Atšķirība starp lineārajām un nelineārajām datu struktūrām

galvenā atšķirība starp lineāro un nelineāro datu struktūru ir tāda lineārajās datu struktūrās datu elementu organizācija ir secīga, savukārt nelineārajās datu struktūrās datu elementu organizācija nav secīga.

Datu struktūra ir metode datu organizēšanai un glabāšanai, kas ļautu efektīvi iegūt un izmantot datus. Lineārā datu struktūra ir struktūra, kas savus datu elementus sakārto viens pēc otra. Lineāro datu struktūru organizācija ir līdzīga datora atmiņas organizēšanai. Nelineāru datu struktūru veidošana notiek, pievienojot datu elementu vairākiem citiem datu elementiem tādā veidā, lai tas atspoguļotu īpašas attiecības starp tiem. Nelineāro datu struktūru organizācija atšķiras no datora atmiņas.

SATURS

1. Pārskats un galvenās atšķirības
2. Kas ir lineāro datu struktūras
3. Kas ir nelineāras datu struktūras
4. Salīdzinājums blakus - lineāru un nelineāru datu struktūras tabulas formā
5. Kopsavilkums

Kas ir lineāro datu struktūras?

Lineāras datu struktūras savus datu elementus sakārto lineārā veidā, kur katrs datu elements piestiprinās viens pēc otra. Lineārajās datu struktūrās datu elementi šķērso viens otru un pārvietojoties var sasniegt tieši vienu elementu. Turklāt lineāras datu struktūras ir ļoti viegli ieviest, jo arī datora atmiņas organizēšana notiek lineārā veidā.

01. attēls: datu kopas struktūra

Dažas parasti izmantotas lineāras datu struktūras ir masīvi, saistīti saraksti, skursteņi un rindas. Pirmkārt, masīvs ir tāda paša veida datu elementu kolekcija. Indekss palīdz identificēt katru masīva elementu. Otrkārt, saistītais saraksts ir mezglu secība, kurā katru mezglu veido datu elements un atsauce uz nākamo mezglu secībā. Treškārt, kaudze ir arī lineāra datu struktūra. Datu elementus var pievienot vai noņemt tikai no saraksta augšdaļas. Ceturtkārt, rindā ir arī saraksts. Tas ļauj pievienot datu elementus no viena saraksta gala un noņemt no otra saraksta gala.

Kas ir nelineāras datu struktūras?

Nelineārajās datu struktūrās datu elementu organizācija nav secīga. Datu vienumu nelineārā datu struktūrā ir iespējams pievienot vairākiem citiem datu elementiem, lai atspoguļotu īpašas attiecības starp tiem. Turklāt nav iespējams vienreiz izbraukt cauri priekšmetiem.

02 attēls: Koka datu struktūra

Datu nelineāru datu struktūru piemēri ir tādas datu struktūras kā koki un diagrammas. Pirmkārt, koks ir datu struktūra, kas sastāv no saistītu mezglu kopas. Tas ļauj attēlot hierarhiskas attiecības starp datu elementiem. Otrkārt, grafiks ir datu struktūra, ko veido ierobežots malu un virsotņu komplekts. Uzglabātās datu elementu virsotnes un malas attēlo savienojumus vai attiecības starp virsotnēm.

Kāda ir atšķirība starp lineārajām un nelineārajām datu struktūrām?

Lineāras datu struktūras datu elementus sakārto secīgā secībā, un ir iespējams ar vienreizēju datu elementu palīdzību šķērsot līnijpārvadātāju datu struktūru. Turklāt ir vieglāk ieviest lineāras datu struktūras. Masīvs, kaudze, rinda, saistītais saraksts ir daži lineāru datu struktūru piemēri.

Nelineāras datu struktūras neorganizē datus secīgi, un nav iespējams datu elementus vienā piegājienā šķērsot nelineārā datu struktūrā. Turklāt ir grūti ieviest nelineāras datu struktūras. Koks un diagramma ir daži nelineāru datu struktūru piemēri.

Kopsavilkums - lineāras un nelineāras datu struktūras

Atšķirība starp lineāro un nelineāro datu struktūru ir tāda, ka lineārajās datu struktūrās datu elementu organizācija ir secīga, bet nelineārajās datu struktūrās datu elementu organizācija nav secīga. Īsāk sakot, datora atmiņā ir viegli ieviest lineāras datu struktūras nekā nelineāras datu struktūras. Viena datu struktūras veida izvēle otram ir jāveic uzmanīgi, ņemot vērā saistību starp datu elementiem, kuri jāuzglabā.

Atsauce:

1. Nakums, Šīils. “VEIDU DATU STRUKTŪRAS (LINĀRĀS UN NE LINIJAS)… LinkedIn SlideShare, 2016. gada 1. augusts. Pieejams šeit  

Attēla pieklājība:

1.'Data stack'By Boivie - pašu darbs (publiskais īpašums), izmantojot Commons Wikimedia 
2. “Binārs meklēšanas koks” Nav neviena mašīnlasāma autora. (Public Domain), izmantojot Commons Wikimedia