Quelles sont les structures de données d'information?

Question

La plupart des structures de données sont conçues pour contenir des données. Les données sont quelque chose qui signifie quelque chose pour un ordinateur. L'information est quelque chose qui signifie quelque chose pour un humain. Quelles structures de données sont conçues plus pour l'information que pour les données? Les exemples peuvent inclure des choses comme xml, .jpg, et les codes Gray qui ont tous une sensation d'information pour moi.

Answer 1

Livres, journaux, vidéos.

Média.

L'information est donnée avec un contexte. Le contexte doit faire partie de la structure de données pour être considéré comme de l'information.

Answer 2

XML est un bon exemple. Presque tous les formats de documents de bureau, dont beaucoup ont au moins une représentation XML. Graphiques et graphiques Fichiers texte en clair

Je ne suis pas sûr d'inclure .jpg, car ce n'est pas vraiment un format lisible par l'homme. Vous avez besoin d'un ordinateur pour afficher un .jpg pour vous ou c'est juste des données.

Il est à noter que presque toutes les informations sont identiques ... données arrangées d'une manière compréhensible pour une personne ou une machine.

Answer 3

Cela semble être une question trop large. Les informations sont stockées sous forme de données de différentes manières mais, au final, la façon dont vous les interprétez leur donnera un sens. Par exemple, un document Word écrit en chinois sera stocké sous forme de données et interprété par quelqu'un qui sait lire le mandarin.

Si vous parlez de la récupération d'informations en utilisant des techniques d'IA, c'est une autre histoire, aussi très large. Alors soyez plus précis pour vous aider.

Enfin, la façon dont vous stockez des données à plusieurs reprises est liée à la façon dont ils sont représentés dans la réalité. Une image, une matrice, notez un arbre par exemple. Certaines informations plus complexes, comme une énorme séquence d'ADN, sont stockées de manière à être plus adaptées aux ordinateurs (pour accélérer l'analyse de modèles, par exemple). Il y a donc aussi une traduction de l'information (adaptée aux humains) aux données (adaptées aux ordinateurs) d'avant en arrière.

Voilà pourquoi il y a du travail pour nous!