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Wir untersuchen sowohl die im Framework vorhandenen integrierten Datenstrukturen als auch wesentliche Datenstrukturen, die wir selbst aufbauen müssen. Diese erste Tranche konzentriert sich auf die Definition Welche Datenstrukturen sind, wie die Effizienz der Datenstrukturen analysiert wird und warum diese Analyse wichtig ist In diesem Artikel werden wir auch die Array und ArrayList, zwei der am häufigsten verwendeten Datenstrukturen, die in den Framework 12 gedruckten Seiten vorhanden sind, untersuchen Zum ersten in einer sechsteiligen Serie über die Verwendung von Datenstrukturen In dieser Artikelserie werden wir eine Vielzahl von Datenstrukturen untersuchen, von denen einige in der Framework Base Class Library enthalten sind und andere, die wir uns selbst bauen werden. Wenn Sie nicht vertraut sind Mit dem Begriff, Datenstrukturen sind abstrakte Strukturen oder Klassen, die verwendet werden, um Daten zu organisieren und bieten verschiedene Operationen auf ihre Daten Die häufigste und wahrscheinlich gut-kn Eigene Datenstruktur ist das Array, das eine zusammenhängende Sammlung von Datenelementen enthält, auf die durch einen Ordinalindex zugegriffen werden kann. Bevor Sie in den Inhalt für diesen Artikel springen, lassen Sie sich zuerst einen kurzen Blick auf die Roadmap für diese sechsteilige Artikelserie, So dass Sie sehen können, was vor uns liegt Wenn es irgendwelche Themen gibt, die Sie von dieser Umrisse fehlen, lade ich Sie ein, mich zu mailen und teilen Sie Ihre Gedanken Raum erlaubt, ich werde gerne Ihre Vorschläge in die entsprechende Tranche oder hinzufügen , Wenn nötig, fügen Sie einen siebten Teil der Serie hinzu. In diesem ersten Teil der Sechs-Teil-Serie werden wir untersuchen, warum Datenstrukturen wichtig sind, und ihre Auswirkungen auf die Leistung eines Algorithmus Um eine Datenstruktur s Effekt auf zu bestimmen Leistung, wir müssen untersuchen, wie die verschiedenen Operationen, die von einer Datenstruktur durchgeführt werden, streng analysiert werden können. Schließlich werden wir unsere Aufmerksamkeit auf zwei Datenstrukturen lenken, die im Rahmen der Array - und ArrayList-Chancen vorhanden sind Rüstungen in vergangenen Projekten In diesem Artikel werden wir untersuchen, welche Operationen sie bereitstellen und die Effizienz dieser Operationen. In Teil 2 erforschen wir die ArrayList-Klasse genauer und untersuchen ihre Gegenstücke, die Queue-Klasse und die Stack-Klasse Wie die ArrayList beides Die Warteschlangen - und Stapelklassen speichern eine zusammenhängende Sammlung von Daten und sind Datenstrukturen, die in der Framework-Basisklassenbibliothek verfügbar sind. Im Gegensatz zu einer ArrayList, von der aus Sie alle Datenelemente abrufen können, erlauben Warteschlangen und Stacks nur, dass Daten in einer vorbestimmten sequentiellen Reihenfolge zugegriffen werden können Wir werden einige Anwendungen von Warteschlangen und Stapeln untersuchen und sehen, wie man diese beiden Klassen durch die Erweiterung der ArrayList-Klasse implementiert. Nach dem Untersuchen von Warteschlangen und Stacks sehen wir HashTables, die einen direkten Zugriff wie eine ArrayList erlauben, aber Daten speichern, die durch einen String-Schlüssel indiziert werden. Während ArrayLists sind ideal für den direkten Zugriff und die Speicherung von Inhalten, sind sie suboptimale Kandidaten, wenn die Daten gesucht werden müssen In Teil 3, wir ll e Xamin die binäre Suchbaum-Datenstruktur, die ein viel effizienteres Mittel für die Suche bietet als die ArrayList Das Framework enthält keine eingebauten binären Suchbaum-Datenstrukturen, so dass wir unsere eigenen bauen müssen. Die Effizienz der Suche nach einer Binärdatei Suchbäume sind empfindlich auf die Reihenfolge, mit der die Daten in den Baum eingefügt wurden Wenn die Daten in sortierter oder nahezu sortierter Reihenfolge eingefügt wurden, verliert der binäre Suchbaum praktisch alle seine Effizienzvorteile