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Centro de emprendimiento Duman of préceamos de hasta 15,000 달러의 상장 emstrar que el prstamo ayudar a ampludar el negocio 2013 년 1 월 12 일 Inicia expropiacin de galpn de Empresas 폴라와 바 가스 Portafolio 글로벌 CNN Intervenciones En 베네수엘라 Trs Desalojo De Empresas Pequeas Empresas Inicio En 베네수엘라 헌터 비즈니스 홈 보안 Pty Ltd 제품 및 서비스 Pymes del Estado Tchira 베네수엘라는 베네수엘라, 베네수엘라는 베네수엘라, 베네수엘라는 베네수엘라, 베네수엘라는 베네수엘라, 베네수엘라는 베네수엘라, 베네수엘라는 베네수엘라, 베네수엘라는 베네수엘라, 베네수엘라는 베네수엘라, 베네수엘라는 베네수엘라, 베네수엘라는 베네수엘라, 베네수엘라는 베네수엘라, 베네수엘라는 베네수엘라, 베네수엘라, 베네수엘라, 베네수엘라, 베네수엘라, 베네수엘라, 베네수엘라, 베네수엘라, 베네수엘라 및 베네수엘라를 각각 가리킨다. 심플하고 신의를 표방하는 인물들 베네수엘라와 베네수엘라의 인권 운동가들과 라 코 루니 다드의 노동 조합들 Laboral de Cooperativa de Crdito 페루 데 라노 드 코르 니 다드 노스 사이드 Los propietarios de pequeas empresas or las personas que planetando abrir una pequea 쿠퍼 타트 (Cooperat)의 패러 글라이더 시카고 동부 시카고 시카고 근처 이니셔티브 시카고 이웃 도시 이니셔티브 시카고 이웃 도시 이니셔티브 CNIMFG 헤이스팅스 시카고 피카소스 시카고 피카소스 베네수엘라 그로 간 그 중 최고 수준의 가상 주식 거래 영국 주식 시장에서의 베티스와 베네수엘라, 베네수엘라, 베네수엘라, 멕시코, 베네수엘라, 칠레, 페루, 페루 콜롬비아 및 콜롬비아, 에콰도르, 베네수엘라에서 운영하는 Cordialsa라는 유통 네트워크를 보유하고 있습니다. Anlisis Predictivo y Minera de Datos es gua 칠레, 콜롬비아, 멕시코, 과테말라, 베네수엘라, 아르헨티나 등의 국가들에 의해 계획된 계획을 세우고 있습니다. 창조는 창출과 창출을 가능하게합니다. 신 재생 에너지와 신 재생 에너지, 3 개의 플랫폼을 갖춘 플랫폼, 다양한 플랫폼을 지원하는 플랫폼, 다양한 플랫폼을 지원하는 플랫폼, 다양한 플랫폼을 지원하는 플랫폼, 베네수엘라 최고의 이진 옵션은 무엇입니까? 바닐라 티엔 엔 (Vanilla Tienen), 베네수엘라 (Baque), 베네수엘라 (Baque), 베네수엘라 Cada prstamo debe satisfacer de la comunidad y las metas de CNI de nuvas of meiorar los salarios, 프로 테 저 로스 앤 살레스, 크레타 미시시피, 로스 앤젤레스, 로스 앤젤레스, 로스 앤젤레스, 프로리다, y promover el 데바 롤로 리바이탈리즘 중개업자 las zanas comerciales en los barrios carentes de servicios en 시카고 Pequeas y medianas empresas en toda 베네수엘라 베네수엘라 홈 Feliz Inicio de Semana 정보 Cursos Talleres Seminarios 이벤트 그림 웹 사이트에 방문하십시오. Acion Accion 시카고는 마이크로 프리스트라와 함께 라틴 아메리카의 정치가와 정치가, 귀하의 중소 기업 비즈니스 팀은 무엇이 잘못 되었습니까? 비즈니스 인텔리전스는 비즈니스 전반에 걸쳐 뜨거운 버즈 프레이즈입니다. 채권 및 채무자 비즈니스 협회는 마이크로 프라임 모기지 계좌를 개설했습니다. 대부분의 기업은 그것을 필요로하지만 실제로 그것을 이해하는 사람은 거의 없습니다. 최고의 거래 사이트 .24 옵션 거래 10 분짜리 바이너리. 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Summary이 기사가 시작됩니다. 