Comment choisir la bonne structure de données pour vos applications
Le choix de la structure de données la mieux adaptée à vos objectifs peut s’avérer difficile en raison de la multiplicité des options disponibles. Lorsque vous choisissez une structure de données, tenez compte des données que vous allez traiter, des opérations à effectuer sur les données et de l’environnement dans lequel votre application va s’exécuter.
Comprendre vos données
Il est essentiel de comprendre les données que vous allez traiter avant de choisir une structure de données. Les structures de données courantes qui fonctionnent avec différents types de données comprennent les tableaux, les listes chaînées, les arbres, les graphiques et les tables de hachage.
Par exemple, lorsque vous devez accéder à des éléments de vos données de manière aléatoire, les tableaux peuvent être le meilleur choix. Si vous devez constamment ajouter ou supprimer des éléments d’une liste et que la taille de la liste peut également changer, les listes chaînées peuvent s’avérer particulièrement utiles.
Les arbres sont utiles lorsque vous devez stocker efficacement plusieurs niveaux de données, comme les structures d’enregistrement, et effectuer des opérations telles que la recherche et le tri.
Lorsque vous devez décrire les interactions entre des entités, telles que celles des réseaux sociaux, et effectuer des opérations telles que le chemin le plus court et la connectivité, les graphes sont préférables. Les tables de hachage sont utiles pour les recherches rapides de clés.
Tenir compte des opérations à effectuer sur les données
Lorsque vous choisissez une structure de données, vous devez également tenir compte des opérations à effectuer sur les données. Différentes structures de données optimisent de nombreuses actions, telles que le tri, la recherche, l’insertion et la suppression.
Par exemple, les listes chaînées sont meilleures pour des opérations telles que l’insertion et la suppression, mais les arbres binaires sont meilleurs pour la recherche et le tri. Une table de hachage peut être le meilleur choix si votre application nécessite une insertion et une recherche simultanées.
Évaluer l’environnement
Lorsque vous envisagez de choisir une structure de données, vous devez évaluer l’environnement dans lequel l’application sera exécutée. L’environnement influe sur la qualité et la rapidité d’accès aux structures de données.
Tenez compte des facteurs suivants lorsque vous évaluez votre situation actuelle :
- Puissance de traitement: Choisissez pour vos applications des structures de données qui fonctionnent bien sur des PC à faible puissance de traitement lors de l’exécution sur la plateforme. Par exemple, des structures de données plus simples telles que des tableaux pourraient être plus appropriées que des arbres ou des graphes.
- Concurrence: Vous devez choisir une structure de données à l’épreuve des threads, capable de gérer des accès simultanés sans corruption des données ; si votre application fonctionne dans un environnement concurrent, où plusieurs threads ou processus accèdent simultanément à la structure de données. Dans ce cas, les structures de données sans verrou comme ConcurrentLinkedQueue et ConcurrentHashMap peuvent être plus appropriées que les méthodes traditionnelles telles que ArrayList et HashMap.
- Latence du réseau: Si votre application nécessite un transfert de données sur un réseau, vous devez tenir compte de la latence du réseau lorsque vous décidez de la meilleure structure de données. Dans ce cas, l’utilisation d’une structure de données qui limite les appels réseau ou réduit le volume de transfert de données peut contribuer à améliorer l’exécution.
Structures de données courantes et leurs cas d’utilisation
Voici un résumé de plusieurs structures de données populaires et de leur utilisation.
- Tableaux: Il s’agit d’une structure de données simple et efficace qui peut contenir une série d’éléments de taille fixe du même type de données. Pour qu’ils fonctionnent correctement, ils ont besoin d’un accès rapide et direct à des objets spécifiques via un index.
- Listes liées: Les listes liées sont constituées de nœuds, qui contiennent un élément et une référence au nœud suivant et/ou au nœud précédent. En raison de l’efficacité de leurs opérations, les listes chaînées sont les mieux adaptées aux situations exigeant l’insertion ou la suppression fréquente d’éléments. Toutefois, l’accès aux éléments individuels par index dans les listes liées est plus lent que dans les tableaux.
- Files d’attente et piles: Les piles adhèrent à la règle du dernier entré-premier sorti (LIFO), selon laquelle le dernier élément inséré est le premier élément retiré. Les files d’attente sont régies par le principe premier entré-premier sorti (FIFO), selon lequel le premier élément ajouté est également le premier supprimé.
- Tables de hachage: Les tables de hachage sont une forme de structure de données qui contient des paires clé-valeur. La meilleure solution consiste à utiliser des tables de hachage lorsque le nombre de composants est imprévisible et que vous avez besoin d’un accès rapide aux valeurs par clé.
- Arbres: Les arbres sont des structures de données hiérarchiques qui peuvent stocker un groupe d’éléments dans une hiérarchie. Les meilleures utilisations des arbres de recherche binaires se trouvent dans les structures de données hiérarchiques où les relations entre les éléments de données peuvent représenter une structure arborescente.
