13 interessante Projektideen und Themen zur Datenstruktur für Anfänger [2021]

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In der Welt der Informatik bezieht sich Datenstruktur auf das Format, das eine Sammlung von Datenwerten, deren Beziehungen und die auf die Daten anwendbaren Funktionen enthält. Datenstrukturen ordnen Daten so an, dass sie mit bestimmten Algorithmen effektiver abgerufen und bearbeitet werden können. In diesem Artikel listen wir einige nützliche Datenstrukturprojekte auf, die Ihnen beim Lernen, Erstellen und Innovieren helfen!

Grundlagen der Datenstruktur

Datenstrukturen lassen sich in folgende Grundtypen einteilen:

  • Arrays
  • Verknüpfte Listen
  • Stapel
  • Warteschlangen
  • Bäume
  • Hash-Tabellen
  • Grafiken

Die Auswahl der passenden Einstellung für Ihre Daten ist ein wesentlicher Bestandteil des Programmier- und Problemlösungsprozesses. Und Sie können beobachten, dass Datenstrukturen abstrakte Datentypen in konkreten Implementierungen organisieren. Um dieses Ergebnis zu erzielen, verwenden sie verschiedene Algorithmen wie Sortieren, Suchen usw.

Mit dem Aufstieg von Big Data und Analysen , ist das Erlernen dieser Grundlagen für Data Scientists fast unverzichtbar geworden. Das Training umfasst typischerweise verschiedene Datenstrukturprojekte, um die Synthese von Wissen aus realen Erfahrungen zu ermöglichen. Hier ist eine Liste von Themen, die Ihnen den Einstieg erleichtern!

Projektideen für Datenstrukturen

1. Obskure binäre Suchbäume

Elemente wie Namen, Zahlen usw. können in einer sortierten Reihenfolge, die als binäre Suchbäume oder BSTs bezeichnet wird, im Speicher gespeichert werden. Und einige dieser Datenstrukturen können ihre Höhe automatisch ausgleichen, wenn beliebige Elemente eingefügt oder gelöscht werden. Daher werden sie als selbstausgleichende BSTs bezeichnet. Außerdem kann es verschiedene Implementierungen dieses Typs geben, wie die BTrees, AVL-Bäume und Rot-Schwarz-Bäume. Aber es gibt viele andere weniger bekannte Hinrichtungen, über die Sie lernen können. Einige Beispiele sind AA-Bäume, 2-3 Bäume, Spreizbäume, Sündenbockbäume und Treaps.

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2. BSTs, die dem Memoisierungsalgorithmus folgen

Memoization im Zusammenhang mit dynamischer Programmierung. Bei Reduktions-Memoisierungs-BSTs kann jeder Knoten eine Funktion seiner Unterbäume speichern. Betrachten Sie das Beispiel einer BST von Personen, die nach ihrem Alter geordnet sind. Lassen Sie nun die untergeordneten Knoten das maximale Einkommen jedes Einzelnen speichern. Mit dieser Struktur können Sie Fragen beantworten wie: Wie hoch ist das maximale Einkommen von Personen zwischen 18,3 und 25,3 Jahren? Es kann auch Aktualisierungen in logarithmischer Zeit verarbeiten.

3. Zeit zum Einfügen von Heaps

Bei der Suche nach Datenstrukturprojekten möchten Sie auf unterschiedliche Probleme stoßen, die mit kreativen Ansätzen gelöst werden. Eine solche einzigartige Forschungsfrage betrifft die durchschnittliche Einfügungszeit von Fällen für binäre Heap-Datenstrukturen. Laut einigen Online-Quellen handelt es sich um konstante Zeit, während andere darauf hindeuten, dass es sich um log(n)-Zeiten handelt.

4. Optimale Treaps mit Prioritätsänderungsparametern

Treaps sind eine Kombination aus BSTs und Heaps. Bei diesen randomisierten Datenstrukturen werden den Knoten bestimmte Prioritäten zugewiesen. Sie können sich für ein Projekt entscheiden, das eine Reihe von Parametern unter verschiedenen Einstellungen optimiert. Sie können beispielsweise höhere Einstellungen für Knoten festlegen, auf die häufiger zugegriffen wird als auf andere.

5. Forschungsprojekt zu k-d-Bäumen

K-dimensionale Bäume oder k-d-Bäume organisieren und repräsentieren räumliche Daten. Diese Datenstrukturen haben mehrere Anwendungen, insbesondere bei mehrdimensionalen Schlüsselsuchen wie der Suche nach dem nächsten Nachbarn und der Entfernung.

