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Estruturas de dados em Java

As inúmeras maneiras pelas quais os dados podem ser organizados, salvos e manipulados em um programa de computador são chamadas de estruturas de dados em Java. Essas estruturas oferecem um método metódico para lidar e gerenciar dados de forma eficaz, permitindo operações úteis como inserção, exclusão, recuperação e travessia.

O artigo explorará tudo relacionado às estruturas de dados em Java e ajudará os iniciantes a entendê-los de maneira fácil e eficaz.

  • O que é Java?
  • O que são estruturas de dados em Java?
  • Tipos de estruturas de dados em Java
  • Vantagens das estruturas de dados em Java
  • Classificação de Estruturas de Dados
  • Perguntas frequentes sobre estruturas de dados em Java

O que é Java?

Java é uma linguagem de programação orientada a objetos popular, conhecida por sua vasta biblioteca padrão e liberdade de plataforma. Oferece uma arquitetura sólida para a criação de programas executados sem recompilação em diversas plataformas. A conhecida biblioteca para Java possui uma variedade de sistemas de registros que tornam viável o tratamento eficiente de vários tipos de dados.

O que são estruturas de dados em Java?

A maneira como os dados são organizados e armazenados na memória de um programa de computador depende muito das estruturas de registros Java. A conhecida biblioteca Java inclui um tipo significativo de estruturas estatísticas integradas. Alguns dos sistemas de registros que permitem aos programadores maneiras curtas e simples de salvar e organizar dados incluem listas conectadas, pilhas, filas e matrizes. Os desenvolvedores podem executar rapidamente operações como inserção, exclusão, pesquisa e classificação porque fornecem uma variedade de mecanismos para obter acesso, alterar e gerenciar dados. Os programadores Java podem reduzir o uso de memória e aumentar consideravelmente a eficiência geral de seus programas usando essas estruturas de dados.

Tipos de estruturas de dados em Java

A lista de estruturas de dados em Java listadas abaixo

  1. Matrizes
  2. ListaArray
  3. Lista vinculada
  4. Pilha
  5. Fila
  6. HashMap
  7. HashSet
  8. Conjunto de árvores
  9. ÁrvoreMapa
  10. Gráfico
  11. Árvore

O diagrama abaixo explica claramente os tipos de estruturas de dados em Java.

Estruturas de dados em Java

Classificação adicional de tipos de estruturas de dados:

Existem dois tipos de estruturas de dados: -

  1. Estruturas de dados primitivas
  2. Estruturas de dados não primitivas

1) Estruturas de dados primitivas: Também conhecidos como tipos de dados primitivos, são tipos de dados básicos integrados em Java. Eles incluem:

    Byte:Armazena números inteiros de -128 a 127.curto:Armazena números inteiros de -32.768 a 32.767.interno:Armazena números inteiros de -2.147.483.648 a 2.147.483.647.flutuador:Armazena números de ponto flutuante com precisão única.Caracteres:Armazena caracteres individuais.boleano:Armazena valores verdadeiros ou falsos.longo:Armazena grandes números inteiros.Dobro:Armazena números de fator flutuante com precisão dupla.

2) Estruturas de dados não primitivas: As estruturas de registros não-primitivas são mais complexas e compostas por tipos de informações primitivas. Eles podem, além disso, ser categorizados em dois tipos:

    Estruturas de dados lineares:Nas estruturas de dados lineares, os elementos são organizados linearmente ou sequencialmente. Exemplos incluem:
      Matrizes:Um grupo de elementos de tipo idêntico colocados em uma matriz de acordo com um arranjo predeterminado.Pilhas:Uma estrutura Last-In-First-Out (LIFO) na qual apenas os itens superiores podem ser adicionados ou removidos.Caudas:As estruturas First-In-First-Out (FIFO) são utilizadas em filas, onde os itens são inseridos na devolução e retirados na frente.Lista vinculada:Uma lista relacionada compreende uma coleção de gadgets chamados nós, cada um dos quais possui uma referência ao nó após ele e estatísticas dentro dele.
    Estruturas de dados não lineares:Em estruturas de dados não lineares, os elementos são organizados de forma não sequencial. Exemplos incluem:
      Árvores:As árvores são um tipo de estrutura hierárquica baseada em nós, com um nó raiz no topo e nós filhos ramificando-se a partir dele. Os exemplos incluem árvores rubro-negras, árvores AVL, árvores de pesquisa binária e árvores binárias.Gráficos:Um conjunto de nós vinculados por meio de arestas, onde os nós podem ter qualquer quantidade de conexões. Os gráficos são usados ​​para simbolizar relacionamentos complexos entre itens.Pilha:Uma estrutura especializada baseada em árvore na qual cada nó determinado tem um valor maior ou menor que seus filhos, dependendo se é um heap máximo ou um heap mínimo.Cerquilha:Estruturas de dados que usam uma função hash para mapear chaves para valores. Os exemplos consistem em conjuntos de hash e mapas de hash, que fornecem recuperação verde e armazenamento de estatísticas com base em chaves precisas.
Estruturas de dados em Java

Vantagens das estruturas de dados em Java

    Organização eficiente de dados:As estruturas de dados fornecem maneiras organizadas de armazenar e gerenciar dados, permitindo operações eficientes de acesso, manipulação e recuperação. Eles otimizam o uso da memória e facilitam a execução mais rápida de algoritmos.Melhor performance:Os desenvolvedores podem melhorar o desempenho em termos de velocidade e utilização de memória selecionando a estrutura de dados adequada para uma atividade específica. O desempenho é otimizado porque estruturas de dados específicas são criadas para se destacarem em ações específicas, como pesquisar, classificar ou inserir informações.Reutilização de código:Java oferece uma ampla variedade de estruturas de dados integradas que são simples de usar pelos programadores. Essas estruturas de dados reutilizáveis ​​economizam tempo e esforço, eliminando a necessidade de criar algoritmos sofisticados do zero.Simplicidade do código:As estruturas de dados tornam a implementação de processos complicados mais simples de codificar. Eles oferecem abstrações de alto nível e encapsulam as especificidades do gerenciamento de dados, o que melhora a legibilidade, a manutenção e a clareza do código.Flexibilidade e adaptabilidade:As estruturas de dados oferecem flexibilidade no tratamento de diferentes tipos e tamanhos de dados. Eles podem se ajustar dinamicamente para acomodar as mudanças nos requisitos de dados e fornecer mecanismos para manipulação eficiente de dados.Padronizado e bem testado:A biblioteca padrão para Java contém estruturas de dados integradas que passaram por testes e otimização significativos, garantindo sua confiabilidade e desempenho. A utilização dessas estruturas de dados comuns reduz a possibilidade de erros e dá ao desenvolvimento de aplicativos uma base sólida.Escalabilidade:As estruturas de dados fornecem opções de escalabilidade, permitindo que os aplicativos manipulem grandes volumes de dados com eficiência. Eles podem aumentar ou diminuir dinamicamente com base no tamanho dos dados, garantindo desempenho ideal mesmo com demandas crescentes de dados.Projeto de algoritmo:As estruturas de dados são cruciais no projeto e análise de algoritmos. Eles fornecem a estrutura subjacente e as operações necessárias para implementar vários algoritmos e resolver problemas complexos.

1) Matrizes:

Um array é uma estrutura de dados básica e frequentemente usada no contexto das estruturas de dados Java. Ele oferece um método de armazenamento de uma coleção de tamanho fixo de componentes de tipo idêntico. Por fornecerem acesso rápido e fácil aos elementos dependendo do seu índice, os arrays são uma ferramenta crucial para gerenciar e organizar dados.

Vantagens:

    Organização de dados:Arrays fornecem uma forma estruturada de armazenar e organizar elementos, melhorando o gerenciamento de dados.Acesso aleatório:Os elementos podem ser acessados ​​diretamente usando seu índice, permitindo recuperação e modificação eficientes.Tamanho fixo:Os arrays possuem um tamanho predeterminado, permitindo uma alocação eficiente de memória.Elementos Homogêneos:Os arrays armazenam elementos do mesmo tipo, garantindo a consistência dos dados e simplificando as operações.Iteração:Arrays suportam fácil iteração através de elementos, facilitando a travessia e o processamento.Classificando e pesquisando:Arrays funcionam bem com algoritmos de classificação e pesquisa, oferecendo operações eficientes.Eficiência de memória:Os arrays otimizam o uso da memória armazenando elementos em regiões contíguas.Compatibilidade:Arrays são amplamente suportados em Java, tornando-os compatíveis com vários frameworks e ferramentas.

Desvantagens:

    Tamanho fixo:As matrizes não podem ser redimensionadas dinamicamente, exigindo recriação para alterações de tamanho.Desperdício de memória:Elementos não utilizados em matrizes maiores podem levar ao desperdício de memória.Sobrecarga de inserção e exclusão:Inserir ou excluir elementos no meio de uma matriz requer a mudança de elementos subsequentes, resultando em ineficiência.Falta de flexibilidade:As matrizes têm tipos de dados rígidos e não podem acomodar diferentes tipos de dados sem matrizes ou estruturas de dados adicionais.

