सामग्री

• अनुक्रमणिका: रेखीय आणि गैर-रेखीय डेटा स्ट्रक्चरमधील फरक
• तुलना चार्ट
• रेखीय डेटा रचना
• रेखीय डेटा स्ट्रक्चर
• निष्कर्ष
• स्पष्टीकरणात्मक व्हिडिओ

रेखीय आणि नॉन-रेखीय डेटा स्ट्रक्चरमधील फरक असा आहे की रेषीय डेटा स्ट्रक्चर डेटामध्ये विशिष्ट क्रमाने व्यवस्था केली जात नाही आणि डेटा लगत व्यवस्थित लावला जातो तर रेखीय डेटा स्ट्रक्चर डेटा एका विशिष्ट क्रमाने लावलेला असतो आणि डेटा दरम्यान एक संबंध असतो.

संगणक प्रोग्रामिंगमधील डेटा स्ट्रक्चर्स ही सर्वात महत्वाची संकल्पना आहेत. दोन प्रकारच्या डेटा स्ट्रक्चर्स आहेत जे रेषीय डेटा स्ट्रक्चर आणि गैर-रेखीय डेटा स्ट्रक्चर असतात. रेखीय डेटा स्ट्रक्चर आणि गैर-रेखीय डेटा स्ट्रक्चरमधील फरक डेटाच्या घटकांमधील संबंधांच्या आधारे आहे. रेखीय डेटा रचना आणि गैर-रेखीय डेटा रचना गैर-आदिम डेटा स्ट्रक्चर अंतर्गत येते. रेखीय डेटा स्ट्रक्चर डेटा विशिष्ट क्रमाने व्यवस्था करणे आणि डेटा जवळपास व्यवस्था केलेली नाही तर रेखीय डेटा स्ट्रक्चर डेटा एका विशिष्ट क्रमाने लावलेला असतो आणि डेटा दरम्यान एक संबंध आहे.

रेखीय डेटा रचना एक रेषात्मक यादी तयार करते. एक विशिष्ट क्रम आहे ज्यामध्ये रेषीय डेटा संरचनेत घटक एकमेकांशी जोडलेले आहेत. रेखीय डेटा स्ट्रक्चरमधील घटक रेखीय मेमरी स्पेसचा वापर करतात आणि डेटा घटक अनुक्रमिक पद्धतीने स्टोअर केले जातात. रेखीय डेटा स्ट्रक्चर्समध्ये कोडच्या सुरूवातीस डेटा घटकांची मेमरी परिभाषित केली जावी. अ‍ॅरे, स्टॅक, रांगे, जोडलेली यादी ही रेषात्मक डेटा रचनेची उदाहरणे आहेत. रेखीय नसलेली डेटा रचना एका क्रमवारी लावलेल्या क्रमाने डेटाची व्यवस्था करते. रेखीय डेटा संरचनेत एक श्रेणीबद्ध संबंध आहे. रेखीय डेटा संरचनेत मूळ, मूल आणि नोड्स आहेत, अशी पातळी आहेत जी रेषीय डेटा संरचनेत उपलब्ध नाहीत. रेखीय डेटा स्ट्रक्चर्सचे सर्वात सामान्य उदाहरण म्हणजे झाड आणि आलेख.

अनुक्रमणिका: रेखीय आणि गैर-रेखीय डेटा स्ट्रक्चरमधील फरक

• तुलना चार्ट
• रेखीय डेटा रचना
• रेखीय डेटा स्ट्रक्चर
• निष्कर्ष
• स्पष्टीकरणात्मक व्हिडिओ

