数据结构的优缺点

什么是数据结构？

数据是任何企业或组织在当今竞争激烈且充满挑战的市场中生存和脱颖而出的最宝贵的东西之一。可用的数据越多，可用于解决问题和克服困难的选项和解决方案就越多。这些数据带来了一些强烈的需求，包括保持数据的统一和可用性。如果没有访问数据并将其转化为宝贵资源的能力，地球上所有的数据都对公司毫无益处。

数据结构不仅仅用于组织数据。它还用于管理、恢复和存储数据。在几乎所有已开发的产品或编程框架中，都使用了几种基本和高级的数据结构。因此，我们应该对数据结构有深入的了解。

数据结构是个人计算机中用于在内存中处理数据的关键组成部分。它们对于正确地排序、处理、访问和存储数据至关重要。然而，这并不是故事的结局。不同的数据结构具有独特的特性、功能、应用、优点和缺点。

数据结构分类

数据结构允许一个人在相对短的时间内组织和处理大量数据。在我们日常生活中，数据结构起着各种作用。使用多种数据结构来解决各种数值和智能问题。让我们来看看在各种情况下使用的一些数据结构。

1. 线性数据结构：数据结构中数据元素按顺序或直接组织，每个元素都连接到其前面的和后面的相邻元素，称为线性数据结构。
   
   
   • 静态数据结构：静态数据结构的内存大小是固定的。静态数据结构可以更轻松地访问元素。
   • 动态数据结构：动态数据结构的大小不是固定的。它在运行时可任意更新，这在代码的内存（空间）复杂性方面可能被认为是很有益的。
2. 非线性数据结构：非线性数据结构是将数据元素不是顺序或直接放置的数据结构。我们无法一次遍历非线性数据结构中的所有元素。
   

数据结构的需求

将数据结构与计算相结合进行比较。数据表示应简单明了，以便工程师和客户能够有效地执行操作。

数据结构简化了数据的排序、检索、处理和存储。以下是所需数据的列表。

1. 更改数据结构非常容易。
2. 它需要最低的投资。
3. 节省内存容量。
4. 数据可视化简单明了。
5. 轻松访问大量数据库。

数据结构的应用

数据结构负责不同的数据类型（ADT）。ADT 描述了数据类型的合法类型。数据结构实现了数据类型的实际类型。不同类型的数据结构适用于不同类型的应用，有些对于特定任务非常关键。例如，社交数据库经常使用 B 树文件来检索数据，而编译器执行通常使用哈希表来查找标识符。

数据结构可以有效地管理大量数据，应用于大型数据库和在线订购服务等。通常，有效的计算规划需要专业的数据结构。一些传统的规划方法和编程语言将数据结构而不是计算视为编程规划中最重要的一方面。数据结构可用于协调存储在主存储器和辅助存储器中的数据的存储和检索。

程序分为两部分：前端和后端。前端提供连接点，后端是存储客户记录的数据库。客户可能高达数百万甚至数万亿。如果我们需要查找特定客户群体的记录，我们将使用搜索方法，这是一种基于数据结构的过程。

数据结构的优点

1. 数据结构是存储框架数据的良好解决方案。
2. 数据结构使我们更容易处理数据。
3. 数据结构也有助于我们将数据高效地存储到磁盘上，以便我们可以检索数据。
   
4. 数据结构对于规划计算至关重要。
5. 正如我们所见，数据结构是按照特定结构组织数据的机制。目前，程序执行的速度取决于所使用的数据结构类型。
6. 数据结构允许我们重用数据。我们可以在某些组织中创建几个数据集，并将它们放入库中供不同客户使用。
7. 图是数据结构，可以让我们可视化、交互并模拟现实世界的挑战。
8. 树是数据结构，可以让我们查看、执行和操作分层数据集。例如，一旦客户查看了 a，他们就可以查看 b，这通常用于搜索相关字段。
9. 数据结构提供了数据抽象，因此客户不必担心数据是如何在框架中存储的。
10. 各种编程语言提供的数据结构伴随着隐式功能（或方法），使我们能够更有效地使用特定数据库。
11. 在处理大型数据集时，程序的效率在很大程度上取决于所使用的数据结构类型。因此，选择合适的数据结构至关重要。
12. 数据结构也用于数据库管理系统 (DBMS) 行业，用于创建列表、使用 B 树和 B+ 树存储数据等。
13. 数据结构服务于多种功能目标，如动态内存分配、进程调度、文件系统组织、词典等。

数据结构的缺点

1. 用于创建和维护应用程序的数据结构或应用程序越多，所需的劳动力就越多。这会增加维护数据结构的成本。程序越复杂，涉及的数据结构就越多。例如，我们可能会访问数组、队列、栈、链表、树、图等数据结构。因此，您可能需要几位专业人员来创建和维护程序。
2. 一些数据结构对于其他软件开发人员来说很难处理。
3. 由于复杂的结构，某些数据结构提供较慢的数据访问速度。
4. 如果出现困难的疑问或问题，我们可以期望专业人员来处理这种情况。
5. 为了处理与数据结构相关的操作，使用数据结构的应用程序需要高度熟练、专业的资源。考虑我们之前讨论的数组模型。如果我们想按升序或降序获取上述数组的元素，我们就必须掌握排序算法，如插入排序、冒泡排序等。另一方面，一位好的程序员可以设计自己的排序算法。可能还需要进行其他更复杂的操作，这将需要专门的专业人员的参与。
6. 在没有充分准备的情况下规划数据结构极其困难，可能需要复杂的计算和大量的努力以及测试（质量测试）。
7. 大型应用程序需要数据结构相互嵌套，就像图的节点由数组或列表组成一样。因此，在这种情况下，维护既复杂又昂贵。
8. 规划您的数据结构可能需要复杂的计算，以及大量的努力和测试，以确保它们是完整且适合分层目的的。这将导致成本增加。此外，在完成开发后，可能会发现新设计的数据结构不如预期有效。

结论

数据结构只是 PC 上组织和存储数据的基本技术，以便根据情况进行有效的使用和管理。