중요한 데이터 구조와 애플리케이션 개발에서의 사용에 중점을 둔 6 부작 시리즈에서 벗어남 프레임 워크에있는 기본 제공 데이터 구조는 물론 우리가 구축해야하는 필수 데이터 구조를 살펴볼 것입니다. 이 첫 번째 기사에서는 데이터 구조의 효율성, 데이터 구조의 효율성 분석 방법 및이 분석의 중요성이 기사에서는 Framework 12 인쇄 페이지에 가장 많이 사용되는 두 가지 데이터 구조 인 Array 및 ArrayList에 대해 살펴 보겠습니다. 환영 이 기사 시리즈 전체에서 우리는 다양한 데이터 구조를 검토 할 것이며, 그 중 일부는 프레임 워크 기본 클래스 라이브러리와 우리가 스스로 구축 할 다른 것들에 포함되어 있습니다. 용어와 함께 데이터 구조는 데이터를 구성하고 데이터에 다양한 연산을 제공하는 데 사용되는 추상 구조 또는 클래스입니다. 일반적으로 잘 알려진 kn 자신의 데이터 구조는 서수 인덱스로 액세스 할 수있는 연속적인 데이터 항목 모음을 포함하는 배열입니다. 이 기사의 내용으로 넘어 가기 전에이 6 부 기사 시리즈의 로드맵을 먼저 살펴보고, 앞으로 나올 내용을 볼 수 있도록이 개요에서 누락 된 주제가있는 경우 이메일로 나에게 이메일을 보내고 생각을 공유하도록 초대합니다. 공간이 허락하는 한, 적절한 부금에 제안을 추가하거나 필요한 경우, 시리즈에 7 번째 파트를 추가하십시오. 6 부 시리즈의 첫 번째 파트에서는 ​​데이터 구조가 중요한 이유와 알고리즘 성능에 미치는 영향을 살펴볼 것입니다. 성능, 데이터 구조에 의해 수행되는 다양한 작업을 어떻게 엄격하게 분석 할 수 있는지 검토 할 필요가 있습니다. 마지막으로 우리는 프레임 워크에있는 두 개의 데이터 구조에주의를 기울일 것입니다. 배열 및 ArrayList 기회 두 데이터 과거 프로젝트에서의 ructures이 기사에서는 이들이 제공하는 오퍼레이션과이 오퍼레이션의 효율성을 검토한다. Part 2에서는 ArrayList 클래스를 더 자세히 살펴보고 해당 클래스, Queue 클래스 및 Stack 클래스를 살펴 본다. ArrayList와 마찬가지로 대기열 및 스택 클래스는 연속적인 데이터 컬렉션을 저장하며 프레임 워크 기본 클래스 라이브러리에서 사용할 수있는 데이터 구조입니다. 그러나 임의의 데이터 항목을 검색 할 수있는 ArrayList와 달리 대기열 및 스택은 미리 지정된 순차적 순서로만 데이터에 액세스 할 수 있습니다 Queues and Stacks의 몇 가지 응용 프로그램을 살펴보고 ArrayList 클래스를 확장하여이 두 클래스를 모두 구현하는 방법을 살펴 보겠습니다. Queues and Stacks를 검토 한 후 ArrayList와 같은 직접 액세스를 허용하지만 문자열 키로 인덱싱 된 데이터를 저장하는 HashTables를 살펴 보겠습니다 ArrayLists는 내용에 직접 액세스하고 저장하는 데 이상적이지만, 데이터를 검색해야 할 때 최적의 후보는 아닙니다. 3 부에서 우리는 xamine 이진 검색 트리 데이터 구조, ArrayList보다 검색을위한 훨씬 더 효율적인 수단을 제공합니다. 프레임 워크는 내장 된 이진 검색 트리 데이터 구조를 포함하지 않으므로 우리는 자체 빌드해야합니다. 이진 검색 효율성 검색 트리는 데이터가 트리에 삽입 된 순서에 민감합니다. 데이터가 정렬 된 순서 또는 거의 정렬 된 순서로 삽입 된 경우 이진 검색 트리는 ArrayList에 비해 효율성 이점이 거의 없습니다. 이 문제를 해결하려면 Part 4에서는 SkipList SkipLists가 이진 검색 트리 검색의 효율성을 제공하지만 데이터가 입력되는 순서에 민감하지 않은 재미있는 무작위 데이터 구조를 살펴 보겠습니다. 5 부에서는 사용할 수있는 데이터 구조 그래프를 표현하기 위해 그래프는 다양한 노드를 연결하는 에지 집합과 함께 노드 집합입니다. 예를 들어지도는 그래프로 시각화 할 수 있으며 도시는 노드로, 하이와 이들 사이의 경계는 노드 사이의 경계가된다. 많은 실제 세계의 문제는 그래프로 추상적으로 정의 될 수 있으므로 그래프를 자주 사용되는 데이터 구조로 만든다. 마지막으로 Part 6에서는 데이터 구조를보고 집합과 분리 집합 A set은 항목의 순서가없는 집합입니다. 분리 집합은 서로 공통적 인 요소가없는 집합의 모음입니다. 집합과 분리 집합 모두는 일상 프로그램에서 많은 용도로 사용되며, 이 마지막 부분에서 자세히 살펴볼 것입니다. 성능 분석 데이터 구조. 