gegenüber der ArrayList Um dieses Problem zu bekämpfen, in Teil 4 Wir untersuchen eine interessante randomisierte Datenstruktur, die SkipList SkipLists bieten die Effizienz der Suche nach einem binären Suchbaum, aber ohne die Empfindlichkeit für die Reihenfolge, mit der Daten eingegeben werden. In Teil 5 werden wir unsere Aufmerksamkeit auf Datenstrukturen lenken, die verwendet werden können Um Graphen darzustellen Ein Graphen ist eine Sammlung von Knoten mit einem Satz von Kanten, die die verschiedenen Knoten verbinden. Zum Beispiel kann eine Karte als ein Diagramm dargestellt werden, wobei Städte als Knoten und die Highwa Ys zwischen ihnen, wie zwischen den Knoten umrandet Viele Real-World-Probleme können abstrakt in Form von Graphen definiert werden, wodurch Graphen eine häufig verwendete Datenstruktur werden. Schließlich sehen wir in Teil 6 Datenstrukturen, um Sätze und disjunkte Sätze darzustellen Set ist eine ungeordnete Sammlung von Gegenständen Disjunkte Sätze sind eine Sammlung von Sätzen, die keine gemeinsamen Elemente gemeinsam haben. Beide Sätze und disjunkte Sets haben viele Einsatzmöglichkeiten in alltäglichen Programmen, die wir in diesem letzten Teil ausführlich untersuchen werden Data Structures. Wenn man über eine bestimmte Anwendung oder Programmierung Problem denken, viele Entwickler selbst enthalten finden sich am meisten interessiert an das Schreiben des Algorithmus, um das Problem an der Hand zu bekämpfen, oder Hinzufügen von coolen Features, um die Anwendung, um die Benutzer s Erfahrung Selten, wenn überhaupt, Werden Sie jemanden aufgeregt über die Art der Datenstruktur, die sie verwenden, hören. Allerdings können die Datenstrukturen, die für einen bestimmten Algorithmus verwendet werden, ihre Leistung beeinflussen. A co Mmon Beispiel findet ein Element in einer Datenstruktur mit einem Array, dieser Prozess braucht Zeit proportional zur Anzahl der Elemente im Array Mit binären Suchbäumen oder SkipListen ist die benötigte Zeit sub-linear Bei der Suche nach großen Datenmengen die Daten Die Struktur, die gewählt wird, kann einen Unterschied in der Leistung der Anwendung ausführen, die in Sekunden oder sogar Minuten sichtbar gemessen werden kann. Da die Datenstruktur, die von einem Algorithmus verwendet wird, die Leistung des Algorithmus stark beeinflussen kann, ist es wichtig, dass es eine rigorose Methode gibt, durch die Vergleichen Sie die Effizienz verschiedener Datenstrukturen Was wir als Entwickler, die eine Datenstruktur nutzen, in erster Linie daran interessiert ist, ist, wie sich die Datenstrukturen Leistung ändert, wenn die Datenmenge erhöht wird. Das heißt, für jedes neue Element, das in der Datenstruktur gespeichert ist, wie sind Die Laufzeiten der Datenstruktur s Operationen bewirkt. Beachten Sie ein Szenario, in dem Sie ein Programm, das die Methode verwendet, um die Liste der Dateien in einem Spezifiziertes Verzeichnis als String Array Nun stellen Sie sich vor, dass Sie durch das Array zu suchen, um festzustellen, ob eine XML-Datei existiert in der Liste der Dateien, nämlich eine, deren Erweiterung war ein Ansatz, dies zu tun wäre, um durch das Array zu scannen und legen Sie einige Flagge Sobald eine XML-Datei angetroffen wurde Der Code könnte so aussehen. Hier sehen wir, dass im schlimmsten Fall, wenn es keine XML-Datei oder die XML-Datei ist die letzte Datei in der Liste, müssen wir durch jedes Element der Array genau einmal Um das Array s Effizienz bei der Sortierung zu analysieren, müssen wir uns folgendes fragen: Angenommen, ich habe ein Array mit n Elementen Wenn ich ein anderes Element addiere, also hat das Array n 1 Elemente, was ist die neue Laufzeit Der Begriff Laufzeit trotz seines Namens, misst nicht die absolute Zeit, die es braucht, um das Programm zu laufen, sondern es bezieht sich auf die Anzahl der Schritte, die das Programm durchführen muss, um die gegebene Aufgabe zu vervollständigen. Bei der Arbeit mit Arrays sind typischerweise die betrachteten