Funções:

    Criando uma matriz:Declare e inicialize um array com um tamanho específico usando o tipo de array e a palavra-chave new.Acessando Elementos:Use o índice para acessar elementos individuais na matriz.Modificando Elementos:Atualize o valor de um elemento atribuindo um novo valor a um índice específico na matriz.Encontrando comprimento:Use o atributo length para determinar o comprimento da matriz.Iterando através do array:Use loops para percorrer cada elemento do array e executar

Implementação:

Nome do arquivo: ArrayExample.java

 import java.util.*; public class ArrayExample { public static void main(String[] args) { int[] numbers={10,20,30,40,50}; // Initialize an array of integers System.out.println(&apos;Element at index 0:&apos;+numbers[0]); System.out.println(&apos;Element at index 2:&apos;+numbers[2]); System.out.println(&apos;Element at index 4:&apos;+numbers[4]); int sum=0; for (int i=0;i<numbers.length;i++) { sum+="numbers[i];" } system.out.println('sum of array elements:'+sum); numbers[2]="35;" update an element in the system.out.println('updated at index 2:'+numbers[2]); system.out.println('elements array:'); for (int number:numbers) system.out.println(number); < pre> <p> <strong>Output:</strong> </p> <pre> Element at index 0:10 Element at index 2:30 Element at index 4:50 Sum of array elements:150 Updated element at index 2:35 Elements in the array: 10 20 35 40 50 </pre> <h3>2) ArrayList:</h3> <p>ArrayList in Java is a dynamic data structure that allows for the storage and manipulation of elements. It is part of the Java Collections Framework and is implemented using an array internally.</p> <p> <strong>Advantages:</strong> </p> <ol class="points"> <tr><td>Dynamic Size:</td> Unlike arrays, ArrayLists can dynamically grow or shrink in size as elements are added or removed. It eliminates the need for manual resizing and allows for handling varying amounts of data conveniently. </tr><tr><td>Easy Element Manipulation:</td> ArrayLists offer methods to add, remove, and modify elements at any position within the list. Its flexibility simplifies common operations such as insertion, deletion, and updating, making element manipulation more efficient. </tr><tr><td>Random Access:</td> ArrayLists support random Access to elements using their index, enabling quick retrieval and modification of elements at specific positions within the list. It facilitates efficient element access and enhances overall performance. </tr><tr><td>Compatibility with Java Collection Framework:</td> ArrayLists implement the List interface, making them compatible with other Collection classes in the Java Collections Framework. Its compatibility allows for seamless integration with various algorithms and operations provided by the framework. </tr></ol> <p> <strong>Disadvantages:</strong> </p> <ol class="points"> <tr><td>Higher Memory Overhead:</td> ArrayLists require additional memory to maintain their internal structure, resulting in higher memory overhead compared to arrays. It can be a concern when dealing with large collections of elements. </tr><tr><td>Slower Insertion and Deletion:</td> Inserting or deleting elements in the middle of an ArrayList requires shifting elements, which can be time-consuming for large lists. In scenarios where frequent insertion or deletion operations are expected, other data structures like LinkedList may offer better performance. </tr><tr><td>Limited Performance for Search:</td> Searching for an element in an unsorted ArrayList requires iterating over the elements until a match is found. It is a linear search approach that results in slower search performance compared to data structures optimized for searching, such as HashSet or TreeMap. </tr><tr><td>No Primitive Type Support:</td> ArrayLists can only store objects and do not directly support primitive data types like int or char. To store primitive types, wrapper classes like Integer or Character need to be used, leading to potential autoboxing and unboxing overhead. </tr></ol> <p> <strong>Functions:</strong> </p> <ol class="points"> <tr><td>Creating an ArrayList:</td> Declare and initialize an ArrayList using the ArrayList class and specify the element type within the angle brackets. </tr><tr><td>Adding Elements:</td> Use the add method to append elements at the end of the ArrayList. </tr><tr><td>Accessing Elements:</td> Use the get technique to retrieve the price of detail at a selected index. </tr><tr><td>Modifying Elements:</td> Update the cost of detail at a specific index for the usage of the set approach. </tr><tr><td>Finding Size:</td> Use the dimensions method to get the cutting-edge quantity of factors in the ArrayList. </tr><tr><td>Removing Elements:</td> Use the remove approach to delete a detail at a specific index or via providing the object reference. </tr><tr><td>Iterating through the ArrayList:</td> Use loops to iterate over each element in the ArrayList and perform operations on them. </tr></ol> <p> <strong>Implementation:</strong> </p> <p> <strong>FileName:</strong> ArrayListExample.java</p> <pre> import java.util.*; public class ArrayListExample { public static void main(String[] args) { // Create an ArrayList to store integers ArrayList numbers=new ArrayList(List.of(10,20,30,40,50)); //Access and print elements from the ArrayList System.out.println(&apos;Element at index 0:&apos;+numbers.get(0)); System.out.println(&apos;Element at index 2:&apos;+numbers.get(2)); System.out.println(&apos;Element at index 4:&apos;+numbers.get(4)); // Calculate and print the sum of all elements in the ArrayList int sum=numbers.stream().mapToInt(Integer::intValue).sum(); System.out.println(&apos;Sum of ArrayList elements:&apos;+sum); // Update an element in the ArrayList numbers.set(2,35); System.out.println(&apos;Updated element at index 2:&apos;+numbers.get(2)); // Iterate through the ArrayList using a for-each loop and print the elements System.out.println(&apos;Elements in the ArrayList:&apos;); for (int number:numbers) { System.out.println(number); } } } </pre> <p> <strong>Output:</strong> </p> <pre> Element at index 0:10 Element at index 2:30 Element at index 4:50 Sum of ArrayList elements:150 Updated element at index 2:35 Elements in the ArrayList: 10 20 35 40 50 </pre> <h3>3) Linked List:</h3> <p>A linked list is a linear data structure in which elements are stored in separate objects called nodes. A reference link to the following node in the sequence is included in each node&apos;s data element. The list&apos;s final node links to null, indicating that the list has ended.</p> <p>Unlike arrays, linked lists do not require contiguous memory allocation. Each node in a linked list can be allocated independently, allowing for dynamic memory allocation and efficient insertion and deletion operations.</p> <p> <strong>Advantages:</strong> </p> <ol class="points"> <tr><td>Dynamic Size:</td> LinkedList can grow or shrink dynamically, making it suitable for varying or unknown data sizes. </tr><tr><td>Efficient Insertion and Deletion:</td> Inserting or deleting elements within a LinkedList is efficient, as it does not require shifting elements. </tr><tr><td>No Contiguous Memory Requirement:</td> LinkedList does not need contiguous memory allocation, making it flexible and suitable for unpredictable memory situations. </tr><tr><td>Easy Modification:</td> LinkedList allows easy modification of elements by changing reference pointers, enabling efficient manipulation. </tr></ol> <p> <strong>Disadvantages:</strong> </p> <ol class="points"> <tr><td>Slower Random Access:</td> LinkedList has slower random Access as it requires traversing the list to access elements by index. </tr><tr><td>Increased Memory Overhead:</td> LinkedList requires additional memory for references and nodes, increasing memory overhead compared to arrays. </tr><tr><td>Inefficient Search:</td> LinkedList has slower search operations, requiring sequential iteration to find specific elements. </tr></ol> <p> <strong>Functions:</strong> </p> <ol class="points"> <tr><td>Creating a LinkedList:</td> Declare and initialize a LinkedList using the LinkedList class. </tr><tr><td>Adding Elements:</td> Use the add method to append elements at the end of the LinkedList. </tr><tr><td>Accessing Elements:</td> Use the get method to retrieve the value of an element at a specific index. </tr><tr><td>Modifying Elements:</td> Update the value of an element at a particular index using the set method. </tr><tr><td>Removing Elements:</td> Use the remove method to delete an element at a specific index or by providing the object reference. </tr></ol> <p> <strong>Implementation:</strong> </p> <p> <strong>FileName:</strong> LinkedList1.java</p> <pre> import java.util.*; public class LinkedList1 { public static void main(String[] args) { // Create a LinkedList to store integers LinkedList linkedList1 = new LinkedList(); // Add elements to the LinkedList linkedList1.add(10); linkedList1.add(20); linkedList1.add(30); linkedList1.add(40); linkedList1.add(50); // Print the LinkedList System.out.println(&apos;LinkedList:&apos;+linkedList1); // Remove an element from the LinkedList linkedList1.removeFirst(); System.out.println(&apos;LinkedList after removing first element:&apos;+linkedList1); // Check if an element exists in the LinkedList boolean containsElement=linkedList1.contains(30); System.out.println(&apos;LinkedList contains element 30?&apos;+containsElement); // Get the first and last elements of the LinkedList int firstElement=linkedList1.getFirst(); int lastElement=linkedList1.getLast(); System.out.println(&apos;First element:&apos;+firstElement); System.out.println(&apos;Last element:&apos;+lastElement); // Clear the LinkedList linkedList1.clear(); System.out.println(&apos;LinkedList after clearing:&apos;+linkedList1); } } </pre> <p> <strong>Output:</strong> </p> <pre> LinkedList:[10, 20, 30, 40, 50] LinkedList after removing first element:[20, 30, 40, 50] LinkedList contains element 30?true First element:20 Last element:50 LinkedList after clearing:[] </pre> <h3>4) Stack:</h3> <p>The Last-In-First-Out (LIFO) principle dictates that the element that was most recently inserted is also the element that is removed first. A stack is a linear data structure that follows this rule. It employs the commands &apos;push&apos; and &apos;pop&apos; to add elements to the stack and, accordingly, remove the top element from the stack. The &apos;peek&apos; technique additionally enables Access to the top element without removing it.</p> <p> <strong>Features of a stack:</strong> </p> <ol class="points"> <tr><td>LIFO behavior:</td> The last element pushed onto the stack is the first one to be popped out, making it suitable for applications where the order of insertion and removal is important. </tr><tr><td>Limited Access:</td> Stacks typically provide restricted Access to elements. You can only access the topmost element, and to reach other elements, you need to pop the elements above them. </tr><tr><td>Dynamic size:</td> Stacks can be implemented using arrays or linked lists, allowing for a dynamic size. They can grow or shrink as needed during runtime. </tr></ol> <p> <strong>Advantages:</strong> </p> <ol class="points"> <tr><td>Simplicity:</td> Stacks are easy to understand and implement. </tr><tr><td>Efficiency:</td> Insertion and deletion operations have a time complexity of O(1). </tr><tr><td>Function call management:</td> Stacks efficiently manage function calls and variable storage. </tr><tr><td>Undo/Redo functionality:</td> Stacks enable undo and redo operations in applications. </tr></ol> <p> <strong>Disadvantages:</strong> </p> <ol class="points"> <tr><td>Limited Access:</td> Access to elements is restricted to the top of the stack. </tr><tr><td>Size restrictions:</td> Stacks may have size limitations depending on the implementation. </tr><tr><td>Not suitable for all scenarios:</td> Stacks are specific to LIFO behavior and may not be appropriate in other cases. </tr></ol> <p> <strong>Implementation:</strong> </p> <p> <strong>FileName:</strong> StackExample.java</p> <pre> import java.util.Stack; public class StackExample { public static void main(String[] args) { // Create a stack Stack stack=new Stack(); // Push elements onto the stack stack.push(10); stack.push(20); stack.push(30); // Print the top element of the stack System.out.println(&apos;Top element:&apos;+stack.peek()); // Pop elements from the stack int poppedElement=stack.pop(); System.out.println(&apos;Popped element:&apos;+poppedElement); // Check if the stack is empty System.out.println(&apos;Is stack empty?