तुलना चार्ट

आधार	रेखीय डेटा रचना	रेखीय डेटा रचना
याचा अर्थ	रेखीय डेटा स्ट्रक्चर डेटामध्ये कोणतीही विशिष्ट ऑर्डरची व्यवस्था केली जात नाही आणि लगतच डेटाची व्यवस्था केली जाते	रेखीय नसलेल्या डेटामध्ये स्ट्रक्चर डेटा एका विशिष्ट क्रमाने लावला जातो आणि डेटामध्ये एक संबंध असतो.
चालवा	सिंगल रनमध्ये, रेषीय डेटा स्ट्रक्चरमध्ये डेटा काढला जाऊ शकतो.	एकाच धावण्यामध्ये, रेखीय नसलेल्या डेटा रचनामध्ये डेटा काढला जाऊ शकत नाही
अंमलबजावणी	रेखीय डेटा स्ट्रक्चरची अंमलबजावणी करणे सोपे आहे	रेखीय नसलेल्या डेटा रचनाची अंमलबजावणी करणे सोपे नाही
प्रभावी	रेखीय डेटा स्ट्रक्चर मेमरी अप्रभावी आहे	रेखीय नसलेली डेटा रचना मेमरी प्रभावी आहे.

रेखीय डेटा रचना

रेखीय डेटा रचना एक रेषात्मक यादी तयार करते. एक विशिष्ट क्रम आहे ज्यामध्ये रेषीय डेटा संरचनेत घटक एकमेकांशी जोडलेले आहेत. रेखीय डेटा स्ट्रक्चरमधील घटक रेखीय मेमरी स्पेस वापरतात आणि डेटा घटक अनुक्रमिक पद्धतीने स्टोअर केले जातात. रेखीय डेटा स्ट्रक्चर्समध्ये कोडच्या सुरूवातीस डेटा घटकांची मेमरी परिभाषित केली जावी. अ‍ॅरे, स्टॅक, रांगे, जोडलेली यादी ही रेषात्मक डेटा रचनेची उदाहरणे आहेत. स्टॅक ही एक नॉन-आदिम डेटा स्ट्रक्चर आहे जी शेवटच्या पद्धतीत प्रथम वापरते तर रांग ही लाइनर नसलेली आदिम डेटा स्ट्रक्चर आहे जी प्रथम आउट पद्धतीत प्रथम वापरते.

स्टॅकच्या शीर्षास टीओएस म्हणून ओळखले जाते (स्टॅकच्या वरच्या बाजूला). केवळ हटविणेच नाही तर अंतर्भूत करणे देखील स्टॅकच्या शीर्षस्थानापासून होते. प्रथम बाहेर पध्दतीत शेवटचे अनुसरण करा. स्टॅक एक ऑर्डर केलेली सूची बनवते, या ऑर्डर केलेल्या यादीमध्ये नवीन आयटम जोडला जातो आणि त्यानंतर विद्यमान घटक हटविले जातात. घटक स्टॅकच्या शीर्षावरून हटविला किंवा काढला आहे,

रांग ही एक आदिम डेटा संरचना देखील आहे, परंतु रांग स्टॅकपेक्षा भिन्न आहे. रांग ही एक लाइनर नसलेली आदिम डेटा स्ट्रक्चर आहे जी प्रथम आउट पद्धतीत वापरते. रांगेच्या तळाशी नवीन घटक जोडले जातात. फर्स्ट आउट पद्धतीत रांग प्रथम अनुसरण करण्याचे कारण आहे.

रेखीय डेटा स्ट्रक्चर

रेखीय नसलेली डेटा रचना क्रमवारी लावलेल्या क्रमाने डेटाची व्यवस्था करते. रेखीय नसलेल्या डेटा संरचनेत एक श्रेणीबद्ध संबंध आहे. गैर-रेखीय डेटा संरचनेत मूळ, मूल आणि नोड्स आहेत; अशी पातळी आहेत जी रेषीय डेटा रचनेत उपलब्ध नाहीत. रेखीय डेटा स्ट्रक्चर्सचे सर्वात सामान्य उदाहरण म्हणजे झाड आणि आलेख. तेथे मर्यादित डेटा आयटम आहेत ज्या नोड्स म्हणून ओळखल्या जातात. एका झाडामध्ये, डेटाची क्रमवारी लावलेली केली जाते म्हणूनच याला नॉन-लाइनर डेटा स्ट्रक्चर असे म्हणतात. झाडामध्ये एक श्रेणीबद्ध डेटा रचना आहे.