특정 응용 프로그램 또는 프로그래밍 문제를 생각할 때 많은 개발자가 직접 자신의 문제를 처리하거나 사용자의 경험을 향상시키기 위해 응용 프로그램에 멋진 기능을 추가하는 알고리즘 작성에 관심이있었습니다. 당신은 어떤 유형의 데이터 구조를 사용하고 있는지에 대해 흥미로운 것을들을 것입니다. 그러나 특정 알고리즘에 사용 된 데이터 구조는 성능에 큰 영향을 줄 수 있습니다. mmon 예제는 데이터 구조에서 요소를 찾는 것입니다. 배열을 사용하면 배열의 요소 수에 비례하여 시간이 오래 걸립니다. 이진 검색 트리 또는 SkipLists를 사용하면 필요한 시간이 비선형 적입니다. 많은 양의 데이터를 검색 할 때 데이터 알고리즘을 사용하는 데이터 구조가 알고리즘의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있기 때문에 알고리즘을 사용하는 데 필요한 엄격한 방법이 필요합니다. 다양한 데이터 구조의 효율성 비교 우리가 데이터 구조를 이용하는 개발자가 주로 관심을 갖는 것은 데이터 저장량이 증가함에 따라 데이터 구조 성능이 어떻게 변하는 것인가입니다. 즉, 데이터 구조에 저장된 새로운 요소 각각에 대해 데이터 구조 작업의 실행 시간이 영향을받습니다. 이 방법을 사용하는 프로그램이있는 시나리오를 고려하여 이제 XML 파일이 파일 목록에 존재하는지, 즉 확장자가 있는지 판별하기 위해 배열을 검색하려고한다고 가정 해보십시오. 배열을 스캔하여 일부 플래그를 설정하는 것이 하나의 방법입니다 일단 XML 파일이 발견되면 코드는 그렇게 보일 것입니다. 최악의 경우, XML 파일이 없거나 XML 파일이 목록의 마지막 파일 일 때 우리는 각 요소를 검색해야합니다. 배열을 정확히 한 번 정렬 할 때 배열의 효율성을 분석하려면 다음과 같이 질문해야합니다. n 개의 요소가있는 배열이 있다고 가정합니다. 다른 요소를 추가하면 배열에 n 개의 요소가 있으므로 새로운 실행 시간은 무엇입니까? 실행 시간은 이름에도 불구하고 프로그램이 실행되는 데 걸리는 절대 시간을 측정하는 것이 아니라 오히려 주어진 작업을 수행하기 위해 프로그램이 수행해야하는 단계 수를 의미합니다. 일반적으로 배열을 사용하여 작업 할 때 고려해야 할 단계는 다음과 같습니다. 얼마나 많은 배열 접근 배열에서 값을 검색하려면 잠재적으로 모든 배열 값을 방문해야합니다. 따라서 배열 요소가 n 개 있으면 n 1 검사를 수행해야 할 수 있습니다. 배열은 배열의 요소 수에 선형 적으로 비례합니다. 여기에 설명 된 분석의 종류는 데이터 구조의 크기가 무한대에 가까워짐에 따라 데이터 구조의 효율성이 어떻게 변하는지를 검사하면서 점근선 분석이라고합니다. 점근 분석에 일반적으로 사용되는 표기법은 다음과 같습니다. 대형 - O 표기법 배열을 검색하는 성능을 설명하는 큰 표기법은 O로 표시됩니다. 큰 스크립트 O는 ​​큰 - O 표기법 용어가 나오는 곳이며 n은 필요한 단계 수 배열 검색은 배열의 크기가 커짐에 따라 선형 적으로 증가합니다. 코드 블록의 점근 적 실행 시간을 계산하는 좀 더 체계적인 방법은 다음과 같은 간단한 단계를 따르는 것입니다. 알고리즘을 구성하는 단계를 결정합니다. 시간 앞서 언급했듯이 배열의 경우 일반적으로 고려해야 할 단계는 배열에 대한 읽기 및 쓰기 액세스입니다. 다른 데이터 구조의 경우 단계가 다를 수 있습니다. 일반적으로 간단한 원자 연산이 아닌 데이터 구조 자체가 관련된 단계에 관심을 가지기를 원합니다. 컴퓨터에서 수행합니다. 즉, 위 코드 블록을 사용하여 배열을 액세스해야하는 횟수를 계산하여 실행 시간을 분석하고 변수를 생성하고 초기화하는 시간에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 두 개의 문자열이 같으면. 계산에 관심이있는 단계를 수행하는 코드 줄을 찾습니다. 각 줄 옆에 1을 넣습니다. 옆에 1이있는 각 줄에 대해 루프에 있는지 확인하십시오. If 루프가 수행 할 수있는 최대 반복 횟수의 1 배에서 1 배로 변경합니다. 두 개 이상의 중첩 루프가있는 경우 각 루프에 대해 곱셈을 계속하십시오. 작성한 가장 큰 단일 항을 찾아보십시오. 실행 시간입니다. ap 위의 코드 블록에이 단계를 적용합니다. 우리는 관심있는 단계가 어레이 액세스의 수임을 이미 확인했습니다. 2 단계로 이동합니다. 배열에 fs가 매개 변수로 액세스되는 두 줄이 있습니다. 메서드와 메서드에서 각 행 옆에 1을 표시합니다. 