M

MLOG

తెలుగు

లింక్డ్ లిస్ట్‌లు మరియు అర్రేల పనితీరు లక్షణాలపై లోతైన విశ్లేషణ, వివిధ కార్యకలాపాలలో వాటి బలాలు మరియు బలహీనతలను పోల్చడం. సరైన సామర్థ్యం కోసం ఏ డేటా స్ట్రక్చర్‌ను ఎంచుకోవాలో తెలుసుకోండి.

లింక్డ్ లిస్ట్‌లు వర్సెస్ అర్రేలు: గ్లోబల్ డెవలపర్‌ల కోసం ఒక పనితీరు పోలిక

సాఫ్ట్‌వేర్‌ను నిర్మించేటప్పుడు, సరైన పనితీరును సాధించడానికి సరైన డేటా స్ట్రక్చర్‌ను ఎంచుకోవడం చాలా ముఖ్యం. రెండు ప్రాథమిక మరియు విస్తృతంగా ఉపయోగించే డేటా స్ట్రక్చర్‌లు అర్రేలు మరియు లింక్డ్ లిస్ట్‌లు. రెండూ డేటా సేకరణలను నిల్వ చేసినప్పటికీ, వాటి అంతర్లీన అమలులలో అవి గణనీయంగా విభిన్నంగా ఉంటాయి, ఇది విభిన్న పనితీరు లక్షణాలకు దారితీస్తుంది. ఈ వ్యాసం లింక్డ్ లిస్ట్‌లు మరియు అర్రేల యొక్క సమగ్ర పోలికను అందిస్తుంది, మొబైల్ అప్లికేషన్‌ల నుండి పెద్ద-స్థాయి పంపిణీ చేయబడిన సిస్టమ్‌ల వరకు వివిధ రకాల ప్రాజెక్ట్‌లపై పనిచేస్తున్న గ్లోబల్ డెవలపర్‌ల కోసం వాటి పనితీరు ప్రభావాలపై దృష్టి పెడుతుంది.

అర్రేలను అర్థం చేసుకోవడం

ఒక అర్రే అనేది నిరంతర మెమరీ లొకేషన్‌ల బ్లాక్, ప్రతి ఒక్కటి ఒకే డేటా రకం యొక్క ఒకే ఎలిమెంట్‌ను కలిగి ఉంటుంది. అర్రేలు వాటి ఇండెక్స్‌ను ఉపయోగించి ఏదైనా ఎలిమెంట్‌కు ప్రత్యక్ష ప్రాప్యతను అందించగల సామర్థ్యంతో వర్గీకరించబడతాయి, వేగవంతమైన పునరుద్ధరణ మరియు మార్పును ప్రారంభిస్తాయి.

అర్రేల లక్షణాలు:

అర్రే కార్యకలాపాల పనితీరు:

అర్రే ఉదాహరణ (సగటు ఉష్ణోగ్రతను కనుగొనడం):

టోక్యో వంటి ఒక నగరం కోసం ఒక వారం పాటు సగటు రోజువారీ ఉష్ణోగ్రతను లెక్కించాల్సిన అవసరం ఉందని పరిగణించండి. రోజువారీ ఉష్ణోగ్రత రీడింగులను నిల్వ చేయడానికి ఒక అర్రే బాగా సరిపోతుంది. ఎందుకంటే మీకు ప్రారంభంలో ఎలిమెంట్ల సంఖ్య తెలుస్తుంది. ఇండెక్స్ ఇచ్చినట్లయితే, ప్రతి రోజు ఉష్ణోగ్రతను యాక్సెస్ చేయడం వేగంగా ఉంటుంది. సగటును పొందడానికి అర్రే యొక్క మొత్తాన్ని లెక్కించి పొడవుతో భాగించండి.


