線形データ構造と非線形データ構造の違いを説明する

この投稿では、線形データ構造と非線形データ構造の違いを理解します。

線形データ構造

• このような構造の要素は順番に配置されます。

• 線形構造をトラバースすることで、すべての要素にアクセスできます。

• 線形構造のすべての要素は単一レベルにあります。つまり、階層はありません。

• 実装と使用は簡単です。

• それらはより多くのメモリを使用するため、メモリにあまり適していません。

• 線形データ構造の時間計算量は、通常、構造のサイズが大きくなると大きくなります。

• 例には、リスト、配列、スタックが含まれます

以下にPythonでのリストの例を示します。

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

出力

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

非線形データ構造

• 要素は階層的に保存されます。

• これらは「ノード」を使用して相互に接続されています。

• この構造の要素は、単一のレベルではなく、さまざまなレベルに存在します。

• それらの実装は簡単ではありません。

• 簡単にトラバースすることはできません。非線形データ構造を完全にウォークスルーするには、複数回の反復が必要です。

• それらはメモリに優しい、つまりメモリを効率的に使用します。

• 非線形データ構造の時間計算量は、データのサイズが大きくなっても同じです。

• 例としては、マップ、ツリー、グラフ

次の例は、グラフの定義方法を示しています。これは、ノードの相互接続も定義する必要があることを示しています。

例

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