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डेटा संरचना में एकल सरणी में एकाधिक सूचियां


ऐरे प्रतिनिधित्व मूल रूप से स्थान की बर्बादी है जब यह डेटा संग्रहीत कर रहा है जो समय के साथ बदल जाएगा। कुछ डेटा स्टोर करने के लिए, हम कुछ जगह आवंटित करते हैं जो एक सरणी में एकाधिक मानों को स्टोर करने के लिए पर्याप्त है। मान लीजिए कि हम सरणी के आकार को बढ़ाने के लिए सरणी दोहरीकरण मानदंड का उपयोग करते हैं।

वर्तमान सरणी आकार पर विचार करें 8192 है। यह भरा हुआ है। इसलिए हमें सरणी दोहरीकरण तकनीक का उपयोग करके इसे बढ़ाने की आवश्यकता है। तो नया सरणी आकार 16384 होगा। फिर पुराने सरणी से 8192 तत्वों को नए सरणी में कॉपी करें, फिर पुराने सरणी को हटा दें। अब हम महसूस कर सकते हैं कि पुराने सरणी के स्थान को हटाने से पहले, सरणी का आकार 8192 का तीन गुना है। नया सरणी दोहरे आकार और पुराने सरणी के साथ है। यह इतना अच्छा तरीका नहीं है।

जब हम कई सूचियों को संग्रहीत करना चाहते हैं तो हम नई सूचियों के लिए नई सरणी बनाने के बजाय कुछ बड़े सरणी साझा कर सकते हैं। एक सरणी में एकाधिक सूची इस तरह दिखेगी -

डेटा संरचना में एकल सरणी में एकाधिक सूचियां

हालांकि एकल सरणी में एकाधिक सूची स्मृति कुशल है, लेकिन इसमें कुछ समस्या भी है। यहां इंसर्शन ऑपरेशन अधिक महंगा है। क्योंकि वर्तमान सूची में कुछ तत्व सम्मिलित करने के लिए अन्य सूचियों से संबंधित तत्वों को स्थानांतरित करना आवश्यक हो सकता है। और प्रतिनिधित्व को लागू करना भी कठिन है।


  1. डेटा संरचना में खंड पेड़

    इस खंड में हम देखेंगे कि खंड वृक्ष क्या है। उस पर चर्चा करने से पहले, आइए एक समस्या देखें। मान लीजिए कि हमारे पास एक सरणी है [0,…,n-1], हम निम्नलिखित ऑपरेशन कर सकते हैं - सूचकांक l से r तक के तत्वों का योग ज्ञात कीजिए, जहाँ 0 ≤ l ≤ r ≤ n-1 सरणी के निर्दिष्ट तत्व के मान को नए मान x में बदलें।

  1. डेटा संरचना में अंतराल पेड़

    इस खंड में हम देखेंगे कि अंतराल वृक्ष क्या है। जैसा कि नाम से पता चलता है कि अंतराल के पेड़ वे पेड़ हैं जो अंतराल से जुड़े होते हैं। तो अंतराल वृक्षों के बारे में चर्चा करने से पहले, आइए हम प्रारंभिक अंतराल देखें। एक अंतराल मूल रूप से एक सीमा है। इसलिए यदि एक अंतराल को [ए, बी] के रूप में लिखा जाता

  1. हाफेज डेटा संरचना

    परिचय टेम्पलेट पैरामीटर या हाफएज डेटा संरचना (हाफएजडीएस के रूप में संक्षिप्त) के लिए एक एचडीएस को किनारे-केंद्रित डेटा संरचना के रूप में परिभाषित किया गया है, जो शिखर, किनारों और चेहरों की घटनाओं की जानकारी को बनाए रखने में सक्षम है, जैसे कि प्लानर मैप्स, पॉलीहेड्रा, या अन्य उन्मुख, द्वि-आयामी यादृ