&apos;+stack.isEmpty()); // Get the size of the stack System.out.println(&apos;Stack size:&apos;+stack.size()); // Iterate over the stack System.out.println(&apos;Stack elements:&apos;); for (Integer element:stack) { System.out.println(element); } } } </pre> <p> <strong>Output:</strong> </p> <pre> Top element:30 Popped element:30 Is stack empty?false Stack size:2 Stack elements: 10 20 </pre> <h3>5) Queue:</h3> <p>A queue is a linear data structure in Java that follows the First-In-First-Out (FIFO) principle. It represents a collection of elements where elements are inserted at the rear and removed from the front.</p> <p> <strong>Features:</strong> </p> <ol class="points"> <tr><td>Enqueue:</td> Adding an element to the rear of the queue. </tr><tr><td>Dequeue:</td> Removing an element from the front of the queue. </tr><tr><td>Peek:</td> Retrieve the element at the front of the queue without removing it. </tr><tr><td>Size:</td> Determining the number of elements in the queue. </tr><tr><td>Empty Check:</td> Checking if the queue is empty. </tr></ol> <p> <strong>Advantages:</strong> </p> <ol class="points"> <tr><td>FIFO Behavior:</td> Elements are processed in the order of their insertion, ensuring the preservation of the original sequence. </tr><tr><td>Efficient Insertion and Removal:</td> Adding and removing elements from a queue is fast and has a constant time complexity of O(1). </tr><tr><td>Synchronization:</td> Java provides synchronized queue implementations, making them safe for concurrent programming. </tr><tr><td>Standardized Interface:</td> The Queue interface in Java offers a common set of methods, allowing easy interchangeability between different queue implementations. </tr></ol> <p> <strong>Disadvantages:</strong> </p> <ol class="points"> <tr><td>No Random Access:</td> Queues do not support direct Access to elements in the middle. Accessing specific positions requires dequeuing preceding elements. </tr><tr><td>Limited Size:</td> Some queue implementations have a fixed size or capacity, leading to overflow or exceptions when exceeding the maximum size. </tr><tr><td>Inefficient Search:</td> Searching for an element in a queue requires dequeuing until a match is found, resulting in a linear search with potentially high time complexity. </tr></ol> <p> <strong>Implementation:</strong> </p> <p> <strong>FileName:</strong> QueueExample.java</p> <pre> import java.util.Stack; import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; public class QueueExample { public static void main(String[] args) { // Create a Queue to store integers Queue queue=new LinkedList(); // Enqueue elements to the Queue queue.offer(10); queue.offer(20); queue.offer(30); queue.offer(40); queue.offer(50); //Access and print the front element of the Queue System.out.println(&apos;Front element:&apos;+queue.peek()); // Dequeue elements from the Queue and print them while (!queue.isEmpty()) { int element=queue.poll(); System.out.println(&apos;Dequeued element:&apos;+element); } } } </pre> <p> <strong>Output:</strong> </p> <pre> Front element:10 Dequeued element:10 Dequeued element:20 Dequeued element:30 Dequeued element:40 Dequeued element:50 </pre> <h3>6) HashMap:</h3> <p>A HashMap is a data structure in Java that provides a way to store and retrieve key-value pairs. It is part of the Java Collections Framework and is implemented based on the hash table data structure.</p> <p> <strong>Functions:</strong> </p> <ul> <tr><td>put(key, value):</td> Inserts the specified key-value pair into the HashMap. </tr><tr><td>get(key):</td> Retrieves the value associated with the specified key. </tr><tr><td>containsKey(key):</td> Checks if the HashMap contains the specified key. </tr><tr><td>containsValue(value):</td> Checks if the HashMap contains the specified value. </tr><tr><td>remove(key):</td> Removes the key-value pair associated with the specified key from the HashMap. </tr><tr><td>size():</td> Returns the number of key-value pairs in the HashMap. </tr><tr><td>isEmpty():</td> Checks if the HashMap is empty. </tr><tr><td>keySet():</td> Returns a Set containing all the keys in the HashMap. </tr><tr><td>values():</td> Returns a Collection containing all the values in the HashMap. </tr><tr><td>clear():</td> Removes all the key-value pairs from the HashMap. </tr></ul> <p> <strong>Advantages:</strong> </p> <ol class="points"> <tr><td>Efficient Retrieval:</td> HashMap provides fast retrieval of values based on keys with constant-time complexity O(1). </tr><tr><td>Flexible Key-Value Pairing:</td> HashMap allows any non-null object as a key, enabling custom-defined keys for storing and retrieving data. </tr><tr><td>Dynamic Size:</td> HashMap can dynamically grow or shrink in size to handle varying amounts of data. </tr><tr><td>Compatibility with Java Collections Framework:</td> HashMap implements the Map interface, allowing seamless integration with other Collection classes. </tr></ol> <p> <strong>Disadvantages:</strong> </p> <ol class="points"> <tr><td>Lack of Ordering:</td> HashMap does not preserve the order of elements. Use LinkedHashMap or TreeMap for specific ordering requirements. </tr><tr><td>Increased Memory Overhead:</td> HashMap requires additional memory for hash codes and internal structure compared to simpler data structures. </tr><tr><td>Slower Iteration:</td> Iterating over a HashMap can be slower compared to arrays or lists due to traversing the underlying hash table. </tr></ol> <p> <strong>Implementation:</strong> </p> <p> <strong>FileName:</strong> HashMapExample.java</p> <pre> import java.util.HashMap; public class HashMapExample { public static void main(String[] args) { // Create a HashMap to store String keys and Integer values HashMap hashMap=new HashMap(); // Add key-value pairs to the HashMap hashMap.put(&apos;John&apos;,25); hashMap.put(&apos;Alice&apos;,30); hashMap.put(&apos;Bob&apos;,35); //Access and print values based on keys System.out.println(&apos;Age of John:&apos;+hashMap.get(&apos;John&apos;)); System.out.println(&apos;Age of Alice:&apos;+hashMap.get(&apos;Alice&apos;)); // Check if a key exists in the HashMap System.out.println(&apos;Is Bob present?&apos;+hashMap.containsKey(&apos;Bob&apos;)); // Update the value associated with a key hashMap.put(&apos;Alice&apos;,32); // Remove a key-value pair from the HashMap hashMap.remove(&apos;John&apos;); // Print all key-value pairs in the HashMap System.out.println(&apos;Key-Value pairs in the HashMap:&apos;); for (String key : hashMap.keySet()) { System.out.println(key+&apos;:&apos;+hashMap.get(key)); } // Check the size of the HashMap System.out.println(&apos;Size of the HashMap:&apos;+hashMap.size()); } } </pre> <p> <strong>Output:</strong> </p> <pre> Age of John:25 Age of Alice:30 Is Bob present?true Key-Value pairs in the HashMap: Bob:35 Alice:32 Size of the HashMap:2 </pre> <h3>7) HashSet:</h3> <p>HashSet is a data structure in Java that implements the Set interface and stores elements in a hash table.</p> <p> <strong>Features:</strong> </p> <ol class="points"> <tr><td>Stores unique elements:</td> HashSet does not allow duplicate elements. Each element in the HashSet is unique. </tr><tr><td>Uses hash-based lookup:</td> HashSet uses the hash value of each element to determine its storage location, providing efficient element retrieval. </tr><tr><td>Unordered collection:</td> The elements in a HashSet are not stored in a specific order. The order of elements may change over time. </tr></ol> <p> <strong>Advantages:</strong> </p> <ol class="points"> <tr><td>Fast element lookup:</td> HashSet provides fast lookup operations, making it efficient to check if an element exists in the set. </tr><tr><td>No duplicate elements:</td> HashSet automatically handles duplicate elements and ensures that each element is unique. </tr><tr><td>Integration with Java Collections Framework:</td> HashSet implements the Set interface, making it compatible with other collection classes in the Java Collections Framework. </tr></ol> <p> <strong>Disadvantages:</strong> </p> <ol class="points"> <tr><td>No guaranteed order:</td> HashSet does not maintain the order of elements. If the order of elements is important, HashSet is not suitable. </tr><tr><td>No indexing:</td> HashSet does not provide direct indexing or positional Access to elements. To access elements, you need to iterate over the set. </tr><tr><td>Higher memory overhead:</td> HashSet requires additional memory to store hash values and maintain the hash table structure, resulting in higher memory usage compared to some other data structures. </tr></ol> <p> <strong>Implementation:</strong> </p> <p> <strong>FileName:</strong> HashSetExample.java</p> <pre> import java.util.HashSet; public class HashSetExample { public static void main(String[] args) { // Create a HashSet HashSet set=new HashSet(); // Add elements to the HashSet set.add(&apos;Apple&apos;); set.add(&apos;Banana&apos;); set.add(&apos;Orange&apos;); set.add(&apos;Grapes&apos;); set.add(&apos;Mango&apos;); // Print the HashSet System.out.println(&apos;HashSet:&apos;+set); // Check if an element exists System.out.println(&apos;Contains &apos;Apple&apos;:&apos;+set.contains(&apos;Apple&apos;)); // Remove an element set.remove(&apos;Banana&apos;); // Print the updated HashSet System.out.println(&apos;Updated HashSet:&apos;+set); // Get the size of the HashSet System.out.println(&apos;Size of HashSet:&apos;+set.size()); // Clear the HashSet set.clear(); // Check if the HashSet is empty System.out.println(&apos;Is HashSet empty?&apos;+set.isEmpty()); } } </pre> <p> <strong>Output:</strong> </p> <pre> HashSet:[Apple, Grapes, Mango, Orange, Banana] Contains &apos;Apple&apos;:true Updated HashSet:[Apple, Grapes, Mango, Orange] Size of HashSet:4 Is HashSet empty?true </pre> <h3>8) TreeSet:</h3> <p>TreeSet is an implementation of the SortedSet interface in Java that uses a self-balancing binary search tree called a red-black tree to store elements in sorted order.</p> <p> <strong>Advantages:</strong> </p> <ol class="points"> <tr><td>Sorted Order:</td> TreeSet automatically maintains the elements in a sorted order based on their natural ordering or a custom comparator. It allows for efficient searching and retrieval of elements in ascending or descending order. </tr><tr><td>No Duplicate Elements:</td> TreeSet does not allow duplicate elements. It ensures that each element in the set is unique, which can be useful in scenarios where duplicate values should be avoided. </tr><tr><td>Efficient Operations:</td> TreeSet provides efficient operations like insertion, deletion, and searching. These operations have a time complexity of O(log n), where n is the number of elements in the set. </tr><tr><td>Navigable Set Operations:</td> TreeSet provides additional navigational methods, such as higher(), lower(), ceiling(), and floor(), which allow you to find elements that are greater than, less than, or equal to a given value. </tr></ol> <p> <strong>Disadvantages:</strong> </p> <ol class="points"> <tr><td>Overhead:</td> TreeSet requires additional memory to store the internal data structure, which can lead to higher memory overhead compared to other set implementations. </tr><tr><td>Slower Insertion and Removal:</td> Insertion and removal operations in TreeSet involve maintaining the sorted order of elements, which may require tree restructuring. It can make these operations slightly slower compared to HashSet or LinkedHashSet. </tr><tr><td>Limited Customization:</td> TreeSet is primarily designed for natural ordering or a single custom comparator. It may need more flexibility for multiple sorting criteria or complex sorting logic. </tr></ol> <p> <strong>Functions:</strong> </p> <ul> <tr><td>add(element):</td> Adds an element to the TreeSet while maintaining the sorted order. </tr><tr><td>remove(element):</td> Removes the specified element from the TreeSet. </tr><tr><td>contains(element):</td> Checks if the TreeSet contains the specified element. </tr><tr><td>size():</td> Returns the number of elements in the TreeSet. </tr><tr><td>first():</td> Returns the first (lowest) element in the TreeSet. </tr><tr><td>last():</td> Returns the last (highest) element in the TreeSet. </tr><tr><td>higher(element):</td> Returns the least element in the TreeSet that is strictly greater than the given element. </tr><tr><td>lower(element):</td> Returns the greatest element in the TreeSet that is strictly less than the given element. </tr></ul> <p> <strong>Implementation:</strong> </p> <p> <strong>FileName:</strong> TreeSetExample.java</p> <pre> import java.util.TreeSet; public class TreeSetExample { public static void main(String[] args) { // Create a TreeSet TreeSet numbers=new TreeSet(); // Add elements to the TreeSet numbers.add(5); numbers.add(2); numbers.add(8); numbers.add(1); numbers.add(4); // Print the TreeSet System.out.println(&apos;Elements in the TreeSet:&apos;+numbers); // Check if an element exists System.out.println(&apos;Does TreeSet contain 4?