ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಇಂಪ್ಲಿಮೆಂಟೇಶನ್: ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್‌ನ ಆಳವಾದ ಅವಲೋಕನ

ವೆಬ್ ಡೆವಲಪ್‌ಮೆಂಟ್ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ, ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಕ್ಲೈಂಟ್-ಸೈಡ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಿವಾದ ರಾಜ ಮತ್ತು ಸರ್ವರ್-ಸೈಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಬಲ ಶಕ್ತಿಯಾಗಿದೆ. ಅದ್ಭುತವಾದ ಬಳಕೆದಾರ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನಾವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು, ಲೈಬ್ರರಿಗಳು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಭಾಷಾ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನಹರಿಸುತ್ತೇವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸುಂದರವಾದ UI ಮತ್ತು ವೇಗದ APIಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಅಡಿಪಾಯವಿದೆ. ಸರಿಯಾದದನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು ಮಿಂಚಿನ ವೇಗದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಮತ್ತು ಒತ್ತಡದಲ್ಲಿ ನಿಂತುಹೋಗುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನುಂಟು ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ಕೇವಲ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ವ್ಯಾಯಾಮವಲ್ಲ; ಇದು ಉತ್ತಮ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಷ್ಠ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಕೌಶಲ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಈ ಸಮಗ್ರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯು ವೃತ್ತಿಪರ ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳಿಗಾಗಿದ್ದು, ಅವರು ಕೇವಲ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಮೆಥಡ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಮೀರಿ, ಅವುಗಳು ಏಕೆ ಹಾಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ. ನಾವು ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ನೇಟಿವ್ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್‌ಗಳ ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ, ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಮೊದಲಿನಿಂದ ಇಂಪ್ಲಿಮೆಂಟ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತೇವೆ. ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ನಿಮ್ಮ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ವೇಗ, ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ತೃಪ್ತಿಯ ಮೇಲೆ ನೇರವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ತಿಳುವಳಿಕೆಯುಳ್ಳ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ನೀವು ಸಜ್ಜಾಗುತ್ತೀರಿ.

ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್‌ನ ಭಾಷೆ: ಬಿಗ್ ಓ ನೋಟೇಶನ್‌ನ ತ್ವರಿತ ಪುನರಾವಲೋಕನ

ನಾವು ಕೋಡ್‌ಗೆ ಧುಮುಕುವ ಮೊದಲು, ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್ ಬಗ್ಗೆ ಚರ್ಚಿಸಲು ನಮಗೆ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಭಾಷೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಆ ಭಾಷೆಯೇ ಬಿಗ್ ಓ ನೋಟೇಶನ್. ಇನ್‌ಪುಟ್ ಗಾತ್ರ ('n' ಎಂದು ಸೂಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ) ಬೆಳೆದಂತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನ ರನ್‌ಟೈಮ್ ಅಥವಾ ಸ್ಪೇಸ್ ಅವಶ್ಯಕತೆಯು ಹೇಗೆ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಕೆಟ್ಟ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಬಿಗ್ ಓ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವೇಗವನ್ನು ಅಳೆಯುವುದರ ಬಗ್ಗೆ ಅಲ್ಲ, ಬದಲಾಗಿ ಒಂದು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ರೇಖೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದರ ಬಗ್ಗೆ.

ನೀವು ಎದುರಿಸುವ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಕಾಂಪ್ಲೆಕ್ಸಿಟಿಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

• O(1) - ಸ್ಥಿರ ಸಮಯ (Constant Time): ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್‌ನ ಪವಿತ್ರ ಗ್ರಂಥ. ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಸಮಯವು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಡೇಟಾದ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಅರೇಯಿಂದ ಅದರ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಬಳಸಿ ಒಂದು ಐಟಂ ಅನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ಇದಕ್ಕೆ ಒಂದು ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಉದಾಹರಣೆ.
• O(log n) - ಲಾಗರಿಥಮಿಕ್ ಸಮಯ (Logarithmic Time): ರನ್‌ಟೈಮ್ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಗಾತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಲಾಗರಿಥಮಿಕ್ ಆಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ. ಇದು ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ದಕ್ಷವಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಬಾರಿ ನೀವು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಗಾತ್ರವನ್ನು ದ್ವಿಗುಣಗೊಳಿಸಿದಾಗ, ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಕೇವಲ ಒಂದರಿಂದ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ಸಮತೋಲಿತ ಬೈನರಿ ಸರ್ಚ್ ಟ್ರೀಯಲ್ಲಿ ಹುಡುಕುವುದು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಉದಾಹರಣೆ.
• O(n) - ಲೀನಿಯರ್ ಸಮಯ (Linear Time): ರನ್‌ಟೈಮ್ ನೇರವಾಗಿ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಗಾತ್ರಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ. ಇನ್‌ಪುಟ್ 10 ಐಟಂಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಅದು 10 'ಹಂತಗಳನ್ನು' ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಅದು 1,000,000 ಐಟಂಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಅದು 1,000,000 'ಹಂತಗಳನ್ನು' ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ವಿಂಗಡಿಸದ ಅರೇಯಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟ O(n) ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಾಗಿದೆ.
• O(n log n) - ಲಾಗ್-ಲೀನಿಯರ್ ಸಮಯ (Log-Linear Time): ಮರ್ಜ್ ಸಾರ್ಟ್ ಮತ್ತು ಹೀಪ್ ಸಾರ್ಟ್‌ನಂತಹ ಸಾರ್ಟಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಇದು ಬಹಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮತ್ತು ದಕ್ಷವಾದ ಕಾಂಪ್ಲೆಕ್ಸಿಟಿಯಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ಬೆಳೆದಂತೆ ಇದು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಸ್ಕೇಲ್ ಆಗುತ್ತದೆ.
• O(n^2) - ಕ್ವಾಡ್ರಾಟಿಕ್ ಸಮಯ (Quadratic Time): ರನ್‌ಟೈಮ್ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಗಾತ್ರದ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಅನುಪಾತದಲ್ಲಿರುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿಂದ ವಿಷಯಗಳು ವೇಗವಾಗಿ ನಿಧಾನಗೊಳ್ಳಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತವೆ. ಒಂದೇ ಕಲೆಕ್ಷನ್ ಮೇಲೆ ನೆಸ್ಟೆಡ್ ಲೂಪ್‌ಗಳು ಇದಕ್ಕೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರಣ. ಸರಳ ಬಬಲ್ ಸಾರ್ಟ್ ಒಂದು ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ.
• O(2^n) - ಎಕ್ಸ್‌ಪೊನೆನ್ಷಿಯಲ್ ಸಮಯ (Exponential Time): ಇನ್‌ಪುಟ್‌ಗೆ ಸೇರಿಸಲಾದ ಪ್ರತಿ ಹೊಸ ಎಲಿಮೆಂಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ರನ್‌ಟೈಮ್ ದ್ವಿಗುಣಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಈ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಣ್ಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಯಾವುದಕ್ಕೂ ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಆಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಮೆಮೋಯೈಸೇಶನ್ ಇಲ್ಲದೆ ಫಿಬೊನಾಕಿ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ರಿಕರ್ಸಿವ್ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವು ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯಾಗಿದೆ.