Schritte Wie viele Array Accesse S muss man ausführen Um nach einem Wert in einem Array zu suchen, müssen wir jeden Array-Wert potenziell besuchen. Wenn wir also n 1 Array-Elemente haben, müssen wir n 1 Checks durchführen. Das ist die Zeit, die es braucht, um einen zu durchsuchen Array ist linear proportional zur Anzahl der Elemente im Array. Die hier beschriebene Art der Analyse wird als asymptotische Analyse bezeichnet, da sie untersucht, wie sich die Effizienz einer Datenstruktur ändert, wenn sich die Datenstruktur der Größe der Unendlichkeit nähert. Die Notation, die üblicherweise in der asymptotischen Analyse verwendet wird, ist Genannt Big-Oh-Notation Die Big-Oh-Notation, um die Leistung der Suche nach einem Array zu beschreiben, würde als O n bezeichnet werden. Das große Skript O ist, wo die Terminologie Big-Oh Notation kommt, und das n zeigt an, dass die Anzahl der Schritte erforderlich ist Suche ein Array wächst linear, wenn die Größe des Arrays wächst. Eine methodischere Art, die asymptotische Laufzeit eines Codeblocks zu berechnen, ist, diesen einfachen Schritten zu folgen. Bestimmen Sie die Schritte, die den Algorithmus darstellen Zeit Wie bereits erwähnt, mit Arrays, in der Regel die betrachteten Schritte sind die Lese - und Schreibzugriffe auf das Array Für andere Datenstrukturen können sich die Schritte unterscheiden. Normalerweise möchten Sie sich mit Schritten beschäftigen, die die Datenstruktur selbst und nicht einfache, atomare Operationen betreffen Durchgeführt durch den Computer Das heißt, mit dem Codeblock oben, analysierte ich seine Laufzeit, indem ich nur zähle, wie oft das Array aufgerufen werden muss, und hat sich nicht die Sorgen um die Zeit für die Erstellung und Initialisierung von Variablen oder den Scheck zu sehen Wenn die beiden Strings gleich waren. Finden Sie die Zeile s des Codes, die die Schritte ausführen, die Sie interessiert haben, zu zählen Put a 1 neben jedem dieser Zeilen. Für jede Zeile mit einem 1 daneben, sehen Sie, ob es in einer Schleife If ist Also ändern Sie das 1 bis 1 mal die maximale Anzahl der Wiederholungen, die die Schleife ausführen kann Wenn Sie zwei oder mehr verschachtelte Schleifen haben, fortsetzen Sie die Multiplikation für jede Schleife. Finden Sie den größten einzelnen Begriff, den Sie aufgeschrieben haben Dies ist die Laufzeit. Let s Ap Setzen Sie diese Schritte auf den Codeblock oben Wir haben bereits festgestellt, dass die Schritte, die wir interessiert haben, die Anzahl der Array-Zugriffe sind. Umzug auf Schritt 2 Beachten Sie, dass es zwei Zeilen gibt, auf denen das Array, fs als Parameter in der Methode und in der Methode, so markieren Sie eine 1 neben jeder Zeile Nun, Anwendung Schritt 3 bemerken, dass der Zugriff auf fs in der Methode erfolgt innerhalb einer Schleife, die am meisten n mal läuft, wobei n ist die Größe des Arrays Also, scratch out Die 1 in der Schleife und ersetzen sie mit n Schließlich sehen wir, dass der größte Wert n ist, so dass die Laufzeit als O nO n oder linear-time bezeichnet wird, stellt nur eine von unzähligen möglichen asymptotischen Laufzeiten dar. Andere schließen O ein Log 2 n, O n log 2 n, O n 2, O 2 n usw. Sofort in die gory mathematische Details von big-Oh, je niedriger der Begriff innerhalb der Klammer für große Werte von n desto besser die Datenstruktur S Betrieb s Leistung Zum Beispiel ist eine Operation, die in O log n läuft, effizienter als eins Das läuft in o n seit log n n. Hinweis Wenn du einen schnellen mathematischen Auffrischer brauchst, ist log aby nur ein anderer Weg, um ayb zu schreiben. Also log 2 4 2, seit 2 2 4 Ähnlich log 2 8 3 seit 2 3 8 Es ist klar, dass log 2 n viel langsamer als n allein wächst, denn wenn n 8, log 2 n 3 In Teil 3 untersuchen wir binäre Suchbäume, deren Suchoperation eine O log 2 n Laufzeit zur Verfügung stellt. In dieser Artikelreihe werden wir ll Rechnen jede neue Datenstruktur und ihre Operationen asymptotische Laufzeit und verglichen sie mit der Laufzeit