ما هي هياكل البيانات والخوارزمية

تنظم بنية البيانات البيانات في نظام افتراضي. يمكن أن يكون مثاله تسلسل أرقام أو بيانات أو جداول. تمثل هياكل البيانات الطريقة البرمجية لتخزين البيانات لضمان الاستخدام الفعال. تستخدم معظم تطبيقات المؤسسات أنواعًا مختلفة من هياكل البيانات.

الخوارزمية هي سلسلة من الخطوات التي ينفذها الكمبيوتر عن طريق أخذ المدخلات وتحويلها إلى مخرجات مستهدفة. بمعنى آخر ، إنها عملية خطوة بخطوة تحدد مجموعة من التعليمات ليتم تنفيذها بترتيب معين للحصول على المخرجات المطلوبة. بشكل عام ، يتم إنشاء الخوارزميات بشكل مستقل عن اللغات الأساسية. هذا يعني أنه يمكن تنفيذ خوارزمية بعدة لغات برمجة.

تتحد هياكل البيانات والخوارزميات وتساعد المبرمجين على بناء برامج كمبيوتر مختلفة. تضمن الدراسة المتعمقة لهياكل البيانات والخوارزميات شفرة فعالة ومحسّنة جيدًا.

في علوم الكمبيوتر ، تشتمل جميع البرامج والبرامج والتطبيقات على عنصرين أساسيين - (1) البيانات و (2) الخوارزميات. البيانات هي معلومات ، والخوارزميات هي مجموعات من التعليمات التي تحول البيانات الأولية إلى مكونات قيمة لمزيد من البرمجة. يمكنك تذكر المعادلات التالية لتجنب الالتباس:

مجموعة البيانات ذات الصلة + مجموعة العمليات المسموح بها على البيانات = هياكل البيانات

هياكل البيانات + الخوارزميات = البرامج

تمنحك الأقسام التالية فهمًا لأسباب تعلم بنية البيانات والخوارزميات ، وكيفية عملهما معًا ، وتطبيقاتهما ، وهيكل البيانات القياسي والخوارزميات.

لنبدأ بأهمية هياكل البيانات وأنواعها:

لماذا بنية البيانات؟

يمكّنك فهم هياكل البيانات من فهم واختيار الهيكل المناسب لمشروعك ومتطلباتك. نتيجة لذلك ، يمكنك كتابة رمز فعال للذاكرة والوقت.

أنواع هياكل البيانات

تنقسم هياكل البيانات بشكل أساسي إلى فئتين:

1) بنية البيانات الخطية

2) هيكل البيانات غير الخطي

1) هياكل البيانات الخطية:

في هذه الأنواع من هياكل البيانات ، يتم تنظيم العناصر في تسلسل. نظرًا لأن العناصر مرتبة بترتيب معين ، يصبح التنفيذ أمرًا سهلاً. ومع ذلك ، مع زيادة تعقيد البرنامج ، قد لا تكون هياكل البيانات الخطية هي الخيار الأنسب.

هياكل البيانات الخطية السائدة هي:

1. بنية بيانات المصفوفة
2. بنية البيانات المكدسة
3. هيكل بيانات قائمة الانتظار
4. بنية بيانات القائمة المرتبطة

1. بنية بيانات المصفوفة:

في المصفوفة ، يتم تنظيم جميع العناصر في ذاكرة مستمرة ، مع تنتمي جميعها إلى نفس النوع. تحدد لغة البرمجة نوع العناصر المخزنة في شكل مصفوفات. على سبيل المثال ، إذا كنت بحاجة إلى تخزين البيانات بشكل تسلسلي في الذاكرة ، يمكنك استخدام بنية بيانات المصفوفة.

2. بنية البيانات المكدسة:

يتم تخزين العناصر بطريقة LIFO. هذا يعني أنه سيتم إزالة العنصر الأخير المخزن في مكدس أولاً. عملها مماثل لأكوام الألواح التي يتم فيها التخلص من آخر صفيحة موضوعة على الكومة أولاً.

