線形データ構造と非線形データ構造

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内容：線形データ構造と非線形データ構造の違い
比較表
線形データ構造
非線形データ構造
結論
説明ビデオ

線形データ構造と非線形データ構造の違いは、線形データ構造ではデータが特定の順序で配置されず、データが隣接して配置されるのに対し、非線形データ構造ではデータが特定の順序で配置され、データ間に関係があることです。

データ構造は、コンピュータープログラミングで最も重要な概念の1つです。線形データ構造と非線形データ構造の2種類のデータ構造があります。線形データ構造と非線形データ構造の違いは、データの要素間の関係に基づいています。線形データ構造と非線形データ構造は、非プリミティブデータ構造に分類されます。線形データ構造では、データは特定の順序ではなく、データが隣接して配置されますが、非線形データ構造では、データは特定の順序で配置され、データ間に関係があります。

線形データ構造は線形リストを形成します。線形データ構造では、要素が互いに接続される特定の順序があります。線形データ構造の要素は線形メモリ空間を消費し、データ要素は順次に格納されます。線形データ構造では、データ要素のメモリはコードの開始時に定義する必要があります。配列、スタック、キュー、リンクリストは、線形データ構造の例です。非線形データ構造は、ソートされた順序でデータを配置します。非線形データ構造には階層関係があります。非線形データ構造にはルート、子、およびノードがあり、線形データ構造では利用できないレベルがあります。ツリーとグラフは、非線形データ構造の最も一般的な例の1つです。

内容：線形データ構造と非線形データ構造の違い

比較表
線形データ構造
非線形データ構造
結論
説明ビデオ

比較表

基礎	線形データ構造	非線形データ構造
意味	線形データ構造では、データは特定の順序で配置されず、データは隣接して配置されます	非線形データでは、構造データは特定の順序で配置され、データ間に関係があります。
走る	シングルランでは、線形データ構造でデータを抽出できます。	単一の実行では、データは非線形データ構造で抽出できません
実装	線形データ構造の実装は簡単です	非線形データ構造の実装は簡単ではありません
効果的	線形データ構造はメモリ効率が悪い	非線形データ構造はメモリ効果があります。

線形データ構造

線形データ構造は線形リストを形成します。線形データ構造では、要素が互いに接続される特定の順序があります。線形データ構造の要素は線形メモリ空間を消費し、データ要素は順次に格納されます。線形データ構造では、データ要素のメモリはコードの開始時に定義する必要があります。配列、スタック、キュー、リンクリストは、線形データ構造の例です。スタックは先入れ先出し法を使用する非プリミティブデータ構造ですが、キューは先入れ先出し法を使用するライナー非プリミティブデータ構造です。

スタックのトップはTOSとして知られています（スタックのトップ）。削除だけでなく、挿入もスタックの最上部から行われます。スタックは、後入れ先出し方式です。スタックは順序付きリストを作成し、この順序付きリストに新しいアイテムが追加されてから、既存の要素が削除されます。要素はスタックの最上部から削除または削除されます。

キューも非プリミティブデータ構造ですが、キューはスタックとは異なります。キューは、先入れ先出し方式を使用するライナー非プリミティブデータ構造です。キューの下部から新しい要素が追加されます。これが、キューが先入れ先出し法に従う理由です。

非線形データ構造

非線形データ構造は、ソートされた順序でデータを配置します。非線形データ構造には階層関係があります。非線形データ構造には、ルート、子、およびノードがあります。線形データ構造では利用できないレベルがあります。ツリーとグラフは、非線形データ構造の最も一般的な例の1つです。ノードと呼ばれる有限のデータ項目があります。ツリーでは、データは並べ替えられた順序で配置されるため、非線形データ構造と呼ばれます。ツリーには階層的なデータ構造があります。

ブランチに編成されるデータ要素には多くの種類があります。ループは、ツリーに新しいエッジが追加されて形成されます。ツリーには、バイナリツリー、バイナリ検索ツリー、AVLツリー、スレッドバイナリツリー、Bツリーなど、多くの種類があります。データ圧縮、ファイルストレージ、算術式の操作、ゲームツリーなど、ツリーには多くのアプリケーションがあります。ツリーの最上部には、ツリーのルートと呼ばれるノードが1つだけあります。残りのすべてのデータノードはサブツリーに分割されます。計算されるツリーの高さはあります。接続するツリーのすべてのルート間にパスが必要です。ツリーにはループがありません。ターミナルノード、エッジノード、レベルノード、学位ノード、深さ、フォレストは、ツリーの重要な用語です。

グラフは、非線形のデータ構造です。グラフ内のノードとしても知られている頂点のグループがあります。 F（v、w）は頂点を表します。有向グラフ、無向グラフ、接続グラフ、非接続グラフ、単純グラフ、マルチグラフなど、多くの種類のグラフがあります。コンピュータネットワークよりもグラフの適用について話す場合、交通システム、ソーシャルネットワークグラフ、電気回路、プロジェクト計画は、グラフデータ構造のよく知られた例です。グラフでエッジ頂点を使用して接続できます。グラフのエッジは、双方向または方向付けすることもできます。ツリーの高さが計算される場合、グラフのエッジに重みを付けることができます。隣接する頂点、パス、サイクル、次数、連結グラフ、重み付きグラフは、グラフの重要な用語です。

主な違い

線形データ構造では、データは特定の順序で配置されず、データは隣接して配置されますが、非線形データ構造では、データは特定の順序で配置され、データ間に関係があります。
シングルランでは、線形データ構造でデータを抽出できますが、シングルランでは、非線形データ構造ではデータを抽出できません。
線形データ構造の実装は簡単ですが、非線形データ構造の実装は簡単ではありません。
線形データ構造はメモリ効果がありませんが、非線形データ構造はメモリ効果があります。