// జావాస్క్రిప్ట్‌లో ఉదాహరణ
const temperatures = [25, 27, 28, 26, 29, 30, 28]; // సెల్సియస్‌లో రోజువారీ ఉష్ణోగ్రతలు
let sum = 0;
for (let i = 0; i < temperatures.length; i++) {
  sum += temperatures[i];
}
const averageTemperature = sum / temperatures.length;
console.log("సగటు ఉష్ణోగ్రత: ", averageTemperature); // అవుట్‌పుట్: సగటు ఉష్ణోగ్రత:  27.571428571428573

లింక్డ్ లిస్ట్‌లను అర్థం చేసుకోవడం

మరోవైపు, ఒక లింక్డ్ లిస్ట్ అనేది నోడ్‌ల సేకరణ, ఇక్కడ ప్రతి నోడ్ ఒక డేటా ఎలిమెంట్ మరియు శ్రేణిలోని తదుపరి నోడ్‌కు ఒక పాయింటర్ (లేదా లింక్) ను కలిగి ఉంటుంది. లింక్డ్ లిస్ట్‌లు మెమరీ కేటాయింపు మరియు డైనమిక్ పరిమాణాన్ని మార్చడం విషయంలో సౌలభ్యాన్ని అందిస్తాయి.

లింక్డ్ లిస్ట్‌ల లక్షణాలు:

లింక్డ్ లిస్ట్‌ల రకాలు:

లింక్డ్ లిస్ట్ కార్యకలాపాల పనితీరు:

లింక్డ్ లిస్ట్ ఉదాహరణ (ఒక ప్లేలిస్ట్‌ను నిర్వహించడం):

ఒక మ్యూజిక్ ప్లేలిస్ట్‌ను నిర్వహిస్తున్నట్లు ఊహించుకోండి. పాటలను జోడించడం, తీసివేయడం లేదా క్రమాన్ని మార్చడం వంటి కార్యకలాపాలను నిర్వహించడానికి ఒక లింక్డ్ లిస్ట్ ఒక గొప్ప మార్గం. ప్రతి పాట ఒక నోడ్, మరియు లింక్డ్ లిస్ట్ పాటను ఒక నిర్దిష్ట క్రమంలో నిల్వ చేస్తుంది. ఒక అర్రేలాగా ఇతర పాటలను షిఫ్ట్ చేయాల్సిన అవసరం లేకుండా పాటలను చొప్పించడం మరియు తొలగించడం చేయవచ్చు. ఇది పొడవైన ప్లేలిస్ట్‌ల కోసం ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది.


// జావాస్క్రిప్ట్‌లో ఉదాహరణ
class Node {
  constructor(data) {
    this.data = data;
    this.next = null;
  }
}

class LinkedList {
  constructor() {
    this.head = null;
  }

  addSong(data) {
    const newNode = new Node(data);
    if (!this.head) {
      this.head = newNode;
    } else {
      let current = this.head;
      while (current.next) {
        current = current.next;
      }
      current.next = newNode;
    }
  }

  removeSong(data) {
      if (!this.head) {
          return;
      }
      if (this.head.data === data) {
          this.head = this.head.next;
          return;
      }

      let current = this.head;
      let previous = null;

      while (current && current.data !== data) {
          previous = current;
          current = current.next;
      }

      if (!current) {
          return; // పాట కనుగొనబడలేదు
      }

      previous.next = current.next;
  }

  printPlaylist() {
    let current = this.head;
    let playlist = "";
    while (current) {
      playlist += current.data + " -> ";
      current = current.next;
    }
    playlist += "null";
    console.log(playlist);
  }
}

const playlist = new LinkedList();
playlist.addSong("Bohemian Rhapsody");
playlist.addSong("Stairway to Heaven");
playlist.addSong("Hotel California");
playlist.printPlaylist(); // అవుట్‌పుట్: Bohemian Rhapsody -> Stairway to Heaven -> Hotel California -> null
playlist.removeSong("Stairway to Heaven");
playlist.printPlaylist(); // అవుట్‌పుట్: Bohemian Rhapsody -> Hotel California -> null

వివరణాత్మక పనితీరు పోలిక

ఏ డేటా స్ట్రక్చర్‌ను ఉపయోగించాలో సమాచారంతో కూడిన నిర్ణయం తీసుకోవడానికి, సాధారణ కార్యకలాపాల కోసం పనితీరు పరస్పర మార్పిడిని అర్థం చేసుకోవడం ముఖ్యం.