&apos;+numbers.contains(4)); // Remove an element numbers.remove(2); // Print the TreeSet after removal System.out.println(&apos;Elements in the TreeSet after removal:&apos;+numbers); // Get the size of the TreeSet System.out.println(&apos;Size of the TreeSet:&apos;+numbers.size()); // Get the first and last element System.out.println(&apos;First element:&apos;+numbers.first()); System.out.println(&apos;Last element:&apos;+numbers.last()); // Iterate over the TreeSet System.out.println(&apos;Iterating over the TreeSet:&apos;); for (int number:numbers) { System.out.println(number); } } } </pre> <p> <strong>Output:</strong> </p> <pre> Elements in the TreeSet:[1, 2, 4, 5, 8] Does TreeSet contain 4? true Elements in the TreeSet after removal:[1, 4, 5, 8] Size of the TreeSet:4First element:1 Last element:8 Iterating over the TreeSet: 1 4 5 8 </pre> <h3>9) TreeMap:</h3> <p>TreeMap is a class in Java that implements the Map interface and provides a sorted key-value mapping based on the natural order of the keys or a custom comparator.</p> <p> <strong>Advantages:</strong> </p> <ol class="points"> <tr><td>Sorted Ordering:</td> TreeMap maintains the keys in sorted order, which allows for efficient searching, retrieval, and range-based operations. </tr><tr><td>Key-Value Mapping:</td> TreeMap stores key-value pairs, enabling efficient lookup and retrieval of values based on the associated keys. </tr><tr><td>Red-Black Tree Implementation:</td> TreeMap uses a balanced binary search tree (Red-Black Tree) internally, ensuring efficient performance even for large datasets. </tr><tr><td>Support for Custom Comparators:</td> TreeMap allows the use of custom comparators to define the sorting order of the keys, providing flexibility in sorting criteria. </tr></ol> <p> <strong>Disadvantages:</strong> </p> <ol class="points"> <tr><td>Memory Overhead:</td> TreeMap requires additional memory to store the internal tree structure and associated objects, resulting in higher memory usage compared to simpler data structures like HashMap. </tr><tr><td>Slower Insertion and Deletion:</td> Insertion and deletion operations in TreeMap have a time complexity of O(log n) due to the need for tree restructuring, making them slower compared to HashMap or LinkedHashMap. </tr><tr><td>Limited Performance for Unsorted Data:</td> TreeMap performs efficiently for sorted data, but its performance can degrade when dealing with unsorted data or frequent modifications, as it requires maintaining the sorted order. </tr></ol> <p> <strong>Functions:</strong> </p> <ul> <tr><td>put(key, value):</td> Inserts a key-value pair into the TreeMap. </tr><tr><td>get(key):</td> Retrieves the value associated with the specified key. </tr><tr><td>containsKey(key):</td> Checks if the TreeMap contains a specific key. </tr><tr><td>remove(key):</td> Removes the key-value pair associated with the specified key. </tr><tr><td>size():</td> Returns the number of key-value pairs in the TreeMap. </tr><tr><td>keySet():</td> Returns a set of all keys in the TreeMap. </tr><tr><td>values():</td> Returns a collection of all values in the TreeMap. </tr><tr><td>entrySet():</td> Returns a set of key-value pairs in the TreeMap. </tr></ul> <p> <strong>Implementation:</strong> </p> <p> <strong>FileName:</strong> TreeMapExample.java</p> <pre> import java.util.TreeMap; public class TreeMapExample { public static void main(String[] args) { // Create a TreeMap TreeMap scores=new TreeMap(); // Insert key-value pairs into the TreeMap scores.put(&apos;Alice&apos;,90); scores.put(&apos;Bob&apos;,80); scores.put(&apos;Charlie&apos;,95); scores.put(&apos;David&apos;,87); scores.put(&apos;Eve&apos;,92); //Access and print values from the TreeMap System.out.println(&apos;Score of Alice:&apos;+scores.get(&apos;Alice&apos;)); System.out.println(&apos;Score of Charlie:&apos;+scores.get(&apos;Charlie&apos;)); System.out.println(&apos;Score of David:&apos;+scores.get(&apos;David&apos;)); // Update a value in the TreeMap scores.put(&apos;Bob&apos;,85); // Remove a key-value pair from the TreeMap scores.remove(&apos;Eve&apos;); // Iterate through the TreeMap using a for-each loop System.out.println(&apos;Scores in the TreeMap:&apos;); for (String name:scores.keySet()) { int score=scores.get(name); System.out.println(name+&apos;:&apos;+score); } } } </pre> <p> <strong>Output:</strong> </p> <pre> Score of Alice:90 Score of Charlie:95 Score of David:87 Scores in the TreeMap: Alice:90 Bob:85 Charlie:95 David:87 </pre> <h3>10) Graph:</h3> <p>Graphs are data structure that represents a collection of interconnected nodes or vertices. They are composed of vertices and edges, where vertices represent entities and edges represent the relationships between those entities.</p> <p> <strong>Advantages:</strong> </p> <ol class="points"> <tr><td>Versatility:</td> Graphs can represent a wide range of real-world scenarios, making them suitable for various applications such as social networks, transportation systems, and computer networks. </tr><tr><td>Relationship Representation:</td> Graphs provide a natural way to represent relationships and connections between entities, allowing for efficient analysis and traversal of these relationships. </tr><tr><td>Efficient Search and Traversal:</td> Graph algorithms like breadth-first search (BFS) and depth-first search (DFS) enable efficient traversal and searching of the graph&apos;s vertices and edges. </tr><tr><td>Modeling Complex Relationships:</td> Graphs can model complex relationships, including hierarchical structures, cyclic dependencies, and multiple connections between entities. </tr></ol> <p> <strong>Disadvantages:</strong> </p> <ol class="points"> <tr><td>Space Complexity:</td> Graphs can consume a significant amount of memory, especially large-scale graphs with many vertices and edges. </tr><tr><td>The complexity of Operations:</td> Certain graph operations, such as finding the shortest path or detecting cycles, can have high time complexity, particularly in dense graphs. </tr><tr><td>Difficulty in Maintenance:</td> Modifying or updating a graph can be complex, as changes in the graph&apos;s structure may impact its connectivity and existing algorithms. </tr></ol> <p> <strong>Implementation:</strong> </p> <p> <strong>FileName:</strong> GraphExample.java</p> <pre> import java.util.*; public class GraphExample { private int V; // Number of vertices private List<list> adjacencyList; // Adjacency list representation public GraphExample(int V) { this.V=V; adjacencyList=new ArrayList(V); // Initialize the adjacency list for (int i=0;i<v;i++) { adjacencylist.add(new arraylist()); } function to add an edge between two vertices public void addedge(int source,int destination) adjacencylist.get(source).add(destination); adjacencylist.get(destination).add(source); perform breadth-first search traversal of the graph bfs(int startvertex) boolean[] visited="new" boolean[v]; queue linkedlist(); visited[startvertex]="true;" queue.add(startvertex); while (!queue.isempty()) int currentvertex="queue.poll();" system.out.print(currentvertex+' '); list neighbors="adjacencyList.get(currentVertex);" for (int neighbor:neighbors) if (!visited[neighbor]) visited[neighbor]="true;" queue.add(neighbor); system.out.println(); depth-first dfs(int dfsutil(startvertex,visited); private dfsutil(int vertex,boolean[] visited) visited[vertex]="true;" system.out.print(vertex+' dfsutil(neighbor,visited); static main(string[] args) v="5;" number graphexample graphexample(v); edges graph.addedge(0,1); graph.addedge(0,2); graph.addedge(1,3); graph.addedge(2,3); graph.addedge(2,4); system.out.print('bfs traversal: graph.bfs(0); system.out.print('dfs graph.dfs(0); < pre> <p> <strong>Output:</strong> </p> <pre> BFS traversal: 0 1 2 3 4 DFS traversal: 0 1 3 2 4 </pre> <h3>11) Tree:</h3> <p>A tree is a widely used data structure in computer science that represents a hierarchical structure. It consists of nodes connected by edges, where each node can have zero or more child nodes.</p> <p> <strong>Advantages:</strong> </p> <ol class="points"> <tr><td>Hierarchical Structure:</td> Trees provide a natural way to represent hierarchical relationships, such as file systems, organization charts, or HTML/XML documents. </tr><tr><td>Efficient Search:</td> Binary search trees enable efficient searching with a time complexity of O(log n), making them suitable for storing and retrieving sorted data. </tr><tr><td>Fast Insertion and Deletion:</td> Tree data structures offer efficient insertion and deletion operations, especially when balanced, such as AVL trees or Red-Black trees. </tr><tr><td>Ordered Iteration:</td> In-order traversal of a binary search tree gives elements in a sorted order, which is helpful for tasks like printing elements in sorted order or finding the next/previous element. </tr></ol> <p> <strong>Disadvantages:</strong> </p> <ol class="points"> <tr><td>High Memory Overhead:</td> Trees require additional memory to store node references or pointers, which can result in higher memory usage compared to linear data structures like arrays or lists. </tr><tr><td>Complex Implementation:</td> Implementing and maintaining a tree data structure can be more complex compared to other data structures like arrays or lists, especially for balanced tree variants. </tr><tr><td>Limited Operations:</td> Some tree variants, like binary search trees, do not support efficient operations like finding the kth smallest element or finding the rank of an element. </tr></ol> <p> <strong>Functions:</strong> </p> <ol class="points"> <tr><td>Insertion:</td> Add a new node to the tree. </tr><tr><td>Deletion:</td> Remove a node from the tree. </tr><tr><td>Search:</td> Find a specific node or element in the tree. </tr><tr><td>Traversal:</td> Traverse the tree in different orders, such as in-order, pre-order, or post-order. </tr><tr><td>Height/Depth:</td> Calculate the height or depth of the tree. </tr><tr><td>Balance:</td> Ensure the tree remains balanced to maintain efficient operations. </tr></ol> <p> <strong>Implementation:</strong> </p> <p> <strong>FileName:</strong> TreeExample.java</p> <pre> import java.util.*; class TreeNode { int value; TreeNode left; TreeNode right; public TreeNode(int value) { this.value = value; left = null; right = null; } } public class TreeExample { public static void main(String[] args) { // Create a binary search tree TreeNode root = new TreeNode(50); root.left = new TreeNode(30); root.right = new TreeNode(70); root.left.left = new TreeNode(20); root.left.right = new TreeNode(40); root.right.left = new TreeNode(60); root.right.right = new TreeNode(80); // Perform common operations System.out.println(&apos;In-order Traversal:&apos;); inOrderTraversal(root); System.out.println(&apos;
Search for value 40: &apos;+search(root, 40)); System.out.println(&apos;Search for value 90: &apos;+search(root, 90)); int minValue = findMinValue(root); System.out.println(&apos;Minimum value in the tree: &apos;+minValue); int maxValue = findMaxValue(root); System.out.println(&apos;Maximum value in the tree: &apos;+maxValue); } // In-order traversal: left subtree, root, right subtree public static void inOrderTraversal(TreeNode node) { if (node != null) { inOrderTraversal(node.left); System.out.print(node.value + &apos; &apos;); inOrderTraversal(node.right); } } // Search for a value in the tree public static boolean search(TreeNode node, int value) { if (node == null) return false; if (node.value == value) return true; if (value <node.value) return search(node.left, value); else search(node.right, } find the minimum value in tree public static int findminvalue(treenode node) { if (node.left="=" null) node.value; findminvalue(node.left); maximum findmaxvalue(treenode (node.right="=" findmaxvalue(node.right); < pre> <p> <strong>Output:</strong> </p> <pre> In-order Traversal:20 30 40 50 60 70 80 Search for value 40: true Search for value 90: false Minimum value in the tree: 20 Maximum value in the tree: 80 </pre> <hr></node.value)></pre></v;i++)></list></pre></numbers.length;i++)>