ಬಿಗ್ ಓ ಅನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿದೆ. ಇದು ಒಂದೇ ಒಂದು ಲೈನ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡದೆಯೇ ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲ್‌ನ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ತಡೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರಲ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್‌ಗಳು: ಒಂದು ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್ ಮರಣೋತ್ತರ ಪರೀಕ್ಷೆ

ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್‌ಗಳ ಒಂದು ಶಕ್ತಿಯುತ ಗುಂಪನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಅವುಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅವುಗಳ ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸೋಣ.

ಸರ್ವವ್ಯಾಪಿ ಅರೇ

ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ `Array` ಬಹುಶಃ ಅತಿ ಹೆಚ್ಚು ಬಳಸಲಾಗುವ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ಆಗಿದೆ. ಇದು ಮೌಲ್ಯಗಳ ಒಂದು ಕ್ರಮಬದ್ಧ ಪಟ್ಟಿಯಾಗಿದೆ. ತೆರೆಮರೆಯಲ್ಲಿ, ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಇಂಜಿನ್‌ಗಳು ಅರೇಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಅವುಗಳ ಮೂಲಭೂತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಇನ್ನೂ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸೈನ್ಸ್ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುತ್ತವೆ.

• ಪ್ರವೇಶ (ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮೂಲಕ - Access by index): O(1) - ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಎಲಿಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವುದು (`myArray[5]` ನಂತೆ) ನಂಬಲಾಗದಷ್ಟು ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಅದರ ಮೆಮೊರಿ ವಿಳಾಸವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಬಹುದು.
• ಪುಶ್ (ಕೊನೆಗೆ ಸೇರಿಸುವುದು - Push): ಸರಾಸರಿ O(1) - ಕೊನೆಗೆ ಒಂದು ಎಲಿಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಹಳ ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಇಂಜಿನ್‌ಗಳು ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಮೊದಲೇ ಹಂಚಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೇವಲ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸೆಟ್ ಮಾಡುವ ವಿಷಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಸಾಂದರ್ಭಿಕವಾಗಿ, ಅರೇಯನ್ನು ಮರುಗಾತ್ರಗೊಳಿಸಬೇಕಾಗಿ ಮತ್ತು ನಕಲಿಸಬೇಕಾಗಿ ಬರಬಹುದು, ಇದು O(n) ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಅಪರೂಪವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಅಮೋರ್ಟೈಸ್ಡ್ ಟೈಮ್ ಕಾಂಪ್ಲೆಕ್ಸಿಟಿ O(1) ಆಗಿರುತ್ತದೆ.
• ಪಾಪ್ (ಕೊನೆಯಿಂದ ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು - Pop): O(1) - ಕೊನೆಯ ಎಲಿಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಸಹ ಬಹಳ ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇತರ ಯಾವುದೇ ಎಲಿಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮರು-ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ.
• ಅನ್‌ಶಿಫ್ಟ್ (ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸುವುದು - Unshift): O(n) - ಇದೊಂದು ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್ ಬಲೆ! ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಎಲಿಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಲು, ಅರೇಯಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಎಲಿಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಒಂದು ಸ್ಥಾನ ಬಲಕ್ಕೆ ಸರಿಸಬೇಕು. ಅರೇಯ ಗಾತ್ರದೊಂದಿಗೆ ಇದರ ವೆಚ್ಚವು ರೇಖೀಯವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ.
• ಶಿಫ್ಟ್ (ಆರಂಭದಿಂದ ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು - Shift): O(n) - ಹಾಗೆಯೇ, ಮೊದಲ ಎಲಿಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಎಲ್ಲಾ ನಂತರದ ಎಲಿಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಒಂದು ಸ್ಥಾನ ಎಡಕ್ಕೆ ಸರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್-ಕ್ರಿಟಿಕಲ್ ಲೂಪ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಅರೇಗಳ ಮೇಲೆ ಇದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ.
• ಹುಡುಕಾಟ (ಉದಾ. `indexOf`, `includes`): O(n) - ಒಂದು ಎಲಿಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಹುಡುಕಲು, ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಆರಂಭದಿಂದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಎಲಿಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಸಿಗುವವರೆಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕಾಗಬಹುದು.
• ಸ್ಪ್ಲೈಸ್ / ಸ್ಲೈಸ್ (Splice / Slice): O(n) - ಮಧ್ಯದಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸಲು/ಅಳಿಸಲು ಅಥವಾ ಸಬ್-ಅರೇಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಎರಡೂ ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅರೇಯ ಒಂದು ಭಾಗವನ್ನು ಮರು-ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮಾಡುವುದು ಅಥವಾ ನಕಲಿಸುವುದು ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಇದು ಅವುಗಳನ್ನು ಲೀನಿಯರ್ ಟೈಮ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಮುಖಾಂಶ: ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಮೂಲಕ ವೇಗದ ಪ್ರವೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಮತ್ತು ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಐಟಂಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು/ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಅರೇಗಳು ಅದ್ಭುತವಾಗಿವೆ. ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಮಧ್ಯದಲ್ಲಿ ಐಟಂಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು/ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಅವುಗಳು ಅದಕ್ಷವಾಗಿವೆ.