6. Die Mühen des Ritters

In diesem Projekt werden wir zwei Algorithmen in Aktion verstehen – BFS und DFS. BFS steht für Breadth-First Search und verwendet die Queue-Datenstruktur, um den kürzesten Weg zu finden. Während sich DFS auf die Tiefensuche bezieht und Stack-Datenstrukturen durchläuft.

7. Schnelle Datenstrukturen in Nicht-C-Systemsprachen

Programmierer erstellen Programme normalerweise schnell mit Hochsprachen wie Ruby oder Python, implementieren jedoch Datenstrukturen in C/C++. Und sie erstellen einen verbindlichen Code, um die Elemente zu verbinden. Die Sprache C gilt jedoch als fehleranfällig, was auch zu Sicherheitsproblemen führen kann. Hierin liegt eine spannende Projektidee.

8. Suchmaschine für Datenstrukturen

Die Software zielt darauf ab, die Auswahl der Datenstrukturen für eine bestimmte API zu automatisieren und zu beschleunigen. Dieses Projekt demonstriert nicht nur neue Wege zur Darstellung unterschiedlicher Datenstrukturen, sondern optimiert auch eine Reihe von Funktionen, um darauf Rückschlüsse zu machen. Nachfolgend haben wir seine Zusammenfassung zusammengestellt.

9. Telefonbuchanwendung mit doppelt verknüpften Listen

Dieses Projekt kann die Funktionsweise von Kontaktbuchanwendungen demonstrieren und Ihnen auch Datenstrukturen wie Arrays, verknüpfte Listen, Stapel und Warteschlangen beibringen. In der Regel umfasst die Telefonbuchverwaltung Such-, Sortier- und Löschvorgänge. Eine Besonderheit der Suchanfragen ist hierbei, dass dem Nutzer nach Eingabe jedes Zeichens Vorschläge aus der Kontaktliste angezeigt werden. Sie können den Quellcode frei verfügbarer Projekte lesen und replizieren, um Ihre Fähigkeiten zu entwickeln.

10. Räumliche Indizierung mit Quadtrees

Die Quadtree-Datenstruktur ist eine spezielle Art von Baumstruktur, die einen flachen 2D-Raum rekursiv in vier Quadranten unterteilen kann. Jeder hierarchische Knoten in dieser Baumstruktur hat entweder null oder vier Kinder. Es kann für verschiedene Zwecke wie spärliche Datenspeicherung, Bildverarbeitung und räumliche Indizierung verwendet werden.

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11. Graphbasierte Projekte zu Datenstrukturen

Sie können ein Projekt zur topologischen Sortierung eines Graphen aufnehmen. Dafür benötigen Sie Vorkenntnisse des DFS-Algorithmus. Hier ist der Hauptunterschied zwischen den beiden Ansätzen:

  • Wir drucken einen Scheitelpunkt und rufen dann den Algorithmus für benachbarte Scheitelpunkte in DFS rekursiv auf.
  • Bei der topologischen Sortierung rufen wir den Algorithmus zunächst rekursiv für benachbarte Knoten auf. Und dann schieben wir den Inhalt zum Drucken in einen Stapel.

12. Numerische Darstellungen mit Random-Access-Listen

In den Darstellungen, die wir in der Vergangenheit gesehen haben, werden numerische Elemente im Allgemeinen in Binomial Heaps gehalten. Diese Muster können aber auch in anderen Datenstrukturen implementiert werden. Okasaki hat eine numerische Darstellungstechnik entwickelt, die binäre Zufallszugriffslisten verwendet.

13. Stapelbasierter Texteditor

Ihr normaler Texteditor verfügt über die Funktion zum Bearbeiten und Speichern von Text, während er geschrieben oder bearbeitet wird. Es gibt also mehrere Änderungen an der Cursorposition. Um eine hohe Effizienz zu erreichen, benötigen wir eine schnelle Datenstruktur zum Einfügen und Ändern. Und die gewöhnlichen Zeichenarrays brauchen Zeit zum Speichern von Strings.

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13 interessante Projektideen und Themen zur Datenstruktur für Anfänger [2021]

In diesem Artikel listen wir einige nützliche Datenstrukturprojekte auf, die Ihnen beim Lernen, Erstellen und Innovieren helfen!