3. هيكل بيانات قائمة الانتظار:

تعتمد بنية البيانات هذه طريقة FIFO ، أي سيتم حذف العنصر الأول المخزن في قائمة الانتظار أولاً. يتطابق عملها مع قائمة انتظار الطلاب في عداد القبول حيث يحصل الطالب الأول في قائمة الانتظار على القبول أولاً.

4. بنية بيانات القائمة المرتبطة:

ترتبط عناصر البيانات عبر سلسلة من العقد. تتضمن كل عقدة عناصر البيانات وعناوين العقدة التالية.

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.

2) هياكل البيانات غير الخطية

على عكس هياكل البيانات الخطية ، فإن العناصر الموجودة في هياكل البيانات غير الخطية ليست منظمة في تسلسل. يتم تنظيمها بطريقة هرمية حيث سيتم ربط عنصر واحد بعنصر واحد أو عدة عناصر.

توضح القائمة التالية تصنيف هياكل البيانات غير الخطية:

1. هيكل بيانات الرسم البياني
2. هيكل بيانات الأشجار

1. هيكل بيانات الرسم البياني

في بنية بيانات الرسم البياني ، تُعرف كل عقدة بالرأس ، وكل رأس مرتبطة بالرؤوس الأخرى عبر الحواف.

هياكل بيانات الرسم البياني الشهيرة:

• المكونات المتصلة بقوة
• شجرة الامتداد والحد الأدنى من شجرة الامتداد
• قائمة الجوار
• مصفوفة الجوار

2. هيكل بيانات الأشجار

الشجرة مطابقة للرسم البياني ، وهي مجموعة متنوعة من الحواف والرؤوس. لكن في بنية البيانات هذه ، يمكن أن يكون هناك حافة واحدة فقط بين الرأسين.

هياكل البيانات الشجرية الشهيرة:

• شجرة البحث الثنائية
• شجرة ثنائية
• بي تري
• ب + شجرة
• شجرة AVL
• شجرة الأحمر والأسود

تحقق من برامجنا في الولايات المتحدة - علوم البيانات

أسباب تعلم بنية البيانات والخوارزميات:

سواء كان ذلك في التسويق أو السفر أو التصنيع ، فإن الرقمنة تدعم البرمجة. تظهر البرمجة في جميع مجالات التطبيقات ، وكل هذه التطبيقات تتطلب متخصصين خبراء في تكنولوجيا المعلومات. هياكل البيانات والخوارزميات هي الجوانب الأساسية لأي جزء من كود الكمبيوتر أو البرنامج.

مع زيادة تعقيد التطبيقات ، فإن المشكلات الثلاثة الشائعة التي تواجهها هي:

• سرعة المعالج:

على الرغم من أن سرعة المعالج قد تكون عالية جدًا ، إلا أنها ستكون محدودة إذا زاد حجم البيانات إلى مليار سجل.

• البحث عن البيانات:

مع نمو البيانات ، يصبح البحث أبطأ. على سبيل المثال ، افترض أن متجرًا يحتوي على مليون عنصر. إذا طلب التطبيق البحث عن عنصر ، فسيتعين عليه البحث فيه مليون مرة في كل مرة ، مما يؤدي إلى إبطاء عملية البحث عن البيانات.

• طلبات متعددة:

يبحث العديد من المستخدمين عن البيانات في وقت واحد على خادم ويب ، لذلك حتى الخادم السريع يكون أحيانًا غير فعال أثناء عملية البحث عن البيانات.

هياكل البيانات والخوارزميات مفيدة لحل هذه المشاكل المذكورة أعلاه. ينظمون البيانات بحيث لا تكون هناك حاجة للبحث في جميع العناصر ، ويمكن البحث عن البيانات المستهدفة على الفور.

كيف تعمل هياكل البيانات والخوارزميات معًا؟

تم تصميم خوارزميات مختلفة لتحقيق أغراض مختلفة. يتفاعلون مع هياكل البيانات المختلفة ولكن بمقياس تعقيد حسابي متطابق. تعتبر الخوارزميات بمثابة أجزاء أساسية ديناميكية تتفاعل مع هياكل البيانات الثابتة.