ఎలిమెంట్ల యాక్సెస్:

చొప్పింపు మరియు తొలగింపు:

మెమరీ వినియోగం:

శోధన:

సరైన డేటా స్ట్రక్చర్‌ను ఎంచుకోవడం: సందర్భాలు మరియు ఉదాహరణలు

అర్రేలు మరియు లింక్డ్ లిస్ట్‌ల మధ్య ఎంపిక నిర్దిష్ట అప్లికేషన్ మరియు అత్యంత తరచుగా నిర్వహించబడే కార్యకలాపాలపై ఎక్కువగా ఆధారపడి ఉంటుంది. మీ నిర్ణయానికి మార్గనిర్దేశం చేయడానికి ఇక్కడ కొన్ని సందర్భాలు మరియు ఉదాహరణలు ఉన్నాయి:

సందర్భం 1: స్థిర-పరిమాణ జాబితాను తరచుగా యాక్సెస్‌తో నిల్వ చేయడం

సమస్య: మీరు గరిష్ట పరిమాణం తెలిసిన మరియు ఇండెక్స్ ద్వారా తరచుగా యాక్సెస్ చేయవలసిన వినియోగదారు ఐడిల జాబితాను నిల్వ చేయాలి.

పరిష్కారం: ఒక అర్రే దాని O(1) యాక్సెస్ సమయం కారణంగా ఉత్తమ ఎంపిక. ఒక ప్రామాణిక అర్రే (ఖచ్చితమైన పరిమాణం కంపైల్ సమయంలో తెలిస్తే) లేదా ఒక డైనమిక్ అర్రే (జావాలో ArrayList లేదా C++ లో వెక్టార్ వంటివి) బాగా పనిచేస్తాయి. ఇది యాక్సెస్ సమయాన్ని బాగా మెరుగుపరుస్తుంది.

సందర్భం 2: జాబితా మధ్యలో తరచుగా చొప్పింపులు మరియు తొలగింపులు

సమస్య: మీరు ఒక టెక్స్ట్ ఎడిటర్‌ను అభివృద్ధి చేస్తున్నారు, మరియు మీరు ఒక పత్రం మధ్యలో అక్షరాల తరచుగా చొప్పింపులు మరియు తొలగింపులను సమర్థవంతంగా నిర్వహించాలి.

పరిష్కారం: ఒక లింక్డ్ లిస్ట్ మరింత అనువైనది ఎందుకంటే మధ్యలో చొప్పింపులు మరియు తొలగింపులు చొప్పింపు/తొలగింపు పాయింట్ ఉన్న తర్వాత O(1) సమయంలో చేయవచ్చు. ఇది ఒక అర్రేకు అవసరమైన ఎలిమెంట్ల ఖరీదైన షిఫ్టింగ్‌ను నివారిస్తుంది.

సందర్భం 3: ఒక క్యూను అమలు చేయడం

సమస్య: ఒక సిస్టమ్‌లో పనులను నిర్వహించడానికి మీరు ఒక క్యూ డేటా స్ట్రక్చర్‌ను అమలు చేయాలి. పనులు క్యూ చివరలో జోడించబడతాయి మరియు ముందు నుండి ప్రాసెస్ చేయబడతాయి.

పరిష్కారం: ఒక క్యూను అమలు చేయడానికి ఒక లింక్డ్ లిస్ట్ తరచుగా ప్రాధాన్యత ఇవ్వబడుతుంది. ఎన్‌క్యూ (చివరలో జోడించడం) మరియు డీక్యూ (ముందు నుండి తీసివేయడం) కార్యకలాపాలు రెండూ ఒక లింక్డ్ లిస్ట్‌తో, ముఖ్యంగా టెయిల్ పాయింటర్‌తో O(1) సమయంలో చేయవచ్చు.

సందర్భం 4: ఇటీవల యాక్సెస్ చేసిన అంశాలను కాషింగ్ చేయడం

సమస్య: మీరు తరచుగా యాక్సెస్ చేసే డేటా కోసం ఒక కాషింగ్ యంత్రాంగాన్ని నిర్మిస్తున్నారు. ఒక అంశం ఇప్పటికే కాష్‌లో ఉందో లేదో త్వరగా తనిఖీ చేసి దాన్ని తిరిగి పొందాలి. ఒక లీస్ట్ రీసెంట్లీ యూజ్డ్ (LRU) కాష్ తరచుగా డేటా స్ట్రక్చర్‌ల కలయికను ఉపయోగించి అమలు చేయబడుతుంది.