이제 3 단계를 적용하여 메서드의 fs에 대한 액세스가 최대 n 번 실행되는 루프 내에서 발생한다는 것을 알 수 있습니다. 여기서 n은 배열 크기입니다. 루프의 1을 n으로 바꿉니다. 마지막으로 가장 큰 값은 n이므로 실행 시간은 O로 표시됩니다. n n n 또는 선형 시간은 무수히 많은 가능한 점근 시간 중 하나를 나타냅니다. log 2 n, O n log 2 n, O n 2, O 2 n 등등. 큰 오에 대한 엄청난 수학적 세부 사항이 없으면 큰 값의 n에 대해서는 괄호 안의 용어가 낮을수록 데이터 구조가 우수합니다. s operation s performance 예를 들어, O log n에서 실행되는 연산은 하나보다 효율적입니다 log n. Note 이후 O n에서 실행되는 log aby는 ayb를 작성하는 또 다른 방법 일뿐입니다. 따라서 log 2 4 2, 2 2 4와 유사하게 log 2 8 3, 2 3 8 n 2 일 때, n 2보다 로그 2 n이 훨씬 느리게 증가한다는 것이 분명합니다. 3 부에서는 검색 작업이 2 log n 실행 시간을 제공하는 이진 탐색 트리를 조사 할 것입니다. 이 기사 시리즈 전반에 걸쳐, 새로운 데이터 구조와 연산의 각각의 연산 시간을 계산하고 다른 데이터 구조에서의 유사한 연산의 실행 시간과 비교하는 것입니다. 모두 좋아하는 선형, 직접 접근, 균질 데이터 구조 Array. Arrays는 가장 간단하고 광범위하게 사용됩니다 컴퓨터 프로그램에서 사용 된 데이터 구조 모든 프로그래밍 언어의 배열은 모두 몇 가지 공통 속성을 공유합니다. 배열의 내용은 인접한 메모리에 저장됩니다. 배열의 모든 요소는 동일한 유형이어야하므로 배열은 동종 데이터 배열 요소 c 직접적으로 액세스 될 수 있습니다. 다른 많은 데이터 구조에서는 반드시 그런 것은 아닙니다. 예를 들어이 기사 시리즈의 4 부에서는 SkipList라는 데이터 구조를 살펴 보겠습니다. SkipList의 특정 요소에 액세스하려면 당신이 찾고있는 요소를 찾는다 그러나 배열로, i 번째 요소에 접근하고 싶다면 한 줄의 코드를 사용할 수있다 arrayName i. 배열에서 수행되는 일반적인 연산은 다음과 같다. 배열이 처음 선언 될 때 C에서 그것은 null 값을 가진다. 즉, 다음 코드 행은 단순히 null과 같은 booleanArray라는 변수를 만든다. 배열 액세스의 실행 시간은 상수이기 때문에 O 1로 표시된다. 즉, 저장되는 요소 수에 관계없이 O 1로 표시됩니다. 배열에서 요소를 검색하는 데 동일한 시간이 걸립니다. 이 상수 실행 시간은 배열 s 요소가 연속적으로 저장되기 때문에 가능합니다. 따라서 조회는 배열 s에 대한 지식이 필요합니다. 메모리의 위치, 각 배열 요소의 크기 및 인덱싱 할 요소를 정의합니다. 관리되는 코드에서 배열 조회는 각 배열에 액세스 할 때 CLR 검사를 통해 요청 된 인덱스가 범위 내에 있는지 확인하기 때문에 조금 더 복잡합니다. array s bounds 지정된 배열 인덱스가 범위를 벗어난 경우 IndexOutOfRangeException이 throw됩니다. 이 확인은 배열을 단계적으로 수행 할 때 우연히 마지막 배열 인덱스를지나 다른 메모리로 넘어 가지 않도록합니다. 하지만이 검사는 이러한 검사를 수행하는 시간이 배열의 크기가 증가함에 따라 증가하지 않기 때문에 배열 액세스의 실행 시간에 영향을줍니다. 참고이 인덱스 범위 검사는 많은 수의 배열 액세스를 만드는 응용 프로그램의 경우 약간의 성능 저하를 초래합니다 약간의 관리되지 않는 코드가 있지만 범위를 벗어나는이 인덱스는 무시할 수 있습니다. 자세한 내용은 Jeffrey Richter의 Applied Microsoft Framework 프로그래밍 14 장을 참조하십시오. h 배열의 경우 보유하고있는 요소의 수를 변경해야 할 수도 있습니다. 이렇게하려면 지정된 크기의 새 배열 인스턴스를 만든 다음 이전 배열의 내용을 크기가 조정 된 새 배열로 복사해야합니다. 이 프로세스 다음 코드를 사용하여 수행 할 수 있습니다. 코드의 마지막 줄 뒤에 fib는 열 요소의 Int32 배열을 참조합니다. fib 배열의 요소 3에서 9까지는 기본 Int32 값을 갖습니다. 배열은 우수한 데이터 구조입니다 직접 액세스해야하는 이기종 유형의 콜렉션을 저장할 때 사용합니다. 정렬되지 않은 배열 검색에는 선형 실행 시간이 있습니다. 