ಬಹುಮುಖಿ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ (ಒಂದು ಹ್ಯಾಶ್ ಮ್ಯಾಪ್ ಆಗಿ)

ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳು ಕೀ-ಮೌಲ್ಯ ಜೋಡಿಗಳ ಸಂಗ್ರಹಗಳಾಗಿವೆ. ಅವುಗಳನ್ನು ಅನೇಕ ವಿಷಯಗಳಿಗೆ ಬಳಸಬಹುದಾದರೂ, ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ಆಗಿ ಅವುಗಳ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಪಾತ್ರವು ಹ್ಯಾಶ್ ಮ್ಯಾಪ್ (ಅಥವಾ ಡಿಕ್ಷನರಿ) ಆಗಿದೆ. ಹ್ಯಾಶ್ ಫಂಕ್ಷನ್ ಒಂದು ಕೀಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡು, ಅದನ್ನು ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ, ಮತ್ತು ಆ ಮೆಮೊರಿ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ.

• ಸೇರಿಸುವಿಕೆ / ಅಪ್‌ಡೇಟ್ (Insertion / Update): ಸರಾಸರಿ O(1) - ಹೊಸ ಕೀ-ಮೌಲ್ಯ ಜೋಡಿಯನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವುದನ್ನು ಅಪ್‌ಡೇಟ್ ಮಾಡುವುದು ಹ್ಯಾಶ್ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಇರಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸ್ಥಿರ ಸಮಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
• ಅಳಿಸುವಿಕೆ (Deletion): ಸರಾಸರಿ O(1) - ಕೀ-ಮೌಲ್ಯ ಜೋಡಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಸಹ ಸರಾಸರಿ ಸ್ಥಿರ ಸಮಯದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಾಗಿದೆ.
• ಲುಕಪ್ (ಕೀ ಮೂಲಕ ಪ್ರವೇಶ - Lookup): ಸರಾಸರಿ O(1) - ಇದು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳ ಮಹಾಶಕ್ತಿಯಾಗಿದೆ. ಅದರ ಕೀ ಮೂಲಕ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುವುದು ಅತ್ಯಂತ ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ಕೀಗಳು ಇವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ.

"ಸರಾಸರಿ" ಎಂಬ ಪದವು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಹ್ಯಾಶ್ ಕೊಲಿಷನ್ (ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಕೀಗಳು ಒಂದೇ ಹ್ಯಾಶ್ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ) ಅಪರೂಪದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್ O(n) ಗೆ ಇಳಿಯಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ರಚನೆಯು ಆ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಸಣ್ಣ ಐಟಂಗಳ ಪಟ್ಟಿಯ ಮೂಲಕ ಇಟರೇಟ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಆಧುನಿಕ ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಇಂಜಿನ್‌ಗಳು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಹ್ಯಾಶಿಂಗ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗದಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ES6 ಪವರ್‌ಹೌಸ್‌ಗಳು: ಸೆಟ್ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಪ್

ES6 `Map` ಮತ್ತು `Set` ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿತು, ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಅರೇಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಹೆಚ್ಚು ವಿಶೇಷವಾದ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪರ್ಯಾಯಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಸೆಟ್ (Set): ಒಂದು `Set` ಅನನ್ಯ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದೆ. ಇದು ನಕಲುಗಳಿಲ್ಲದ ಅರೇಯಂತಿದೆ.

• `add(value)`: ಸರಾಸರಿ O(1).
• `has(value)`: ಸರಾಸರಿ O(1). ಇದು ಅರೇಯ `includes()` ಮೆಥಡ್‌ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಇದರ ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಯೋಜನವಾಗಿದೆ, ಅದು O(n) ಆಗಿದೆ.
• `delete(value)`: ಸರಾಸರಿ O(1).

ನೀವು ಅನನ್ಯ ಐಟಂಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬೇಕಾದಾಗ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಅಸ್ತಿತ್ವವನ್ನು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕಾದಾಗ `Set` ಅನ್ನು ಬಳಸಿ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬಳಕೆದಾರ ID ಅನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ಪ್ರೊಸೆಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು.

ಮ್ಯಾಪ್ (Map): ಒಂದು `Map` ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಕೆಲವು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಇದು ಕೀ-ಮೌಲ್ಯ ಜೋಡಿಗಳ ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದ್ದು, ಇಲ್ಲಿ ಕೀಗಳು ಯಾವುದೇ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರದ್ದಾಗಿರಬಹುದು (ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿರುವಂತೆ ಕೇವಲ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಸಿಂಬಲ್‌ಗಳಲ್ಲ). ಇದು ಸೇರಿಸುವಿಕೆಯ ಕ್ರಮವನ್ನು ಸಹ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

• `set(key, value)`: ಸರಾಸರಿ O(1).
• `get(key)`: ಸರಾಸರಿ O(1).
• `has(key)`: ಸರಾಸರಿ O(1).
• `delete(key)`: ಸರಾಸರಿ O(1).

