1. 線形データ構造 : データ要素が連続的または線形に配置され、各要素が前後の隣接する要素に関連付けられているデータ構造は、線形データ構造と呼ばれます。
   例： 配列、スタック、キュー、リンクリストなど
2. 静的データ構造: 静的データ構造のメモリ サイズは固定です。静的データ構造内の要素にアクセスする方が簡単です。
   例: 配列。
3. 動的データ構造: 動的データ構造では、サイズは固定されません。ランタイム中にランダムに更新できるため、コードのメモリ (スペース) の複雑さに関して効率的であると考えられます。
   例: キュー、スタックなど。
4. 非線形データ構造: データ要素が連続的または線形に配置されていないデータ構造は、非線形データ構造と呼ばれます。非線形データ構造では、1 回の実行だけですべての要素を走査することはできません。
   例: ツリーとグラフ。

目次

Array のすべての記事
グラフでのコーディングの実践
グラフの最近の記事

XOR リンク リスト – メモリ効率の高い二重リンク リスト |セット1

XOR リンク リスト – メモリ効率の高い二重リンク リスト |セット2

スキップリスト |セット 1 (導入)

自己組織化リスト |セット 1 (導入)

展開されたリンク リスト |セット 1 (導入)

2. セグメントツリーのデータ構造:

• セグメントツリー |セット 1 (指定された範囲の合計)
• セグメントツリー |セット 2 (範囲最小クエリ)
• セグメントツリーでの遅延伝播
• 永続セグメント ツリー |セット 1 (導入)

セグメントトレに関するすべての記事

3. トライのデータ構造 :

• トライ | (挿入して検索)
• トライ | （消去）
• 最長プレフィックス マッチング – Java の Trie ベースのソリューション
• 指定されたブール行列内の固有の行を出力します。
• 逆引き DNS ルックアップ キャッシュを実装するにはどうすればよいですか?
• フォワード DNS ルックアップ キャッシュを実装するにはどうすればよいですか?

トライの全記事

4. バイナリインデックス付きツリーデータ構造:

• バイナリインデックス付きツリー
• 2 次元バイナリ インデックス ツリーまたはフェンウィック ツリー
• バイナリ インデックス付きツリー : 範囲更新とポイント クエリ
• バイナリ インデックス付きツリー: 範囲更新と範囲クエリ

バイナリインデックスツリーのすべての記事

5. サフィックス配列とサフィックスツリー :

• サフィックス配列の概要
• サフィックス配列 nLogn アルゴリズム
• kasai のサフィックス配列から LCP 配列を構築するアルゴリズム
• サフィックスツリーの概要
• ウッコネンのサフィックス ツリーの構築 - パート 1
• ウッコネンのサフィックス ツリーの構築 – パート 2
• ウッコネンのサフィックス ツリー構築 – パート 3
• ウッコネンのサフィックス ツリー構築 – パート 4、
• ウッコネンのサフィックス ツリー構築 – パート 5
• ウッコネンのサフィックス ツリー構築 – パート 6
• 一般化されたサフィックス ツリー
• サフィックス ツリーを使用して線形時間サフィックス配列を構築する
• 部分文字列チェック
• 全パターンを検索する
• 最も長く繰り返される部分文字列、
• 最長の共通部分文字列、最長の回文部分文字列

Suffix Tree のすべての記事

6. AVL ツリー:

• AVL ツリー |セット 1 (挿入)
• AVL ツリー |セット 2 (削除)
• 重複キーのある AVL

7. スプレーツリー:

• スプレーツリー |セット 1 (検索)
• スプレーツリー |セット 2 (インサート)

8.B ツリー:

• Bツリー |セット 1 (導入)
• Bツリー |セット 2 (インサート)
• Bツリー |セット 3 (削除)

9. 赤黒の木:

• 赤黒木の紹介
• 赤黒木の挿入。
• 赤黒ツリーの削除
• 赤黒木挿入プログラム

セルフバランシング BST に関するすべての記事