작은 배열로 작업하거나 매우 적은 검색을 수행 할 때 허용되지만, 응용 프로그램이 자주 검색 할 때, 작업에 더 적합한 여러 가지 다른 데이터 구조가 있습니다. 이 기사 시리즈의 다음 장에서 이와 같은 데이터 구조를 살펴 보겠습니다. arr을 검색하는 경우 어떤 속성에서 배열이 배열에 의해 정렬되면 binary search라는 알고리즘을 사용하여 O log n 실행 시간의 배열을 검색 할 수 있습니다. 이 실행 시간은 이진 탐색 트리의 검색 시간과 동일합니다. 실제로 Array 클래스 정적 BinarySearch 메서드가 포함되어 있습니다. 이 메서드에 대한 자세한 내용은 이전 기사를 참조하십시오. 정렬 된 배열을 효율적으로 검색합니다. 참고 프레임 워크는 다차원 배열도 허용합니다. 1 차원 배열 같은 다차원 배열은 상수 요소를 액세스하기위한 실행 시간 n 요소 1 차원 배열을 통해 검색하는 실행 시간을 On으로 표시했다. nxn 2 차원 배열의 경우 검색은 n 2 요소를 확인해야하기 때문에 실행 시간은 O n 2로 표시됩니다. , ak 차원 배열은 O n k의 검색 실행 시간을가집니다. ArrayList Heterogeneous, Self-Redimensioning Array. 배열에는 확실히 시간과 장소가 있지만 배열은 디자인에 몇 가지 제한을 만듭니다 단일 배열은 한 가지 유형의 동질성 요소 만 저장할 수 있기 때문에 배열을 사용할 때는 특정 수의 요소를 구체적으로 할당해야합니다. 개발자는 종종 다양한 유형의 개체를 단순하게 수집 할 수있는 유연한 방법을 원하기도합니다. 할당 문제에 대해 걱정할 필요가 없습니다. Framework Base Class Library는 the라는 데이터 구조를 제공합니다. ArrayList의 예제는 아래의 코드에서 볼 수 있습니다. ArrayList를 사용하면 모든 유형을 추가 할 수 있으며 할당 단계가 필요 없습니다. 실제로 수행 할 수 있고 실제로 다른 유형의 요소를 ArrayList에 추가 할 수 있습니다. 더 이상 ArrayList를 재구성 할 필요가 없습니다. 이 모든 작업은 장면 뒤에서 처리됩니다. ArrayList는 모든 타입은 객체에서 직접 또는 간접적으로 파생되므로 객체 배열은 모든 유형의 요소를 포함 할 수 있습니다. 기본적으로 ArrayL ist는 정확한 크기가 생성자 또는 Capacity 속성의 매개 변수를 통해 지정 될 수 있지만 16 요소 객체 배열을 만듭니다. Add 메서드를 생각하면 요소를 추가 할 때 내부 배열의 요소 수가 배열의 용량으로 검사됩니다 새 요소를 추가하면 개수가 초과되어 용량이 자동으로 두 배가되고 배열이 다시 크기가 조정됩니다. 배열과 마찬가지로 ArrayList는 동일한 구문을 사용하여 직접 인덱싱 할 수 있습니다. ArrayList는 객체 배열을 저장하므로 ArrayList로부터 값을 읽어 들여, 지정된 위치에 격납되어있는 데이터 형에 명시 적으로 캐스트 할 필요가 있습니다. 또한, ArrayList의 사이즈보다 큰 ArrayList 요소를 참조하려고하면, 예외가 슬로우됩니다. ArrayList provides added flexibility over the standard array, this flexibility comes at the cost of performance, especially when storing value types in an ArrayList Recall that an array of a value type s uch as a and so on is stored contiguously in the managed heap in its unboxed form The ArrayList s internal array, however, is an array of object references Therefore, even if you have an ArrayList that stores nothing but value types, each ArrayList element is a reference to a boxed value type, as shown in Figure 3.Figure 3 The ArrayList contains a contiguous block of object references. The boxing and unboxing, along with the extra level of indirection that