2) ListaArray:

ArrayList em Java é uma estrutura de dados dinâmica que permite o armazenamento e manipulação de elementos. Faz parte do Java Collections Framework e é implementado internamente usando um array.

Vantagens:

    Tamanho Dinâmico:Ao contrário dos arrays, ArrayLists podem aumentar ou diminuir dinamicamente de tamanho à medida que os elementos são adicionados ou removidos. Ele elimina a necessidade de redimensionamento manual e permite o manuseio conveniente de quantidades variadas de dados.Fácil manipulação de elementos:ArrayLists oferecem métodos para adicionar, remover e modificar elementos em qualquer posição da lista. Sua flexibilidade simplifica operações comuns como inserção, exclusão e atualização, tornando a manipulação de elementos mais eficiente.Acesso aleatório:ArrayLists suportam acesso aleatório a elementos usando seu índice, permitindo rápida recuperação e modificação de elementos em posições específicas na lista. Facilita o acesso eficiente aos elementos e melhora o desempenho geral.Compatibilidade com Java Collection Framework:ArrayLists implementam a interface List, tornando-os compatíveis com outras classes Collection no Java Collections Framework. Sua compatibilidade permite uma integração perfeita com diversos algoritmos e operações fornecidas pelo framework.

Desvantagens:

    Maior sobrecarga de memória:ArrayLists requerem memória adicional para manter sua estrutura interna, resultando em maior sobrecarga de memória em comparação com arrays. Pode ser uma preocupação ao lidar com grandes coleções de elementos.Inserção e exclusão mais lentas:Inserir ou excluir elementos no meio de um ArrayList requer a mudança de elementos, o que pode ser demorado para listas grandes. Em cenários onde são esperadas operações frequentes de inserção ou exclusão, outras estruturas de dados como LinkedList podem oferecer melhor desempenho.Desempenho limitado para pesquisa:Procurar um elemento em um ArrayList não classificado requer iterar sobre os elementos até que uma correspondência seja encontrada. É uma abordagem de pesquisa linear que resulta em um desempenho de pesquisa mais lento em comparação com estruturas de dados otimizadas para pesquisa, como HashSet ou TreeMap.Sem suporte de tipo primitivo:ArrayLists só podem armazenar objetos e não oferecem suporte direto a tipos de dados primitivos como int ou char. Para armazenar tipos primitivos, classes wrapper como Integer ou Character precisam ser usadas, levando a uma potencial sobrecarga de autoboxing e unboxing.

Funções:

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    Criando um ArrayList:Declare e inicialize um ArrayList usando a classe ArrayList e especifique o tipo de elemento entre colchetes angulares.Adicionando Elementos:Use o método add para acrescentar elementos no final do ArrayList.Acessando Elementos:Use a técnica get para recuperar o preço do detalhe em um índice selecionado.Modificando Elementos:Atualize o custo do detalhe em um índice específico para o uso da abordagem definida.Encontrando Tamanho:Use o método de dimensões para obter o número máximo de pontos no ArrayList.Removendo Elementos:Use a abordagem de remoção para excluir um detalhe em um índice específico ou fornecendo a referência do objeto.Iterando através do ArrayList:Use loops para iterar cada elemento no ArrayList e realizar operações neles.

Implementação:

Nome do arquivo: ArrayListExample.java

 import java.util.*; public class ArrayListExample { public static void main(String[] args) { // Create an ArrayList to store integers ArrayList numbers=new ArrayList(List.of(10,20,30,40,50)); //Access and print elements from the ArrayList System.out.println(&apos;Element at index 0:&apos;+numbers.get(0)); System.out.println(&apos;Element at index 2:&apos;+numbers.get(2)); System.out.println(&apos;Element at index 4:&apos;+numbers.get(4)); // Calculate and print the sum of all elements in the ArrayList int sum=numbers.stream().mapToInt(Integer::intValue).sum(); System.out.println(&apos;Sum of ArrayList elements:&apos;+sum); // Update an element in the ArrayList numbers.set(2,35); System.out.println(&apos;Updated element at index 2:&apos;+numbers.get(2)); // Iterate through the ArrayList using a for-each loop and print the elements System.out.println(&apos;Elements in the ArrayList:&apos;); for (int number:numbers) { System.out.println(number); } } } 

Saída:

 Element at index 0:10 Element at index 2:30 Element at index 4:50 Sum of ArrayList elements:150 Updated element at index 2:35 Elements in the ArrayList: 10 20 35 40 50 

3) Lista vinculada:

Uma lista vinculada é uma estrutura de dados linear na qual os elementos são armazenados em objetos separados chamados nós. Um link de referência para o nó seguinte na sequência é incluído no elemento de dados de cada nó. O nó final da lista é vinculado a nulo, indicando que a lista terminou.

Ao contrário dos arrays, as listas vinculadas não requerem alocação de memória contígua. Cada nó em uma lista vinculada pode ser alocado de forma independente, permitindo alocação dinâmica de memória e operações eficientes de inserção e exclusão.

Vantagens:

    Tamanho Dinâmico:O LinkedList pode aumentar ou diminuir dinamicamente, tornando-o adequado para tamanhos de dados variados ou desconhecidos.Inserção e exclusão eficientes:Inserir ou excluir elementos em um LinkedList é eficiente, pois não requer mudança de elementos.Nenhum requisito de memória contígua:O LinkedList não precisa de alocação de memória contígua, tornando-o flexível e adequado para situações de memória imprevisíveis.Modificação fácil:LinkedList permite fácil modificação de elementos alterando ponteiros de referência, permitindo uma manipulação eficiente.

Desvantagens:

    Acesso aleatório mais lento:LinkedList tem acesso aleatório mais lento, pois requer percorrer a lista para acessar os elementos por índice.Aumento da sobrecarga de memória:LinkedList requer memória adicional para referências e nós, aumentando a sobrecarga de memória em comparação com arrays.Pesquisa ineficiente:LinkedList possui operações de pesquisa mais lentas, exigindo iteração sequencial para encontrar elementos específicos.

Funções:

    Criando uma LinkedList:Declare e inicialize um LinkedList usando a classe LinkedList.Adicionando Elementos:Use o método add para acrescentar elementos no final do LinkedList.Acessando Elementos:Use o método get para recuperar o valor de um elemento em um índice específico.Modificando Elementos:Atualize o valor de um elemento em um índice específico usando o método set.Removendo Elementos:Use o método remove para excluir um elemento em um índice específico ou fornecendo a referência do objeto.