असे अनेक प्रकारचे डेटा घटक आहेत जे शाखांमध्ये आयोजित केले जातात. झाडाच्या एका नवीन धारच्या व्यतिरिक्त लुप्स तयार होतात. असे अनेक प्रकारचे झाड आहेत जे बायनरी ट्री, बायनरी सर्च ट्री आणि एव्हीएल ट्री, थ्रेडेड बायनरी ट्री, बी-ट्री आणि इतर बरेच आहेत. डेटा कॉम्प्रेशन, फाईल स्टोरेज, अंकगणित अभिव्यक्तीची हाताळणी आणि गेम ट्री सारख्या झाडाचे बरेच अनुप्रयोग आहेत. झाडाच्या वरच्या बाजूला एकच नोड आहे ज्यास झाडाचे मूळ म्हणून ओळखले जाते. उर्वरित सर्व डेटा नोड्स सबट्रीमध्ये विभागले गेले आहेत. कोणत्याही झाडाची उंची मोजली जाते. झाडाच्या सर्व मुळांच्या दरम्यान एक मार्ग असणे आवश्यक आहे ज्यामुळे ते कनेक्ट होईल. झाडाला पळवाट नसते. टर्मिनल नोड, एज नोड, लेव्हल नोड, डिग्री नोड, डेप्थ, फॉरेस्ट या वृक्षातली काही महत्त्वाची शब्दावली आहेत.

आलेख ही एक रेषात्मक नसलेली डेटा रचना असते. अशा शिरोबिंदूंचा एक गट आहे ज्यास ग्राफमध्ये नोड म्हणून देखील ओळखले जाते. एफ (व्ही, डब्ल्यू) शिरोबिंदू दर्शवितात. दिग्दर्शित, न दिग्दर्शित, कनेक्ट केलेले, नॉन-कनेक्ट केलेले, साधे आणि एकाधिक-आलेख असे बरेच प्रकारचे आलेख आहेत. जर आपण संगणक नेटवर्कपेक्षा ग्राफच्या अनुप्रयोगाबद्दल बोललो तर, वाहतूक व्यवस्था, सोशल नेटवर्क ग्राफ, इलेक्ट्रिकल सर्किट्स आणि प्रकल्प नियोजन ही आलेख डेटा स्ट्रक्चरची काही सुप्रसिद्ध उदाहरणे आहेत. ग्राफमध्ये एज व्हर्टेक्स वापरुन कनेक्ट केले जाऊ शकते. आलेखातील किनार देखील निदेशाद्वारे किंवा निर्देशित केली जाऊ शकते. जिथे झाडाची उंची मोजली जाते तिथे ग्राफच्या काठावर वजन केले जाऊ शकते. समीप शिरोबिंदू, पथ, चक्र, पदवी, कनेक्ट केलेला आलेख, भारित आलेख या ग्राफमधील काही महत्त्वपूर्ण अटी आहेत.

मुख्य फरक

1. रेखीय डेटा स्ट्रक्चर मधे डेटाची विशिष्ट क्रमवारी नसते आणि डेटा लगत व्यवस्थित केला जातो, तर रेखीय डेटा स्ट्रक्चर मधे डेटा एका विशिष्ट क्रमाने लावला जातो आणि डेटा मधे एक संबंध असतो.
2. एकाच रनमध्ये, रेषीय डेटा संरचनेत डेटा काढला जाऊ शकतो तर एकल रनमध्ये नॉन-रेखीय डेटा स्ट्रक्चरमध्ये डेटा काढला जाऊ शकत नाही.
3. रेखीय डेटा स्ट्रक्चरची अंमलबजावणी करणे सोपे आहे तर रेखीय डेटा स्ट्रक्चरची अंमलबजावणी करणे सोपे नाही.
4. रेखीय डेटा स्ट्रक्चर मेमरी अप्रभावी आहे तर गैर-रेखीय डेटा स्ट्रक्चर मेमरी प्रभावी आहे.

निष्कर्ष

वरील लेखात आम्ही कोडच्या योग्य उदाहरणासह रेखीय आणि गैर-रेखीय डेटा स्ट्रक्चर्समधील स्पष्ट फरक पाहतो.

स्पष्टीकरणात्मक व्हिडिओ