Ein Abstrakter Datentyp (ADT) ist ein konzeptionelles Modell, das eine Reihe von Operationen und Verhaltensweisen für eine Datenstruktur definiert ohne anzugeben, wie diese Operationen implementiert werden oder wie Daten im Speicher organisiert sind. Die Definition von ADT erwähnt nur was Operationen durchgeführt werden sollen aber nicht Wie Diese Operationen werden durchgeführt. Es wird nicht angegeben, wie Daten im Speicher organisiert werden und welche Algorithmen zur Implementierung der Operationen verwendet werden. Es wird „abstrakt“ genannt, weil es eine von der Implementierung unabhängige Sicht bietet.

Der Prozess, nur das Wesentliche bereitzustellen und die Details zu verbergen, wird als bezeichnet Abstraktion.

Merkmale von ADT

Abstrakte Datentypen (ADTs) sind eine Möglichkeit, Daten und Operationen für diese Daten in einer einzigen Einheit zu kapseln. Zu den Hauptmerkmalen von ADTs gehören:

• Abstraktion: Der Benutzer muss nicht über die Implementierung der Datenstruktur Bescheid wissen, es werden lediglich grundlegende Kenntnisse bereitgestellt.
• Bessere Konzeptualisierung: ADT gibt uns eine bessere Vorstellung von der realen Welt.
• Robust: Das Programm ist robust und kann Fehler erkennen.
• Verkapselung : ADTs verbergen die internen Details der Daten und bieten Benutzern eine öffentliche Schnittstelle zur Interaktion mit den Daten. Dies ermöglicht eine einfachere Wartung und Änderung der Datenstruktur.
• Datenabstraktion : ADTs bieten eine Abstraktionsebene von den Implementierungsdetails der Daten. Benutzer müssen nur die Vorgänge kennen, die mit den Daten ausgeführt werden können, und nicht, wie diese Vorgänge implementiert werden.
• Unabhängigkeit von der Datenstruktur : ADTs können mithilfe verschiedener Datenstrukturen wie Arrays oder verknüpften Listen implementiert werden, ohne die Funktionalität des ADT zu beeinträchtigen.
• Ausblenden von Informationen: ADTs können die Integrität der Daten schützen, indem sie den Zugriff nur autorisierten Benutzern und Vorgängen ermöglichen. Dies trägt dazu bei, Fehler und Missbrauch der Daten zu verhindern.
• Modularität : ADTs können mit anderen ADTs kombiniert werden, um größere, komplexere Datenstrukturen zu bilden. Dies ermöglicht eine größere Flexibilität und Modularität in der Programmierung.

Insgesamt stellen ADTs ein leistungsstarkes Werkzeug für die strukturierte und effiziente Organisation und Bearbeitung von Daten dar.

Dieses Bild zeigt, wie ein abstrakter Datentyp (ADT) interne Datenstrukturen (wie verknüpfte Array-Listen) mithilfe öffentlicher und privater Funktionen verbirgt und nur eine definierte Schnittstelle für das Anwendungsprogramm verfügbar macht.

Warum ADTs verwenden?

Die wichtigsten Gründe für die Verwendung von ADTs in Java sind unten aufgeführt:

• Verkapselung: Versteckt komplexe Implementierungsdetails hinter einer sauberen Schnittstelle.
• Wiederverwendbarkeit : Ermöglicht verschiedene interne Implementierungen (z. B. Array oder verknüpfte Liste), ohne die externe Verwendung zu ändern.
• Modularität: Vereinfacht Wartung und Aktualisierungen durch getrennte Logik.
• Sicherheit: Schützt Daten, indem der direkte Zugriff verhindert wird, wodurch Fehler und unbeabsichtigte Änderungen minimiert werden.

Beispiel für Abstraktion

Beispielsweise verwenden wir primitive Werte wie int float und char mit der Maßgabe, dass diese Datentypen ohne Kenntnis ihrer Implementierungsdetails operieren und ausgeführt werden können. ADTs funktionieren ähnlich, indem sie definieren welche Operationen möglich sind, ohne deren Implementierung im Detail zu beschreiben.

Unterschied zwischen ADTs und UDTs

Die folgende Tabelle zeigt den Unterschied zwischen ADTs und UDTs.

Sortieren in einer Liste in Java

Beispiele für ADTs

Lassen Sie uns nun drei gängige ADTs verstehen: List ADT Stack ADT und Queue ADT.

1. ADT auflisten

Der List ADT (Abstract Data Type) ist eine sequentielle Sammlung von Elementen, die eine Reihe von Operationen unterstützt ohne Angabe der internen Implementierung . Es bietet eine geordnete Möglichkeit, Zugriffsdaten zu speichern und Daten zu ändern.

Operationen:

Das Listen-ADT muss die erforderlichen Daten in der Reihenfolge speichern und sollte über die folgenden Operationen verfügen :

• erhalten(): Gibt ein Element aus der Liste an einer beliebigen Position zurück.
• einfügen(): Fügen Sie ein Element an einer beliebigen Position in der Liste ein.
• entfernen(): Entfernen Sie das erste Vorkommen eines Elements aus einer nicht leeren Liste.
• removeAt(): Entfernen Sie das Element an einer angegebenen Position aus einer nicht leeren Liste.
• ersetzen(): Ersetzen Sie ein Element an einer beliebigen Position durch ein anderes Element.
• Größe(): Gibt die Anzahl der Elemente in der Liste zurück.
• isEmpty(): Gibt „true“ zurück, wenn die Liste leer ist; andernfalls wird false zurückgegeben.
• isFull(): Gibt „true“ zurück, wenn die Liste voll ist, andernfalls wird „false“ zurückgegeben. Nur anwendbar in Implementierungen mit fester Größe (z. B. Array-basierte Listen).

