适合初学者的 13 个有趣的数据结构项目想法和主题 [2022]

在计算机科学领域，数据结构是指包含数据值集合、它们的关系以及可应用于数据的函数的格式。 数据结构对数据进行排列，以便可以更有效地使用特定算法对其进行访问和处理。 在本文中，我们将列出一些有用的数据结构项目，以帮助您学习、创建和创新！

数据结构基础

数据结构可以分为以下几种基本类型：

• 数组
• 链表
• 堆栈
• 队列
• 树木
• 哈希表
• 图表

为您的数据选择适当的设置是编程和解决问题过程中不可或缺的一部分。 您可以观察到数据结构在具体实现中组织抽象数据类型。 为了达到这个结果，他们使用了各种算法，例如排序、搜索等。学习数据结构是数据科学课程的重要组成部分之一。

随着大数据和分析的兴起，了解这些基础知识对于数据科学家来说几乎是必不可少的。 培训通常包含各种数据结构项目，以实现从现实生活经验中综合知识。 这是一个主题列表，可帮助您入门！

数据结构项目理念

1. 晦涩的二叉搜索树

名称、数字等项目可以按称为二叉搜索树或 BST 的排序顺序存储在内存中。 当插入或删除任意项时，其中一些数据结构可以自动平衡它们的高度。 因此，它们被称为自平衡 BST。 此外，这种类型可以有不同的实现，例如 BTree、AVL 树和红黑树。 但是您可以了解许多其他鲜为人知的处决。 一些例子包括AA树、2-3树、splay树、替罪羊树和treaps。

您可以将您的项目基于这些替代方案，并探索它们如何在不同场景中优于其他广泛使用的 BST。 例如，在严重的时间局部性条件下，splay 树可以证明比红黑树更快。

2. 遵循记忆算法的 BST

与动态规划相关的记忆。 在归约记忆 BST 中，每个节点都可以记忆其子树的一个函数。 考虑按年龄排序的人的 BST 示例。 现在，让子节点存储每个人的最大收入。 通过这种结构，您可以回答诸如“18.3 至 25.3 岁人群的最高收入是多少？”之类的问题。 它还可以处理对数时间的更新。

而且，这样的数据结构在 C 语言中很容易实现。 您还可以尝试将其与 Ruby 和方便的 API 绑定。 寻找一个允许您将“lambda”指定为排序函数和子树记忆函数的接口。 总而言之，你可以期望减少记忆的 BST 是自我平衡的 BST，并带有一些额外的簿记。

结帐：二叉树的类型

3.堆插入时间

在寻找数据结构项目时，您希望遇到通过创造性方法解决的不同问题。 一个这样独特的研究问题涉及二进制堆数据结构的平均案例插入时间。 根据一些在线资料，它是常数时间，而另一些则暗示它是 log(n) 时间。

但 Bollobas 和 Simon 在他们题为“重复随机插入优先级队列”的论文中给出了数字支持的答案。 首先，他们假设您想要将 n 个元素插入到一个空堆中。 可以有“n！” 可能的订单相同。 然后，他们采用平均成本方法来证明插入时间受常数 1.7645 的约束。

4. 具有优先级更改参数的优化树

Treaps 是 BST 和堆的组合。 这些随机数据结构涉及为节点分配特定的优先级。 您可以选择在不同设置下优化一组参数的项目。 例如，您可以为访问频率高于其他节点的节点设置更高的首选项。 在这里，每次访问都会引发一个双重过程：

• 选择一个随机数
• 如果发现节点的优先级高于之前的优先级，则用该数字替换节点的优先级

由于这种修改，树将失去其随机形状。 现在，经常访问的节点很可能靠近树的根，因此提供了更快的搜索。 因此，请尝试使用此数据结构并尝试将您的论点建立在证据的基础上。

在项目结束时，您可以做出原始发现，甚至可以得出结论，更改节点的优先级不会带来太多的速度。 尽管如此，这将是一项相关且有用的练习。

5. kd树研究项目

K维树或kd树组织和表示空间数据。 这些数据结构有多种应用，特别是在最近邻和范围搜索等多维关键字搜索中。 以下是 kd 树的运行方式：

• 二叉树的每个叶子节点都是一个k维点
• 每个非叶节点将超平面（垂直于该维度）分成两个半空间
• 特定节点的左子树表示超平面左侧的点。 同样，该节点的右子树表示右半部分的点。

您可以进一步探索并构建一个自平衡 kd 树，其中每个叶节点与根的距离相同。 此外，您可以对其进行测试，以确定这种平衡树是否对于特定类型的应用程序是最佳的。

有了这个，我们介绍了五个有趣的想法，你可以学习、调查和尝试。 现在，让我们看看更多关于数据结构和算法的项目。

阅读：印度数据科学家的薪水

6.骑士的艰辛

在这个项目中，我们将了解两种实际的算法——BFS 和 DFS。 BFS 代表广度优先搜索，并利用队列数据结构来查找最短路径。 而DFS 指的是深度优先搜索并遍历 Stack 数据结构。

对于初学者，您将需要一个类似于二叉树的数据结构。 现在，假设您有一个标准的 8 X 8 棋盘，并且您想在游戏中显示马的动作。 如您所知，骑士在国际象棋中的基本走法是两步向前和一步回避。 面对任何方向并给予足够的转弯，它可以从板上的任何方格移动到任何其他方格。

如果您想知道在二维设置中马从一个方格（或节点）移动到另一个方格（或节点）的最简单方法，您首先必须构建一个如下所示的函数。

• 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]]

