रैखिक और गैर-रेखीय डेटा संरचना के बीच अंतर स्पष्ट करें

<घंटा/>

इस पोस्ट में, हम रैखिक डेटा संरचना और गैर-रेखीय डेटा संरचना के बीच के अंतर को समझेंगे।

रैखिक डेटा संरचना

ऐसी संरचना के तत्वों को क्रमिक रूप से व्यवस्थित किया जाता है।
प्रत्येक तत्व को रैखिक संरचना के माध्यम से पार करके पहुँचा जा सकता है।
एक रैखिक संरचना के सभी तत्व एक ही स्तर पर होते हैं, यानी कोई पदानुक्रम नहीं होता है।
उन्हें लागू करना और उपयोग करना आसान है।
वे अधिक स्मृति का उपयोग करते हैं, इसलिए वे बहुत स्मृति-अनुकूल नहीं हैं।
रेखीय डेटा संरचना की समय जटिलता आमतौर पर तब बढ़ जाती है जब संरचना का आकार बढ़ता है।
उदाहरणों में शामिल हैं- सूची, सरणी, स्टैक

नीचे पायथन में एक सूची का उदाहरण दिखाया गया है।

my_list = [45, 42, 12, 34, 56, 7]
print(my_list)

[45, 42, 12, 34, 56, 7]

तत्वों को एक श्रेणीबद्ध तरीके से संग्रहित किया जाता है।
वे 'नोड्स' का उपयोग करके एक दूसरे से जुड़े हुए हैं।
इस संरचना के तत्व अलग-अलग स्तरों पर मौजूद हैं, एक स्तर पर नहीं।
उनका क्रियान्वयन आसान नहीं है।
उन्हें आसानी से ट्रेस नहीं किया जा सकता है- गैर-रैखिक डेटा संरचना के माध्यम से पूरी तरह से चलने के लिए इसे कई पुनरावृत्तियों की आवश्यकता होती है।
वे स्मृति के अनुकूल हैं, यानी वे कुशलता से स्मृति का उपयोग करते हैं।
डेटा का आकार बढ़ने पर भी गैर-रेखीय डेटा संरचना की समय जटिलता समान रहती है।
उदाहरणों में शामिल हैं- नक्शा, पेड़, ग्राफ

नीचे दिया गया उदाहरण दिखाता है कि ग्राफ़ को कैसे परिभाषित किया जाता है- यह इंगित करता है कि नोड इंटरकनेक्शन को भी परिभाषित किया जाना है।

graph = {'A': ['B', 'C'],
         'B': ['C'],
         'C': ['D', 'E'],
         'D': ['C'],
         'E': ['F', 'G'],
         'F': ['C']}