Với cả sơ đồ cây và sơ đồ băm, không phải lúc nào cũng dễ dàng xác định các mẫu hoặc cụm trong dữ liệu của bạn vì chúng hoạt động theo hai nguyên tắc: một nguyên tắc tập trung vào mối quan hệ giữa các đối tượng khác nhau. Ngược lại, nguyên tắc kia tập trung vào việc lưu trữ các cặp đối tượng có thứ tự.
Trong thế giới phát triển web, có rất nhiều thuật ngữ có thể bạn chưa từng nghe đến. Và đó là bởi vì hashmaps và treemaps là một trong số chúng.
Hai cấu trúc dữ liệu này được sử dụng để lưu trữ dữ liệu dạng bản đồ hiệu quả hơn danh sách hoặc từ điển.
Chúng cũng có thể được sử dụng để biểu diễn các mối quan hệ giữa các đối tượng ngắn gọn hơn so với các ký hiệu truyền thống.[].
Các nội dung chính
- HashMaps cung cấp quyền truy cập và chèn dữ liệu nhanh hơn do sử dụng hàm băm, trong khi TreeMaps chậm hơn nhưng duy trì thứ tự khóa được sắp xếp.
- HashMaps cho phép một khóa null và nhiều giá trị null, trong khi TreeMaps không hỗ trợ khóa null nhưng có thể có nhiều giá trị null.
- TreeMaps tiết kiệm bộ nhớ hơn HashMaps, vì chúng không yêu cầu thay đổi kích thước hoặc băm lại trong khi chèn hoặc xóa dữ liệu.
Hashmap so với Treemap
Hashmap là cấu trúc dữ liệu sử dụng các cặp khóa-giá trị để lưu trữ và truy xuất dữ liệu nhanh chóng, sử dụng hàm băm để ánh xạ từng khóa tới một chỉ mục duy nhất trong một mảng. Sơ đồ cây là cấu trúc dữ liệu chứa dữ liệu theo cấu trúc phân cấp được tổ chức dựa trên các chú giải. Chúng có thể được sử dụng cho nhiều ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như lập chỉ mục và nén dữ liệu.
A bản đồ băm là một công cụ tạo các cặp theo thứ tự cho dữ liệu của bạn. Yếu tố đầu tiên của mỗi nhóm là chìa khóa và yếu tố thứ hai là giá trị.
Sau đó, bạn có thể sử dụng các cặp được sắp xếp này để trực quan hóa dữ liệu của mình một cách hiệu quả và chính xác hơn sơ đồ dạng cây, sơ đồ này cho phép bạn xem các mẫu và cụm nhưng yêu cầu nhiều không gian và sức mạnh xử lý hơn.
Sơ đồ cây là một biểu đồ có các ô hình chữ nhật cho các đối tượng trong dữ liệu của bạn. Mỗi ô có diện tích tỷ lệ thuận với kích thước của vật.
Bằng cách này, bạn có thể xem có bao nhiêu đối tượng trong mỗi hàng và cột và chúng chiếm bao nhiêu dung lượng.
Bảng so sánh
| Các thông số so sánh | Hashmap | Biểu đồ dạng cây |
|---|---|---|
| Ý nghĩa | Công cụ lưu trữ dữ liệu mạnh mẽ cho doanh nghiệp | Công cụ trực quan hóa bản đồ quan trọng cho các nhà tiếp thị |
| Tính năng | Bản đồ bao gồm các nút (cây) khác nhau đại diện cho các liên kết giữa các nút đó | Hình dạng giống như cây được sử dụng để biểu thị dữ liệu phân cấp |
| Bao gồm | Bộ sưu tập các cặp được đặt hàng | Tập hợp các hình ảnh liên quan |
| Sử dụng | Phân tích chi tiết hơn về dữ liệu của bạn hoặc khám phá nhanh các lĩnh vực quan tâm cụ thể | Thật dễ dàng để thấy mối quan hệ giữa các đối tượng khác nhau trong dữ liệu của bạn |
| Phím | Phím Null đơn | Nhiều phím Null |
Hashmap là gì?
Hashmap lưu trữ hiệu quả nhiều đối tượng khác nhau trong một đối tượng được gọi là khóa với giá trị tương ứng.
Mục đích của khóa là để xác định đối tượng, trong khi giá trị sẽ cho bạn biết nó chứa gì.
