適合初學者的 13 個有趣的數據結構項目想法和主題 [2022]

在計算機科學領域，數據結構是指包含數據值集合、它們的關係以及可應用於數據的函數的格式。 數據結構對數據進行排列，以便可以更有效地使用特定算法對其進行訪問和處理。 在本文中，我們將列出一些有用的數據結構項目，以幫助您學習、創建和創新！

數據結構基礎

數據結構可以分為以下幾種基本類型：

• 數組
• 鍊錶
• 堆棧
• 隊列
• 樹木
• 哈希表
• 圖表

為您的數據選擇適當的設置是編程和解決問題過程中不可或缺的一部分。 您可以觀察到數據結構在具體實現中組織抽像數據類型。 為了達到這個結果，他們使用了各種算法，例如排序、搜索等。學習數據結構是數據科學課程的重要組成部分之一。

隨著大數據和分析的興起，了解這些基礎知識對於數據科學家來說幾乎是必不可少的。 培訓通常包含各種數據結構項目，以實現從現實生活經驗中綜合知識。 這是一個主題列表，可幫助您入門！

數據結構項目理念

1. 晦澀的二叉搜索樹

名稱、數字等項目可以按稱為二叉搜索樹或 BST 的排序順序存儲在內存中。 當插入或刪除任意項時，其中一些數據結構可以自動平衡它們的高度。 因此，它們被稱為自平衡 BST。 此外，這種類型可以有不同的實現，例如 BTree、AVL 樹和紅黑樹。 但是您可以了解許多其他鮮為人知的處決。 一些例子包括AA樹、2-3樹、splay樹、替罪羊樹和treaps。

您可以將您的項目基於這些替代方案，並探索它們如何在不同場景中優於其他廣泛使用的 BST。 例如，在嚴重的時間局部性條件下，splay 樹可以證明比紅黑樹更快。

2. 遵循記憶算法的 BST

與動態規劃相關的記憶。 在歸約記憶 BST 中，每個節點都可以記憶其子樹的一個函數。 考慮按年齡排序的人的 BST 示例。 現在，讓子節點存儲每個人的最大收入。 通過這種結構，您可以回答諸如“18.3 至 25.3 歲人群的最高收入是多少？”之類的問題。 它還可以處理對數時間的更新。

而且，這樣的數據結構在 C 語言中很容易實現。 您還可以嘗試將其與 Ruby 和方便的 API 綁定。 尋找一個允許您將“lambda”指定為排序函數和子樹記憶函數的接口。 總而言之，你可以期望減少記憶的 BST 是自我平衡的 BST，並帶有一些額外的簿記。

結帳：二叉樹的類型

3.堆插入時間

在尋找數據結構項目時，您希望遇到通過創造性方法解決的不同問題。 一個這樣獨特的研究問題涉及二進制堆數據結構的平均案例插入時間。 根據一些在線資料，它是常數時間，而另一些則暗示它是 log(n) 時間。

但 Bollobas 和 Simon 在他們題為“重複隨機插入優先級隊列”的論文中給出了數字支持的答案。 首先，他們假設您想要將 n 個元素插入到一個空堆中。 可以有“n！” 可能的訂單相同。 然後，他們採用平均成本方法來證明插入時間受常數 1.7645 的約束。

4. 具有優先級更改參數的優化樹

Treaps 是 BST 和堆的組合。 這些隨機數據結構涉及為節點分配特定的優先級。 您可以選擇在不同設置下優化一組參數的項目。 例如，您可以為訪問頻率高於其他節點的節點設置更高的首選項。 在這裡，每次訪問都會引發一個雙重過程：

• 選擇一個隨機數
• 如果發現節點的優先級高於之前的優先級，則用該數字替換節點的優先級

由於這種修改，樹將失去其隨機形狀。 現在，經常訪問的節點很可能靠近樹的根，因此提供了更快的搜索。 因此，請嘗試使用此數據結構並嘗試將您的論點建立在證據的基礎上。

在項目結束時，您可以做出原始發現，甚至可以得出結論，更改節點的優先級不會帶來太多的速度。 儘管如此，這將是一項相關且有用的練習。

5. kd樹研究項目

K維樹或kd樹組織和表示空間數據。 這些數據結構有多種應用，特別是在最近鄰和範圍搜索等多維關鍵字搜索中。 以下是 kd 樹的運行方式：

• 二叉樹的每個葉子節點都是一個k維點
• 每個非葉節點將超平面（垂直於該維度）分成兩個半空間
• 特定節點的左子樹表示超平面左側的點。 同樣，該節點的右子樹表示右半部分的點。

您可以進一步探索並構建一個自平衡 kd 樹，其中每個葉節點與根的距離相同。 此外，您可以對其進行測試，以確定這種平衡樹是否對於特定類型的應用程序是最佳的。

有了這個，我們介紹了五個有趣的想法，你可以學習、調查和嘗試。 現在，讓我們看看更多關於數據結構和算法的項目。

閱讀：印度數據科學家的薪水

6.騎士的艱辛

在這個項目中，我們將了解兩種實際的算法——BFS 和 DFS。 BFS 代表廣度優先搜索，並利用隊列數據結構來查找最短路徑。 而DFS 指的是深度優先搜索並遍歷 Stack 數據結構。

對於初學者，您將需要一個類似於二叉樹的數據結構。 現在，假設您有一個標準的 8 X 8 棋盤，並且您想在遊戲中顯示馬的動作。 如您所知，騎士在國際象棋中的基本走法是兩步向前和一步迴避。 面對任何方向並給予足夠的轉彎，它可以從板上的任何方格移動到任何其他方格。

如果您想知道在二維設置中馬從一個方格（或節點）移動到另一個方格（或節點）的最簡單方法，您首先必須構建一個如下所示的函數。

• 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，該項目將需要以下任務：

• 為棋盤遊戲和夜晚創建腳本
• 將騎士的所有可能動作視為樹結構中的子級
• 確保任何動作都不會脫離棋盤
• 在這種情況下選擇尋找最短路徑的搜索算法
• 應用適當的搜索算法來找到從起始方格到結束方格的最佳可能移動。

7. 非 C 系統語言中的快速數據結構

程序員通常使用 Ruby 或 Python 等高級語言快速構建程序，但使用 C/C++ 實現數據結構。 他們創建了一個綁定代碼來連接元素。 但是，C 語言被認為容易出錯，這也可能導致安全問題。 這是一個令人興奮的項目構想。

您可以使用現代低級語言（如 Rust 或 Go）實現數據結構，然後將代碼綁定到高級語言。 有了這個項目，你可以嘗試一些新的東西，也可以弄清楚綁定是如何工作的。 如果你的努力成功了，你甚至可以激勵其他人在未來做類似的練習，並推動數據結構更好地以性能為導向。

另請閱讀：面向初學者的數據科學項目創意

8. 數據結構搜索引擎

該軟件旨在自動化和加速給定 API 的數據結構選擇。 該項目不僅展示了表示不同數據結構的新穎方法，而且還優化了一組函數以對其進行推理。 我們在下面匯總了它的摘要。

• 數據結構搜索引擎項目需要有關數據結構和不同方法之間關係的知識。
• 它計算所有方法的每個可能的複合數據結構所花費的時間。
• 最後，它為特定情況選擇最佳數據結構。

閱讀：數據挖掘項目理念

9. 使用雙向鍊錶的電話簿應用

該項目可以演示通訊錄應用程序的工作原理，還可以教您有關數組、鍊錶、堆棧和隊列等數據結構的知識。 通常，電話簿管理包括搜索、排序和刪除操作。 此處搜索查詢的一個顯著特點是用戶在輸入每個字符後會從聯繫人列表中看到建議。 您可以閱讀免費項目的源代碼並複制這些源代碼以提高您的技能。

10. 四叉樹的空間索引

四叉樹數據結構是一種特殊的樹結構，它可以遞歸地將一個平面的二維空間劃分為四個像限。 此樹結構中的每個分層節點都有零個或四個子級。 它可用於各種用途，如稀疏數據存儲、圖像處理和空間索引。

空間索引是關於選擇幾何查詢的有效執行，是地理空間應用程序設計的重要組成部分。 例如，像 Ola 和 Uber 這樣的拼車應用程序處理地理查詢以跟踪出租車的位置並向用戶提供更新。 Facebook 的附近好友功能也有類似的功能。 在這裡，關聯的元數據以表格的形式存儲，並與對象坐標分開創建空間索引。 問題目標是找到離給定點最近的點。

您可以在廣泛的領域進行四叉樹數據結構項目，從地圖繪製、城市規劃和交通規劃到災害管理和緩解。 我們提供了一個簡短的大綱，以提高您的解決問題和分析能力。

目標：創建支持以下操作的數據結構

• 插入位置或幾何空間
• 搜索特定位置的坐標
• 計算特定連續區域中數據結構中的位置數量

11. 基於圖的數據結構項目

您可以參加一個關於圖形拓撲排序的項目。 為此，您需要先了解 DFS 算法。 這是兩種方法之間的主要區別：

• 我們打印一個頂點，然後遞歸調用 DFS 中相鄰頂點的算法。
• 在拓撲排序中，我們首先遞歸調用相鄰頂點的算法。 然後，我們將內容推送到堆棧中進行打印。

因此，拓撲排序算法採用有向無環圖或 DAG 來返回節點數組。

讓我們考慮訂購煎餅食譜的簡單示例。 要製作煎餅，您需要一組特定的成分，例如雞蛋、牛奶、麵粉或煎餅混合物、油、糖漿等。這些信息以及數量和份量可以很容易地在圖表中表示。

但同樣重要的是要知道使用這些成分的確切順序。 這是您可以實現拓撲排序的地方。 其他示例包括製作優先級圖表以優化軟件項目的數據庫查詢和計劃。 以下是該過程的概述，供您參考：

• 調用圖數據結構的 DFS 算法來計算頂點的完成時間
• 將頂點存儲在具有降序完成時間順序的列表中
• 執行拓撲排序返回有序列表

12. 隨機訪問列表的數值表示

在我們過去看到的表示中，數值元素通常保存在二項式堆中。 但是這些模式也可以在其他數據結構中實現。 Okasaki 提出了一種使用二進制隨機訪問列表的數字表示技術。 這些列表有很多優點：

• 它們可以從頭開始插入和移除
• 它們允許在特定索引處訪問和更新

了解更多： R 中最常用的六種數據結構

13. 基於堆棧的文本編輯器

您的常規文本編輯器具有在編寫或編輯文本時編輯和存儲文本的功能。 因此，光標位置有多個變化。 為了實現高效率，我們需要一個快速的數據結構來進行插入和修改。 而普通字符數組存儲字符串需要時間。

您可以嘗試使用其他數據結構（如間隙緩衝區和繩索）來解決這些問題。 您的最終目標是通過佔用更小的連續內存空間來獲得比通常字符串更快的連接。

結論

數據結構技能構成了軟件開發的基石，尤其是在當今數字生態系統中管理大量數據時。 Adobe、亞馬遜和谷歌等領先公司在數據結構和算法領域招聘各種利潤豐厚的工作職位。 在面試中，招聘人員不僅測試你的理論知識，還測試你的實踐技能。 所以，練習上述數據結構項目，讓你踏上門！

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