컴퓨터의 데이터 구조는 무엇입니까?

데이터 구조는 컴퓨터가 데이터를 저장하고 구성하는 방식입니다. 이는 서로 하나 이상의 특정 관계를 갖는 데이터 요소의 모음을 의미하며 데이터의 논리적 구조, 데이터의 물리적 구조 및 간의 관계를 연구합니다. 상호관계를 파악하고, 이 구조에 대한 적절한 작업을 정의하고, 해당 알고리즘을 설계하고, 이러한 작업 후에 얻은 새 구조가 여전히 원래 구조 유형을 유지하는지 확인합니다.

이 튜토리얼의 운영 환경: Windows 7 시스템, Dell G3 컴퓨터.

데이터 구조

데이터 구조는 컴퓨터가 데이터를 저장하고 구성하는 방식입니다. 데이터 구조는 서로 하나 이상의 특정 관계를 갖는 데이터 요소의 모음을 나타냅니다. 신중하게 선택한 데이터 구조는 종종 운영 또는 저장 효율성을 높일 수 있습니다. 데이터 구조는 효율적인 검색 알고리즘 및 인덱싱 기술과 관련이 있는 경우가 많습니다.

명사 정의

데이터 구조란 서로 하나 이상의 관계가 있는 데이터 요소의 집합과 컬렉션에 포함된 데이터 요소 간의 관계를 의미합니다. 다음으로 표시:
Data_Structure=(D,R)
여기서 D는 데이터 요소 집합이고 R은 집합에 있는 모든 요소 간의 유한 관계 집합입니다.

(1) 일반적으로 사용되는 구조

1. 배열: 프로그래밍에서는 처리의 편의를 위해 동일한 유형의 여러 변수를 순서대로 구성합니다. 순서대로 배열된 유사한 데이터 요소의 모음을 배열이라고 합니다. C 언어에서 배열은 구성된 데이터 유형입니다. 배열은 기본 데이터 유형 또는 생성된 유형일 수 있는 여러 배열 요소로 분해될 수 있습니다. 따라서 배열요소의 종류에 따라 배열은 수치배열, 문자배열, 포인터배열, 구조배열 등 다양한 범주로 나눌 수 있다.

2. 스택: 한쪽 끝에서만 삽입 및 삭제가 가능한 특수 선형 목록입니다. 먼저 들어온 데이터가 스택의 맨 아래로 푸시되고, 마지막 데이터가 스택의 맨 위에 놓이게 되는 원리에 따라 데이터를 저장합니다. 스택의 맨 위에서부터(마지막 데이터가 먼저 읽혀짐)

3. 큐: 테이블의 앞쪽 끝(전면)에서만 삭제 작업과 테이블의 뒤쪽 끝(후면)에서 삽입 작업만 허용하는 특수 선형 테이블입니다. 삽입 작업을 수행하는 끝을 큐의 꼬리라고 하고 삭제 작업을 수행하는 끝을 큐의 헤드라고 합니다. 대기열은 "선입선출" 또는 "후입선출" 원칙에 따라 데이터를 구성합니다. 큐에 요소가 없으면 빈 큐라고 합니다.

4. 연결 목록: 물리적 저장 단위의 비연속적, 비순차적 저장 구조입니다. 선형 구조 또는 비선형 구조를 나타낼 수 있습니다. 데이터 요소의 논리적 순서는 포인터를 통해 연결됩니다. 연결리스트는 순차적으로 구현됩니다. 연결된 목록은 일련의 노드(연결된 목록의 각 요소를 노드라고 함)로 구성되며 노드는 런타임에 동적으로 생성될 수 있습니다. 각 노드는 두 부분으로 구성됩니다. 하나는 데이터 요소를 저장하는 데이터 필드이고 다른 하나는 다음 노드의 주소를 저장하는 포인터 필드입니다.

5. 트리: n(n>0)개의 노드를 포함하는 유한 집합 K이며 K에서 관계 N이 정의됩니다. N은 다음 조건을 만족합니다.

(1) 노드 포인트는 하나만 있습니다. 관계 N에 대한 선행자가 없는 K0를 트리의 루트 노드라고 합니다. 루트라고 합니다.

(2) K0을 제외하고 K의 각 노드에는 관계 N에 대한 선행자가 하나만 있습니다.