此外，该项目将需要以下任务：

• 为棋盘游戏和夜晚创建脚本
• 将骑士的所有可能动作视为树结构中的子级
• 确保任何动作都不会脱离棋盘
• 在这种情况下选择寻找最短路径的搜索算法
• 应用适当的搜索算法来找到从起始方格到结束方格的最佳可能移动。

7. 非 C 系统语言中的快速数据结构

程序员通常使用 Ruby 或 Python 等高级语言快速构建程序，但使用 C/C++ 实现数据结构。 他们创建了一个绑定代码来连接元素。 但是，C 语言被认为容易出错，这也可能导致安全问题。 这是一个令人兴奋的项目构想。

您可以使用现代低级语言（如 Rust 或 Go）实现数据结构，然后将代码绑定到高级语言。 有了这个项目，你可以尝试一些新的东西，也可以弄清楚绑定是如何工作的。 如果你的努力成功了，你甚至可以激励其他人在未来做类似的练习，并推动数据结构更好地以性能为导向。

另请阅读：面向初学者的数据科学项目创意

8. 数据结构搜索引擎

该软件旨在自动化和加速给定 API 的数据结构选择。 该项目不仅展示了表示不同数据结构的新颖方法，而且还优化了一组函数以对其进行推理。 我们在下面汇总了它的摘要。

• 数据结构搜索引擎项目需要有关数据结构和不同方法之间关系的知识。
• 它计算所有方法的每个可能的复合数据结构所花费的时间。
• 最后，它为特定情况选择最佳数据结构。

阅读：数据挖掘项目理念

9. 使用双向链表的电话簿应用

该项目可以演示通讯录应用程序的工作原理，还可以教您有关数组、链表、堆栈和队列等数据结构的知识。 通常，电话簿管理包括搜索、排序和删除操作。 此处搜索查询的一个显着特点是用户在输入每个字符后会从联系人列表中看到建议。 您可以阅读免费项目的源代码并复制这些源代码以提高您的技能。

10. 四叉树的空间索引

四叉树数据结构是一种特殊的树结构，它可以递归地将一个平面的二维空间划分为四个象限。 此树结构中的每个分层节点都有零个或四个子级。 它可用于各种用途，如稀疏数据存储、图像处理和空间索引。

空间索引是关于选择几何查询的有效执行，是地理空间应用程序设计的重要组成部分。 例如，像 Ola 和 Uber 这样的拼车应用程序处理地理查询以跟踪出租车的位置并向用户提供更新。 Facebook 的附近好友功能也有类似的功能。 在这里，关联的元数据以表格的形式存储，并与对象坐标分开创建空间索引。 问题目标是找到离给定点最近的点。

您可以在广泛的领域进行四叉树数据结构项目，从地图绘制、城市规划和交通规划到灾害管理和缓解。 我们提供了一个简短的大纲，以提高您的解决问题和分析能力。

目标：创建支持以下操作的数据结构

• 插入位置或几何空间
• 搜索特定位置的坐标
• 计算特定连续区域中数据结构中的位置数量

11. 基于图的数据结构项目

您可以参加一个关于图形拓扑排序的项目。 为此，您需要先了解 DFS 算法。 这是两种方法之间的主要区别：

• 我们打印一个顶点，然后递归调用 DFS 中相邻顶点的算法。
• 在拓扑排序中，我们首先递归调用相邻顶点的算法。 然后，我们将内容推送到堆栈中进行打印。

因此，拓扑排序算法采用有向无环图或 DAG 来返回节点数组。

让我们考虑订购煎饼食谱的简单示例。 要制作煎饼，您需要一组特定的成分，例如鸡蛋、牛奶、面粉或煎饼混合物、油、糖浆等。这些信息以及数量和份量可以很容易地在图表中表示。

但同样重要的是要知道使用这些成分的确切顺序。 这是您可以实现拓扑排序的地方。 其他示例包括制作优先级图表以优化软件项目的数据库查询和计划。 以下是该过程的概述，供您参考：

• 调用图数据结构的 DFS 算法来计算顶点的完成时间
• 将顶点存储在具有降序完成时间顺序的列表中
• 执行拓扑排序返回有序列表

12. 随机访问列表的数值表示

在我们过去看到的表示中，数值元素通常保存在二项式堆中。 但是这些模式也可以在其他数据结构中实现。 Okasaki 提出了一种使用二进制随机访问列表的数字表示技术。 这些列表有很多优点：

• 它们可以从头开始插入和移除
• 它们允许在特定索引处访问和更新

了解更多： R 中最常用的六种数据结构

13. 基于堆栈的文本编辑器

您的常规文本编辑器具有在编写或编辑文本时编辑和存储文本的功能。 因此，光标位置有多个变化。 为了实现高效率，我们需要一个快速的数据结构来进行插入和修改。 而普通字符数组存储字符串需要时间。

您可以尝试使用其他数据结构（如间隙缓冲区和绳索）来解决这些问题。 您的最终目标是通过占用更小的连续内存空间来获得比通常字符串更快的连接。

结论

数据结构技能构成了软件开发的基石，尤其是在当今数字生态系统中管理大量数据时。 Adobe、亚马逊和谷歌等领先公司在数据结构和算法领域招聘各种利润丰厚的工作职位。 在面试中，招聘人员不仅测试你的理论知识，还测试你的实践技能。 所以，练习上述数据结构项目，让你踏上门！

如果您想了解数据科学，请查看 IIIT-B 和 upGrad 的数据科学执行 PG 计划，该计划是为在职专业人士创建的，提供 10 多个案例研究和项目、实用的实践研讨会、行业专家的指导、1与行业导师一对一，400 多个小时的学习和顶级公司的工作协助。