอำเภอใจ ดังนั้นจึงเรียกว่า BST ที่ปรับสมดุลตนเอง นอกจากนี้ ยังมีการใช้งานประเภทนี้ที่แตกต่างกัน เช่น BTrees, AVL tree และ red-black tree แต่ยังมีการดำเนินการอื่นๆ ที่ไม่ค่อยมีใครรู้จักอีกมากที่คุณสามารถเรียนรู้ได้ ตัวอย่างบางส่วน ได้แก่ ต้นเอเอ, ต้นไม้ 2-3 ต้น, ต้นแผ่, ต้นแพะรับบาป และมูลสัตว์

คุณสามารถตั้งโปรเจ็กต์ของคุณตามทางเลือกเหล่านี้และสำรวจว่าพวกมันจะมีประสิทธิภาพเหนือกว่า BST ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในสถานการณ์ต่างๆ ได้อย่างไร ตัวอย่างเช่น ต้นไม้กระจัดกระจายสามารถพิสูจน์ได้เร็วกว่าต้นไม้สีแดงดำภายใต้เงื่อนไขของท้องที่ชั่วคราวที่ร้ายแรง

2. BST ตามอัลกอริธึมการท่องจำ

การบันทึกที่เกี่ยวข้องกับการเขียนโปรแกรมแบบไดนามิก ในการลดการบันทึก BST แต่ละโหนดสามารถจดจำฟังก์ชันของทรีย่อยได้ พิจารณาตัวอย่าง BST ของบุคคลที่ได้รับคำสั่งตามอายุของพวกเขา ตอนนี้ให้โหนดย่อยเก็บรายได้สูงสุดของแต่ละคน ด้วยโครงสร้างนี้ คุณสามารถตอบคำถามเช่น "คนที่มีอายุระหว่าง 18.3 ถึง 25.3 ปีมีรายได้สูงสุดเท่าไร" นอกจากนี้ยังสามารถจัดการกับการอัปเดตในเวลาลอการิทึม

นอกจากนี้ โครงสร้างข้อมูลดังกล่าวยังง่ายต่อการทำให้สำเร็จในภาษา C คุณยังสามารถพยายามผูกมันด้วย Ruby และ API ที่สะดวก ไปที่อินเทอร์เฟซที่ให้คุณระบุ 'แลมบ์ดา' เป็นฟังก์ชันการสั่งซื้อและฟังก์ชันบันทึกทรีย่อยของคุณ โดยรวมแล้ว คุณสามารถคาดหวังได้ว่า BST ที่บันทึกการย่อให้ลดลงจะเป็น BST ที่ปรับสมดุลในตัวเองด้วยการทำบัญชีเพิ่มเติม

ชำระเงิน: ประเภทของไบนารีทรี

3. เวลาแทรกฮีป

เมื่อมองหา โครงการโครงสร้างข้อมูล คุณต้องการพบปัญหาที่แตกต่างกันซึ่งได้รับการแก้ไขด้วยวิธีการที่สร้างสรรค์ คำถามการวิจัยที่ไม่เหมือนใครข้อหนึ่งเกี่ยวข้องกับเวลาการแทรกเคสโดยเฉลี่ยสำหรับโครงสร้างข้อมูลไบนารีฮีป ตามแหล่งข้อมูลออนไลน์บางแห่ง เป็นเวลาคงที่ ในขณะที่บางแหล่งบอกเป็นนัยว่าเป็นเวลาบันทึก (n)

แต่ Bollobas และ Simon ให้คำตอบที่เป็นตัวเลขในบทความเรื่อง "การสุ่มแทรกซ้ำในคิวลำดับความสำคัญ" ขั้นแรก พวกเขาสมมติสถานการณ์ที่คุณต้องการแทรกองค์ประกอบ n รายการลงในฮีปว่าง สามารถมี 'n!' คำสั่งที่เป็นไปได้สำหรับสิ่งเดียวกัน จากนั้นจึงใช้วิธีต้นทุนเฉลี่ยเพื่อพิสูจน์ว่าเวลาแทรกถูกผูกไว้ด้วยค่าคงที่ 1.7645

4. การปฏิบัติที่เหมาะสมที่สุดด้วยพารามิเตอร์ที่เปลี่ยนลำดับความสำคัญ

Treaps คือการรวมกันของ BST และฮีป โครงสร้างข้อมูลแบบสุ่มเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการกำหนดลำดับความสำคัญเฉพาะให้กับโหนด คุณสามารถไปที่โครงการที่ปรับชุดพารามิเตอร์ให้เหมาะสมภายใต้การตั้งค่าต่างๆ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถตั้งค่ากำหนดที่สูงกว่าสำหรับโหนดที่มีการเข้าถึงบ่อยกว่าโหนดอื่นๆ ที่นี่ การเข้าถึงแต่ละครั้งจะกำหนดกระบวนการสองเท่า:

