👨💻2
👨💻2👍1
👨💻4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
تفاوت بین پیدا کردن عدد 9 در یک آرایه از پیش مرتب در دو روش سرچ باینری و سرچ خطی
📣👨💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer
📣👨💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer
👍5🙏1👨💻1
👨💻2
مزایای کاربردهای ساختار داده Heap:
1-کارآمد: Heap ها دارای میانگین پیچیدگی زمانی O(log n) برای درج و حذف عناصر هستند که آنها را برای مجموعه داده های بزرگ کارآمد می کند.
2-انعطاف‌پذیر: Heapها را می‌توان به‌عنوان max-heap یا min-heap پیاده‌سازی کرد، که آنها را برای استفاده برای انواع مختلف برنامه‌ها، مانند صف‌های اولویت یا الگوریتم‌های مرتب‌سازی، انعطاف‌پذیر می‌کند.
3-پویا: Heap ها را می توان به صورت پویا با درج یا حذف عناصر تغییر اندازه داد، که آنها را برای برنامه های پویا که نیاز به افزودن یا حذف عناصر در زمان واقعی دارند، مناسب می کند.
4-ساده: Heap ها ساختار ساده ای دارند و دارای درخت دودویی کامل هستند که پیاده سازی و درک آنها را آسان می کند.
5-پایدار: Heap ها یک ساختار داده پایدار هستند، به این معنی که عناصر به ترتیب اولویت پردازش می شوند و آنها را برای برنامه هایی مناسب می کند که در آن نظم اهمیت دارد.
6-مبتنی بر اولویت: Heap ها اجازه می دهند عناصر بر اساس اولویت پردازش شوند و آنها را برای کاربردهای بلادرنگ مانند متعادل سازی بار، کاربردهای پزشکی و تحلیل بازار سهام مناسب می کند.
7-مقیاس پذیر: Heaps می تواند برای مدیریت حجم زیادی از داده ها مقیاس شود، و آنها را برای برنامه های داده های بزرگ، مانند مرتب سازی خارجی و فشرده سازی فایل، مناسب می کند.
8-حافظه کارآمد: Heap ها از نظر حافظه کارآمد هستند، زیرا آنها فقط عناصری را که برای پردازش ضروری هستند ذخیره می کنند و آنها را برای سیستم های تعبیه شده و دستگاه هایی با حافظه محدود مناسب می کند.
9-در محل: Heaps را می توان در محل پیاده سازی کرد، بدون نیاز به حافظه اضافی، که آنها را برای برنامه های محدود حافظه کارآمد می کند.
10-قابل موازی سازی: Heap ها را می توان موازی کرد و به چندین پردازنده اجازه می دهد روی یک ساختار داده کار کنند و آنها را برای سیستم های چند هسته ای و محاسبات با کارایی بالا مناسب می کند.
📣👨💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer
1-کارآمد: Heap ها دارای میانگین پیچیدگی زمانی O(log n) برای درج و حذف عناصر هستند که آنها را برای مجموعه داده های بزرگ کارآمد می کند.
2-انعطاف‌پذیر: Heapها را می‌توان به‌عنوان max-heap یا min-heap پیاده‌سازی کرد، که آنها را برای استفاده برای انواع مختلف برنامه‌ها، مانند صف‌های اولویت یا الگوریتم‌های مرتب‌سازی، انعطاف‌پذیر می‌کند.
3-پویا: Heap ها را می توان به صورت پویا با درج یا حذف عناصر تغییر اندازه داد، که آنها را برای برنامه های پویا که نیاز به افزودن یا حذف عناصر در زمان واقعی دارند، مناسب می کند.
4-ساده: Heap ها ساختار ساده ای دارند و دارای درخت دودویی کامل هستند که پیاده سازی و درک آنها را آسان می کند.
5-پایدار: Heap ها یک ساختار داده پایدار هستند، به این معنی که عناصر به ترتیب اولویت پردازش می شوند و آنها را برای برنامه هایی مناسب می کند که در آن نظم اهمیت دارد.
6-مبتنی بر اولویت: Heap ها اجازه می دهند عناصر بر اساس اولویت پردازش شوند و آنها را برای کاربردهای بلادرنگ مانند متعادل سازی بار، کاربردهای پزشکی و تحلیل بازار سهام مناسب می کند.
7-مقیاس پذیر: Heaps می تواند برای مدیریت حجم زیادی از داده ها مقیاس شود، و آنها را برای برنامه های داده های بزرگ، مانند مرتب سازی خارجی و فشرده سازی فایل، مناسب می کند.
8-حافظه کارآمد: Heap ها از نظر حافظه کارآمد هستند، زیرا آنها فقط عناصری را که برای پردازش ضروری هستند ذخیره می کنند و آنها را برای سیستم های تعبیه شده و دستگاه هایی با حافظه محدود مناسب می کند.
9-در محل: Heaps را می توان در محل پیاده سازی کرد، بدون نیاز به حافظه اضافی، که آنها را برای برنامه های محدود حافظه کارآمد می کند.
10-قابل موازی سازی: Heap ها را می توان موازی کرد و به چندین پردازنده اجازه می دهد روی یک ساختار داده کار کنند و آنها را برای سیستم های چند هسته ای و محاسبات با کارایی بالا مناسب می کند.
📣👨💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer
👍1👨💻1
👨💻3
👨💻1
👨💻3👍1🤔1👌1