Структура данных

Бинарное дерево, простой пример ветвящейся связной структуры данных.

Структура данных (англ. data structure) — программная единица, позволяющая хранить и обрабатывать множество однотипных и/или логически связанных данных в вычислительной технике. Для добавления, поиска, изменения и удаления данных структура данных предоставляет некоторый набор функций, составляющих её интерфейс.

Термин «структура данных» может иметь несколько близких, но тем не менее различных значений^[1]:

• Абстрактный тип данных;
• Реализация какого-либо абстрактного типа данных;
• Экземпляр типа данных, например, конкретный список;
• В контексте функционального программирования — уникальная единица (англ. unique identity), сохранящаяся при изменениях. О ней неформально говорят как об одной структуре данных, несмотря на возможное наличие различных версий.

Структуры данных формируются с помощью типов данных, ссылок и операций над ними в выбранном языке программирования.

Различные виды структур данных подходят для различных приложений; некоторые из них имеют узкую специализацию для определённых задач. Например, B-деревья обычно подходят для создания баз данных, в то время как хеш-таблицы используются повсеместно для создания различного рода словарей, например, для отображения доменных имён в интернет-адреса компьютеров.

При разработке программного обеспечения сложность реализации и качество работы программ существенно зависит от правильного выбора структур данных. Это понимание дало начало формальным методам разработки и языкам программирования, в которых именно структуры данных, а не алгоритмы, ставятся во главу архитектуры программного средства. Большая часть таких языков обладает определённым типом модульности, позволяющим структурам данных безопасно переиспользоваться в различных приложениях. Объектно-ориентированные языки, такие как Java, C# и C++, являются примерами такого подхода.

Многие классические структуры данных представлены в стандартных библиотеках языков программирования или непосредственно встроены в языки программирования. Например, структура данных хэш-таблица встроена в языки программирования Lua, Perl, Python, Ruby, Tcl и др. Широко используется стандартная библиотека шаблонов (STL) языка C++.

Фундаментальными строительными блоками для большей части структур данных являются массивы, записи (struct в Си и record в Паскале), размеченные объединения (union в Си) и ссылки. Например, двусвязный список может быть построен с помощью записей и ссылок, где каждая запись (узел) будет хранить данные и ссылки на «левый» и «правый» узлы.

Сравнение структур данных в функциональном и императивном программировании

Проектировать структуры данных для функциональных языков более сложно, чем для императивных, как минимум по двум причинам^[1]:

1. Почти все структуры данных интенсивно используют присваивание, которое в чисто функциональном стиле не используется;
2. Функциональные структуры данных являются более гибкими, и поэтому там, где в императивном программировании старая версия теряется, просто заменяясь новой, в функциональном она автоматически продолжает существовать. Другими словами, в императивном программировании (если не принять особых мер, могущих серьёзно усложнить программу) структуры данных являются эфемерными (англ. ephemeral), а в функциональных программах они как правило постоянные (англ. persistent).

См. также

• Список структур данных

Примечания

1. ↑ ^{1 2} Okasaki, 1998, pp. 3-4

Литература

• Альфред В. Ахо, Джон Хопкрофт, Джеффри Д. Ульман. Структуры данных и алгоритмы = Data Structures and Algorithms. — М.: Вильямс, 2000. — 384 с. — ISBN 0-201-00023-7
• Майкл Мейн, Уолтер Савитч. Структуры данных и другие объекты в C++ = Data Structures and Other Objects Using C++. — 2-е изд. — М.: Вильямс, 2002. — 832 с. — ISBN 0-201-70297-5
• Chris Okasaki Purely Functional Data Structures. — Cambridge University Press, 1998. — 232 с. — ISBN 978-0521663502

Ссылки

• Структуры данных и хеширование

Для улучшения этой статьи по информационным технологиям желательно?: Проставив сноски, внести более точные указания на источники. Дополнить статью (статья слишком короткая либо содержит лишь словарное определение).