Cara Memilih Struktur Data yang Tepat untuk Aplikasi Anda

Memilih struktur data terbaik untuk tujuan Anda mungkin menantang dengan beberapa opsi yang tersedia. Saat memilih struktur data, pertimbangkan data yang akan Anda tangani, operasi yang akan dilakukan pada data, dan lingkungan tempat aplikasi Anda akan dijalankan.

Pahami Data Anda

Memahami data yang akan Anda tangani sebelum memilih struktur data sangat penting. Struktur data umum yang bekerja dengan berbagai tipe data termasuk array, daftar tertaut, pohon, grafik, dan tabel hash.

Misalnya, ketika Anda perlu mengakses elemen secara acak dari data Anda, array mungkin menjadi pilihan terbaik. Jika Anda terus-menerus perlu menambah atau menghapus elemen dari daftar, dan ukuran daftar juga mungkin berubah, maka daftar tertaut bisa sangat berguna.

Baca Juga:

Mau Berkarir di Dunia blockchain? Ini Dia 10 Skill yang Harus Kamu Dalami!

Saat Anda perlu menyimpan beberapa tingkat data secara efektif, seperti struktur rekaman, dan menjalankan operasi seperti pencarian dan penyortiran, maka pohon berguna.

Saat Anda perlu mendeskripsikan interaksi antar entitas, seperti yang ada di jejaring sosial, dan melakukan operasi seperti jalur terpendek dan konektivitas, maka Grafik lebih disukai. Tabel hash berguna untuk pencarian kunci yang cepat.

Pertimbangkan Operasi yang Akan Dilakukan pada Data

Saat memilih struktur data, Anda juga harus mempertimbangkan operasi yang akan dilakukan pada data. Struktur data yang berbeda mengoptimalkan banyak tindakan, seperti pengurutan, pencarian, penyisipan, dan penghapusan.

Misalnya, daftar tertaut lebih baik untuk tindakan seperti penyisipan dan penghapusan, tetapi pohon biner paling baik untuk mencari dan menyortir. Tabel hash bisa menjadi pilihan terbaik jika aplikasi Anda memerlukan penyisipan dan pencarian secara bersamaan.

Mengevaluasi Lingkungan

Saat mempertimbangkan struktur data, Anda harus mengevaluasi lingkungan tempat aplikasi akan berjalan. Lingkungan memengaruhi seberapa baik dan seberapa cepat struktur data dapat diakses.

Pertimbangkan faktor-faktor berikut saat mengevaluasi kondisi Anda saat ini:

1. Kekuatan pemrosesan: Pilih struktur data untuk aplikasi Anda yang bekerja dengan baik di PC dengan sedikit daya pemrosesan saat berjalan di platform. Misalnya, struktur data yang lebih sederhana seperti array bisa lebih sesuai daripada pohon atau grafik.
2. Konkurensi: Anda harus memilih struktur data thread-safe yang dapat menangani akses simultan tanpa korupsi data; jika aplikasi Anda berjalan di lingkungan bersamaan, di mana banyak utas atau proses mengakses struktur data secara bersamaan. Dalam hal ini, struktur data bebas kunci seperti ConcurrentLinkedQueue Dan ConcurrentHashMap mungkin lebih tepat daripada yang tradisional seperti ArrayList dan HashMap.
3. latensi jaringan: Jika aplikasi Anda memerlukan transfer data melalui jaringan, Anda harus mempertimbangkan latensi jaringan saat menentukan struktur data terbaik. Dalam situasi seperti itu, menggunakan struktur data yang membatasi panggilan jaringan atau mengurangi jumlah transfer data dapat membantu meningkatkan eksekusi.

Struktur Data Umum dan Kasus Penggunaannya

Berikut adalah ringkasan dari beberapa struktur data populer dan penggunaannya.

1. Array: Ini adalah struktur data yang sederhana dan efisien yang dapat menampung serangkaian elemen berukuran tetap dari tipe data yang sama. Agar berfungsi dengan baik, mereka membutuhkan akses cepat dan langsung ke objek tertentu melalui indeks.
2. Daftar Tertaut: Daftar tertaut terdiri dari node, yang berisi elemen dan referensi ke node berikutnya dan/atau node sebelumnya. Karena operasinya yang efisien, daftar tertaut paling cocok dalam situasi yang menuntut penyisipan atau penghapusan elemen yang sering. Namun, mengakses elemen individual berdasarkan indeks dalam daftar tertaut lebih lambat dibandingkan dengan larik.
3. Antrian dan Tumpukan: Tumpukan mematuhi aturan Last-In-First-Out (LIFO), di mana item terakhir yang dimasukkan adalah item pertama yang dihapus. Antrean diatur oleh prinsip First-In-First-Out (FIFO) di mana elemen pertama yang ditambahkan juga yang pertama dihapus.
4. Tabel Hash: Tabel hash adalah bentuk struktur data yang menampung pasangan kunci-nilai. Solusi terbaik adalah menggunakan tabel hash ketika jumlah komponen tidak dapat diprediksi, dan Anda memerlukan akses cepat ke nilai dengan kunci.
5. Pohon: Pohon adalah struktur data hierarkis yang dapat menyimpan sekelompok elemen dalam hierarki. Penggunaan terbaik untuk pohon pencarian biner adalah dalam struktur data hierarkis di mana hubungan antara item data dapat mewakili struktur seperti pohon.