Implementação:

Nome do arquivo: LinkedList1.java

 import java.util.*; public class LinkedList1 { public static void main(String[] args) { // Create a LinkedList to store integers LinkedList linkedList1 = new LinkedList(); // Add elements to the LinkedList linkedList1.add(10); linkedList1.add(20); linkedList1.add(30); linkedList1.add(40); linkedList1.add(50); // Print the LinkedList System.out.println(&apos;LinkedList:&apos;+linkedList1); // Remove an element from the LinkedList linkedList1.removeFirst(); System.out.println(&apos;LinkedList after removing first element:&apos;+linkedList1); // Check if an element exists in the LinkedList boolean containsElement=linkedList1.contains(30); System.out.println(&apos;LinkedList contains element 30?&apos;+containsElement); // Get the first and last elements of the LinkedList int firstElement=linkedList1.getFirst(); int lastElement=linkedList1.getLast(); System.out.println(&apos;First element:&apos;+firstElement); System.out.println(&apos;Last element:&apos;+lastElement); // Clear the LinkedList linkedList1.clear(); System.out.println(&apos;LinkedList after clearing:&apos;+linkedList1); } } 

Saída:

 LinkedList:[10, 20, 30, 40, 50] LinkedList after removing first element:[20, 30, 40, 50] LinkedList contains element 30?true First element:20 Last element:50 LinkedList after clearing:[] 

4) Pilha:

O princípio Last-In-First-Out (LIFO) determina que o elemento inserido mais recentemente também seja o elemento removido primeiro. Uma pilha é uma estrutura de dados linear que segue esta regra. Ele emprega os comandos 'push' e 'pop' para adicionar elementos à pilha e, consequentemente, remover o elemento superior da pilha. A técnica 'peek' permite adicionalmente o acesso ao elemento superior sem removê-lo.

Características de uma pilha:

    Comportamento LIFO:O último elemento colocado na pilha é o primeiro a ser retirado, tornando-o adequado para aplicações onde a ordem de inserção e remoção é importante.Acesso limitado:As pilhas normalmente fornecem acesso restrito aos elementos. Você só pode acessar o elemento superior e, para alcançar outros elementos, é necessário destacar os elementos acima deles.Tamanho dinâmico:As pilhas podem ser implementadas usando arrays ou listas vinculadas, permitindo um tamanho dinâmico. Eles podem aumentar ou diminuir conforme necessário durante o tempo de execução.

Vantagens:

    Simplicidade:As pilhas são fáceis de entender e implementar.Eficiência:As operações de inserção e exclusão têm uma complexidade de tempo de O(1).Gerenciamento de chamadas de função:As pilhas gerenciam com eficiência chamadas de função e armazenamento de variáveis.Funcionalidade Desfazer/Refazer:As pilhas permitem operações de desfazer e refazer em aplicativos.

Desvantagens:

    Acesso limitado:O acesso aos elementos é restrito ao topo da pilha.Restrições de tamanho:As pilhas podem ter limitações de tamanho dependendo da implementação.Não é adequado para todos os cenários:As pilhas são específicas do comportamento LIFO e podem não ser apropriadas em outros casos.

Implementação:

Nome do arquivo: StackExample.java

 import java.util.Stack; public class StackExample { public static void main(String[] args) { // Create a stack Stack stack=new Stack(); // Push elements onto the stack stack.push(10); stack.push(20); stack.push(30); // Print the top element of the stack System.out.println(&apos;Top element:&apos;+stack.peek()); // Pop elements from the stack int poppedElement=stack.pop(); System.out.println(&apos;Popped element:&apos;+poppedElement); // Check if the stack is empty System.out.println(&apos;Is stack empty?&apos;+stack.isEmpty()); // Get the size of the stack System.out.println(&apos;Stack size:&apos;+stack.size()); // Iterate over the stack System.out.println(&apos;Stack elements:&apos;); for (Integer element:stack) { System.out.println(element); } } } 

Saída:

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 Top element:30 Popped element:30 Is stack empty?false Stack size:2 Stack elements: 10 20 

5) Fila:

Uma fila é uma estrutura de dados linear em Java que segue o princípio First-In-First-Out (FIFO). Representa uma coleção de elementos onde os elementos são inseridos na parte traseira e removidos na parte frontal.

Características:

    Enfileirar:Adicionando um elemento ao final da fila.Desenfileirar:Removendo um elemento do início da fila.Olhadinha:Recuperar o elemento no início da fila sem removê-lo.Tamanho:Determinar o número de elementos na fila.Cheque vazio:Verificando se a fila está vazia.

Vantagens:

    Comportamento FIFO:Os elementos são processados ​​na ordem de sua inserção, garantindo a preservação da sequência original.Inserção e remoção eficientes:Adicionar e remover elementos de uma fila é rápido e tem uma complexidade de tempo constante de O(1).Sincronização:Java fornece implementações de filas sincronizadas, tornando-as seguras para programação simultânea.Interface padronizada:A interface Queue em Java oferece um conjunto comum de métodos, permitindo fácil intercambialidade entre diferentes implementações de fila.

Desvantagens:

    Sem acesso aleatório:As filas não suportam acesso direto aos elementos intermediários. Acessar posições específicas requer desenfileirar os elementos anteriores.Tamanho limitado:Algumas implementações de fila têm tamanho ou capacidade fixa, levando a estouro ou exceções ao exceder o tamanho máximo.Pesquisa ineficiente:A busca por um elemento em uma fila requer desenfileiramento até que uma correspondência seja encontrada, resultando em uma busca linear com complexidade de tempo potencialmente alta.

Implementação:

Nome do arquivo: QueueExample.java

 import java.util.Stack; import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; public class QueueExample { public static void main(String[] args) { // Create a Queue to store integers Queue queue=new LinkedList(); // Enqueue elements to the Queue queue.offer(10); queue.offer(20); queue.offer(30); queue.offer(40); queue.offer(50); //Access and print the front element of the Queue System.out.println(&apos;Front element:&apos;+queue.peek()); // Dequeue elements from the Queue and print them while (!queue.isEmpty()) { int element=queue.poll(); System.out.println(&apos;Dequeued element:&apos;+element); } } } 

Saída:

 Front element:10 Dequeued element:10 Dequeued element:20 Dequeued element:30 Dequeued element:40 Dequeued element:50 

6) HashMap:

Um HashMap é uma estrutura de dados em Java que fornece uma maneira de armazenar e recuperar pares chave-valor. Faz parte do Java Collections Framework e é implementado com base na estrutura de dados da tabela hash.

Funções:

    colocar(chave, valor):Insere o par de valores-chave especificado no HashMap.obter (chave):Recupera o valor associado à chave especificada.contémKey(chave):Verifica se o HashMap contém a chave especificada.contémValor(valor):Verifica se o HashMap contém o valor especificado.remover (chave):Remove o par chave-valor associado à chave especificada do HashMap.tamanho():Retorna o número de pares de valores-chave no HashMap.está vazia():Verifica se o HashMap está vazio.conjunto de chaves():Retorna um conjunto contendo todas as chaves do HashMap.valores():Retorna uma coleção contendo todos os valores do HashMap.claro():Remove todos os pares de valores-chave do HashMap.

Vantagens:

    Recuperação eficiente:HashMap fornece recuperação rápida de valores com base em chaves com complexidade de tempo constante O(1).Emparelhamento flexível de valores-chave:HashMap permite qualquer objeto não nulo como chave, permitindo chaves personalizadas para armazenar e recuperar dados.Tamanho Dinâmico:O HashMap pode aumentar ou diminuir dinamicamente de tamanho para lidar com quantidades variadas de dados.Compatibilidade com Java Collections Framework:HashMap implementa a interface Map, permitindo integração perfeita com outras classes Collection.

Desvantagens:

    Falta de pedido:HashMap não preserva a ordem dos elementos. Use LinkedHashMap ou TreeMap para requisitos específicos de pedido.Aumento da sobrecarga de memória:HashMap requer memória adicional para códigos hash e estrutura interna em comparação com estruturas de dados mais simples.Iteração mais lenta:A iteração em um HashMap pode ser mais lenta em comparação com matrizes ou listas devido à travessia da tabela hash subjacente.

Implementação:

Nome do arquivo: HashMapExample.java

 import java.util.HashMap; public class HashMapExample { public static void main(String[] args) { // Create a HashMap to store String keys and Integer values HashMap hashMap=new HashMap(); // Add key-value pairs to the HashMap hashMap.put(&apos;John&apos;,25); hashMap.put(&apos;Alice&apos;,30); hashMap.put(&apos;Bob&apos;,35); //Access and print values based on keys System.out.println(&apos;Age of John:&apos;+hashMap.get(&apos;John&apos;)); System.out.println(&apos;Age of Alice:&apos;+hashMap.get(&apos;Alice&apos;)); // Check if a key exists in the HashMap System.out.println(&apos;Is Bob present?&apos;+hashMap.containsKey(&apos;Bob&apos;)); // Update the value associated with a key hashMap.put(&apos;Alice&apos;,32); // Remove a key-value pair from the HashMap hashMap.remove(&apos;John&apos;); // Print all key-value pairs in the HashMap System.out.println(&apos;Key-Value pairs in the HashMap:&apos;); for (String key : hashMap.keySet()) { System.out.println(key+&apos;:&apos;+hashMap.get(key)); } // Check the size of the HashMap System.out.println(&apos;Size of the HashMap:&apos;+hashMap.size()); } } 

Saída:

 Age of John:25 Age of Alice:30 Is Bob present?true Key-Value pairs in the HashMap: Bob:35 Alice:32 Size of the HashMap:2 

7) HashSet:

HashSet é uma estrutura de dados em Java que implementa a interface Set e armazena elementos em uma tabela hash.

Características:

    Armazena elementos exclusivos:HashSet não permite elementos duplicados. Cada elemento do HashSet é único.Usa pesquisa baseada em hash:HashSet usa o valor hash de cada elemento para determinar seu local de armazenamento, fornecendo recuperação eficiente do elemento.Coleção não ordenada:Os elementos de um HashSet não são armazenados em uma ordem específica. A ordem dos elementos pode mudar com o tempo.