für ähnliche Operationen auf andere Datenstrukturen. Everyone s Favorite Linear, Direct Access, homogene Datenstruktur Die Array. Arrays sind eine der einfachsten und am weitesten Benutzte Datenstrukturen in Computerprogrammen Arrays in jeder Programmiersprache haben alle ein paar gemeinsame Eigenschaften. Der Inhalt eines Arrays wird im zusammenhängenden Speicher gespeichert. Alle Elemente eines Arrays müssen vom gleichen Typ sein, daher werden Arrays als homogene Daten bezeichnet Strukturen Ein direkt zugänglich Dies ist nicht unbedingt der Fall für viele andere Datenstrukturen Zum Beispiel in Teil 4 dieser Artikelserie untersuchen wir eine Datenstruktur namens SkipList Um auf ein bestimmtes Element einer SkipList zuzugreifen, musst du bis hin zu anderen Elementen suchen Finde das Element, für das du mit Arrays suchst, aber wenn du weißt, dass du auf das i-te Element zugreifen möchtest, kannst du einfach eine Zeile Code CodeName i verwenden. Die üblichen Operationen, die auf Arrays durchgeführt werden, sind. Wenn ein Array zunächst deklariert ist In C hat es einen Nullwert Das heißt, die folgende Codezeile erstellt einfach eine Variable namens booleanArray, die null entspricht. Die Laufzeit eines Arrayzugriffs wird mit O 1 bezeichnet, da es konstant ist. Das ist, unabhängig davon, wie viele Elemente gespeichert sind In der Array, dauert es die gleiche Zeit, um ein Element zu suchen Diese konstante Laufzeit ist nur möglich, weil ein Array s Elemente zusammenhängend gespeichert werden, daher erfordert ein Lookup nur Kenntnis des Arrays s starten Speicherort im Speicher, die Größe jedes Array-Elements und das zu indizierende Element. Realize, dass in verwaltetem Code, Array-Lookups sind ein bisschen mehr beteiligt als dies, weil mit jedem Array Zugriff auf die CLR-Prüfungen, um sicherzustellen, dass der Index angefordert wird innerhalb Das Array s beschränkt Wenn der angegebene Array-Index außerhalb der Grenzen liegt, wird eine IndexOutOfRangeException ausgelöst. Diese Überprüfung hilft sicherzustellen, dass bei einem Schritt durch ein Array wir nicht versehentlich über den letzten Array-Index und in einen anderen Speicher hinausgehen. Diese Überprüfung ist jedoch nicht Beeinflussen die Laufzeit eines Array-Zugriffs, weil die Zeit, solche Prüfungen durchzuführen, nicht ansteigt, wenn die Größe des Arrays erhöht wird. Hinweis Diese Index-Bound-Check kommt zu geringen Kosten der Leistung für Anwendungen, die eine große Anzahl von Array-Zugriffen mit machen Ein bisschen nicht verwalteter Code, aber dieser Index außerhalb der Grenzen überprüfen kann umgangen werden Für weitere Informationen, siehe Kapitel 14 von Applied Microsoft Framework Programming von Jeffrey Richter. Wenn Arbeit Witz H ein Array, müssen Sie möglicherweise die Anzahl der Elemente, die es hält zu ändern, um dies zu tun, müssen Sie eine neue Array-Instanz der angegebenen Größe zu erstellen und dann kopieren Sie den Inhalt des alten Arrays in die neue, resized Array Dieser Prozess Wird als Redimensionierung bezeichnet und kann mit dem folgenden Code erreicht werden. Nach der letzten Codezeile verweist fib auf ein Zehn-Element-Int32-Array Die Elemente 3 bis 9 im Fib-Array haben den Standard-Int32-Wert 0.Arrays sind ausgezeichnete Datenstrukturen Bei der Speicherung einer Sammlung von heterogenen Typen, die Sie nur direkt zugreifen müssen. Suchen eines unsortierten Arrays hat lineare Laufzeit Während dies bei der Arbeit mit kleinen Arrays akzeptabel ist oder bei wenigen Suchvorgängen, wenn Ihre Anwendung große Arrays speichert Häufig gesucht, gibt es eine Reihe von anderen Datenstrukturen, die für den Job besser geeignet sind. Wir betrachten solche Datenstrukturen in den kommenden Stücken dieser Artikelserie. Verwirklichen Sie, dass, wenn Sie einen arr suchen Ay auf einige Eigenschaft und das Array ist von dieser Eigenschaft sortiert, können Sie einen Algorithmus namens Binärsuche verwenden, um das Array in O log n Laufzeit zu