计算机编程完全围绕数据展开。它是所有业务逻辑得以实现的数据，并且数据的流动构成了应用程序或项目的核心功能。因此，为了优化数据的使用并通过良好的数据模型进行有效的编程，组织和存储数据变得至关重要。从表面上看，数据类型和数据结构似乎是同一件事，因为两者都涉及数据的性质和组织，但两者之间存在很大的区别。一个描述数据类型和性质，而另一个表示... 阅读更多

数据在理解业务趋势方面发挥着至关重要的作用。许多组织生成和处理海量数据。这些海量且复杂的数据被称为“大数据”。大数据分为三种类型：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。什么是结构化数据？结构化数据通常以行和列的形式存储在表格中。这些表格中的结构化数据可以与其他表格形成关系。人类和机器可以轻松地从结构化数据中检索信息。这些数据是有意义的，并用于开发数据模型。结构化数据用于... 阅读更多

主要有两种数据类型 - 基本类型和非基本类型。基本数据类型是编程语言支持的预定义数据类型。非基本数据类型不是由编程语言定义的，而是由程序员创建的。通过对数据类型的简要介绍，让我们开始本文并区分栈和队列数据结构。栈和队列都是存储数据以特定顺序的数据结构类型。栈数据结构是一种线性列表，允许插入或删除元素... 阅读更多

线性数据结构线性数据结构的数据元素按顺序排列，每个成员元素都与其前一个和后一个元素连接。这种连接有助于在一级和一次运行中遍历线性数据结构。这种数据结构易于实现，因为计算机内存也是顺序的。线性数据结构的示例包括列表、队列、栈、数组等。非线性数据结构非线性数据结构没有连接所有元素的固定顺序，并且每个元素可以有多条路径连接到其他元素。这种数据结构支持多级存储，并且通常... 阅读更多

更改数据库结构的过程基本上分为两种方式，一种是规范化，另一种是反规范化。规范化和反规范化的基本区别在于，数据库规范化消除了设计不佳的表中的数据冗余和异常，而反规范化将多个表数据合并到一个表中，以便可以快速查询。通读本文以了解更多关于规范化和反规范化以及它们之间区别的信息。什么是规范化？规范化用于从数据库中删除冗余数据，并存储非冗余和... 阅读更多

栈是后进先出 (LIFO) 数据结构。这种数据结构在不同的方面有一些重要的应用。如下所示 -表达式处理 -中缀转后缀或中缀转前缀转换 -栈可以用于将某些中缀表达式转换为其后缀等效表达式或前缀等效表达式。这些后缀或前缀表示法用于计算机表达某些表达式。这些表达式与中缀表达式不太熟悉，但它们也有一些很大的优势。我们不需要维护运算符顺序和括号。后缀或前缀评估 -转换完成后缀或... 阅读更多

递归是一个函数调用自身的过程。我们使用递归将更大的问题分解成更小的子问题。有一点我们必须牢记，如果每个子问题都遵循相同类型的模式，那么我们才能使用递归方法。递归函数有两个不同的部分。基本情况和递归情况。基本情况用于终止递归任务。如果未定义基本情况，则函数将无限次递归（理论上）。在计算机程序中，当我们调用一个函数时，程序计数器的值... 阅读更多

霍夫曼编码是一种无损数据压缩算法。在此算法中，为输入的不同字符分配可变长度代码。代码长度与字符的使用频率相关。最常出现的字符具有最短的代码，而最不常出现的字符具有较长的代码。主要有两个部分。第一个是创建霍夫曼树，另一个是遍历树以查找代码。例如，考虑一些字符串“YYYZXXYYX”，字符 Y 的频率大于 X，字符 Z 的频率最小。因此，Y 的代码长度小于 X，X 的代码... 阅读更多

所有节点对的最短路径算法，也称为 Floyd-Warshall 算法，用于查找给定加权图中所有节点对的最短路径问题。此算法的结果是生成一个矩阵，该矩阵表示从任何节点到图中所有其他节点的最小距离。首先，输出矩阵与给定的图的成本矩阵相同。之后，输出矩阵将使用所有顶点 k 作为中间顶点进行更新。此算法的时间复杂度为 O(V3)，其中 V 是图中顶点的数量。输入 - ... 阅读更多

单源最短路径算法（适用于任意权重，正或负），也称为 Bellman-Ford 算法，用于查找从源顶点到任何其他顶点的最小距离。该算法与 Dijkstra 算法的主要区别在于，在 Dijkstra 算法中，我们无法处理负权重，但在这里我们可以轻松地处理它。Bellman-Ford 算法以自底向上的方式查找距离。首先，它找到路径中只有一条边的那些距离。之后，增加路径长度以找到所有可能的解决方案。输入 - 图的成本矩阵：0 6 ∞ 7 ∞ ∞ ... 阅读更多