Vantagens:

    Pesquisa rápida de elemento:HashSet fornece operações de pesquisa rápidas, tornando eficiente a verificação se existe um elemento no conjunto.Sem elementos duplicados:HashSet lida automaticamente com elementos duplicados e garante que cada elemento seja único.Integração com Java Collections Framework:HashSet implementa a interface Set, tornando-a compatível com outras classes de coleção no Java Collections Framework.

Desvantagens:

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    Nenhum pedido garantido:HashSet não mantém a ordem dos elementos. Se a ordem dos elementos for importante, HashSet não é adequado.Sem indexação:HashSet não fornece indexação direta ou acesso posicional aos elementos. Para acessar os elementos, você precisa iterar no conjunto.Maior sobrecarga de memória:HashSet requer memória adicional para armazenar valores hash e manter a estrutura da tabela hash, resultando em maior uso de memória em comparação com algumas outras estruturas de dados.

Implementação:

Nome do arquivo: HashSetExample.java

 import java.util.HashSet; public class HashSetExample { public static void main(String[] args) { // Create a HashSet HashSet set=new HashSet(); // Add elements to the HashSet set.add(&apos;Apple&apos;); set.add(&apos;Banana&apos;); set.add(&apos;Orange&apos;); set.add(&apos;Grapes&apos;); set.add(&apos;Mango&apos;); // Print the HashSet System.out.println(&apos;HashSet:&apos;+set); // Check if an element exists System.out.println(&apos;Contains &apos;Apple&apos;:&apos;+set.contains(&apos;Apple&apos;)); // Remove an element set.remove(&apos;Banana&apos;); // Print the updated HashSet System.out.println(&apos;Updated HashSet:&apos;+set); // Get the size of the HashSet System.out.println(&apos;Size of HashSet:&apos;+set.size()); // Clear the HashSet set.clear(); // Check if the HashSet is empty System.out.println(&apos;Is HashSet empty?&apos;+set.isEmpty()); } } 

Saída:

 HashSet:[Apple, Grapes, Mango, Orange, Banana] Contains &apos;Apple&apos;:true Updated HashSet:[Apple, Grapes, Mango, Orange] Size of HashSet:4 Is HashSet empty?true 

8) Conjunto de árvores:

TreeSet é uma implementação da interface SortedSet em Java que usa uma árvore de pesquisa binária com equilíbrio automático chamada árvore vermelha e preta para armazenar elementos em ordem de classificação.

Vantagens:

    Ordem classificada:TreeSet mantém automaticamente os elementos em uma ordem classificada com base em sua ordem natural ou em um comparador personalizado. Ele permite a busca e recuperação eficiente de elementos em ordem crescente ou decrescente.Sem elementos duplicados:TreeSet não permite elementos duplicados. Garante que cada elemento do conjunto seja único, o que pode ser útil em cenários onde valores duplicados devem ser evitados.Operações eficientes:TreeSet fornece operações eficientes como inserção, exclusão e pesquisa. Essas operações têm complexidade de tempo de O(log n), onde n é o número de elementos do conjunto.Operações de conjunto navegável:TreeSet fornece métodos de navegação adicionais, como superior(), inferior(), teto() e piso(), que permitem encontrar elementos maiores, menores ou iguais a um determinado valor.

Desvantagens:

    A sobrecarga:TreeSet requer memória adicional para armazenar a estrutura de dados interna, o que pode levar a uma maior sobrecarga de memória em comparação com outras implementações de conjunto.Inserção e remoção mais lentas:As operações de inserção e remoção no TreeSet envolvem a manutenção da ordem de classificação dos elementos, o que pode exigir a reestruturação da árvore. Isso pode tornar essas operações um pouco mais lentas em comparação com HashSet ou LinkedHashSet.Personalização limitada:TreeSet foi projetado principalmente para ordenação natural ou um único comparador personalizado. Pode ser necessária mais flexibilidade para vários critérios de classificação ou lógica de classificação complexa.

Funções:

árvore binária de travessia de pedidos por correio
    adicionar (elemento):Adiciona um elemento ao TreeSet enquanto mantém a ordem de classificação.remover (elemento):Remove o elemento especificado do TreeSet.contém (elemento):Verifica se o TreeSet contém o elemento especificado.tamanho():Retorna o número de elementos no TreeSet.primeiro():Retorna o primeiro elemento (mais baixo) no TreeSet.durar():Retorna o último elemento (mais alto) no TreeSet.superior (elemento):Retorna o menor elemento no TreeSet que é estritamente maior que o elemento fornecido.inferior (elemento):Retorna o maior elemento no TreeSet que é estritamente menor que o elemento fornecido.

Implementação:

Nome do arquivo: TreeSetExample.java

 import java.util.TreeSet; public class TreeSetExample { public static void main(String[] args) { // Create a TreeSet TreeSet numbers=new TreeSet(); // Add elements to the TreeSet numbers.add(5); numbers.add(2); numbers.add(8); numbers.add(1); numbers.add(4); // Print the TreeSet System.out.println(&apos;Elements in the TreeSet:&apos;+numbers); // Check if an element exists System.out.println(&apos;Does TreeSet contain 4?&apos;+numbers.contains(4)); // Remove an element numbers.remove(2); // Print the TreeSet after removal System.out.println(&apos;Elements in the TreeSet after removal:&apos;+numbers); // Get the size of the TreeSet System.out.println(&apos;Size of the TreeSet:&apos;+numbers.size()); // Get the first and last element System.out.println(&apos;First element:&apos;+numbers.first()); System.out.println(&apos;Last element:&apos;+numbers.last()); // Iterate over the TreeSet System.out.println(&apos;Iterating over the TreeSet:&apos;); for (int number:numbers) { System.out.println(number); } } } 

Saída:

 Elements in the TreeSet:[1, 2, 4, 5, 8] Does TreeSet contain 4? true Elements in the TreeSet after removal:[1, 4, 5, 8] Size of the TreeSet:4First element:1 Last element:8 Iterating over the TreeSet: 1 4 5 8 

9) Mapa de árvore:

TreeMap é uma classe em Java que implementa a interface Map e fornece um mapeamento de valor-chave classificado com base na ordem natural das chaves ou em um comparador personalizado.

Vantagens:

    Ordenação ordenada:TreeMap mantém as chaves em ordem de classificação, o que permite pesquisas eficientes, recuperação e operações baseadas em intervalo.Mapeamento de valores-chave:TreeMap armazena pares de valores-chave, permitindo pesquisa e recuperação eficiente de valores com base nas chaves associadas.Implementação da Árvore Vermelho-Preta:TreeMap usa uma árvore de busca binária balanceada (Red-Black Tree) internamente, garantindo desempenho eficiente mesmo para grandes conjuntos de dados.Suporte para comparadores personalizados:TreeMap permite o uso de comparadores customizados para definir a ordem de classificação das chaves, proporcionando flexibilidade nos critérios de classificação.

Desvantagens:

    Sobrecarga de memória:TreeMap requer memória adicional para armazenar a estrutura de árvore interna e objetos associados, resultando em maior uso de memória em comparação com estruturas de dados mais simples como HashMap.Inserção e exclusão mais lentas:As operações de inserção e exclusão no TreeMap possuem uma complexidade de tempo de O(log n) devido à necessidade de reestruturação da árvore, tornando-as mais lentas em comparação com HashMap ou LinkedHashMap.Desempenho limitado para dados não classificados:O TreeMap tem um desempenho eficiente para dados classificados, mas seu desempenho pode ser prejudicado ao lidar com dados não classificados ou modificações frequentes, pois requer a manutenção da ordem de classificação.

Funções:

    colocar(chave, valor):Insere um par de valores-chave no TreeMap.obter (chave):Recupera o valor associado à chave especificada.contémKey(chave):Verifica se o TreeMap contém uma chave específica.remover (chave):Remove o par chave-valor associado à chave especificada.tamanho():Retorna o número de pares de valores-chave no TreeMap.conjunto de chaves():Retorna um conjunto de todas as chaves do TreeMap.valores():Retorna uma coleção de todos os valores no TreeMap.entradaSet():Retorna um conjunto de pares de valores-chave no TreeMap.

Implementação:

Nome do arquivo: TreeMapExample.java

 import java.util.TreeMap; public class TreeMapExample { public static void main(String[] args) { // Create a TreeMap TreeMap scores=new TreeMap(); // Insert key-value pairs into the TreeMap scores.put(&apos;Alice&apos;,90); scores.put(&apos;Bob&apos;,80); scores.put(&apos;Charlie&apos;,95); scores.put(&apos;David&apos;,87); scores.put(&apos;Eve&apos;,92); //Access and print values from the TreeMap System.out.println(&apos;Score of Alice:&apos;+scores.get(&apos;Alice&apos;)); System.out.println(&apos;Score of Charlie:&apos;+scores.get(&apos;Charlie&apos;)); System.out.println(&apos;Score of David:&apos;+scores.get(&apos;David&apos;)); // Update a value in the TreeMap scores.put(&apos;Bob&apos;,85); // Remove a key-value pair from the TreeMap scores.remove(&apos;Eve&apos;); // Iterate through the TreeMap using a for-each loop System.out.println(&apos;Scores in the TreeMap:&apos;); for (String name:scores.keySet()) { int score=scores.get(name); System.out.println(name+&apos;:&apos;+score); } } } 

Saída:

 Score of Alice:90 Score of Charlie:95 Score of David:87 Scores in the TreeMap: Alice:90 Bob:85 Charlie:95 David:87 

10) Gráfico:

Gráficos são estruturas de dados que representam uma coleção de nós ou vértices interconectados. Eles são compostos de vértices e arestas, onde os vértices representam entidades e as arestas representam os relacionamentos entre essas entidades.

Vantagens:

    Versatilidade:Os gráficos podem representar uma ampla gama de cenários do mundo real, tornando-os adequados para diversas aplicações, como redes sociais, sistemas de transporte e redes de computadores.Representação de Relacionamento:Os gráficos fornecem uma maneira natural de representar relacionamentos e conexões entre entidades, permitindo análise e travessia eficientes desses relacionamentos.Pesquisa e travessia eficientes:Algoritmos de gráfico como pesquisa em largura (BFS) e pesquisa em profundidade (DFS) permitem travessia e pesquisa eficientes dos vértices e arestas do gráfico.Modelando Relacionamentos Complexos:Os gráficos podem modelar relacionamentos complexos, incluindo estruturas hierárquicas, dependências cíclicas e múltiplas conexões entre entidades.

