12 важнейших структур данных для технических собеседований |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2025-07-10 11:40 1. Массивы * Коллекция элементов фиксированного размера, хранящихся в непрерывной области памяти * Обеспечивает доступ по индексу за O(1) 2. Матрица (двумерный массив) * Многомерная структура данных для представления сеток, графов и решения задач динамического программирования 3. Связный список * Динамическая структура данных, где элементы (узлы) связаны через указатели * Типы: односвязный список, двусвязный список, кольцевой связный список 4. Стек * Структура данных типа Last-In-First-Out (LIFO), где последний добавленный элемент удаляется первым * Поддерживает операции push, pop и peek за O(1) 5. Очередь * Структура данных типа First-In-First-Out (FIFO) * Позволяет добавлять элементы в конец (enqueue) и удалять из начала (dequeue) за O(1) * Используется для обработки элементов в том же порядке, в котором они были добавлены 6. Хеш-таблица * Структура данных типа "ключ-значение", использующая хеш-функцию для быстрого поиска * Обеспечивает среднее время O(1) для операций вставки/удаления/поиска, в худшем случае O(N) (из-за коллизий) 7. Дерево * Иерархическая структура данных с корневым узлом и дочерними узлами * Типы: бинарное дерево, N-арное дерево, AVL-дерево, красно-чёрное дерево 8. Бинарное дерево поиска (BST) * Специальное дерево, где левый потомок < корень < правый потомок * Обеспечивает O(log N) для поиска, вставки и удаления в сбалансированных BST 9. Куча (приоритетная очередь) * Структура данных на основе бинарного дерева, где родительский элемент всегда больше (max heap) или меньше (min heap) дочерних * Обеспечивает O(log N) для вставки/удаления и O(1) для получения минимума/максимума 10. Префиксное дерево (Trie) * Дерево для быстрого поиска строк * Обеспечивает O(M) для операций вставки/поиска/удаления, где M — длина строки 11. Граф * Набор узлов (вершин), соединённых рёбрами * Представляется с помощью списка смежности (эффективно) или матрицы смежности * Типы: ориентированный, неориентированный, взвешенный, невзвешенный 12. Система непересекающихся множеств (Union-Find / Disjoint Set) * Структура данных для эффективной обработки динамической связности * Поддерживает операции Union(x, y) и Find(x) почти за O(1) (с сжатием путей) * Применяется для обнаружения циклов и поиска компонент связности в графе Источник: vk.com Комментарии: |
|