• สุ่มเลขเด็ด
• แทนที่ลำดับความสำคัญของโหนดด้วยหมายเลขนั้นหากพบว่ามีลำดับความสำคัญสูงกว่าก่อนหน้า

จากการปรับเปลี่ยนนี้ ต้นไม้จะสูญเสียรูปร่างแบบสุ่ม มีแนวโน้มว่าโหนดที่เข้าถึงบ่อยจะอยู่ใกล้รากของต้นไม้ ดังนั้นจึงทำการค้นหาได้รวดเร็วยิ่งขึ้น ดังนั้น ให้ทดลองกับโครงสร้างข้อมูลนี้ และพยายามตั้งข้อโต้แย้งของคุณบนหลักฐาน

ในตอนท้ายของโปรเจ็กต์ คุณสามารถทำการค้นพบดั้งเดิมหรือสรุปว่าการเปลี่ยนลำดับความสำคัญของโหนดไม่ได้ให้ความเร็วมากนัก มันจะเป็นแบบฝึกหัดที่เกี่ยวข้องและมีประโยชน์อย่างไรก็ตาม

5. โครงการวิจัยเกี่ยวกับต้นไม้เคดี

ต้นไม้มิติ K หรือต้นไม้ kd จัดระเบียบและแสดงข้อมูลเชิงพื้นที่ โครงสร้างข้อมูลเหล่านี้มีหลายแอปพลิเคชัน โดยเฉพาะในการค้นหาคีย์แบบหลายมิติ เช่น การค้นหาเพื่อนบ้านและช่วงที่ใกล้ที่สุด นี่คือวิธีการทำงานของต้นไม้ kd:

• ทุกโหนดลีฟของไบนารีทรีเป็นจุด k- มิติ
• โหนดที่ไม่ใช่ใบไม้ทุกโหนดแยกไฮเปอร์เพลน (ซึ่งตั้งฉากกับมิตินั้น) ออกเป็นสองช่องว่างครึ่ง
• ทรีย่อยด้านซ้ายของโหนดเฉพาะแสดงถึงจุดทางด้านซ้ายของไฮเปอร์เพลน ในทำนองเดียวกัน แผนผังย่อยด้านขวาของโหนดนั้นแสดงถึงจุดในครึ่งขวา

คุณสามารถสำรวจอีกขั้นหนึ่งและสร้างต้นไม้ kd ที่สมดุลในตัวเอง โดยที่โหนดลีฟแต่ละโหนดจะมีระยะห่างจากรากเท่ากัน นอกจากนี้ คุณสามารถทดสอบเพื่อดูว่าต้นไม้ที่สมดุลดังกล่าวจะพิสูจน์ได้ว่าเหมาะสมที่สุดสำหรับการใช้งานบางประเภทหรือไม่

ด้วยเหตุนี้ เราจึงได้กล่าวถึงแนวคิดที่น่าสนใจห้าข้อที่คุณสามารถศึกษา ตรวจสอบ และทดลองใช้ได้ ตอนนี้ ให้เราดู โครงการเพิ่มเติมเกี่ยวกับโครงสร้างข้อมูล และอัลกอริทึม

อ่าน : เงินเดือนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในอินเดีย

6. การเดินทางของอัศวิน

ในโครงการนี้ เราจะเข้าใจสองอัลกอริธึมในการใช้งานจริง – BFS และ DFS BFS ย่อมาจาก Breadth-First Search และใช้โครงสร้างข้อมูล Queue เพื่อค้นหาเส้นทางที่สั้นที่สุด ในขณะที่ DFS หมายถึงการค้นหาเชิงลึกก่อน และข้ามโครงสร้างข้อมูลแบบกองซ้อน

สำหรับผู้เริ่มต้น คุณจะต้องมีโครงสร้างข้อมูลที่คล้ายกับไบนารีทรี ทีนี้ สมมติว่าคุณมีกระดานหมากรุกขนาด 8 X 8 มาตรฐาน และต้องการแสดงการเคลื่อนไหวของอัศวินในเกม อย่างที่คุณอาจทราบ หมากรุกขั้นพื้นฐานของอัศวินคือก้าวไปข้างหน้าสองก้าวและก้าวเลี่ยงหนึ่งก้าว หันหน้าไปทางใดก็ได้และเมื่อเลี้ยวเพียงพอ ก็สามารถย้ายจากช่องใดก็ได้บนกระดานไปยังช่องอื่น