Tạo một hashmap chứa tất cả dữ liệu của bạn có thể truy cập được: Bạn phải tạo hai đối tượng, một cho các khóa và một cho các giá trị.
Sau đó, bạn sử dụng hai đối tượng này để trực quan hóa bản đồ của mình. Đây là cách:
Đầu tiên, tạo điều quan trọng của bạn với tất cả thông tin về từng yếu tố (yếu tố có thể là bất cứ thứ gì từ con người đến quốc gia).
Tiếp theo, hãy tạo đối tượng giá trị của bạn — điều này cũng sẽ có tất cả dữ liệu của bạn được sắp xếp thành các nhóm và được sắp xếp theo vị trí của chúng trên một trục. Cuối cùng, thêm hai đối tượng này vào MapView và bạn đã hoàn tất!
Sơ đồ cây là gì?
Sơ đồ cây bao gồm bốn trục: kích thước, màu sắc, hình dạng và giá trị. Các giá trị là những thứ như thu nhập hoặc mật độ dân số.
Các hình dạng là hình chữ nhật và hiển thị phần trăm của một giá trị cụ thể trong tập dữ liệu. Cuối cùng, kích thước của hình chữ nhật cho biết tổng thể có bao nhiêu tập dữ liệu.
Sơ đồ cây giúp bạn hiểu dữ liệu liên quan với nhau như thế nào bằng cách sử dụng các vòng tròn được mã hóa màu để hiển thị các mức độ chi tiết khác nhau trong dữ liệu của bạn.
Bạn cũng có thể sử dụng chúng để khám phá các xu hướng, mẫu, cụm, giá trị ngoại lai hoặc so sánh giữa các bộ dữ liệu và tìm các điểm giao nhau của chúng.
Sự khác biệt chính giữa Hashmap và Treemap
1) Hashmap hiệu quả và chính xác hơn sơ đồ cây.
Sơ đồ cây hiển thị mối quan hệ giữa các đối tượng nhưng không thể xác định chính xác đối tượng nào ở trung tâm của cụm. Tuy nhiên, Hashmap có thể nhớ chính xác đối tượng nào ở trung tâm của nhóm. Điều này có nghĩa là hashmap có thể được sử dụng để tìm các mẫu trong dữ liệu của bạn một cách nhanh chóng và hiệu quả.
2) Sơ đồ cây không thể mở rộng.
Sơ đồ cây không thể mở rộng vì bạn cần thêm một nút mới cho mỗi cấp độ của cây (để nhóm các đối tượng thành các cụm). Do đó, không dễ để trực quan hóa dữ liệu của bạn theo cách đại diện cho giao diện của nó khi bạn lưu trữ và phân tích dữ liệu đó. Mặt khác, với hashmap, bạn chỉ cần thêm một nút cho mỗi cấp độ khác nhau để giữ cho hình ảnh của bạn chính xác và hiệu quả.
3) Sơ đồ cây luôn là hai chiều; một hashmap có thể là ba chiều . . . hoặc bốn chiều!
Treemap chỉ có một lớp. Tuy nhiên, với một hashmap, bạn có thể tạo nhiều lớp sao cho các đối tượng ở mỗi cấp có thêm một chiều không gian được liên kết với chúng (để phân biệt
4) Hashmap là một cấu trúc dữ liệu nhỏ gọn có thể lưu trữ hiệu quả các điểm dữ liệu trong một danh sách có thứ tự đông dân cư. Sơ đồ cây rất dễ hiểu và cung cấp hình ảnh trực quan tuyệt vời về dữ liệu lồng nhau—một tập hợp các cặp được sắp xếp theo thứ tự cho phép bạn lưu trữ dữ liệu của mình một cách hiệu quả và chính xác.
5) Hashmap được sử dụng để ánh xạ các điểm dữ liệu tới một vị trí cụ thể. Treemaps được sử dụng để tạo bản đồ của các khu vực rộng lớn.
- http://ijeast.com/papers/134-138,Tesma501,IJEAST.pdf
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/5565628/
Tôi đã nỗ lực rất nhiều để viết bài đăng trên blog này nhằm cung cấp giá trị cho bạn. Nó sẽ rất hữu ích cho tôi, nếu bạn cân nhắc chia sẻ nó trên mạng xã hội hoặc với bạn bè/gia đình của bạn. CHIA SẺ LÀ ♥️