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データ構造
データ構造は、コンピュータメモリにおいてデータを格納・アクセス・変更するための組織化された形式であり、構造の選択はそれに作用するアルゴリズムの効率と正確性を決定的に左右する。
概要
基本的なデータ構造には配列、連結リスト、スタック、キュー、ハッシュテーブル、木、ヒープ、グラフが含まれ、それぞれ異なるアクセスと変更のパターンに適している。木構造は特に豊富なバリアントの家族を生み出した——二分探索木、AVL木や赤黒木などのバランス木、データベースで使用されるB木——それぞれ特定の性能上の制約に対処している。ハッシュテーブルは平均定数時間のキー検索を可能にし、コンパイラシンボルテーブルやデータベースインデックスを含む現代ソフトウェアの重要な構成要素となっている。漸近複雑度（Big O記法）によって形式化されたデータ構造の分析は、時間と空間要件に正確な界を与え、この分野を組み合わせ論と離散数学に結びつける。優先度付きキューとヒープ構造はダイクストラ最短経路アルゴリズムを含むグラフアルゴリズムにとって重要であり、データ構造の選択がいかにアルゴリズムの発見を可能にするかを示している。二十世紀後半の永続的・不変データ構造の発展は関数型プログラミング言語に影響を与え、データベース設計を前進させた。
なぜ重要か
データ構造はすべてのソフトウェアエンジニアリングの重要な基盤であり、オペレーティングシステム、データベースエンジン、コンパイラ、ネットワークソフトウェアの性能限界を直接決定する。効率的なハッシュとバランス木構造の発見は主要な進歩であり、1960年代以降の実用的コンピューティングを変革した。その後の数十年で開発されたブルームフィルタやスキップリストなどの確率的データ構造は、正確な構造が実用的でない規模での近似計算を可能にする。プロセッサ速度とメモリレイテンシの差がエンジニアリングのハードウェア設計に影響し続ける中、キャッシュ無意識および外部メモリデータ構造の研究がますます重要になっている。