หากคุณต้องการทราบวิธีที่ง่ายที่สุดที่อัศวินของคุณสามารถย้ายจากช่องสี่เหลี่ยม (หรือโหนด) ไปยังอีกช่องหนึ่งในการตั้งค่าสองมิติ คุณจะต้องสร้างฟังก์ชันดังตัวอย่างด้านล่างก่อน

• 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]]

นอกจากนี้ โครงการนี้จะต้องมีงานดังต่อไปนี้:

• การสร้างสคริปต์สำหรับเกมกระดานและกลางคืน
• ปฏิบัติต่อการเคลื่อนไหวที่เป็นไปได้ทั้งหมดของอัศวินเหมือนเด็กในโครงสร้างต้นไม้
• มั่นใจทุกการเคลื่อนไหวไม่หลุดจากกระดาน
• การเลือกอัลกอริธึมการค้นหาเพื่อค้นหาเส้นทางที่สั้นที่สุดในกรณีนี้
• การใช้อัลกอริธึมการค้นหาที่เหมาะสมเพื่อค้นหาการเคลื่อนไหวที่ดีที่สุดจากสี่เหลี่ยมเริ่มต้นไปยังสี่เหลี่ยมสิ้นสุด

7. โครงสร้างข้อมูลที่รวดเร็วในภาษาที่ไม่ใช่ระบบ C

โปรแกรมเมอร์มักจะสร้างโปรแกรมอย่างรวดเร็วโดยใช้ภาษาระดับสูง เช่น Ruby หรือ Python แต่ใช้โครงสร้างข้อมูลใน C/C++ และพวกเขาสร้างรหัสผูกมัดเพื่อเชื่อมต่อองค์ประกอบต่างๆ อย่างไรก็ตาม ภาษา C เชื่อว่ามีแนวโน้มที่จะเกิดข้อผิดพลาด ซึ่งอาจทำให้เกิดปัญหาด้านความปลอดภัยได้เช่นกัน ที่นี้มีแนวคิดโครงการที่น่าตื่นเต้นอยู่

คุณสามารถใช้โครงสร้างข้อมูลในภาษาระดับต่ำที่ทันสมัย ​​เช่น Rust หรือ Go แล้วผูกโค้ดของคุณกับภาษาระดับสูง ด้วยโปรเจ็กต์นี้ คุณสามารถลองสิ่งใหม่ ๆ และค้นหาว่าการโยงทำงานอย่างไร หากความพยายามของคุณประสบความสำเร็จ คุณยังสามารถสร้างแรงบันดาลใจให้ผู้อื่นทำแบบฝึกหัดที่คล้ายคลึงกันในอนาคตและขับเคลื่อนโครงสร้างข้อมูลที่มีการวางแนวประสิทธิภาพได้ดีขึ้น

อ่านเพิ่มเติม: แนวคิดโครงงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับผู้เริ่มต้น

8. เสิร์ชเอ็นจิ้นสำหรับโครงสร้างข้อมูล

ซอฟต์แวร์นี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อทำให้เป็นอัตโนมัติและเพิ่มความเร็วในการเลือกโครงสร้างข้อมูลสำหรับ API ที่กำหนด โปรเจ็กต์นี้ไม่เพียงแต่แสดงให้เห็นถึงวิธีการใหม่ในการแสดงโครงสร้างข้อมูลที่แตกต่างกัน แต่ยังปรับชุดของฟังก์ชันให้เหมาะสมเพื่อจัดให้มีการอนุมาน เราได้รวบรวมบทสรุปไว้ด้านล่าง

• โครงการเครื่องมือค้นหาโครงสร้างข้อมูลต้องการความรู้เกี่ยวกับโครงสร้างข้อมูลและความสัมพันธ์ระหว่างวิธีการต่างๆ
• มันคำนวณเวลาที่ใช้โดยโครงสร้างข้อมูลคอมโพสิตที่เป็นไปได้สำหรับวิธีการทั้งหมด
• สุดท้าย จะเลือกโครงสร้างข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับกรณีเฉพาะ

อ่าน: แนวคิดโครงการเหมืองข้อมูล

9. แอปพลิเคชั่นไดเรกทอรีโทรศัพท์โดยใช้รายการที่เชื่อมโยงเป็นสองเท่า

โปรเจ็กต์นี้สามารถสาธิตการทำงานของแอปพลิเคชันสมุดติดต่อ และยังสอนคุณเกี่ยวกับโครงสร้างข้อมูล เช่น อาร์เรย์ รายการที่เชื่อมโยง สแต็ค และคิว โดยปกติ การจัดการสมุดโทรศัพท์จะครอบคลุมการดำเนินการค้นหา การเรียงลำดับ และการลบ คุณลักษณะที่โดดเด่นของข้อความค้นหาที่นี่คือผู้ใช้เห็นคำแนะนำจากรายชื่อผู้ติดต่อหลังจากป้อนอักขระแต่ละตัว คุณสามารถอ่านซอร์สโค้ดของโปรเจ็กต์ที่มีให้ใช้ฟรีและทำซ้ำเพื่อพัฒนาทักษะของคุณ

10. การสร้างดัชนีเชิงพื้นที่ด้วย quadtrees

โครงสร้างข้อมูลควอดทรีเป็นโครงสร้างต้นไม้ชนิดพิเศษ ซึ่งสามารถแบ่งพื้นที่ 2 มิติแบบเรียกซ้ำออกเป็นสี่ส่วนได้ แต่ละโหนดแบบลำดับชั้นในโครงสร้างทรีนี้มีศูนย์ย่อยหรือสี่ลูก สามารถใช้เพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ เช่น การจัดเก็บข้อมูลแบบกระจัดกระจาย การประมวลผลภาพ และการจัดทำดัชนีเชิงพื้นที่

การทำดัชนีเชิงพื้นที่เป็นเรื่องเกี่ยวกับการดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพของการสืบค้นทางเรขาคณิตที่เลือก ซึ่งเป็นส่วนสำคัญของการออกแบบแอปพลิเคชันเชิงพื้นที่ ตัวอย่างเช่น แอปพลิเคชันการแชร์รถ เช่น Ola และ Uber ประมวลผลการสืบค้นทางภูมิศาสตร์เพื่อติดตามตำแหน่งของรถแท็กซี่และให้ข้อมูลอัปเดตแก่ผู้ใช้ คุณลักษณะ Nearby Friends ของ Facebook ก็มีฟังก์ชันที่คล้ายกันเช่นกัน ที่นี่ ข้อมูลเมตาที่เกี่ยวข้องจะถูกจัดเก็บในรูปแบบของตาราง และดัชนีเชิงพื้นที่จะถูกสร้างขึ้นแยกต่างหากด้วยพิกัดของวัตถุ วัตถุประสงค์ของปัญหาคือการหาจุดที่ใกล้ที่สุดไปยังจุดที่กำหนด

คุณสามารถดำเนิน โครงการโครงสร้างข้อมูลแบบ quadtree ได้ในหลากหลายสาขา ตั้งแต่การทำแผนที่ การวางผังเมือง และการวางแผนการขนส่ง ไปจนถึงการจัดการและบรรเทาสาธารณภัย เราได้จัดทำโครงร่างสั้น ๆ เพื่อเติมเชื้อเพลิงให้กับทักษะการแก้ปัญหาและการวิเคราะห์ของคุณ

วัตถุประสงค์: การสร้างโครงสร้างข้อมูลที่เปิดใช้งานการดำเนินการดังต่อไปนี้

• แทรกตำแหน่งหรือช่องว่างเรขาคณิต
• ค้นหาพิกัดของสถานที่เฉพาะ
• นับจำนวนตำแหน่งในโครงสร้างข้อมูลในพื้นที่ต่อเนื่องกันโดยเฉพาะ

11. โครงการกราฟตามโครงสร้างข้อมูล

คุณสามารถใช้โปรเจ็กต์ในการจัดเรียงกราฟแบบทอพอโลยีได้ สำหรับสิ่งนี้ คุณจะต้องมีความรู้เกี่ยวกับอัลกอริธึม DFS ก่อน นี่คือความแตกต่างหลักระหว่างสองวิธี:

• เราพิมพ์จุดยอดแล้วเรียกอัลกอริทึมสำหรับจุดยอดที่อยู่ติดกันใน DFS ซ้ำๆ
• ในการเรียงลำดับทอพอโลยี ก่อนอื่นเราจะเรียกอัลกอริทึมสำหรับจุดยอดที่อยู่ติดกันก่อน จากนั้นเราก็ดันเนื้อหาลงในกองเพื่อพิมพ์

ดังนั้น อัลกอริธึมการจัดเรียงทอพอโลยีจึงใช้กราฟอะไซคลิกหรือ DAG เพื่อส่งคืนอาร์เรย์ของโหนด