Memilih Struktur Data yang Tepat

Sebelum memilih struktur data, pertimbangkan data, kewajiban, dan lingkungan aplikasi Anda. Saat mengikuti pilihan Anda, pikirkan tentang elemen-elemen berikut:

1. Kompleksitas Waktu: Performa aplikasi Anda mungkin dipengaruhi secara signifikan oleh kompleksitas waktu struktur data Anda. Jika aplikasi Anda memerlukan operasi pencarian atau pengambilan yang sering, gunakan struktur data dengan kompleksitas waktu yang dikurangi, seperti tabel hash.
2. Kompleksitas Ruang: Kompleksitas ruang struktur data adalah pertimbangan penting lainnya. Jika aplikasi Anda padat memori, pilih struktur data dengan kompleksitas ruang yang lebih sedikit, seperti larik. Jika ruang bukan masalah, Anda dapat menggunakan struktur data dengan kompleksitas ruang yang lebih besar, seperti pohon.
3. Operasi Baca vs. Tulis: Jika aplikasi Anda menggunakan banyak operasi tulis, pilih struktur data dengan kinerja penyisipan yang lebih cepat, seperti tabel hash. Jika aplikasi Anda membutuhkan banyak operasi baca, pilih struktur data dengan kecepatan pencarian yang lebih cepat, seperti pohon pencarian biner.
4. Jenis Data: Data yang Anda hadapi mungkin juga memengaruhi struktur data pilihan Anda. Misalnya, Anda dapat menggunakan struktur data berbasis pohon jika data Anda hierarkis. Jika Anda memiliki data sederhana yang perlu diakses secara acak, memilih struktur data berbasis array bisa menjadi pilihan terbaik Anda.
5. Perpustakaan yang Tersedia: Pertimbangkan perpustakaan yang mudah diakses untuk struktur data yang Anda pertimbangkan. Akan lebih mudah untuk mengeksekusi dan memelihara jika bahasa pemrograman Anda memiliki pustaka bawaan yang tersedia untuk struktur data tertentu.

Contoh Python berikut menunjukkan cara memilih struktur data terbaik untuk kasus penggunaan tertentu.

Pertimbangkan kasus di mana Anda sedang mengembangkan aplikasi sistem file yang harus menyimpan dan mengambil file dalam hierarki. Anda harus memilih struktur data yang dapat mewakili struktur hierarki ini secara efisien dan menjalankan operasi seperti pencarian, penyisipan, dan penghapusan dengan cepat.

Sebaiknya gunakan struktur data berbasis pohon seperti pencarian biner atau pohon-B. Jika jumlah entri di setiap direktori relatif kecil dan pohonnya tidak terlalu dalam, pohon pencarian biner akan bekerja dengan baik. B-tree akan lebih sesuai untuk jumlah file yang lebih besar dan struktur direktori yang lebih dalam.

Di bawah ini adalah contoh pohon pencarian biner dengan Python.

 class Node:
   def __init__(self, value):
       self.value = value
       self.left_child = None
       self.right_child = None
class BinarySearchTree:
   def __init__(self):
       self.root = None
   def insert(self, value):
       if self.root is None:
           self.root = Node(value)
       else:
           self._insert(value, self.root) 
   def _insert(self, value, current_node):
       if value < current_node.value:
           if current_node.left_child is None:
               current_node.left_child = Node(value)
           else:
               self._insert(value, current_node.left_child)
       elif value > current_node.value:
           if current_node.right_child is None:
               current_node.right_child = Node(value)
           else:
               self._insert(value, current_node.right_child)
       else:
           print("Value already exists in tree.")
   def search(self, value):
       if self.root is not None:
           return self._search(value, self.root)
       else:
           return False
   def _search(self, value, current_node):
       if value == current_node.value:
           return True
       elif value < current_node.value and current_node.left_child is not None:
           return self._search(value, current_node.left_child)
       elif value > current_node.value and current_node.right_child is not None:
           return self._search(value, current_node.right_child)
       else:
           return False 

Dalam implementasi ini, Anda membangun dua kelas: a BinarySearchTree kelas yang mengelola operasi penyisipan dan pencarian dan a Node kelas yang melambangkan sebuah simpul di pohon pencarian biner.

Sementara metode penyisipan menyisipkan simpul baru ke lokasi yang sesuai di pohon tergantung pada nilainya, metode pencarian mencari simpul dengan nilai tertentu. Kompleksitas waktu kedua operasi dalam pohon yang seimbang adalah O(log n).

Pilih Struktur Data Optimal

Kecepatan dan kemampuan beradaptasi aplikasi Anda dapat ditingkatkan secara signifikan dengan struktur data yang Anda pilih. Mempertimbangkan data Anda, operasi Anda, dan lingkungan Anda dapat membantu Anda memilih struktur data terbaik.

Pertimbangan seperti kompleksitas waktu, kompleksitas ruang, operasi baca versus tulis, konkurensi, tipe data, dan aksesibilitas perpustakaan adalah penting.

Dengan menilai bobot setiap komponen, Anda harus memilih struktur data yang memenuhi kebutuhan aplikasi Anda.