ツリーマップとハッシュマップの両方を使用すると、データ内のパターンやクラスターを特定するのは必ずしも簡単ではありません。これは、XNUMX つの原則に基づいて機能するためです。
Web 開発の世界には、聞いたことのない用語がたくさんあります。 これは、ハッシュマップとツリーマップがその一部であるためです。
これら XNUMX つのデータ構造は、マップのようなデータをリストや辞書よりも効率的に格納するために使用されます。
また、オブジェクト間の関係を従来のものよりも簡潔に表すためにも使用できます。[] 表記。
主要な取り組み
- HashMap はハッシュを使用するため、データへのアクセスと挿入が高速になります。一方、TreeMap は低速ですが、キーのソート順は維持されます。
- HashMaps は XNUMX つの null キーと複数の null 値を許可しますが、TreeMaps は null キーをサポートしていませんが、複数の null 値を持つことができます。
- TreeMap は、データの挿入または削除中にサイズ変更や再ハッシュを必要としないため、HashMap よりもメモリ効率が高くなります。
ハッシュマップとツリーマップ
ハッシュマップは、ハッシュ関数を使用して各キーを配列内の一意のインデックスにマッピングし、キーと値のペアを使用してデータをすばやく保存および取得するデータ構造です。ツリーマップは、凡例に基づいて整理された階層構造でデータを保持するデータ構造です。インデックス作成やデータ圧縮など、さまざまなアプリケーションに使用できます。
A ハッシュマップ は、データの順序付きペアを作成するツールです。 各チームの最初の要素がキーで、XNUMX 番目の要素が値です。
次に、これらの順序付けられたペアを使用して、ツリーマップよりも効率的かつ正確にデータを視覚化できます。これにより、パターンとクラスターを確認できますが、より多くのスペースと処理能力が必要になります。
ツリーマップは、データ内のオブジェクトの長方形のセルを含むグラフです。 各セルには、物のサイズに比例した面積があります。
このようにして、各行と列にいくつのオブジェクトがあり、それらが占めるスペースを確認できます。
比較表
| 比較のパラメータ | ハッシュマップ | ツリーマップ |
|---|---|---|
| 意味 | ビジネス向けの強力なデータ ストレージ ツール | マーケター向けバイタルマップ可視化ツール |
| 特徴 | ノード間のリンクを表すさまざまなノード (ツリー) で構成されるマップ | 階層データを表すために使用されるツリー状の形状 |
| からなる | 順序付けられたペアのコレクション | 関連画像のセット |
| 使用法 | データのより詳細な分析、または関心のある特定の領域の迅速な調査 | データ内のさまざまなオブジェクト間の関係を簡単に確認できます |
| キーズ | 単一のヌル キー | 複数の Null キー |
ハッシュマップとは何ですか?
ハッシュマップは、キーと呼ばれるオブジェクトに、対応する値とともにさまざまなオブジェクトを効果的に格納します。
キーの目的はオブジェクトを識別することですが、値はその内容を示します。
すべてのデータを含むハッシュマップの作成にアクセスできます。XNUMX つはキー用、もう XNUMX つは値用の XNUMX つのオブジェクトを作成する必要があります。
次に、これら XNUMX つのオブジェクトをマップの視覚化に使用します。 方法は次のとおりです。
まず、各要素に関するすべての情報を使用して重要なものを作成します (要素は人から国まで何でもかまいません)。
次に、値オブジェクトも作成します。これにより、すべてのデータがグループに編成され、軸上の位置によって並べ替えられます。 最後に、これら XNUMX つのオブジェクトを MapView に追加します。
ツリーマップとは?
ツリーマップは、サイズ、色、形状、および値の XNUMX つの軸で構成されます。 値は、収入や人口密度などです。
形状は長方形で、データセット内の特定の値のパーセンテージを示します。 最後に、長方形のサイズは、そこにあるデータセット全体の量を示します。
ツリーマップは、色分けされた円を使用してデータのさまざまなレベルの粒度を示すことで、データが相互にどのように関連しているかを理解するのに役立ちます。
それらを使用して、傾向、パターン、クラスター、外れ値、またはデータセット間の比較を調査し、それらが交差するポイントを見つけることもできます。
ハッシュマップとツリーマップの主な違い
1) ハッシュマップはツリーマップよりも効率的で正確です。
ツリーマップはオブジェクト間の関係を示しますが、クラスターの中心にあるものを正確に特定することはできません。 ただし、ハッシュマップは、グループの中心にあるオブジェクトを正確に記憶できます。 これは、ハッシュマップを使用して、データ内のパターンをすばやく効率的に見つけることができることを意味します。
2) ツリーマップはスケーラブルではありません。
ツリーマップは、ツリーのレベルごとに新しいノードを追加する必要があるため (オブジェクトをクラスターにグループ化するため)、スケーラブルではありません。 その結果、データを保存して分析するときにどのように見えるかを表す方法でデータを視覚化することは容易ではありません。 一方、ハッシュマップを使用すると、異なるレベルごとに XNUMX つのノードを追加するだけで、視覚化を正確かつ効率的に保つことができます。
3) ツリーマップは常に XNUMX 次元です。 ハッシュマップは XNUMX 次元にすることができます。 . . または四次元！
ツリーマップには XNUMX つのレイヤーしかありません。 ただし、ハッシュマップを使用すると、複数のレイヤーを作成して、各レベルのオブジェクトに追加の次元の空間を関連付けることができます (区別するため)。
4) ハッシュマップは、密集した順序付きリストにデータ ポイントを効率的に格納できるコンパクトなデータ構造です。 ツリーマップは理解しやすく、ネストされたデータ (データを効率的かつ正確に格納できる順序付けられたペアのセット) の優れた視覚化を提供します。
5) ハッシュマップは、データ ポイントを特定の場所にマッピングするために使用されます。 ツリーマップは、広い領域のマップを作成するために使用されます。
- http://ijeast.com/papers/134-138,Tesma501,IJEAST.pdf
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/5565628/
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