ให้เราพิจารณาตัวอย่างง่ายๆ ของการสั่งซื้อสูตรแพนเค้ก ในการทำแพนเค้ก คุณต้องมีส่วนผสมเฉพาะ เช่น ไข่ นม แป้งหรือแพนเค้ก น้ำมัน น้ำเชื่อม ฯลฯ ข้อมูลนี้พร้อมกับปริมาณและส่วนสามารถแสดงได้อย่างง่ายดายในกราฟ

แต่สิ่งสำคัญเท่าเทียมกันคือต้องรู้ลำดับการใช้ส่วนผสมเหล่านี้อย่างแม่นยำ ที่นี่คุณสามารถใช้การจัดลำดับทอพอโลยีได้ ตัวอย่างอื่นๆ ได้แก่ การสร้างแผนภูมิลำดับความสำคัญสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้นฐานข้อมูลและกำหนดการสำหรับโครงการซอฟต์แวร์ นี่คือภาพรวมของกระบวนการสำหรับการอ้างอิงของคุณ:

• เรียกอัลกอริทึม DFS สำหรับโครงสร้างข้อมูลกราฟเพื่อคำนวณเวลาสิ้นสุดของจุดยอด
• จัดเก็บจุดยอดในรายการโดยเรียงลำดับเวลาสิ้นสุดจากมากไปน้อย
• ดำเนินการเรียงลำดับทอพอโลยีเพื่อส่งคืนรายการที่เรียงลำดับ

12. การแสดงตัวเลขด้วยรายการเข้าถึงโดยสุ่ม

ในการนำเสนอที่เราได้เห็นในอดีต โดยทั่วไปแล้วองค์ประกอบเชิงตัวเลขจะอยู่ใน Binomial Heaps แต่รูปแบบเหล่านี้ยังสามารถนำไปใช้ในโครงสร้างข้อมูลอื่นๆ ได้อีกด้วย Okasaki ได้คิดค้นเทคนิคการแทนค่าตัวเลขโดยใช้รายการเข้าถึงแบบสุ่มแบบไบนารี รายการเหล่านี้มีข้อดีหลายประการ:

• พวกเขาเปิดใช้งานการแทรกและลบจากจุดเริ่มต้น
• พวกเขาอนุญาตให้เข้าถึงและอัปเดตที่ดัชนีเฉพาะ

เรียนรู้เพิ่มเติม: โครงสร้างข้อมูล 6 แบบที่ใช้บ่อยที่สุดใน R

13. โปรแกรมแก้ไขข้อความแบบกองซ้อน

โปรแกรมแก้ไขข้อความปกติของคุณมีฟังก์ชันการแก้ไขและจัดเก็บข้อความในขณะที่กำลังเขียนหรือแก้ไข ดังนั้นจึงมีการเปลี่ยนแปลงหลายอย่างในตำแหน่งเคอร์เซอร์ เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพสูง เราต้องการโครงสร้างข้อมูลที่รวดเร็วสำหรับการแทรกและแก้ไข และอาร์เรย์อักขระธรรมดาต้องใช้เวลาในการจัดเก็บสตริง

คุณสามารถทดลองกับโครงสร้างข้อมูลอื่นๆ เช่น บัฟเฟอร์ช่องว่างและเชือกเพื่อแก้ปัญหาเหล่านี้ วัตถุประสงค์สุดท้ายของคุณคือการได้รับการเชื่อมต่อที่เร็วกว่าสตริงปกติโดยใช้พื้นที่หน่วยความจำที่อยู่ติดกันที่เล็กกว่า

บทสรุป

ทักษะด้านโครงสร้างข้อมูลเป็นรากฐานที่สำคัญของการพัฒนาซอฟต์แวร์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในระบบนิเวศดิจิทัลในปัจจุบัน บริษัทชั้นนำอย่าง Adobe, Amazon และ Google จ้างตำแหน่งงานที่ร่ำรวยหลายตำแหน่งในโครงสร้างข้อมูลและโดเมนอัลกอริทึม และในการสัมภาษณ์ นายหน้าจะไม่เพียงแต่ทดสอบความรู้เชิงทฤษฎีของคุณเท่านั้น แต่ยังรวมถึงทักษะการปฏิบัติของคุณด้วย ดังนั้น ฝึก โครงการโครงสร้างข้อมูล ข้างต้น เพื่อก้าวเข้าสู่ประตู!

หากคุณอยากเรียนรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ลองดูโปรแกรม Executive PG ของ IIIT-B & upGrad ใน Data Science ซึ่งสร้างขึ้นสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 10 รายการ เวิร์กช็อปภาคปฏิบัติจริง การให้คำปรึกษากับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม 1 -on-1 พร้อมที่ปรึกษาในอุตสาหกรรม การเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมงและความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