И с древовидными картами, и с хэш-картами не всегда легко идентифицировать шаблоны или кластеры в ваших данных, потому что они работают по двум принципам: один фокусируется на отношениях между различными объектами. Напротив, другой фокусируется на хранении упорядоченных пар вещей.
В мире веб-разработки есть много терминов, о которых вы, возможно, не слышали. И это потому, что хэш-карты и древовидные карты являются одними из них.
Эти две структуры данных используются для хранения картоподобных данных более эффективно, чем списки или словари.
Их также можно использовать для более лаконичного представления отношений между объектами, чем традиционные.[] обозначение.
Основные выводы
- Карты HashMaps обеспечивают более быстрый доступ к данным и вставку из-за использования хеширования, в то время как карты TreeMaps работают медленнее, но сохраняют отсортированный порядок ключей.
- HashMaps допускает один нулевой ключ и несколько нулевых значений, в то время как TreeMaps не поддерживает нулевые ключи, но может иметь несколько нулевых значений.
- TreeMaps более эффективно используют память, чем HashMaps, поскольку они не требуют изменения размера или повторного хеширования во время вставки или удаления данных.
Хэшмапы против древовидных карт
Hashmaps — это структура данных, которая использует пары ключ-значение для быстрого хранения и извлечения данных с помощью Хеширования функция для сопоставления каждого ключа с уникальным индексом в массиве. Карты дерева — это структура данных, которая содержит данные в иерархической структуре, организованной на основе легенд. Их можно использовать для различных приложений, таких как индексирование и сжатие данных.
A хэш-карта — это инструмент, который создает упорядоченные пары для ваших данных. Первый элемент каждой команды — это ключ, а второй — значение.
Затем вы можете использовать эти упорядоченные пары для более эффективной и точной визуализации данных, чем древовидная карта, которая позволяет вам видеть шаблоны и кластеры, но требует больше места и вычислительной мощности.
Карта дерева — это диаграмма с прямоугольными ячейками для объектов в ваших данных. Каждая ячейка имеет площадь, пропорциональную размеру предмета.
Таким образом, вы можете видеть, сколько объектов находится в каждой строке и столбце и сколько места они занимают.
Сравнительная таблица
| Параметры сравнения | Хэш-карты | Древовидные карты |
|---|---|---|
| Смысл | Мощный инструмент хранения данных для бизнеса | Важный инструмент визуализации карты для маркетологов |
| Особенности | Карта, состоящая из разных узлов (деревьев), представляющих связи между этими узлами. | Древовидная форма, используемая для представления иерархических данных. |
| Состоит | Коллекции упорядоченных пар | Набор связанных изображений |
| Применение | Более подробный анализ ваших данных или быстрое изучение конкретных областей, представляющих интерес | Легко увидеть отношения между различными объектами в ваших данных. |
| Ключи | Одиночный нулевой ключ | Несколько нулевых ключей |
Что такое хэш-карты?
A хэш-карта эффективно хранит различные объекты в объекте, называемом ключом, с соответствующим значением.
Назначение ключа — идентифицировать объект, а значение подскажет, что в нем содержится.
Доступно создание хэш-карты, содержащей все ваши данные: вы должны создать два объекта, один для ключей, а другой для значений.
Затем вы используете эти два объекта для визуализации карты. Вот как:
Во-первых, создайте свою важную вещь со всей информацией о каждом элементе (элементами могут быть что угодно, от людей до стран).
Затем также создайте свой объект значений — все ваши данные также должны быть организованы в группы и отсортированы по их положению на оси. Наконец, добавьте эти два объекта в MapView, и готово!
Что такое древовидные карты?
Карта дерева состоит из четырех осей: размеры, цвета, формы и значения. Ценностями являются такие вещи, как доход или плотность населения.
Фигуры представляют собой прямоугольники и показывают процент определенного значения в наборе данных. Наконец, размер прямоугольников показывает, какой объем набора данных имеется в целом.
Древовидные карты помогают понять, как данные соотносятся друг с другом, используя кружки с цветовой кодировкой, чтобы показать различные уровни детализации ваших данных.
Вы также можете использовать их для изучения тенденций, закономерностей, кластеров, выбросов или сравнения наборов данных и поиска точек их пересечения.
Основные различия между Hashmaps и Treemaps
1) Хеш-карты более эффективны и точны, чем древовидные карты.
Карты дерева показывают отношения между объектами, но не могут точно определить, какой объект находится в центре кластера. Однако Hashmaps может точно запомнить, какой объект находится в центре группы. Это означает, что хэш-карты можно использовать для быстрого и эффективного поиска шаблонов в ваших данных.
2) Карты деревьев не масштабируются.
Карты дерева не масштабируются, потому что вам нужно добавить новый узел для каждого уровня вашего дерева (чтобы сгруппировать объекты в кластеры). В результате нелегко визуализировать данные таким образом, чтобы они представляли, как они выглядят при их хранении и анализе. С другой стороны, с хэш-картами вам нужно добавить только один узел для каждого уровня, чтобы ваша визуализация была точной и эффективной.
3) Древовидная карта всегда двухмерна; хэш-карта может быть трехмерной. . . или четырехмерный!
Древовидная карта имеет только один слой. Однако с помощью хэш-карты вы можете создать несколько слоев, чтобы объекты на каждом уровне имели связанное с ними дополнительное измерение пространства (чтобы различать
4) Хеш-карта — это компактная структура данных, которая может эффективно хранить точки данных в плотно заполненном упорядоченном списке. Древовидные карты просты для понимания и обеспечивают отличную визуализацию вложенных данных — набор упорядоченных пар, который позволяет хранить данные эффективно и точно.
5) Хеш-карты используются для сопоставления точек данных с определенным местоположением. Древовидные карты используются для создания карт больших территорий.
- http://ijeast.com/papers/134-138,Tesma501,IJEAST.pdf
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/5565628/
Последнее обновление: 11 июня 2023 г.
Я приложил столько усилий, чтобы написать этот пост в блоге, чтобы предоставить вам ценность. Это будет очень полезно для меня, если вы подумаете о том, чтобы поделиться им в социальных сетях или со своими друзьями/родными. ДЕЛИТЬСЯ ♥️
Сандип Бхандари имеет степень бакалавра вычислительной техники Университета Тапар (2006 г.). Имеет 20-летний опыт работы в сфере технологий. Он проявляет большой интерес к различным техническим областям, включая системы баз данных, компьютерные сети и программирование. Подробнее о нем можно прочитать на его био страница.
Я не могу не чувствовать, что в статье упущены некоторые нюансы Hashmap и Treemap. Сравнение не совсем точное, поэтому хотелось бы более подробно рассмотреть их индивидуальные особенности.
Понятно, что Hashmap и Treemaps имеют свои уникальные преимущества и недостатки. В статье все очень подробно объясняется, что помогает полностью понять концепции.
Я думаю, что автор хорошо объяснил сложности Hashmap и Treemap, а также то, как они работают. Статья очень хорошо написана и проста для понимания.
Это очень информативная статья, в ней представлена вся необходимая информация о разнице между Hashmaps и Treemaps. Мне особенно понравилось узнавать об основных различиях между ними, очень интересно!
Автор не может эффективно объяснить, как Hashmaps и Treemaps используются на практике. Отсутствие реальных примеров и приложений делает статью неполной.
Эта статья читается как академический учебник по хэш-картам и древовидным картам. Более привлекательный тон, возможно, с оттенком юмора, сделал бы чтение более легким и интересным.