durchsuchen, die auf Augenhöhe mit den Suchzeiten für binäre Suchbäume ist In der Tat die Array-Klasse Enthält eine statische BinarySearch-Methode Für weitere Informationen über diese Methode, schauen Sie sich einen früheren Artikel von mir, effizient Suche nach einem sortierten Array. Note Das Framework ermöglicht für mehrdimensionale Arrays sowie mehrdimensionale Arrays wie eindimensionale Arrays, bieten eine Konstante Laufzeit für den Zugriff auf Elemente Erinnern Sie sich, dass die Laufzeit für die Suche nach einem n - element eindimensionalen Array mit O n bezeichnet wurde. Für ein nxn-zweidimensionales Array wird die Laufzeit mit O n 2 bezeichnet, da die Suche n 2 Elemente generell überprüfen muss , Ak-dimensionales Array hat eine Suchlaufzeit von O n k. ArrayList ein Heterogenes, Self-Redimensioning Array. While Arrays definitiv haben ihre Zeit und Ort, Arrays schaffen einige Einschränkungen auf Design Denn ein einzelnes Array kann nur Elemente einer Typ-Homogenität speichern und bei der Verwendung von Arrays müssen Sie eine bestimmte Anzahl von Elementen gezielt zuordnen. Oftmals wollen die Entwickler jedoch etwas flexibleres einfaches Sammeln von Objekten von potentiell unterschiedlichen Typen, die ohne weiteres verwaltet werden können Sich um Zuteilungsprobleme zu sorgen Die Framework-Basisklassenbibliothek stellt eine solche Datenstruktur zur Verfügung. Ein Beispiel für die ArrayList in Aktion ist im Code-Snippet unten zu sehen. Beachten Sie, dass mit der ArrayList jeder Typ hinzugefügt werden kann und kein Zuweisungsschritt muss Durchgeführt werden, und in der Tat können Elemente der verschiedenen Typen der ArrayList hinzugefügt werden. Darüber hinaus müssen wir uns an keiner Stelle mit der Redimensionierung der ArrayList beschäftigen. All dies wird hinter den Kulissen für uns behandelt. Unter den Szenen, die die ArrayList verwendet Des Typ-Objekts Da alle Typen direkt oder indirekt aus dem Objekt abgeleitet werden, kann ein Objekt-Array Elemente beliebiger Art enthalten. Standardmäßig ist ein ArrayL Es erzeugt ein 16-Element-Objekt-Array, obwohl die genaue Größe durch einen Parameter im Konstruktor oder die Capacity-Eigenschaft angegeben werden kann. Beim Hinzufügen eines Elements, das die Add-Methode ist, wird die Anzahl der Elemente im internen Array mit der Kapazität des Arrays überprüft Wenn das Hinzufügen des neuen Elements dazu führt, dass der Zählwert die Kapazität überschreitet, wird die Kapazität automatisch verdoppelt und das Array wird umgestaltet. Die ArrayList, wie das Array, kann direkt mit der gleichen Syntax indiziert werden. Da die ArrayList ein Array von Objekten speichert, wann Lesen des Wertes aus einer ArrayList, die Sie explizit auf den Datentyp ablegen müssen, der an der angegebenen Stelle gespeichert ist. Beachten Sie außerdem, dass, wenn Sie versuchen, auf ein ArrayList-Element zu verweisen, das größer ist als die ArrayList-Größe, wird eine Ausnahme ausgelöst. Wenn die ArrayList provides added flexibility over the standard array, this flexibility comes at the cost of performance, especially when storing value types in an ArrayList Recall that an array of a value type s uch as a and so on is stored contiguously in the managed heap in its unboxed form The ArrayList s internal array, however, is an array of object references Therefore, even if you have an ArrayList that stores nothing but value types, each ArrayList element is a reference to a boxed value type, as shown in Figure 3.Figure 3 The ArrayList contains a contiguous block of object references. The boxing and unboxing, along with the extra level of indirection that comes with using value types in an ArrayList, can hamper the performance of your application when using large ArrayLists with many reads and writes As Figure 3 illustrates, the same memory layout occurs for reference types in both ArrayLists and arrays. The ArrayList s self-redimensioning shouldn t cause any sort of performance degradation in