ನಿಮಗೆ ಡಿಕ್ಷನರಿ/ಹ್ಯಾಶ್ ಮ್ಯಾಪ್ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಕೀಗಳು ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ಗಳಾಗಿಲ್ಲದಿರುವಾಗ, ಅಥವಾ ನೀವು ಎಲಿಮೆಂಟ್‌ಗಳ ಕ್ರಮವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದಾಗ `Map` ಅನ್ನು ಬಳಸಿ. ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸರಳ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಿಂತ ಹ್ಯಾಶ್ ಮ್ಯಾಪ್ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ ಆಯ್ಕೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಮೊದಲಿನಿಂದ ಇಂಪ್ಲಿಮೆಂಟ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು

ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್ ಅನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಈ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ನೀವೇ ನಿರ್ಮಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಯಾವುದೇ ಪರ್ಯಾಯವಿಲ್ಲ. ಇದು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಟ್ರೇಡ್-ಆಫ್‌ಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಿಮ್ಮ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಆಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಲಿಂಕ್ಡ್ ಲಿಸ್ಟ್: ಅರೇಯ ಸಂಕೋಲೆಗಳಿಂದ ಪಾರಾಗುವುದು

ಲಿಂಕ್ಡ್ ಲಿಸ್ಟ್ ಒಂದು ಲೀನಿಯರ್ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇಲ್ಲಿ ಎಲಿಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪಕ್ಕಪಕ್ಕದ ಮೆಮೊರಿ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಎಲಿಮೆಂಟ್ ('ನೋಡ್') ತನ್ನ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಅನುಕ್ರಮದಲ್ಲಿನ ಮುಂದಿನ ನೋಡ್‌ಗೆ ಒಂದು ಪಾಯಿಂಟರ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಈ ರಚನೆಯು ನೇರವಾಗಿ ಅರೇಗಳ ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಿಂಗ್ಲಿ ಲಿಂಕ್ಡ್ ಲಿಸ್ಟ್ ನೋಡ್ ಮತ್ತು ಲಿಸ್ಟ್‌ನ ಇಂಪ್ಲಿಮೆಂಟೇಶನ್:

// Node class represents each element in the list class Node { constructor(data, next = null) { this.data = data; this.next = next; } } // LinkedList class manages the nodes class LinkedList { constructor() { this.head = null; // The first node this.size = 0; } // Insert at the beginning (pre-pend) insertFirst(data) { this.head = new Node(data, this.head); this.size++; } // ... other methods like insertLast, insertAt, getAt, removeAt ... }

ಅರೇಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ:

• ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸುವಿಕೆ/ಅಳಿಸುವಿಕೆ: O(1). ಇದು ಲಿಂಕ್ಡ್ ಲಿಸ್ಟ್‌ನ ಅತಿದೊಡ್ಡ ಪ್ರಯೋಜನವಾಗಿದೆ. ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ಹೊಸ ನೋಡ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಲು, ನೀವು ಅದನ್ನು ರಚಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದರ `next` ಅನ್ನು ಹಳೆಯ `head` ಗೆ ಪಾಯಿಂಟ್ ಮಾಡಿ. ಯಾವುದೇ ಮರು-ಇಂಡೆಕ್ಸಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ! ಇದು ಅರೇಯ O(n) `unshift` ಮತ್ತು `shift` ಗಿಂತ ದೊಡ್ಡ ಸುಧಾರಣೆಯಾಗಿದೆ.
• ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ/ಮಧ್ಯದಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸುವಿಕೆ/ಅಳಿಸುವಿಕೆ: ಇದಕ್ಕೆ ಸರಿಯಾದ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಲಿಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾವರ್ಸ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು O(n) ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಾಗಿದೆ. ಕೊನೆಗೆ ಸೇರಿಸಲು ಅರೇ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಡಬ್ಲಿ ಲಿಂಕ್ಡ್ ಲಿಸ್ಟ್ (ಮುಂದಿನ ಮತ್ತು ಹಿಂದಿನ ನೋಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಪಾಯಿಂಟರ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ) ಅಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡಬಹುದು, ನೀವು ಈಗಾಗಲೇ ಅಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿರುವ ನೋಡ್‌ಗೆ ರೆಫರೆನ್ಸ್ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು O(1) ಮಾಡುತ್ತದೆ.
• ಪ್ರವೇಶ/ಹುಡುಕಾಟ: O(n). ಯಾವುದೇ ನೇರ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಇಲ್ಲ. 100ನೇ ಎಲಿಮೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಹುಡುಕಲು, ನೀವು `head` ನಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ 99 ನೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾವರ್ಸ್ ಮಾಡಬೇಕು. ಇದು ಅರೇಯ O(1) ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಪ್ರವೇಶಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಒಂದು ಗಮನಾರ್ಹ ಅನಾನುಕೂಲತೆಯಾಗಿದೆ.

ಸ್ಟ್ಯಾಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಯೂಗಳು: ಕ್ರಮ ಮತ್ತು ಹರಿವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು

ಸ್ಟ್ಯಾಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಯೂಗಳು ಅವುಗಳ ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಇಂಪ್ಲಿಮೆಂಟೇಶನ್‌ಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಅವುಗಳ ನಡವಳಿಕೆಯಿಂದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಅಬ್ಸ್‌ಟ್ರಾಕ್ಟ್ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳಾಗಿವೆ. ಕಾರ್ಯಗಳು, ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಹರಿವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿವೆ.

ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ (LIFO - ಕೊನೆಯದಾಗಿ ಬಂದದ್ದು, ಮೊದಲಿಗೆ ಹೋಗುವುದು): ಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳ ಒಂದು ಸ್ಟ್ಯಾಕ್ ಅನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ನೀವು ಮೇಲ್ಭಾಗಕ್ಕೆ ಒಂದು ಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತೀರಿ, ಮತ್ತು ನೀವು ಮೇಲ್ಭಾಗದಿಂದ ಒಂದು ಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತೀರಿ. ನೀವು ಕೊನೆಯದಾಗಿ ಇಟ್ಟದ್ದು ನೀವು ಮೊದಲು ತೆಗೆಯುವಂತಹುದು.