Choisir la bonne structure de données
Avant de choisir une structure de données, tenez compte des données, des obligations et de l’environnement de votre application. En faisant votre choix, pensez aux éléments suivants :
- Complexité temporelle: Les performances de votre application peuvent être considérablement affectées par la complexité temporelle de votre structure de données. Si votre application nécessite des opérations de recherche ou d’extraction fréquentes, utilisez une structure de données à complexité temporelle réduite, telle qu’une table de hachage.
- Complexité spatiale: La complexité spatiale de la structure de données est un autre élément important à prendre en considération. Si votre application est gourmande en mémoire, choisissez une structure de données moins complexe en termes d’espace, telle qu’un tableau. Si l’espace n’est pas une préoccupation, vous pouvez utiliser une structure de données avec une plus grande complexité d’espace, comme un arbre.
- Opérations de lecture et d’écriture: Si votre application utilise beaucoup d’opérations d’écriture, choisissez une structure de données avec une performance d’insertion plus rapide, comme une table de hachage. Si votre application nécessite de nombreuses opérations de lecture, choisissez une structure de données avec une vitesse de recherche plus rapide, comme un arbre de recherche binaire.
- Type de données: Les données que vous traitez peuvent également avoir une incidence sur la structure de données choisie. Par exemple, vous pouvez utiliser une structure de données arborescente si vos données sont hiérarchiques. Si vous avez des données simples auxquelles il faut accéder de manière aléatoire, une structure de données basée sur un tableau peut être la meilleure option.
- Bibliothèques disponibles: Considérez les bibliothèques facilement accessibles pour la structure de données que vous envisagez. L’exécution et la maintenance peuvent être facilitées si votre langage de programmation dispose de bibliothèques intégrées pour une certaine structure de données.
L’exemple Python suivant montre comment sélectionner la meilleure structure de données pour un cas d’utilisation particulier.
Considérez le cas où vous développez une application de système de fichiers qui doit stocker et récupérer des fichiers dans une hiérarchie. Vous devez choisir une structure de données capable de représenter efficacement cette structure hiérarchique et d’exécuter rapidement des opérations telles que la recherche, l’insertion et la suppression.
Il peut être judicieux d’utiliser une structure de données arborescente telle qu’une recherche binaire ou un arbre B. Si le nombre d’entrées dans chaque répertoire est relativement faible et que l’arbre n’est pas très profond, un arbre de recherche binaire fonctionnerait bien. Un arbre B serait plus approprié pour un plus grand nombre de fichiers et des structures de répertoires plus profondes.
Vous trouverez ci-dessous un exemple d’arbre de recherche binaire en Python.
Dans cette implémentation, vous construisez deux classes : une classe Arbre de recherche binaire qui gère les opérations d’insertion et de recherche et une classe Node qui symbolise un nœud dans l’arbre de recherche binaire.
Alors que la méthode d’insertion insère un nouveau nœud à l’emplacement approprié dans l’arbre en fonction de sa valeur, la méthode de recherche recherche un nœud avec une valeur spécifiée. La complexité temporelle des deux opérations dans un arbre équilibré est de O(log n).
Sélectionner la structure de données optimale
La vitesse et l’adaptabilité de votre application peuvent être considérablement améliorées par la structure de données que vous avez choisie. La prise en compte de vos données, de vos opérations et de votre environnement peut vous aider à choisir la meilleure structure de données.
Des considérations telles que la complexité temporelle, la complexité spatiale, les opérations de lecture et d’écriture, la concurrence, le type de données et l’accessibilité à la bibliothèque sont importantes.
En évaluant le poids de chaque composant, vous devez choisir la structure de données qui répond aux besoins de votre application.
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Quelle structure de données choisiriez-vous ?
Aucune structure de données ne peut être utilisée comme solution à tous les problèmes. Pour faire le meilleur choix possible, nous devons considérer comment la structure de données sera utilisée et à quelle fréquence. Essayez de choisir celle qui présente les coûts les plus bas pour les opérations les plus fréquentes. Comparez différentes approches !
Quels sont les facteurs qui déterminent le choix d’une structure de données ?
De nombreux facteurs interviennent dans le choix d’une structure de données à utiliser. Cependant, l’utilisation de la mémoire, les performances et la facilité d’utilisation sont les plus importants.
Quel est le meilleur type de structure de données ?
Un tableau est la structure de données la plus simple et la plus couramment utilisée. Il s’agit d’un conteneur de longueur fixe contenant n éléments du même type. Les éléments sont conservés dans l’ordre, même en mémoire.
Quelle est la meilleure structure de données et pourquoi ?
Un Max Heap est la meilleure structure de données pour trouver la valeur maximale. Nous pouvons trouver le maximum à l’aide d’un tableau trié, d’un tas minimal ou d’un ensemble non ordonné, mais ils ne sont pas aussi efficaces qu’une structure de données de type tas maximal.