comes with using value types in an ArrayList, can hamper the performance of your application when using large ArrayLists with many reads and writes As Figure 3 illustrates, the same memory layout occurs for reference types in both ArrayLists and arrays. The ArrayList s self-redimensioning shouldn t cause any sort of performance degradation in comparison to an array If you know the precise number of elements that need to be stored in the ArrayList, you can essentially turn off self-redimensioning by specifying the initial capacity in th e ArrayList s constructor If you don t know the precise size, even with an array you may have to redimension the array should the number of elements inserted exceed the array s size. A classic computer science problem is determining how much new space to allocate when running out of a space in some buffer One option when redimensioning an array is to allocate just one more element in the resized array That is, if the array is initially allocated with five elements, before the sixth element is inserted, the array is redimensioned to six elements Clearly, this approach conserves the most memory, but can become costly because each insert following the first redimensioning results in another redimensioning. Another option, at the opposite end of the spectrum, is to redimension the array 100 times larger than its current size That is, if an array is initially allocated with five elements, before the sixth element is inserted, the array is redimensioned to 500 elements Clearly, this approach g reatly reduces the number of redimensionings that needs to occur, but, if only a few more elements are added to the array then hundreds of array elements have been unused, resulting in wasted space. A tried and true compromise to this problem is to simply double the existing size of the array when free space becomes exhausted So, for an array initially allocated with five elements, adding a sixth element would cause the array to be redimensioned to a size of 10 This is precisely the approach the ArrayList class takes and, best of all, it is all performed for you. The asymptotic running time of the ArrayList s