• ಅರೇಯೊಂದಿಗೆ ಇಂಪ್ಲಿಮೆಂಟೇಶನ್: ಅತ್ಯಲ್ಪ ಮತ್ತು ದಕ್ಷ. ಸ್ಟ್ಯಾಕ್‌ಗೆ ಸೇರಿಸಲು `push()` ಮತ್ತು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು `pop()` ಬಳಸಿ. ಎರಡೂ O(1) ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಾಗಿವೆ.
• ಲಿಂಕ್ಡ್ ಲಿಸ್ಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಇಂಪ್ಲಿಮೆಂಟೇಶನ್: ಸಹ ಬಹಳ ದಕ್ಷ. ಸೇರಿಸಲು (ಪುಶ್) `insertFirst()` ಮತ್ತು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು (ಪಾಪ್) `removeFirst()` ಬಳಸಿ. ಎರಡೂ O(1) ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಾಗಿವೆ.

ಕ್ಯೂ (FIFO - ಮೊದಲಿಗೆ ಬಂದದ್ದು, ಮೊದಲಿಗೆ ಹೋಗುವುದು): ಟಿಕೆಟ್ ಕೌಂಟರ್‌ನಲ್ಲಿನ ಒಂದು ಸಾಲನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಸಾಲಿನಲ್ಲಿ ಮೊದಲು ಬಂದ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಮೊದಲು ಸೇವೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

• ಅರೇಯೊಂದಿಗೆ ಇಂಪ್ಲಿಮೆಂಟೇಶನ್: ಇದೊಂದು ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್ ಬಲೆ! ಕ್ಯೂನ ಕೊನೆಗೆ ಸೇರಿಸಲು (enqueue), ನೀವು `push()` (O(1)) ಬಳಸುತ್ತೀರಿ. ಆದರೆ ಮುಂಭಾಗದಿಂದ ತೆಗೆದುಹಾಕಲು (dequeue), ನೀವು `shift()` (O(n)) ಬಳಸಬೇಕು. ಇದು ದೊಡ್ಡ ಕ್ಯೂಗಳಿಗೆ ಅದಕ್ಷವಾಗಿದೆ.
• ಲಿಂಕ್ಡ್ ಲಿಸ್ಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಇಂಪ್ಲಿಮೆಂಟೇಶನ್: ಇದು ಆದರ್ಶ ಇಂಪ್ಲಿಮೆಂಟೇಶನ್ ಆಗಿದೆ. ಲಿಸ್ಟ್‌ನ ಕೊನೆಗೆ (tail) ನೋಡ್ ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ enqueue ಮಾಡಿ, ಮತ್ತು ಆರಂಭದಿಂದ (head) ನೋಡ್ ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಮೂಲಕ dequeue ಮಾಡಿ. head ಮತ್ತು tail ಎರಡಕ್ಕೂ ರೆಫರೆನ್ಸ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ, ಎರಡೂ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು O(1) ಆಗಿರುತ್ತವೆ.

ಬೈನರಿ ಸರ್ಚ್ ಟ್ರೀ (BST): ವೇಗಕ್ಕಾಗಿ ಸಂಘಟಿಸುವುದು

ನೀವು ವಿಂಗಡಿಸಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ, ನೀವು O(n) ಹುಡುಕಾಟಕ್ಕಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಮಾಡಬಹುದು. ಬೈನರಿ ಸರ್ಚ್ ಟ್ರೀ ಒಂದು ನೋಡ್-ಆಧಾರಿತ ಟ್ರೀ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ಆಗಿದ್ದು, ಇಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನೋಡ್‌ಗೆ ಒಂದು ಮೌಲ್ಯ, ಎಡ ಮಗು, ಮತ್ತು ಬಲ ಮಗು ಇರುತ್ತದೆ. ಪ್ರಮುಖ ಗುಣಲಕ್ಷಣವೆಂದರೆ, ಯಾವುದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನೋಡ್‌ಗೆ, ಅದರ ಎಡ ಸಬ್‌ಟ್ರೀಯಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಅದರ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಇರುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ಅದರ ಬಲ ಸಬ್‌ಟ್ರೀಯಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಹೆಚ್ಚಿರುತ್ತವೆ.

BST ನೋಡ್ ಮತ್ತು ಟ್ರೀಯ ಇಂಪ್ಲಿಮೆಂಟೇಶನ್:

class Node { constructor(data) { this.data = data; this.left = null; this.right = null; } } class BinarySearchTree { constructor() { this.root = null; } insert(data) { const newNode = new Node(data); if (this.root === null) { this.root = newNode; } else { this.insertNode(this.root, newNode); } } // Helper recursive function insertNode(node, newNode) { if (newNode.data < node.data) { if (node.left === null) { node.left = newNode; } else { this.insertNode(node.left, newNode); } } else { if (node.right === null) { node.right = newNode; } else { this.insertNode(node.right, newNode); } } } // ... search and remove methods ... }

ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ:

• ಹುಡುಕಾಟ, ಸೇರಿಸುವಿಕೆ, ಅಳಿಸುವಿಕೆ: ಒಂದು ಸಮತೋಲಿತ ಟ್ರೀಯಲ್ಲಿ, ಈ ಎಲ್ಲಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು O(log n) ಆಗಿರುತ್ತವೆ. ಏಕೆಂದರೆ ಪ್ರತಿ ಹೋಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ, ನೀವು ಉಳಿದ ನೋಡ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅರ್ಧದಷ್ಟನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತೀರಿ. ಇದು ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಯುತ ಮತ್ತು ಸ್ಕೇಲೆಬಲ್ ಆಗಿದೆ.
• ಅಸಮತೋಲಿತ ಟ್ರೀ ಸಮಸ್ಯೆ: O(log n) ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಟ್ರೀ ಸಮತೋಲಿತವಾಗಿರುವುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ನೀವು ವಿಂಗಡಿಸಲಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು (ಉದಾ., 1, 2, 3, 4, 5) ಸರಳ BSTಗೆ ಸೇರಿಸಿದರೆ, ಅದು ಲಿಂಕ್ಡ್ ಲಿಸ್ಟ್ ಆಗಿ ಕ್ಷೀಣಿಸುತ್ತದೆ. ಎಲ್ಲಾ ನೋಡ್‌ಗಳು ಬಲ ಮಕ್ಕಳಾಗುತ್ತವೆ. ಈ ಕೆಟ್ಟ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಎಲ್ಲಾ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್ O(n) ಗೆ ಇಳಿಯುತ್ತದೆ. ಇದಕ್ಕಾಗಿಯೇ AVL ಟ್ರೀಗಳು ಅಥವಾ ರೆಡ್-ಬ್ಲ್ಯಾಕ್ ಟ್ರೀಗಳಂತಹ ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ಸ್ವಯಂ-ಸಮತೋಲನ ಟ್ರೀಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿವೆ, ಆದರೂ ಅವುಗಳನ್ನು ಇಂಪ್ಲಿಮೆಂಟ್ ಮಾಡಲು ಹೆಚ್ಚು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿವೆ.

ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳು: ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು

ಗ್ರಾಫ್ ಎನ್ನುವುದು ಎಡ್ಜ್‌ಗಳಿಂದ ಸಂಪರ್ಕಗೊಂಡ ನೋಡ್‌ಗಳ (ವರ್ಟಿಸಸ್) ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿದೆ. ಅವು ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿವೆ: ಸಾಮಾಜಿಕ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು, ರಸ್ತೆ ನಕ್ಷೆಗಳು, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು, ಇತ್ಯಾದಿ. ನೀವು ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿಸಲು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದು ಪ್ರಮುಖ ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.

ಅಡ್ಜಸೆನ್ಸಿ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್: V x V ಗಾತ್ರದ 2D ಅರೇ (ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್) (ಇಲ್ಲಿ V ವರ್ಟಿಸಸ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ). ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ `i` ನಿಂದ `j` ಗೆ ಎಡ್ಜ್ ಇದ್ದರೆ `matrix[i][j] = 1`, ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ 0.

• ಪ್ರಯೋಜನಗಳು: ಎರಡು ವರ್ಟಿಸಸ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಎಡ್ಜ್ ಇದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು O(1).
• ಅನಾನುಕೂಲಗಳು: O(V^2) ಸ್ಪೇಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಇದು ವಿರಳ ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳಿಗೆ (ಕಡಿಮೆ ಎಡ್ಜ್‌ಗಳಿರುವ ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳು) ಬಹಳ ಅದಕ್ಷವಾಗಿದೆ. ಒಂದು ವರ್ಟೆಕ್ಸ್‌ನ ಎಲ್ಲಾ ನೆರೆಹೊರೆಯವರನ್ನು ಹುಡುಕಲು O(V) ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ಅಡ್ಜಸೆನ್ಸಿ ಲಿಸ್ಟ್: ಲಿಸ್ಟ್‌ಗಳ ಒಂದು ಅರೇ (ಅಥವಾ ಮ್ಯಾಪ್). ಅರೇಯಲ್ಲಿನ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ `i` ವರ್ಟೆಕ್ಸ್ `i` ಅನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಆ ಇಂಡೆಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಲಿಸ್ಟ್ `i` ಗೆ ಎಡ್ಜ್ ಹೊಂದಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ವರ್ಟಿಸಸ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.

• ಪ್ರಯೋಜನಗಳು: ಸ್ಪೇಸ್ ದಕ್ಷ, O(V + E) ಸ್ಪೇಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ (ಇಲ್ಲಿ E ಎಡ್ಜ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ). ಒಂದು ವರ್ಟೆಕ್ಸ್‌ನ ಎಲ್ಲಾ ನೆರೆಹೊರೆಯವರನ್ನು ಹುಡುಕುವುದು ದಕ್ಷವಾಗಿರುತ್ತದೆ (ನೆರೆಹೊರೆಯವರ ಸಂಖ್ಯೆಗೆ ಅನುಪಾತದಲ್ಲಿ).
• ಅನಾನುಕೂಲಗಳು: ಎರಡು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವರ್ಟಿಸಸ್‌ಗಳ ನಡುವೆ ಎಡ್ಜ್ ಇದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು, O(log k) ಅಥವಾ O(k) ವರೆಗೆ, ಇಲ್ಲಿ k ನೆರೆಹೊರೆಯವರ ಸಂಖ್ಯೆ.

ವೆಬ್‌ನಲ್ಲಿನ ಹೆಚ್ಚಿನ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ, ಗ್ರಾಫ್‌ಗಳು ವಿರಳವಾಗಿರುತ್ತವೆ, ಇದು ಅಡ್ಜಸೆನ್ಸಿ ಲಿಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ನೈಜ ಜಗತ್ತಿನಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್ ಮಾಪನ

ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕ ಬಿಗ್ ಓ ಒಂದು ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ನಿಮಗೆ ಕಠಿಣ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್‌ನ ನಿಜವಾದ ಎಕ್ಸಿಕ್ಯೂಶನ್ ಸಮಯವನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ಅಳೆಯುತ್ತೀರಿ?

ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಮೀರಿ: ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಟೈಮ್ ಮಾಡುವುದು

`Date.now()` ಅನ್ನು ಬಳಸಬೇಡಿ. ಇದನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ-ನಿಖರತೆಯ ಬೆಂಚ್‌ಮಾರ್ಕಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ಬ್ರೌಸರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು Node.js ಎರಡರಲ್ಲೂ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್ API ಅನ್ನು ಬಳಸಿ.