Desvantagens:

    Complexidade Espacial:Os gráficos podem consumir uma quantidade significativa de memória, especialmente gráficos de grande escala com muitos vértices e arestas.A complexidade das operações:Certas operações gráficas, como encontrar o caminho mais curto ou detectar ciclos, podem ter alta complexidade de tempo, especialmente em gráficos densos.Dificuldade na Manutenção:Modificar ou atualizar um gráfico pode ser complexo, pois alterações na estrutura do gráfico podem afetar sua conectividade e os algoritmos existentes.

Implementação:

Nome do arquivo: GraphExample.java

 import java.util.*; public class GraphExample { private int V; // Number of vertices private List<list> adjacencyList; // Adjacency list representation public GraphExample(int V) { this.V=V; adjacencyList=new ArrayList(V); // Initialize the adjacency list for (int i=0;i<v;i++) { adjacencylist.add(new arraylist()); } function to add an edge between two vertices public void addedge(int source,int destination) adjacencylist.get(source).add(destination); adjacencylist.get(destination).add(source); perform breadth-first search traversal of the graph bfs(int startvertex) boolean[] visited="new" boolean[v]; queue linkedlist(); visited[startvertex]="true;" queue.add(startvertex); while (!queue.isempty()) int currentvertex="queue.poll();" system.out.print(currentvertex+\' \'); list neighbors="adjacencyList.get(currentVertex);" for (int neighbor:neighbors) if (!visited[neighbor]) visited[neighbor]="true;" queue.add(neighbor); system.out.println(); depth-first dfs(int dfsutil(startvertex,visited); private dfsutil(int vertex,boolean[] visited) visited[vertex]="true;" system.out.print(vertex+\' dfsutil(neighbor,visited); static main(string[] args) v="5;" number graphexample graphexample(v); edges graph.addedge(0,1); graph.addedge(0,2); graph.addedge(1,3); graph.addedge(2,3); graph.addedge(2,4); system.out.print(\'bfs traversal: graph.bfs(0); system.out.print(\'dfs graph.dfs(0); < pre> <p> <strong>Output:</strong> </p> <pre> BFS traversal: 0 1 2 3 4 DFS traversal: 0 1 3 2 4 </pre> <h3>11) Tree:</h3> <p>A tree is a widely used data structure in computer science that represents a hierarchical structure. It consists of nodes connected by edges, where each node can have zero or more child nodes.</p> <p> <strong>Advantages:</strong> </p> <ol class="points"> <tr><td>Hierarchical Structure:</td> Trees provide a natural way to represent hierarchical relationships, such as file systems, organization charts, or HTML/XML documents. </tr><tr><td>Efficient Search:</td> Binary search trees enable efficient searching with a time complexity of O(log n), making them suitable for storing and retrieving sorted data. </tr><tr><td>Fast Insertion and Deletion:</td> Tree data structures offer efficient insertion and deletion operations, especially when balanced, such as AVL trees or Red-Black trees. </tr><tr><td>Ordered Iteration:</td> In-order traversal of a binary search tree gives elements in a sorted order, which is helpful for tasks like printing elements in sorted order or finding the next/previous element. </tr></ol> <p> <strong>Disadvantages:</strong> </p> <ol class="points"> <tr><td>High Memory Overhead:</td> Trees require additional memory to store node references or pointers, which can result in higher memory usage compared to linear data structures like arrays or lists. </tr><tr><td>Complex Implementation:</td> Implementing and maintaining a tree data structure can be more complex compared to other data structures like arrays or lists, especially for balanced tree variants. </tr><tr><td>Limited Operations:</td> Some tree variants, like binary search trees, do not support efficient operations like finding the kth smallest element or finding the rank of an element. </tr></ol> <p> <strong>Functions:</strong> </p> <ol class="points"> <tr><td>Insertion:</td> Add a new node to the tree. </tr><tr><td>Deletion:</td> Remove a node from the tree. </tr><tr><td>Search:</td> Find a specific node or element in the tree. </tr><tr><td>Traversal:</td> Traverse the tree in different orders, such as in-order, pre-order, or post-order. </tr><tr><td>Height/Depth:</td> Calculate the height or depth of the tree. </tr><tr><td>Balance:</td> Ensure the tree remains balanced to maintain efficient operations. </tr></ol> <p> <strong>Implementation:</strong> </p> <p> <strong>FileName:</strong> TreeExample.java</p> <pre> import java.util.*; class TreeNode { int value; TreeNode left; TreeNode right; public TreeNode(int value) { this.value = value; left = null; right = null; } } public class TreeExample { public static void main(String[] args) { // Create a binary search tree TreeNode root = new TreeNode(50); root.left = new TreeNode(30); root.right = new TreeNode(70); root.left.left = new TreeNode(20); root.left.right = new TreeNode(40); root.right.left = new TreeNode(60); root.right.right = new TreeNode(80); // Perform common operations System.out.println(&apos;In-order Traversal:&apos;); inOrderTraversal(root); System.out.println(&apos;
Search for value 40: &apos;+search(root, 40)); System.out.println(&apos;Search for value 90: &apos;+search(root, 90)); int minValue = findMinValue(root); System.out.println(&apos;Minimum value in the tree: &apos;+minValue); int maxValue = findMaxValue(root); System.out.println(&apos;Maximum value in the tree: &apos;+maxValue); } // In-order traversal: left subtree, root, right subtree public static void inOrderTraversal(TreeNode node) { if (node != null) { inOrderTraversal(node.left); System.out.print(node.value + &apos; &apos;); inOrderTraversal(node.right); } } // Search for a value in the tree public static boolean search(TreeNode node, int value) { if (node == null) return false; if (node.value == value) return true; if (value <node.value) return search(node.left, value); else search(node.right, } find the minimum value in tree public static int findminvalue(treenode node) { if (node.left="=" null) node.value; findminvalue(node.left); maximum findmaxvalue(treenode (node.right="=" findmaxvalue(node.right); < pre> <p> <strong>Output:</strong> </p> <pre> In-order Traversal:20 30 40 50 60 70 80 Search for value 40: true Search for value 90: false Minimum value in the tree: 20 Maximum value in the tree: 80 </pre> <hr></node.value)></pre></v;i++)></list>

11) Árvore:

Uma árvore é uma estrutura de dados amplamente utilizada na ciência da computação que representa uma estrutura hierárquica. Consiste em nós conectados por arestas, onde cada nó pode ter zero ou mais nós filhos.

Vantagens:

    Estrutura hierárquica:As árvores fornecem uma maneira natural de representar relacionamentos hierárquicos, como sistemas de arquivos, organogramas ou documentos HTML/XML.Pesquisa eficiente:As árvores de pesquisa binária permitem uma pesquisa eficiente com uma complexidade de tempo de O(log n), tornando-as adequadas para armazenar e recuperar dados classificados.Inserção e exclusão rápida:Estruturas de dados em árvore oferecem operações eficientes de inserção e exclusão, especialmente quando balanceadas, como árvores AVL ou árvores Red-Black.Iteração ordenada:A travessia em ordem de uma árvore de pesquisa binária fornece elementos em uma ordem classificada, o que é útil para tarefas como imprimir elementos em ordem classificada ou encontrar o elemento seguinte/anterior.

Desvantagens:

    Alta sobrecarga de memória:As árvores requerem memória adicional para armazenar referências de nós ou ponteiros, o que pode resultar em maior uso de memória em comparação com estruturas de dados lineares, como matrizes ou listas.Implementação complexa:Implementar e manter uma estrutura de dados em árvore pode ser mais complexo em comparação com outras estruturas de dados, como matrizes ou listas, especialmente para variantes de árvore balanceadas.Operações limitadas:Algumas variantes de árvore, como árvores de pesquisa binária, não suportam operações eficientes, como encontrar o k-ésimo menor elemento ou encontrar a classificação de um elemento.

Funções:

    Inserção:Adicione um novo nó à árvore.Eliminação:Remova um nó da árvore.Procurar:Encontre um nó ou elemento específico na árvore.Travessia:Percorra a árvore em diferentes ordens, como em ordem, pré-encomenda ou pós-encomenda.Altura/Profundidade:Calcule a altura ou profundidade da árvore.Equilíbrio:Certifique-se de que a árvore permaneça equilibrada para manter operações eficientes.

Implementação:

Nome do arquivo: TreeExample.java

 import java.util.*; class TreeNode { int value; TreeNode left; TreeNode right; public TreeNode(int value) { this.value = value; left = null; right = null; } } public class TreeExample { public static void main(String[] args) { // Create a binary search tree TreeNode root = new TreeNode(50); root.left = new TreeNode(30); root.right = new TreeNode(70); root.left.left = new TreeNode(20); root.left.right = new TreeNode(40); root.right.left = new TreeNode(60); root.right.right = new TreeNode(80); // Perform common operations System.out.println(&apos;In-order Traversal:&apos;); inOrderTraversal(root); System.out.println(&apos;
Search for value 40: &apos;+search(root, 40)); System.out.println(&apos;Search for value 90: &apos;+search(root, 90)); int minValue = findMinValue(root); System.out.println(&apos;Minimum value in the tree: &apos;+minValue); int maxValue = findMaxValue(root); System.out.println(&apos;Maximum value in the tree: &apos;+maxValue); } // In-order traversal: left subtree, root, right subtree public static void inOrderTraversal(TreeNode node) { if (node != null) { inOrderTraversal(node.left); System.out.print(node.value + &apos; &apos;); inOrderTraversal(node.right); } } // Search for a value in the tree public static boolean search(TreeNode node, int value) { if (node == null) return false; if (node.value == value) return true; if (value <node.value) return search(node.left, value); else search(node.right, } find the minimum value in tree public static int findminvalue(treenode node) { if (node.left="=" null) node.value; findminvalue(node.left); maximum findmaxvalue(treenode (node.right="=" findmaxvalue(node.right); < pre> <p> <strong>Output:</strong> </p> <pre> In-order Traversal:20 30 40 50 60 70 80 Search for value 40: true Search for value 90: false Minimum value in the tree: 20 Maximum value in the tree: 80 </pre> <hr></node.value)>