operations are the same as those of the standard array While the ArrayList does indeed have more overhead, especially when storing value types, the relationship between the number of elements in the ArrayList and the cost per operation is the same as the standard array. This article started our discussion on data structures by identifying why studying data structures was important, a nd by providing a means of how to analyze the performance of data structures This material is important to understand as being able to analyze the running times of various data structure operations is a useful tool when deciding what data structure to use for a particular programming problem. After studying how to analyze data structures, we turned to examining two of the most common data structures in the Framework Base Class Library class and Arrays allow for a contiguous block of homogeneous types Their main benefit is that they provide lightning-fast access to reading and writing array elements Their weak point lies in searching arrays, as each and every element must potentially be visited in an unsorted array. The ArrayList provides a more flexible array-like data structure Rather than enforcing homogeneous types, the ArrayList allows for heterogeneous types to be stored by using an array of objects Furthermore, the ArrayList does not require explicit allocation and can gracefully g row as the more elements are added. In the next part of this article series we ll turn our attention to the Stack and Queue classes We ll also look at associative arrays which are arrays indexed by a string key as opposed to an integer value Associative arrays are provided in the Framework Base Class Library through the Hashtable class. Scott Mitchell author of five books and founder of has been working with Microsoft Web technologies for the past five years Scott works as an independent consultant, trainer, and writer, and recently completed his Masters degree in Computer Science at the University of California San Diego He can be reached at. Show Inherited Protected. Trade Copier Winning Binary Signals. 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