2. Stapeln Sie ADT

Der Stack ADT ist eine lineare Datenstruktur, die dem LIFO-Prinzip (Last In First Out) folgt. Es ermöglicht das Hinzufügen und Entfernen von Elementen nur an einem Ende, dem oberen Ende des Stapels.

Operationen:

In Stack ADT sollte die Reihenfolge des Einfügens und Löschens dem FILO- oder LIFO-Prinzip entsprechen. Elemente werden am selben Ende, dem oberen Ende des Stapels, eingefügt und entfernt. Es sollte auch die folgenden Operationen unterstützen:

• drücken(): Fügen Sie an einem Ende des Stapels ein Element namens „oben“ ein.
• Pop(): Entfernen Sie das Element oben im Stapel und geben Sie es zurück, wenn es nicht leer ist.
• spähen(): Geben Sie das Element oben im Stapel zurück, ohne es zu entfernen, wenn der Stapel nicht leer ist.
• Größe(): Gibt die Anzahl der Elemente im Stapel zurück.
• isEmpty(): Gibt „true“ zurück, wenn der Stapel leer ist; andernfalls wird false zurückgegeben.
• isFull(): Gibt „true“ zurück, wenn der Stapel voll ist; andernfalls wird false zurückgegeben. Nur relevant für Stacks mit fester Kapazität (z. B. Array-basiert).

3. ADT in die Warteschlange stellen

Der Queue ADT ist eine lineare Datenstruktur, die dem FIFO-Prinzip (First In First Out) folgt. Es ermöglicht das Einsetzen von Elementen an einem Ende (hinten) und das Entfernen von Elementen am anderen Ende (vorne).

Operationen:

Der Queue ADT folgt einem ähnlichen Design wie der Stack ADT, die Reihenfolge des Einfügens und Löschens ändert sich jedoch zum FIFO. Elemente werden an einem Ende (hinten genannt) eingefügt und am anderen Ende (vorne genannt) entfernt. Es sollte die folgenden Operationen unterstützen:

android.process.acore stoppt ständig

• enqueue(): Fügen Sie ein Element am Ende der Warteschlange ein.
• entsprechend(): Entfernen Sie das erste Element der Warteschlange und geben Sie es zurück, wenn die Warteschlange nicht leer ist.
• spähen(): Gibt das Element der Warteschlange zurück, ohne es zu entfernen, wenn die Warteschlange nicht leer ist.
• Größe(): Gibt die Anzahl der Elemente in der Warteschlange zurück.
• isEmpty(): Gibt „true“ zurück, wenn die Warteschlange leer ist; andernfalls wird false zurückgegeben.

Vor- und Nachteile von ADT

Abstrakte Datentypen (ADTs) haben mehrere Vor- und Nachteile, die bei der Entscheidung, sie in der Softwareentwicklung einzusetzen, berücksichtigt werden sollten. Hier sind einige der wichtigsten Vor- und Nachteile der Verwendung von ADTs:

Vorteil:

Nachfolgend sind die Vorteile aufgeführt:

• Verkapselung : ADTs bieten eine Möglichkeit, Daten und Vorgänge in einer einzigen Einheit zu kapseln und so die Verwaltung und Änderung der Datenstruktur zu vereinfachen.
• Abstraktion : Mit ADTs können Benutzer mit Datenstrukturen arbeiten, ohne die Implementierungsdetails kennen zu müssen, was die Programmierung vereinfachen und Fehler reduzieren kann.
• Unabhängigkeit von der Datenstruktur : ADTs können mithilfe verschiedener Datenstrukturen implementiert werden, was die Anpassung an sich ändernde Bedürfnisse und Anforderungen erleichtern kann.
• Informationen verbergen : ADTs können die Integrität von Daten schützen, indem sie den Zugriff kontrollieren und unbefugte Änderungen verhindern.
• Modularität : ADTs können mit anderen ADTs kombiniert werden, um komplexere Datenstrukturen zu bilden, was die Flexibilität und Modularität bei der Programmierung erhöhen kann.

Nachteile:

Nachfolgend sind die Nachteile aufgeführt:

• Overhead : Die Implementierung von ADTs kann zu einem Mehraufwand an Speicher und Verarbeitung führen, der sich auf die Leistung auswirken kann.
• Komplexität : Die Implementierung von ADTs kann komplex sein, insbesondere bei großen und komplexen Datenstrukturen.
• Lernen Kurve: Die Verwendung von ADTs erfordert Kenntnisse über deren Implementierung und Verwendung, deren Erlernung Zeit und Mühe erfordern kann.
• Eingeschränkte Flexibilität: Einige ADTs sind möglicherweise in ihrer Funktionalität eingeschränkt oder nicht für alle Arten von Datenstrukturen geeignet.
• Kosten : Die Implementierung von ADTs kann zusätzliche Ressourcen und Investitionen erfordern, was die Entwicklungskosten erhöhen kann.