線形データ構造と非線形データ構造の違い

線形データ構造

線形データ構造には、データ要素が順番に配置されており、各メンバー要素はその前の要素と次の要素に接続されています。この接続は、単一レベルおよび単一実行で線形データ構造をトラバースするのに役立ちます。コンピュータのメモリもシーケンシャルであるため、このようなデータ構造は簡単に実装できます。線形データ構造の例としては、リスト、キュー、スタック、配列などがあります。

非線形データ構造

非線形データ構造には、そのすべての要素を接続するための設定されたシーケンスがなく、各要素は他の要素に接続するための複数のパスを持つことができます。このようなデータ構造はマルチレベルのストレージをサポートしており、多くの場合、1回の実行でトラバースすることはできません。このようなデータ構造は実装が容易ではありませんが、コンピュータのメモリをより効率的に利用できます。非線形データ構造の例としては、ツリー、BST、グラフなどがあります。

線形データ構造と非線形データ構造の重要な違いは次のとおりです。

線形データ構造非線形データ構造

Sr。いいえ。	キー
1	データ要素の配置	線形データ構造では、データ要素は順番に接続され、各要素は1回の実行で移動できます。	非線形データ構造では、データ要素は階層的に接続され、さまざまなレベルで存在します。
2	レベル	線形データ構造では、すべてのデータ要素が単一のレベルに存在します。	非線形データ構造では、データ要素は複数のレベルで存在します。
3	実装の複雑さ	線形データ構造は実装が簡単です。	非線形データ構造は、線形データ構造と比較して理解および実装が困難です。
4	トラバーサル	線形データ構造は、1回の実行で完全にトラバースできます。	非線形データ構造はトラバースが容易ではなく、完全にトラバースするには複数の実行が必要です。
5	メモリ使用率	線形データ構造はメモリにあまり適しておらず、メモリを効率的に利用していません。	非線形データ構造はメモリを非常に効率的に使用します。
6	時間計算量	線形データ構造の時間計算量は、サイズの増加とともに増加することがよくあります。	非線形データ構造の時間計算量は、サイズの増加に伴って残ることがよくあります。
7	例	配列、リスト、キュー、スタック。	グラフ、マップ、ツリー。

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