يتم التعبير عن البيانات بمرونة في التعليمات البرمجية. بمجرد أن تعرف كيف يتم تطوير الخوارزميات وكيف تعمل عائلة اللغات ذات الصلة بشكل دلالي ، يمكنك تعميمها عبر لغات البرمجة المختلفة. عندما تتعرف على أساسيات لغات البرمجة ومبادئ التوحيد الخاصة بها ، يمكنك التبديل بسهولة بين اللغات المختلفة وتعلمها بشكل أسرع.

خوارزميات وهياكل البيانات شائعة الاستخدام:

توضح القائمة التالية هياكل البيانات التي ستجدها عبر لغات البرمجة المختلفة:

• قوائم الانتظار
• الأكوام
• القوائم المرتبطة
• خرائط
• مجموعات
• البحث عن الأشجار
• جداول تجزئة

كل من هياكل البيانات والخوارزميات هذه لها تعقيدها الحسابي الفريد للوظائف ذات الصلة مثل إضافة العناصر وحساب المقاييس الإجمالية (على سبيل المثال ، إيجاد المتوسط ​​لهيكل البيانات الأساسي).

الفئات الشائعة للخوارزميات هي:

• فرز - (فرز العناصر بترتيب معين)
• بحث (يبحث عن عنصر في هيكل بيانات)
• إدراج - (إدراج عنصر في بنية بيانات)
• تحديث (يقوم بتحديث عنصر موجود في بنية بيانات)
• حذف (يحذف عنصرًا موجودًا من بنية بيانات)

تشمل الفئات الأخرى للخوارزميات ما يلي:

• البرمجة الديناميكية
• رسم بياني / شجرة عبور
• التجزئة والتعبير العادي (مطابقة نمط السلسلة)

تطبيقات هياكل البيانات والخوارزميات

تساعد هياكل البيانات والخوارزميات في حل الأنواع التالية من مشاكل الكمبيوتر:

• مشكلة حقيبة الظهر
• أقصر طريق لديجكسترا
• سلسلة أرقام فيبوناتشي
• أقصر مسار زوجي بواسطة Floyd-Warshall
• برج هانوي
• جدولة المشروع

تُستخدم هياكل البيانات والخوارزميات في تطبيقات مختلفة في عمليات تكنولوجيا المعلومات وكبنيات بيانات وخوارزميات في لغة بيثون . تتم مناقشة بعضها هنا:

• مخزن البيانات:

تدعم هياكل البيانات استمرارية البيانات بكفاءة ، بما في ذلك التعرف على مجموعات المؤشرات وإدراجها وفقًا للهياكل المقابلة. لذلك ، فإن هياكل البيانات والخوارزميات مفيدة جدًا في أنظمة إدارة قواعد البيانات لتخزين السجلات.

• تبادل البيانات:

يتم توزيع المعلومات المنظمة بسهولة بين التطبيقات المختلفة ، بما في ذلك حزم TCP / IP.

• قابلية التوسع:

تعتمد تطبيقات البيانات الضخمة بشكل كبير على هياكل البيانات والخوارزميات لتخزين البيانات عبر مواقع التخزين الموزعة. وبالتالي ، يتم تعزيز الأداء وقابلية التوسع.

• إدارة الموارد:

تعمل هياكل البيانات مثل القوائم المرتبطة على تعزيز أداء الوظائف مثل إدارة دليل الملفات ومعالجة قوائم انتظار الجدولة وتخصيص الذاكرة. كل هذه الوظائف تبني جوهر إدارة الموارد والخدمات في الشركات الكبرى.

استنتاج

تساعدك هياكل البيانات والخوارزميات في بناء برامج كمبيوتر مختلفة بكفاءة. إنهم يتبعون مجموعة محددة من التعليمات بترتيب معين لتوفير المخرجات المطلوبة. يمكن أن يؤدي اهتمامك بهيكل البيانات والخوارزميات إلى بدء حياتك المهنية في علوم البيانات ، وبدء ذلك ، لا شيء أفضل من برنامج UpGrad's Master of Science in Data Science . يغطي هذا البرنامج بدوام كامل لمدة عامين المناهج الدراسية المتطورة المستمدة من واحدة من أفضل 100 جامعة عالمية في العالم ، جامعة أريزونا.

اشترك لمعرفة المزيد!