(3) K의 각 노드는 관계 N에 대해 m개의 후속 노드(m>=0)를 가질 수 있습니다.

6. 그래프: 유한 노드 집합 V와 가장자리 집합 E로 구성됩니다. 그 중 트리 구조와 구별하기 위해 그래프 구조에서는 노드를 정점(Vertex)이라고 부르기도 하며, 엣지(Edge)는 정점의 순서쌍을 의미하는데, 두 정점 사이에 엣지가 있다는 것은 두 정점이 인접 관계에 있다는 뜻이다.

7. 힙: 컴퓨터 과학에서 힙은 특별한 트리 데이터 구조이며 각 노드에는 값이 있습니다. 일반적으로 우리가 힙의 데이터 구조라고 부르는 것은 이진 힙을 나타냅니다. 힙의 특징은 루트 노드가 가장 작은(또는 가장 큰) 값을 가지며, 루트 노드의 두 하위 트리도 힙이라는 것입니다.

8. 해시 테이블(해시 테이블이라고도 함): 구조에 K와 동일한 키를 가진 레코드가 있으면 f(K)의 저장 위치에 있어야 합니다. 따라서, 검색 중인 기록을 비교 없이 바로 얻을 수 있습니다. 이 대응 f를 해시 함수(Hash function)라고 하며, 이 아이디어를 바탕으로 구축된 테이블이 해시 테이블이다.

9. 8가지 정렬 알고리즘: 정렬 알고리즘은 내부 정렬과 외부 정렬로 나눌 수 있습니다. 내부 정렬은 데이터 레코드를 메모리에 정렬하는 반면, 외부 정렬은 정렬된 데이터가 너무 커서 정렬된 모든 레코드를 한 번에 수용할 수 없기 때문입니다. 시간 정렬 프로세스에는 외부 메모리에 대한 액세스가 필요합니다. 일반적인 내부 정렬 알고리즘에는 삽입 정렬, 힐 정렬, 선택 정렬, 버블 정렬, 병합 정렬, 퀵 정렬, 힙 정렬, 기수 정렬 등이 포함됩니다.

1. 데이터의 논리적 구조: 데이터 요소 간의 논리적 관계를 반영하는 데이터 구조를 말합니다. 논리적 관계는 컴퓨터의 저장 위치에 관계없이 데이터 요소 간의 전후 관계를 말합니다.

논리 구조에는 다음이 포함됩니다.

1) 세트
"동일한 세트에 속한다"는 점을 제외하면 데이터 구조의 요소 간에는 다른 관계가 없습니다.

2) 선형 구조
데이터에 한 쌍의 요소가 있습니다. 구조 일대일 관계

3) 트리 구조
데이터 구조의 요소는 일대다 관계를 갖습니다.

4) 그래픽 구조

데이터 구조의 요소는 다대 관계를 갖습니다. -많은 관계.

2. 데이터의 물리적 구조: 컴퓨터 저장 공간에 있는 데이터의 논리적 구조를 저장하는 형태를 말합니다.
데이터의 물리적 구조는 데이터 요소의 기계 내 표현과 관계의 기계 내 표현을 포함하는 컴퓨터의 데이터 구조 표현(이미지라고도 함)입니다. 구체적인 구현 방법에는 시퀀스, 링킹, 인덱싱, 해싱 등이 포함되므로 데이터 구조는 하나 이상의 저장 구조로 표현될 수 있다.
데이터 요소의 기계 내 표현(매핑 방법): 데이터 요소는 이진 비트의 비트열로 표현됩니다. 이 비트 문자열을 일반적으로 노드라고 합니다. 데이터 요소가 여러 데이터 항목으로 구성된 경우 비트 문자열의 각 데이터 항목에 해당하는 하위 비트 문자열을 데이터 필드라고 합니다. 따라서 노드는 데이터 요소의 기계 내 표현(또는 기계 내 이미지)입니다. 관계의 기계 내 표현(매핑 방법): 데이터 요소 간 관계의 기계 내 표현은 순차 이미지와 비순차 이미지로 나눌 수 있습니다. 일반적으로 사용되는 두 가지 저장 구조는 순차 저장 구조와 체인 저장 구조입니다. 순차 맵은 메모리에서의 상대적 위치를 통해 데이터 요소 간의 논리적 관계를 나타냅니다. 비순차적 이미지는 요소의 저장 위치를 ​​나타내는 포인터를 사용하여 데이터 요소 간의 논리적 관계를 나타냅니다.

3. 데이터 구조 연산

일반적으로 데이터 구조는 특정 논리적 연결에 따라 데이터 요소로 구성된다고 믿어집니다. 데이터 요소 간의 논리적 관계에 대한 설명을 데이터의 논리적 구조라고 하며, 데이터의 저장 구조는 데이터 구조의 구현 형식이자 컴퓨터에서의 표현입니다. 데이터 구조를 논의할 때 이러한 유형의 데이터에 대해 수행되는 작업이 의미가 있다는 점도 논의해야 합니다. 논리적 데이터 구조는 여러 개의 저장 구조를 가질 수 있으며, 다양한 저장 구조는 데이터 처리 효율성에 영향을 미칩니다.

다양한 유형의 프로그램 설계에서 데이터 구조 선택은 기본적인 설계 고려 사항입니다. 많은 대규모 시스템의 구축 경험을 통해 시스템 구현의 어려움과 시스템 구축의 품질이 최적의 데이터 구조 선택 여부에 크게 좌우된다는 것을 알 수 있습니다. 많은 경우 데이터 구조가 결정되면 알고리즘을 쉽게 찾을 수 있습니다. 때로는 상황이 반대 방향으로 작동할 때도 있으며 특정 알고리즘에 맞는 데이터 구조를 선택합니다. 두 경우 모두 적절한 데이터 구조를 선택하는 것이 매우 중요합니다.
데이터 구조를 선택한 후에는 알고리즘도 결정됩니다. 시스템 구축의 핵심은 알고리즘이 아닌 데이터입니다. 이러한 통찰력은 많은 소프트웨어 설계 방법과 프로그래밍 언어의 출현으로 이어졌으며 객체 지향 프로그래밍 언어도 그중 하나입니다.
컴퓨터가 특정 문제를 해결하려면 일반적으로 다음 단계를 거쳐야 합니다. 먼저 특정 문제에서 적절한 수학적 모델을 추출한 다음 수학적 모델을 해결하기 위한 알고리즘(알고리즘)을 설계하고 마지막으로 프로그램하고 테스트하고 최종 답변을 얻을 때까지 조정하십시오.
수학적 모델을 찾는 것의 본질은 문제를 분석하고, 조작 객체를 추출하고, 이러한 조작 객체 간의 관계를 찾아낸 다음, 이를 수학적 언어로 기술하는 것입니다. 사람들이 수치 계산 문제를 처리하기 위해 컴퓨터를 사용할 때 사용되는 수학적 모델은 수학 방정식으로 설명됩니다. 관련된 피연산자는 일반적으로 단순한 정수, 실수 및 논리 데이터이므로 프로그래머의 주요 초점은 데이터 저장 및 구성보다는 프로그래밍 기술에 있습니다. 그러나 컴퓨터 응용 분야의 대부분은 "비수치 컴퓨팅 문제"입니다. 해당 수학적 모델은 수학적 방정식으로 설명할 수 없지만 데이터 구조로 설명할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하는 열쇠는 비수치 컴퓨팅 문제를 설명하기 위한 적절한 데이터 구조를 설계하는 것입니다. 수치 문제의 수학적 모델은 선형 테이블, 트리, 그래프와 같은 구조로 설명됩니다.
컴퓨터 알고리즘은 데이터 구조와 밀접한 관련이 있습니다. 알고리즘은 모두 특정 데이터 구조에 따라 달라집니다. 데이터 구조는 알고리즘의 선택 및 효율성과 직접적인 관련이 있습니다. 작업은 컴퓨터에 의해 완료되며 해당 삽입, 삭제 및 수정 알고리즘의 설계가 필요합니다. 즉, 데이터 구조는 각 구조 유형별로 정의된 다양한 연산에 대한 알고리즘도 제공해야 합니다. 데이터 개체는 동일한 속성을 가진 데이터 요소의 컬렉션이며 데이터의 하위 집합입니다. 데이터 객체는 유한할 수도 있고 무한할 수도 있습니다. 데이터 처리란 데이터에 대한 검색, 삽입, 삭제, 병합, 정렬, 통계 및 단순 계산 등의 작업 과정을 말합니다.

(2) 구조적 분류

데이터 구조란 동일한 데이터 요소 클래스에 있는 데이터 요소 간의 관계를 의미합니다. 데이터 구조는 각각 논리적 구조, 저장 구조(물리적 구조), 데이터 연산이다. 데이터의 논리적 구조는 특정 문제에서 추상화된 수학적 모델로, 데이터 요소와 그 관계의 수학적 특성을 설명합니다. 논리적 구조는 공식적으로 (K, R)(또는 (D, S))로 정의되는 컴퓨터 저장소의 이미지입니다. 여기서 K는 데이터 요소의 유한 집합이고 R은 K에 대한 유한 관계 집합입니다.

데이터 요소 간 관계의 다양한 특성에 따라 일반적으로 다음과 같은 네 가지 기본 구조 유형이 있습니다.

⑴ 집합 구조. 이 구조의 데이터 요소 간의 관계는 "동일한 세트에 속합니다".

⑵선형 구조. 이 구조의 데이터 요소 간에는 일대일 관계가 있습니다.

⑶트리 구조. 이 구조의 데이터 요소 사이에는 일대다 관계가 있습니다

⑷그래픽 구조. 네트워크 구조라고도 하는 이 구조의 데이터 요소 간에는 다대다 관계가 있습니다. 위에서 소개한 데이터 구조의 개념을 통해 데이터 구조에는 두 가지 요소가 있음을 알 수 있습니다. 하나는 데이터 요소의 모음이고 다른 하나는 관계의 모음입니다. 공식적으로 데이터 구조는 일반적으로 튜플로 표현될 수 있습니다.

데이터 구조의 형식은 다음과 같이 정의됩니다. 데이터 구조는 튜플입니다: Data_Structure=(D, R). 여기서 D는 데이터 요소의 유한 집합이고 R은 D에 대한 유한 관계 집합입니다. 선형 구조의 특징은 데이터 요소 사이에 선형 관계가 있으며, 데이터 요소가 "하나씩 배열"된다는 것입니다. 선형 테이블의 데이터 요소 유형은 동일하거나, 선형 테이블은 동일한 유형의 데이터 요소로 구성된 선형 구조입니다. 실제 문제에는 선형 테이블의 예가 많이 있습니다. 예를 들어 학생 상태 정보 테이블은 선형 테이블입니다. 테이블의 데이터 요소 유형은 문자열이기도 합니다. 데이터 유형도 선형 테이블입니다. 테이블의 요소는 문자 유형 등입니다.
     선형 테이블은 가장 단순하고, 가장 기본적이며, 가장 일반적으로 사용되는 선형 구조입니다. 선형 테이블은 동일한 데이터 유형을 가진 n(n>=0) 데이터 요소의 유한 시퀀스이며 일반적으로 다음과 같이 작성됩니다. (a1, a2,...ai-1, ai, ai+1,...an) 여기서 n은 긴 테이블이고, n=0이면 빈 목록이라고 합니다. 순차 저장과 체인 저장의 두 가지 저장 방법이 있습니다. 주요 기본 작업은 삽입, 삭제 및 검색입니다.

컴퓨터에 있는 데이터 구조의 표현(이미지)을 데이터의 물리적(저장) 구조라고 합니다. 여기에는 데이터 요소의 표현과 관계의 표현이 포함됩니다. 데이터 요소 간의 관계를 표현하는 방법에는 순차 매핑과 비순차 매핑이라는 두 가지 서로 다른 저장 구조가 있습니다. 순차 저장 구조와 체인 저장 구조입니다.

순차적 저장 방법: 논리적으로 인접한 노드를 물리적으로 인접한 저장 단위에 저장합니다. 노드 간의 논리적 관계는 저장 단위의 인접 관계에 의해 반영됩니다. 결과적인 저장 표현을 순차 저장 구조라고 합니다. 순차 저장 구조는 가장 기본적인 저장 표현 방법으로, 일반적으로 프로그래밍 언어의 배열을 사용하여 구현됩니다.

링크 저장 방법: 논리적으로 인접한 노드가 물리적으로 인접할 필요는 없습니다. 노드 간의 논리적 관계는 추가 포인터 필드로 표시됩니다. 결과적인 저장소 표현을 체인형 저장소 구조라고 합니다. 체인형 저장소 구조는 일반적으로 프로그래밍 언어의 포인터 유형을 사용하여 구현됩니다. 인덱스 저장 방법: 저장소 노드 정보를 설정하는 것 외에도 추가 인덱스 테이블도 설정됩니다. 노드의 주소.

해시 저장 방식: 노드의 키워드를 기반으로 노드의 저장 주소를 직접 계산하는 것입니다.

데이터 구조에서는 논리적(논리적 구조: 데이터 요소 간의 논리적 관계)적으로 데이터 구조를 선형 구조와 비선형 구조로 나눌 수 있습니다. 선형 구조의 순차 저장 구조는 순차 접근 저장 구조이고, 선형 리스트의 연결 저장 구조는 랜덤 접근 저장 구조이다. 선형 테이블이 체인 스토리지로 표현되는 경우 모든 노드 간의 저장 단위 주소는 연속적이거나 불연속적일 수 있습니다. 논리적 구조는 데이터 요소 자체에 포함된 형식, 내용, 상대 위치 또는 노드 수와 아무 관련이 없습니다.

(3) 구조적 알고리즘 알고리즘의 설계는 데이터(논리적) 구조에 따라 달라지며, 알고리즘의 구현은 사용되는 저장 구조에 따라 달라집니다. 데이터의 저장 구조는 본질적으로 데이터의 논리적 구조를 종합적으로 반영하기 위해 데이터 요소 간의 정보와 데이터 요소 관계의 두 가지 측면을 포함합니다. 사이. 다양한 데이터 구조에는 해당 작업이 있습니다. 데이터 연산은 검색, 삽입, 삭제, 업데이트, 정렬 등 데이터의 논리적 구조에 정의된 연산 알고리즘입니다.

데이터 구조는 데이터 유형과 데이터 객체가 다릅니다. 데이터 유형의 데이터 객체를 설명할 뿐만 아니라 데이터 객체의 요소 간의 관계도 설명해야 합니다.

데이터 유형은 값의 모음과 이 값 집합에 정의된 작업 집합입니다. 데이터 유형은 원자 유형과 구조 유형의 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 한편, 프로그래밍 언어에서는 모든 데이터가 특정 데이터 유형에 속합니다. 유형은 데이터의 값 범위, 저장 방법 및 허용되는 작업을 명시적으로 또는 암시적으로 지정합니다. 데이터 유형은 프로그래밍에서 구현된 데이터 구조라고 간주할 수 있습니다. 반면, 프로그래밍 과정에서 새로운 데이터 구조를 도입해야 하는 경우, 데이터 저장 구조는 항상 프로그래밍 언어에서 제공하는 데이터 유형의 도움을 받아 설명됩니다. 컴퓨터에서 표현되는 데이터의 가장 작은 단위는 비트라고 불리는 이진수의 1비트입니다. 우리는 여러 비트의 조합으로 구성된 비트 문자열로 데이터 요소를 나타냅니다. 이 비트 문자열을 일반적으로 요소 또는 노드라고 합니다. 데이터 요소가 여러 데이터 항목으로 구성된 경우 비트 문자열의 각 데이터 항목에 해당하는 하위 비트 문자열을 데이터 필드라고 합니다. 요소나 노드는 컴퓨터에 있는 데이터 요소의 이미지로 간주될 수 있습니다.

소프트웨어 시스템 프레임워크는 운영이 아닌 데이터를 기반으로 구축되어야 합니다. 추상 데이터 유형을 포함하는 소프트웨어 모듈은 정의, 표현 및 구현의 세 부분으로 구성되어야 합니다.

모든 데이터 구조에는 이와 밀접하게 관련된 일련의 작업이 있어야 합니다. 연산의 종류와 개수가 다르면 논리 구조가 동일하더라도 데이터 구조가 다른 역할을 할 수 있습니다.

다양한 데이터 구조에는 다양한 작업 세트가 있지만 다음 작업은 필수입니다.

1. 구조 생성
2. 구조 파괴
3. 특정 조건을 충족하는 데이터 요소 검색
4. 구조에 새 데이터 요소를 삽입합니다.
5. 구조에서 기존 데이터 요소를 삭제합니다.

       추상 데이터 유형: 수학적 모델과 모델에 정의된 일련의 작업입니다. 추상 데이터 유형은 실제로 이 데이터 구조의 정의입니다. 데이터의 논리적 구조와 이 구조에 대한 알고리즘 집합을 정의하기 때문입니다. 추상 데이터 유형은 다음 삼중항(D, S, P)으로 표현될 수 있습니다. D는 데이터 객체이고, S는 D에 대한 관계 집합이며, P는 D에 대한 기본 작업 집합입니다. ADT의 정의는 다음과 같습니다. ADT 추상 데이터 유형 이름: {데이터 객체: (데이터 요소 집합), 데이터 관계: (데이터 관계 튜플 조합), 기본 작업: (운영 함수 목록)}; 추상 데이터 유형에는 두 가지 중요한 특성이 있습니다.

데이터 추상화: ADT를 사용하여 프로그램에서 처리되는 엔터티를 설명할 때 핵심 특성, 완료할 수 있는 기능 및 외부 사용자와의 인터페이스(즉, 프로그램이 어떻게 처리되는지)에 중점을 둡니다. 외부 세계에서는 이 방법을 사용합니다).

데이터 캡슐화: 엔터티의 외부 특성을 내부 구현 세부 사항과 분리하고 내부 구현 세부 사항을 외부 사용자에게 숨깁니다.

데이터는 컴퓨터에 의해 인식, 저장 및 처리될 수 있는 정보의 전달체입니다. 컴퓨터 프로그램으로 처리되는 원자재이며, 응용프로그램으로 각종 데이터를 처리합니다. 컴퓨터 과학에서 소위 데이터는 컴퓨터 처리의 대상입니다. 숫자 데이터일 수도 있고 숫자가 아닌 데이터일 수도 있습니다. 수치 데이터는 주로 공학 계산, 과학 계산 및 비즈니스 처리에 사용되는 일부 정수, 실수 또는 복소수입니다. 숫자가 아닌 데이터에는 문자, 텍스트, 그래픽, 이미지, 음성 등이 포함됩니다.

데이터 요소는 데이터의 기본 단위입니다. 다양한 조건에서 데이터 요소는 요소, 노드, 정점, 레코드 등으로 불릴 수도 있습니다. 예를 들어, 학생 정보 검색 시스템의 학생 정보 테이블에 있는 기록을 데이터 요소라고 합니다. 때로는 데이터 요소가 여러 데이터 항목(데이터 항목)으로 구성될 수 있습니다. 예를 들어 학생 상태 관리 시스템의 학생 정보 테이블에 있는 각 데이터 요소는 학생 ​​기록입니다. 여기에는 학번, 이름, 성별, 출신지, 생년월일, 성적 등의 데이터 항목이 포함됩니다. 이러한 데이터 항목은 두 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 하나는 학생의 성별, 출신지 등과 같은 기본 항목이라고 합니다. 이러한 데이터 항목은 데이터 처리 중에 나눌 수 없는 가장 작은 단위이며, 다른 하나는 조합 항목이라고 합니다. 수학, 물리학, 화학 등과 같은 더 작은 용어로 세분화될 수 있습니다. 일반적으로 각 학생 기록은 실제 응용 문제를 해결할 때 기본 단위로 액세스되고 처리됩니다.

데이터 개체 또는 데이터 요소 클래스는 동일한 속성을 가진 데이터 요소의 모음입니다. 특정 문제에서 데이터 요소는 모두 동일한 속성(요소 값이 반드시 동일할 필요는 없음)을 가지며 동일한 데이터 개체(데이터 요소 클래스)에 속하며 데이터 요소는 데이터 요소 클래스의 인스턴스입니다. 예를 들어, 교통 조언 시스템의 교통 네트워크에서 모든 정점은 데이터 요소 클래스입니다. 정점 A와 정점 B는 각각 도시를 나타내며 해당 데이터 요소의 값은 A입니다. 그리고 B. 데이터 구조는 서로 하나 이상의 관계를 갖는 데이터 요소의 모음을 나타냅니다. 어떤 문제에서든 데이터 요소는 서로 분리되어 있지 않습니다. 데이터 요소 간의 이러한 관계를 구조라고 합니다.

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