Освоение концепций DSA путем решения реальных проблем посредством практической реализации
Как разработчик программного обеспечения, важно иметь четкое представление о структурах данных и алгоритмах (DSA), чтобы эффективно решать реальные проблемы.
Чтобы получить практический опыт работы с DSA, вот десять идей для проектов, которые помогут укрепить ваши навыки:
1. Спроектировать и разработать API, использующий фильтр Блума для определения доступности имен пользователей для службы типа социальной сети
Цель API — подтвердить, доступно ли запрошенное имя пользователя или уже занято.
Фильтр Блума — это вероятностная структура данных, которая использует хеширование для эффективного хранения и проверки наличия элементов в наборе без фактического сохранения самих элементов. При проверке наличия элемента в фильтре Блума он может возвращать возможное ложное срабатывание.
API должен:
- Используйте структуру данных фильтра Блума для проверки доступности имени пользователя.
- Чтение и сохранение фильтра Блума в памяти при первоначальном запуске API.
- Сравните запрошенное имя пользователя с набором данных в памяти и верните соответствующий ответ.
- В случае развертывания нескольких экземпляров службы храните фильтр Блума в общем кеше, а не локально.
2. Создание функции проверки орфографии или автозаполнения с использованием структуры данных Trie
Структуры данных Trie обычно используются в словарях прогнозирующего текста или автозаполнения, а также в алгоритмах приближенного сопоставления.
Цель API - дать предложения по правописанию или функцию автоматического заполнения типа.
API должен
- Загрузите все возможные строки из постоянного источника хранения (например, RDBMS или базы данных NOSQL) при первом запуске.
- Создайте в памяти Trie для каждого экземпляра службы и реализуйте все необходимые операции с Trie.
- При каждом нажатии клавиши будет вызываться API, и вызывающему абоненту будут возвращены 5 лучших предложений.
3. Реализация алгоритма поиска (например, бинарного поиска) и алгоритма сортировки (например, сортировки слиянием) для большого набора данных.
Спроектируйте и разработайте API, использующий алгоритм поиска (например, бинарный поиск) и алгоритм сортировки (например, сортировку слиянием) для обработки больших наборов данных, которые невозможно полностью загрузить в память.
API должен:
- Одновременное чтение небольших фрагментов данных из файлов (содержащих несколько миллионов записей) и выполнение операций в памяти.
- Отсортируйте записи с помощью внешнего алгоритма сортировки слиянием и сохраните отсортированные записи в отдельных файлах.
- Разделите данные на сегменты log(N) и сохраните наибольшее количество сегментов в памяти.
- Примените двоичный поиск, чтобы узнать, к какой корзине принадлежит число, а затем загрузите всю корзину в память и выполните еще один двоичный поиск в этой корзине.
4. Построение алгоритма обхода графа (например, BFS или DFS) для приложения сети или социальной сети, чтобы определить степень связи между пользователями для миллионов пользователей.
- Представьте пользователей в сети или приложении для социальных сетей в виде узлов на графе и соедините пользователей ребрами, где ребро представляет соединение между двумя пользователями.
- Чтобы получить степень связи между двумя пользователями, используйте подход Встреча посередине и применяйте BF.
- Кроме того, вы можете изучить некоторые методы, такие как распределенная обработка графов или параллельная обработка.
5. Спроектируйте и разработайте алгоритм сжатия, такой как кодирование Хаффмана, для приложения для передачи файлов или данных.
Цель алгоритмов сжатия — уменьшить количество байтов, необходимых для представления данных, и объем памяти, необходимый для файлов.
- API сжатия примет файл в качестве входных данных и вернет сжатую версию файла.
- API декомпрессии примет сжатый файл в качестве входных данных и вернет исходный файл.
- Создайте и сохраните дерево Хаффмана в памяти и выполните всю необходимую обработку в памяти.
6. Разработка алгоритма задачи о рюкзаке для управления запасами
- Смоделируйте предметы в инвентаре как объекты с такими свойствами, как вес и стоимость.
- Определите вместимость рюкзака (инвентарь) и целевую функцию (например, максимизировать общую стоимость предметов в рюкзаке, не выходя за пределы его вместимости).
- Реализуйте алгоритм рюкзака, который можно реализовать с помощью динамического программирования или жадного подхода.
- Протестируйте алгоритм с различными наборами предметов и вместимостью рюкзака, чтобы убедиться, что он дает оптимальное решение.
- Интегрируйте алгоритм в систему управления запасами, чтобы его можно было использовать для принятия решений о том, какие товары хранить на складе и в каком количестве.
- Важно отметить, что задача о рюкзаке является NP-сложной задачей, поэтому для большого набора данных она может потребовать значительных вычислительных ресурсов.
7. Построение структуры данных B-дерева или дерева B+ для эффективного хранения и поиска больших объемов данных на диске
B-дерево — это самобалансирующееся дерево, а также специализированное М-дерево, которое используется для доступа к диску.
API должен выполнять -
- Поиск, добавление и удаление в B-дереве за время Log(N)
- Реализовать возможности самобалансировки в дереве после каждой вставки и удаления
- Храните данные в файле, делая его постоянным
- Создайте B-дерево, прочитав данные из файла
- Обработка параллельных операций.
8. Построение алгоритма минимального остовного дерева (например, алгоритма Крускала или Прима) для решения задач оптимизации сети.
оптимизировать сеть дорог или путей между тысячами городов и поселков и вернуть лучшие пути для соединения всех точек. (Как Google Map предлагает лучший маршрут, когда вы ищете направление в любое место)
- Смоделируйте сеть как граф, где каждый город представляет собой вершину, а каждое ребро представляет собой соединение между двумя узлами.
- Назначьте вес каждому пути по времени, затраченному между городами или местами
- Реализуйте алгоритм Крускала или Прима, что можно сделать с помощью динамического программирования или жадного подхода.
- Протестируйте алгоритм, используя различные наборы входных данных, чтобы убедиться, что он дает оптимальное решение.
Важно отметить, что алгоритм MST — это классическая задача информатики, алгоритмы Крускала и Прима выполняются за время O(E log V), где E — количество ребер, а V — количество вершин.
9. Реализация кэша LRU (наименее недавно использованного) с использованием двусвязного списка и хеш-таблицы
- Определите емкость кеша и поддерживайте в памяти как хеш-таблицу, так и двусвязный список.
- Реализовать возможность получать и помещать предметы в кеш
- Убедитесь, что временная сложность каждой операции постоянна
- Обработка сценариев одновременных запросов.
10. Создание алгоритма поиска A* для поиска пути в среде на основе графа или сетки.
для приближения кратчайшего пути в реальных жизненных ситуациях, например, на картах или в играх, где может быть много препятствий.
- Найдите ближайшее такси в приложении для вызова такси или рядом с агентом по доставке из ресторана для приложения по доставке еды.
- Инициализируйте сетку в памяти или сохраните ее в кеше в случае нескольких экземпляров.
- Реализовать алгоритм, который считывает граф из кеша и выполняет вычисления в памяти.
- Обработка тысяч одновременных запросов.
Работая над этими проектами, вы получите более глубокое понимание ключевых концепций DSA и будете лучше подготовлены к решению реальных проблем в вашей будущей разработке.
В своих аккаунтах Twitter и Instagram я часто делюсь своим опытом программирования и разработки.
Подпишитесь на другие материалы, связанные с программированием.
Спасибо за прочтение.