ಹೆಚ್ಚಿನ-ನಿಖರತೆಯ ಟೈಮಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ `performance.now()` ಬಳಸುವುದು:

// ಉದಾಹರಣೆ: Array.unshift ಮತ್ತು LinkedList ಇನ್ಸರ್ಷನ್ ಹೋಲಿಕೆ const hugeArray = Array.from({ length: 100000 }, (_, i) => i); const hugeLinkedList = new LinkedList(); // ಇದನ್ನು ಇಂಪ್ಲಿಮೆಂಟ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿ for(let i = 0; i < 100000; i++) { hugeLinkedList.insertLast(i); } // Array.unshift ಪರೀಕ್ಷೆ const startTimeArray = performance.now(); hugeArray.unshift(-1); const endTimeArray = performance.now(); console.log(`ಅರೇ.ಅನ್‌ಶಿಫ್ಟ್‌ಗೆ ${endTimeArray - startTimeArray} ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡ್‌ಗಳು ಬೇಕಾಯಿತು.`); // LinkedList.insertFirst ಪರೀಕ್ಷೆ const startTimeLL = performance.now(); hugeLinkedList.insertFirst(-1); const endTimeLL = performance.now(); console.log(`ಲಿಂಕ್ಡ್‌ಲಿಸ್ಟ್.ಇನ್ಸರ್ಟ್‌ಫರ್ಸ್ಟ್‌ಗೆ ${endTimeLL - startTimeLL} ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡ್‌ಗಳು ಬೇಕಾಯಿತು.`);

ನೀವು ಇದನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿದಾಗ, ನೀವು ಒಂದು ನಾಟಕೀಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ನೋಡುತ್ತೀರಿ. ಲಿಂಕ್ಡ್ ಲಿಸ್ಟ್ ಇನ್ಸರ್ಷನ್ ಬಹುತೇಕ ತಕ್ಷಣವೇ ಆಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅರೇ ಅನ್‌ಶಿಫ್ಟ್ ಗಮನಾರ್ಹ ಸಮಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಇದು O(1) ಮತ್ತು O(n) ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

V8 ಇಂಜಿನ್ ಫ್ಯಾಕ್ಟರ್: ನೀವು ನೋಡದಿರುವುದು

ನಿಮ್ಮ ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಕೋಡ್ ನಿರ್ವಾತದಲ್ಲಿ ರನ್ ಆಗುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕ. ಇದನ್ನು V8 (ಕ್ರೋಮ್ ಮತ್ತು Node.js ನಲ್ಲಿ) ನಂತಹ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಇಂಜಿನ್‌ನಿಂದ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. V8 ನಂಬಲಾಗದ JIT (ಜಸ್ಟ್-ಇನ್-ಟೈಮ್) ಕಂಪೈಲೇಶನ್ ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

• ಹಿಡನ್ ಕ್ಲಾಸ್‌ಗಳು (ಶೇಪ್‌ಗಳು): ಒಂದೇ ಪ್ರಾಪರ್ಟಿ ಕೀಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿರುವ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳಿಗೆ V8 ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ 'ಶೇಪ್‌ಗಳನ್ನು' ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಪ್ರಾಪರ್ಟಿ ಪ್ರವೇಶವು ಬಹುತೇಕ ಅರೇ ಇಂಡೆಕ್ಸ್ ಪ್ರವೇಶದಷ್ಟು ವೇಗವಾಗಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
• ಇನ್‌ಲೈನ್ ಕ್ಯಾಶಿಂಗ್: V8 ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ನೋಡುವ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಇದರ ಅರ್ಥ ನಿಮಗೇನು? ಇದರರ್ಥ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ, ಬಿಗ್ ಓ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಸೈದ್ಧಾಂತಿಕವಾಗಿ ನಿಧಾನವಾಗಿರುವ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯು ಇಂಜಿನ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಳಿಂದಾಗಿ ಸಣ್ಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ವೇಗವಾಗಿರಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬಹಳ ಸಣ್ಣ `n` ಗಾಗಿ, `shift()` ಬಳಸುವ ಅರೇ-ಆಧಾರಿತ ಕ್ಯೂ ಕಸ್ಟಮ್-ನಿರ್ಮಿತ ಲಿಂಕ್ಡ್ ಲಿಸ್ಟ್ ಕ್ಯೂಗಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು, ಏಕೆಂದರೆ ನೋಡ್ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಓವರ್‌ಹೆಡ್ ಮತ್ತು V8ನ ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್, ನೇಟಿವ್ ಅರೇ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ಕಚ್ಚಾ ವೇಗ. ಆದಾಗ್ಯೂ, `n` ದೊಡ್ಡದಾದಂತೆ ಬಿಗ್ ಓ ಯಾವಾಗಲೂ ಗೆಲ್ಲುತ್ತದೆ. ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿಗಾಗಿ ಯಾವಾಗಲೂ ಬಿಗ್ ಓ ಅನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಾಗಿ ಬಳಸಿ.

ಅಂತಿಮ ಪ್ರಶ್ನೆ: ನಾನು ಯಾವ ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು?

ಸಿದ್ಧಾಂತವು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಅದನ್ನು ಕಾಂಕ್ರೀಟ್, ಜಾಗತಿಕ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸೋಣ.

• ಸನ್ನಿವೇಶ 1: ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂಗೀತ ಪ್ಲೇಲಿಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು, ಅಲ್ಲಿ ಅವರು ಹಾಡುಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದು, ತೆಗೆದುಹಾಕಬಹುದು ಮತ್ತು ಮರುಕ್ರಮಗೊಳಿಸಬಹುದು.

  ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಬಳಕೆದಾರರು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಮಧ್ಯದಿಂದ ಹಾಡುಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತಾರೆ/ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತಾರೆ. ಅರೇಗೆ O(n) `splice` ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ. ಇಲ್ಲಿ ಡಬ್ಲಿ ಲಿಂಕ್ಡ್ ಲಿಸ್ಟ್ ಆದರ್ಶವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಹಾಡನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಅಥವಾ ಎರಡು ಹಾಡುಗಳ ನಡುವೆ ಹಾಡನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು O(1) ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಾಗುತ್ತದೆ, ನೀವು ನೋಡ್‌ಗಳಿಗೆ ರೆಫರೆನ್ಸ್ ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಇದು ಬೃಹತ್ ಪ್ಲೇಲಿಸ್ಟ್‌ಗಳಿಗೂ UI ಅನ್ನು ತಕ್ಷಣವೇ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

• ಸನ್ನಿವೇಶ 2: API ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗಾಗಿ ಕ್ಲೈಂಟ್-ಸೈಡ್ ಕ್ಯಾಶ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು, ಇಲ್ಲಿ ಕೀಗಳು ಕ್ವೆರಿ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಸಂಕೀರ್ಣ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳಾಗಿವೆ.

  ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ನಮಗೆ ಕೀಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವೇಗದ ಲುಕಪ್‌ಗಳು ಬೇಕು. ಒಂದು ಸರಳ ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದರ ಕೀಗಳು ಕೇವಲ ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ಗಳಾಗಿರಬಹುದು. ಮ್ಯಾಪ್ ಪರಿಪೂರ್ಣ ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ. ಇದು ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ಕೀಗಳಾಗಿ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು `get`, `set`, ಮತ್ತು `has` ಗಾಗಿ ಸರಾಸರಿ O(1) ಸಮಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಅದನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕ್ಯಾಶಿಂಗ್ ಯಾಂತ್ರಿಕತೆಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

• ಸನ್ನಿವೇಶ 3: ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿರುವ 1 ಮಿಲಿಯನ್ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಇಮೇಲ್‌ಗಳ ವಿರುದ್ಧ 10,000 ಹೊಸ ಬಳಕೆದಾರರ ಇಮೇಲ್‌ಗಳ ಬ್ಯಾಚ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವುದು.

  ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಹೊಸ ಇಮೇಲ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಲೂಪ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು, ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ, ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಇಮೇಲ್‌ಗಳ ಅರೇ ಮೇಲೆ `Array.includes()` ಬಳಸುವುದು. ಇದು O(n*m) ಆಗಿರುತ್ತದೆ, ಒಂದು ವಿನಾಶಕಾರಿ ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್ ಅಡಚಣೆ. ಸರಿಯಾದ ವಿಧಾನವೆಂದರೆ ಮೊದಲು 1 ಮಿಲಿಯನ್ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಇಮೇಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸೆಟ್‌ಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು (ಒಂದು O(m) ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ). ನಂತರ, 10,000 ಹೊಸ ಇಮೇಲ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಲೂಪ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ `Set.has()` ಬಳಸಿ. ಈ ಪರಿಶೀಲನೆಯು O(1) ಆಗಿದೆ. ಒಟ್ಟು ಕಾಂಪ್ಲೆಕ್ಸಿಟಿ O(n + m) ಆಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಅಗಾಧವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ.

• ಸನ್ನಿವೇಶ 4: ಒಂದು ಸಂಸ್ಥೆಯ ಚಾರ್ಟ್ ಅಥವಾ ಫೈಲ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಎಕ್ಸ್‌ಪ್ಲೋರರ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು.

  ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಈ ಡೇಟಾವು ಅಂತರ್ಗತವಾಗಿ ಶ್ರೇಣೀಕೃತವಾಗಿದೆ. ಟ್ರೀ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ನೋಡ್ ಒಬ್ಬ ಉದ್ಯೋಗಿ ಅಥವಾ ಫೋಲ್ಡರ್ ಅನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಅದರ ಮಕ್ಕಳು ಅವರ ನೇರ ವರದಿಗಳು ಅಥವಾ ಸಬ್‌ಫೋಲ್ಡರ್‌ಗಳಾಗಿರುತ್ತಾರೆ. ಡೆಪ್ತ್-ಫರ್ಸ್ಟ್ ಸರ್ಚ್ (DFS) ಅಥವಾ ಬ್ರೆಡ್ತ್-ಫರ್ಸ್ಟ್ ಸರ್ಚ್ (BFS) ನಂತಹ ಟ್ರ್ಯಾವರ್ಸಲ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ನಂತರ ಈ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ದಕ್ಷವಾಗಿ ನ್ಯಾವಿಗೇಟ್ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು.

ತೀರ್ಮಾನ: ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್ ಒಂದು ಫೀಚರ್ ಆಗಿದೆ

ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯುಳ್ಳ ಜಾವಾಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಬರೆಯುವುದು ಅಕಾಲಿಕ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅಥವಾ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದರ ಬಗ್ಗೆ ಅಲ್ಲ. ಇದು ನೀವು ಪ್ರತಿದಿನ ಬಳಸುವ ಸಾಧನಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಆಳವಾದ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಬೆಳೆಸಿಕೊಳ್ಳುವುದರ ಬಗ್ಗೆ. ಅರೇಗಳು, ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್‌ಗಳು, ಮ್ಯಾಪ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸೆಟ್‌ಗಳ ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಅಂತರ್ಗತಗೊಳಿಸುವುದರ ಮೂಲಕ, ಮತ್ತು ಲಿಂಕ್ಡ್ ಲಿಸ್ಟ್ ಅಥವಾ ಟ್ರೀಯಂತಹ ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ಯಾವಾಗ ಉತ್ತಮ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದರ ಮೂಲಕ, ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಕರಕುಶಲತೆಯನ್ನು ಉನ್ನತೀಕರಿಸುತ್ತೀರಿ.

ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಬಿಗ್ ಓ ನೋಟೇಶನ್ ಏನೆಂದು ತಿಳಿದಿಲ್ಲದಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ಅವರು ಅದರ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಅನುಭವಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅವರು ಅದನ್ನು UIಯ ತ್ವರಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾದ ಶೀಘ್ರ ಲೋಡಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ, ಮತ್ತು ಸುಲಲಿತವಾಗಿ ಸ್ಕೇಲ್ ಆಗುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಸುಗಮ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಅನುಭವಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇಂದಿನ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಡಿಜಿಟಲ್ ಭೂದೃಶ್ಯದಲ್ಲಿ, ಪರ್ಫಾರ್ಮೆನ್ಸ್ ಕೇವಲ ತಾಂತ್ರಿಕ ವಿವರವಲ್ಲ - ಇದೊಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಫೀಚರ್. ಡೇಟಾ ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದುವ ಮೂಲಕ, ನೀವು ಕೇವಲ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡುತ್ತಿಲ್ಲ; ನೀವು ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ, ವೇಗದ, ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ.