أفضل 10 هياكل بيانات وخوارزمية أسئلة وأجوبة مقابلة

قد تتساءل غالبًا ، ما نوع الأسئلة التي ستواجهها في مقابلة بنية البيانات؟ في هذه الأنواع من المناقشات ، لا يتوقع المحاورون الكمال أو لا يريدون تضليلك بأي شكل من الأشكال. كل ما يفعلونه هو التأكد من معرفتك قبل أن يستثمروا في عملك. وبالتالي ، إذا كنت مستعدًا جيدًا ، فسوف تبهر المحاورين بسهولة وتزيد من فرصك في الحصول على وظيفة.

تعد أسئلة الخوارزمية وهياكل البيانات جزءًا أساسيًا من المقابلات لجميع وظائف البرمجة تقريبًا ، خاصةً بالنسبة لعلوم البيانات أو الأدوار المستندة إلى Java. يساعد امتلاك معرفة جيدة بهياكل البيانات والخوارزميات على جعل المرشحين يتفوقون على الجمهور. فيما يلي أهم عشرة أسئلة حول بنية البيانات وخوارزمية المقابلة لمساعدتك على تحسين مقابلتك القادمة!

احصل على شهادة علوم البيانات من أفضل الجامعات في العالم. تعلم برامج PG التنفيذية أو برامج الشهادات المتقدمة أو برامج الماجستير لتتبع حياتك المهنية بشكل سريع.

1. ماذا تقصد بهيكل البيانات؟

تشير بنية البيانات إلى كيفية تخزين البيانات وتنظيمها. إنها تنطوي على عملية معالجة البيانات المخزنة لاسترجاعها وكذلك الوصول إليها. علاوة على ذلك ، تحدد بنية البيانات كيفية ارتباط مجموعات مختلفة من البيانات المخزنة من خلال إنشاء علاقات أخرى وتشكيل الخوارزميات.

2. ما هي الأنواع المختلفة لهياكل البيانات؟

فيما يلي خمسة أنواع فرعية مختلفة من هياكل البيانات:

• القوائم : هذه مجموعة من عدة أشياء ذات صلة مرتبطة بالعناصر السابقة أو حتى عناصر البيانات التالية.
• المصفوفات : هذه مجموعة من القيم المختلفة المتكافئة.
• السجلات : هذه المجموعة من حقول البيانات ، ولكل منها بيانات مصدرها نموذج بيانات واحد.
• الأشجار : يتم تنظيم هذا النوع من بنية البيانات ، وهنا يتم تنظيم البيانات في إطار هرمي. تحتوي بنية البيانات هذه على ترتيب ثابت لعناصر البيانات المراد إدراجها وحذفها وتعديلها.
• الجداول : هنا ، يتم حفظ البيانات كأعمدة وصفوف. هذه تشبه السجلات حيث يتم عكس التغيير أو نتيجة المعلومات عبر الجدول بأكمله.

3. ماذا تقصد بهياكل البيانات الخطية؟ اذكر بعض الأمثلة على ذلك:

يمكن تسمية هياكل البيانات خطية إذا كانت جميع العناصر أو العناصر المستندة إلى البيانات منظمة في تسلسل تصاعدي أو ترتيب خطي. يتم ترتيب العناصر بطريقة غير هرمية بحيث يكون لكل نموذج أولي للبيانات أسلاف وخلفاء باستثناء البيانات الأولى والأخيرة المدرجة في التسلسل.

تتضمن بعض الأمثلة الشهيرة لهياكل البيانات الخطية التكديس والمصفوفات والسلاسل والقوائم المرتبطة وقوائم الانتظار.

تحقق من برامجنا في الولايات المتحدة - علوم البيانات

4. أعط أمثلة على كيفية استخدام هياكل البيانات في المقام الأول؟

تُستخدم هياكل البيانات بشكل أساسي في فهم أنظمة التشغيل والتحليل العددي ومعالجة الذكاء الاصطناعي وتصميم المترجم وإدارة قواعد البيانات والتحليل الإحصائي والرسومات ومحاكاة البيانات المخزنة.

5. كيف يختلف هيكل الملف عن هيكل التخزين؟

يكمن الاختلاف الرئيسي بين الاثنين في منطقة الذاكرة التي يمكن الوصول إليها. تعني بنية التخزين جميع هياكل البيانات الموجودة في ذاكرة نظام الكمبيوتر. من ناحية أخرى ، يشير هيكل الملف إلى بنية التخزين في الذاكرة المساعدة.

6. ماذا تقصد بالمصفوفات متعددة الأبعاد؟

المصفوفات متعددة الأبعاد لها أكثر من بُعد. هذه مصفوفات لها طبقات عديدة. العرض ثنائي الأبعاد أو ثنائي الأبعاد هو أكثر المصفوفات متعددة الأبعاد شيوعًا. تسمى المصفوفة ثنائية الأبعاد أيضًا مصفوفة أو جدول به أعمدة وصفوف. يتم أيضًا تنظيم المصفوفات متعددة الأبعاد الأخرى بشكل مشابه.

7. ما هي طرق تخزين عناصر المصفوفة ثنائية الأبعاد في ذاكرة الكمبيوتر؟

يتم تخزين المصفوفات ثنائية الأبعاد بالطرق التالية:

ترتيب الصف الرئيسي : -في ترتيب الصف الرئيسي ، يتم ترتيب جميع صفوف أي مجموعة ثنائية الأبعاد في الذاكرة بأسلوب متجاور.

ترتيب العمود الرئيسي: بترتيب العمود الرئيسي ، يتم تخزين جميع أعمدة المصفوفات ثنائية الأبعاد في الذاكرة في نفس المستوى. على غرار ترتيب الصف ، يتم أيضًا حفظ العمود الأول بالكامل في ذاكرة الكمبيوتر ، متبوعًا بالعمود الثاني والأعمدة اللاحقة حتى يتم حفظ العمود الأخير بالكامل.

8. ماذا نعني بهيكل بيانات القائمة المرتبطة؟

هذا السؤال هو أحد الأسئلة الأكثر شيوعًا حول بنية البيانات وخوارزمية المقابلة.

بنية بيانات القائمة المرتبطة هي بنية بيانات خطية بترتيب تسلسلي للبيانات حيث لا يتم تنظيم العناصر في أي مواقع ذاكرة مجاورة. بدلاً من ذلك ، يتم ربط هذه العناصر بواسطة مؤشرات لإنشاء سلسلة. كل عنصر هو عنصر منفصل يسمى العقد. تحتوي كل من هذه العقد على عنصرين فرديين:

• حقل بيانات يتعلق بالعقدة التالية.
• نقطة دخول القائمة المرتبطة تسمى الرأس.
• عندما تكون هذه القائمة فارغة ، يعمل رأس بنية البيانات كمرجع فارغ.

القائمة المرتبطة هي بنية بيانات ديناميكية. هنا ، لم يتم إصلاح عدد العقد ، ويمكن لهذه القائمة أيضًا أن تتقلص أو تنمو عند الطلب.

9. هل تعتبر القوائم المرتبطة خطية أو غير خطية كهياكل بيانات؟

تعتبر قوائم البيانات المرتبطة خطية وغير خطية في هياكل البيانات. ومع ذلك ، يعتمد هذا أيضًا على التطبيق الذي يتم استخدامه من أجله. إذا تم استخدامها لاستراتيجيات الوصول ، فإن القوائم المرتبطة تعتبر هياكل بيانات خطية. إذا تم استخدامها لتخزين البيانات البسيطة ، فإنها تعتبر هياكل بيانات غير خطية.

10. ما هي الفوائد الرئيسية لاستخدام قائمة مرتبطة على مصفوفة متعددة الأبعاد؟

هذا سؤال آخر يتم طرحه بشكل متكرر حول الخوارزمية وهيكلة البيانات! المزايا الرئيسية لاستخدام قائمة مرتبطة عبر مصفوفة متعددة الأبعاد هي:

• الحذف والإدراج

عند استخدام بنية بيانات قائمة مرتبطة ، يكون إدراج العقد وحذفها أسهل بكثير. هذا لأنه في القائمة المرتبطة ، نقوم فقط بتحديث العنوان الرئيسي الموجود في المؤشر اللاحق للعقدة الأولى. من ناحية أخرى ، يعد القيام بالشيء نفسه في مصفوفة متعددة الأبعاد مكلفًا نسبيًا لأن هناك حاجة إلى غرفة منفصلة لجميع العناصر الجديدة وحتى لتخزين العناصر الموجودة ، والتي يجب تغييرها.

• الهيكل الديناميكي للبيانات

نظرًا لأن بنية القائمة المرتبطة هي بنية بيانات فريدة ، فلا يوجد سبب مقنع لإعطاء حجم أساسي. يمكن أن تتطور وتتقلص في وقت التشغيل عن طريق توزيع الذاكرة وإلغاء تخصيصها. في أي حال ، يتم تقييد الحجم في معرض حيث يتم وضع عدد المكونات بشكل ثابت بعيدًا في الذاكرة الأساسية.

• الذاكرة لا تضيع

نظرًا لأن حجم القائمة المرتبطة يمكن أن يتقلص أو ينمو حسب الحاجة ، فلا يتم إهدار أي ذاكرة. أيضًا ، في قائمة مرتبطة ، يتم تخصيص الذاكرة عند الحاجة ، مما يؤدي إلى الحد الأدنى من إهدار الذاكرة. ومع ذلك ، بالنسبة للصفائف متعددة الأبعاد ، هناك ضياع كبير في الذاكرة.

• تطبيق

يتم تنفيذ هياكل البيانات في القوائم المرتبطة مثل قوائم الانتظار أو المكدسات بسهولة باستخدام قائمة مرتبطة بدلاً من مصفوفة.

الخط السفلي

يجب أن تكون أسئلة مقابلة بنية البيانات هذه قد أعطتك نظرة ثاقبة على نوع الأسئلة التي يمكن أن تطرحها عليك المقابلات. العديد من البيانات المذكورة أعلاه هيكل أسئلة المقابلة كمدخل مؤكد في مقابلة. وبالتالي ، تأكد من صقل هياكل البيانات ومعرفة الخوارزمية. إذا كان لديك فهم شامل لهياكل البيانات الأساسية هذه وكيفية الوصول إلى عناصر البيانات من المصفوفات أو القوائم المرتبطة ، فستكون على ما يرام!

أفضل طريقة لإتقان هياكل البيانات هي الانضمام إلى دورة علوم البيانات. يُعد ماجستير العلوم في علوم البيانات من upGrad من جامعة ليفربول جون مورس خيارًا ممتازًا لتحسين المهارات.

إذا كنت ترغب في أن تصبح مرشحًا تقنيًا مؤهلًا في الولايات المتحدة الأمريكية ، فستساعدك هذه الدورة في الوصول إلى هناك. يوفر هذا المنهج المنظم عبر الإنترنت أكثر من 500 ساعة من محتوى التدريب موزعة على 20 شهرًا. يمكن للطلاب الاستمتاع بجلسات إرشاد جماعية مع خبراء الصناعة وحل الشك في الوقت المناسب. بالإضافة إلى ذلك ، فإنهم يعملون في أكثر من 25 مشروعًا صناعيًا لتعزيز مهاراتهم في العالم الحقيقي.