పరిష్కారం: ఒక LRU కాష్ కోసం ఒక హాష్ టేబుల్ మరియు ఒక డబుల్ లింక్డ్ లిస్ట్ యొక్క కలయిక తరచుగా ఉపయోగించబడుతుంది. హాష్ టేబుల్ ఒక అంశం కాష్‌లో ఉందో లేదో తనిఖీ చేయడానికి O(1) సగటు-కేసు సమయ సంక్లిష్టతను అందిస్తుంది. డబుల్ లింక్డ్ లిస్ట్ వాటి వాడకం ఆధారంగా అంశాల క్రమాన్ని నిర్వహించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ఒక కొత్త అంశాన్ని జోడించడం లేదా ఇప్పటికే ఉన్న అంశాన్ని యాక్సెస్ చేయడం దాన్ని జాబితా తలకి తరలిస్తుంది. కాష్ నిండినప్పుడు, జాబితా తోక వద్ద ఉన్న అంశం (అతి తక్కువగా ఇటీవల ఉపయోగించబడినది) తొలగించబడుతుంది. ఇది వేగవంతమైన శోధన యొక్క ప్రయోజనాలను అంశాల క్రమాన్ని సమర్థవంతంగా నిర్వహించే సామర్థ్యంతో మిళితం చేస్తుంది.

సందర్భం 5: బహుపదాలను సూచించడం

సమస్య: మీరు బహుపద వ్యక్తీకరణలను (ఉదా., 3x^2 + 2x + 1) సూచించాలి మరియు మార్చాలి. బహుపదంలోని ప్రతి పదం ఒక గుణకం మరియు ఒక ఘాతాంకాన్ని కలిగి ఉంటుంది.

పరిష్కారం: బహుపదం యొక్క పదాలను సూచించడానికి ఒక లింక్డ్ లిస్ట్‌ను ఉపయోగించవచ్చు. జాబితాలోని ప్రతి నోడ్ ఒక పదం యొక్క గుణకం మరియు ఘాతాంకాన్ని నిల్వ చేస్తుంది. ఇది తక్కువ సంఖ్యలో పదాలు ఉన్న బహుపదాల కోసం (అంటే, సున్నా గుణకాలతో చాలా పదాలు) ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది, ఎందుకంటే మీరు కేవలం సున్నా కాని పదాలను మాత్రమే నిల్వ చేయాలి.

గ్లోబల్ డెవలపర్‌ల కోసం ఆచరణాత్మక పరిగణనలు

అంతర్జాతీయ బృందాలు మరియు విభిన్న వినియోగదారు స్థావరాలతో ప్రాజెక్ట్‌లపై పనిచేసేటప్పుడు, కింది వాటిని పరిగణించడం ముఖ్యం:

ముగింపు

అర్రేలు మరియు లింక్డ్ లిస్ట్‌లు రెండూ శక్తివంతమైన మరియు బహుముఖ డేటా స్ట్రక్చర్‌లు, ప్రతి దాని స్వంత బలాలు మరియు బలహీనతలు ఉన్నాయి. అర్రేలు తెలిసిన ఇండెక్స్‌ల వద్ద ఎలిమెంట్లకు వేగవంతమైన ప్రాప్యతను అందిస్తాయి, అయితే లింక్డ్ లిస్ట్‌లు చొప్పింపులు మరియు తొలగింపుల కోసం సౌలభ్యాన్ని అందిస్తాయి. ఈ డేటా స్ట్రక్చర్‌ల పనితీరు లక్షణాలను అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా మరియు మీ అప్లికేషన్ యొక్క నిర్దిష్ట అవసరాలను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం ద్వారా, మీరు సమర్థవంతమైన మరియు స్కేలబుల్ సాఫ్ట్‌వేర్‌కు దారితీసే సమాచారంతో కూడిన నిర్ణయాలు తీసుకోవచ్చు. మీ అప్లికేషన్ అవసరాలను విశ్లేషించడం, పనితీరు అవరోధాలను గుర్తించడం మరియు కీలక కార్యకలాపాలను ఉత్తమంగా ఆప్టిమైజ్ చేసే డేటా స్ట్రక్చర్‌ను ఎంచుకోవడం గుర్తుంచుకోండి. గ్లోబల్ డెవలపర్లు భౌగోళికంగా విస్తరించిన బృందాలు మరియు వినియోగదారులను దృష్టిలో ఉంచుకుని స్కేలబిలిటీ మరియు నిర్వహణపై ప్రత్యేకంగా శ్రద్ధ వహించాలి. సరైన సాధనాన్ని ఎంచుకోవడం విజయవంతమైన మరియు బాగా పనిచేసే ఉత్పత్తికి పునాది.