comparison to an array If you know the precise number of elements that need to be stored in the ArrayList, you can essentially turn off self-redimensioning by specifying the initial capacity in th e ArrayList s constructor If you don t know the precise size, even with an array you may have to redimension the array should the number of elements inserted exceed the array s size. A classic computer science problem is determining how much new space to allocate when running out of a space in some buffer One option when redimensioning an array is to allocate just one more element in the resized array That is, if the array is initially allocated with five elements, before the sixth element is inserted, the array is redimensioned to six elements Clearly, this approach conserves the most memory, but can become costly because each insert following the first redimensioning results in another redimensioning. Another option, at the opposite end of the spectrum, is to redimension the array 100 times larger than its current size That is, if an array is initially allocated with five elements, before the sixth element is inserted, the array is redimensioned to 500 elements Clearly, this approach g reatly reduces the number of redimensionings that needs to occur, but, if only a few more elements are added to the array then hundreds of array elements have been unused, resulting in wasted space. A tried and true compromise to this problem is to simply double the existing size of the array when free space becomes exhausted So, for an array initially allocated with five elements, adding a sixth element would cause the array to be redimensioned to a size of 10 This is precisely the approach the ArrayList class takes and, best of all, it is all performed for you. The asymptotic running time of the ArrayList s operations are the same as those of the standard array While the ArrayList does indeed have more overhead, especially when storing value types, the relationship between the number of elements in the ArrayList and the cost per operation is the same as the standard array. This article started our discussion on data structures by identifying why studying data structures was important, a nd by providing a means of how to analyze the performance of data structures This material is important to understand as being able to analyze the running times of various data structure operations is a useful tool when deciding what data structure to use for a particular programming problem. After studying how to analyze data structures, we turned to examining two of the most common data structures in the Framework Base Class Library class and Arrays allow for a contiguous block of homogeneous types Their main benefit is that they provide lightning-fast access to reading and writing array elements Their weak point lies in searching arrays, as each and every element must potentially be visited in an unsorted array. The ArrayList provides a more flexible array-like data structure Rather than enforcing homogeneous types, the ArrayList allows for heterogeneous types to be stored by using an array of objects Furthermore, the ArrayList does not require explicit allocation and can gracefully g row as the more elements are added. In the next part of this article series we ll turn our attention to the Stack and Queue classes We ll also look at associative arrays which are arrays indexed by a string key as opposed to an integer value Associative arrays are provided in the Framework Base Class Library through the Hashtable class. Scott Mitchell author of five books and founder of has been working with Microsoft Web technologies for the past five years Scott works as an independent consultant, trainer, and writer, and recently completed his Masters degree in Computer Science at the University of California San Diego He can be reached at. Show Inherited Protected. Trade Copier Winning Binary Signals. 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