ساختمان داده چیست؟

ساختمان داده‌ها در علوم کامپیوتر به مجموعه‌ای از روش‌ها، الگوریتم‌ها و فرآیندهایی اطلاق می‌شوند، که برای سازمان‌دهی، ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها در حافظه کامپیوتر ما به آن نیاز خواهیم داشت.اگر بخواهیم به طور دقیق‌تر و با زبان ساده‌تر (Data Structures) را به شما معرفی کنیم ، ساختمان داده‌ها به مجموعه‌ای از دیتاها گفته میشوند که عملیات‌هایی مانند جستجو، مرتب‌سازی، افزودن و یا حذف داده‌ها به شکل موثرتری و با روابط خاصی که برای هم تعریف شده اند سازمان‌دهی و اجرایی خواهند کرد. انتخاب ساختمان داده مناسب به بهبود عملکرد الگوریتم‌ها در مواجهه با داده‌های بزرگ کمک می‌کند.

به‌عنوان مثال: استفاده از یک جدول هش به‌جای یک لیست خطی برای ذخیره داده‌ها، زمان اجرای الگوریتم‌ها را به‌طور قابل توجهی می‌توان کاهش داد. مفهوم‌ها و مهارت‌هایی که در طراحی الگوریتم‌ها و استفاده از ساختمان‌های داده انتقال می‌یابد، به افزایش بهره‌وری و عملکرد بهتر در محاسبات پیچیده کمک می‌کند.  به طور کل ساختمان داده به دو دسته عمده: ساختمان داده خطی و ساختمان داده غیرخطی تقسیم می‌شوند که در این مقاله قصد داریم به طور کامل به این مهارت مهم در علوم کامپیوتر بپردازیم.

آموزش ساختمان داده برای چه کسانی مناسب است؟

آموزش ساختمان داده برای هر فردی که علاقه‌مند به یادگیری مفاهیم اساسی و پیشرفته‌ی (Data Structures) است، مناسب می‌باشد. کلاس‌هایی تحت این عنوان به دانشجویان رشته‌های مهندسی کامپیوتر، علوم کامپیوتر، IT و سایر رشته‌های مرتبط، همچنین برنامه‌نویسانی که می‌خواهند مهارت‌های حرفه‌ای در زمینه ساختمان داده کسب کنند، بسیار مناسب و کمک کننده است.

هدف اصلی دروس ساختمان داده و طراحی الگوریتم چیست؟

این دانش به مهارت آموزان و دانشجویان کمک می‌کند تا الگوریتم‌ها و روش‌های بهینه‌سازی را بهبود ببخشند و راه‌حل‌هایی کارا و موثر را برای مسائل پیچیده‌تر ارائه دهند. آشنایی با اصول ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها، دانشجویان را در تحلیل و برنامه‌ریزی بهتر برای پروژه‌ها و تحقیقاتشان یاری می‌رساند تا در نهایت، در حوزه‌هایی مانند پژوهش، توسعه نرم‌افزار، و ایجاد فناوری‌های نوآورانه فعالیت مفید داشته باشند و در جامعه‌ی علمی و صنعتی تأثیرگذار باشند.

بگذارید با یک مثال ساده مفهوم ساختمان داده را برایتان قابل درک‌تر کنم. فرض کنید می‌خواهیم اعداد صحیحی را به ترتیب افزایشی ذخیره سازی کنیم. ساختمان داده‌ایی که برای این کار در نظر میگیریم، آرایه‌ها می‌باشد. آرایه‌ها یک مجموعه‌ای از عناصری هستند که به صورت پیوسته و در فضای حافظه ذخیره خواهند شد. در این مثال، می‌توانیم یک آرایه از اعداد صحیح بسازیم و اعداد را به ترتیب افزایشی در آرایه قرار دهیم.

حال که در اینجا، ما از یک ساختمان داده ساده یعنی آرایه استفاده کردیم می‌توانیم اعداد را به ترتیب ذخیره کنیم و این ساختار داده‌ایی به ما این امکان را می‌دهد تا به سادگی اعداد را مرتب و به هر عدد با استفاده از شاخص آرایه خاصی دسترسی پیدا کنیم.

انواع مدل‌های ساختمان داده

پیش‌تر در مورد انواع مدل های ساختمان داده اشاره‌ایی کردیم اما به طور جزیی تر ساختار داده خطی داده‌ها به صورت خطی و پشت سر هم ذخیره می‌شوند که به انواع زیر بخش بندی می‌گردد:

• آرایه‌ها: با استفاده از آرایه‌ها می‌توان مجموعه‌ای از داده‌ها را به صورت پی‌در‌پی در حافظه پیوسته ذخیره کرده و انواع عملیات مختلفی از جمله جستجو، مرتب‌سازی، اضافه و حذف را بر روی آنها انجام بدید. به عنوان مثال، با استفاده از آرایه‌ها می‌توان اطلاعات مختلفی مانند اعداد، رشته‌ها، وضعیت‌های پولی و غیره را ذخیره کنید و برای انجام محاسبات و پردازش‌های مختلف استفاده نمود.

• پشته یا Stack:  یکی از مدل‌های محبوب و کارآمد ساختمان داده که بر اساس اصل “آخرین ورودی، اولین خروجی” در بسیاری از الگوریتم‌ها و برنامه‌های کامپیوتری مانند: پیاده‌سازی عملیات بازگشتی، مدیریت حافظه در برنامه‌های کاربردی، برگشت به مکانیزم Undo/Redo در برنامه‌های ادیتور متن، پیاده‌سازی عملیات برگشت به عقب در مرورگرهای وب و مدیریت وضعیت فرآیندها در سیستم‌های عامل مورد استفاده قرار می‌گیرد.

• صف یا Queue  :  به کارگیری مدل صف در ساختار داده‌ بسیاری از برنامه‌های کامپیوتری و الگوریتم‌ها بسیار گسترده کاربرد دارد. به عنوان مثال، صف معمولاً در الگوریتم‌هایی مانند BFS (جستجوی اول سطح) برای جستجوی یک گراف، مدیریت کارها در صنعت مختلف مانند بانکداری، صنعت حمل و نقل، مدیریت چندرسانه‌ای و موارد دیگر مورد استفاده قرار می‌گیرد. Data Structures آن بر اساس اصل “اولین ورودی، اولین خروجی” یا به عبارت دیگر First In, First Out (FIFO) عمل می‌کند. به طوری که در یک صف، عناصر به ترتیبی مشابه مانند افراد صف در صف انتظار در یک مغازه وارد می‌شوند و همانطور که اولین فردی که وارد صف شده، اولین فردی است که خارج می‌شود.

• لیست پیوندی یا (Linked List) : لیست پیوندی یعنی همان چیزی که همه ما در مدرسه باهاش آشنایی داریم، یعنی یک لیست از چیزها که هر کدام به یکی دیگه وصلن تا به این شکل داده‌هامون رو ذخیره کنیم و وقتی خواستیم یکی رو پیدا یا حذف کنیم، به راحتی انجامش بدیم. این ساختار به ما امکان می‌ده که داده‌ها را به صورت پویا و با کمترین هزینه زمانی مدیریت کنیم.همچنین، برای حل مسائلی مانند مشکل حافظه پردازش‌های پویا و موارد دیگر مورد استفاده قرار می‌گیرد.

ساختارداده‌های غیرخطی برای مسائلی که نیازمند نمایش روابط پیچیده بین داده‌ها هستند، مورد استفاده قرار می‌گیرند. نمونه‌هایی از ساختمان‌های داده غیرخطی شامل درخت، گراف و هرم شناخته می‌شوند.

• درخت یا tree : درخت‌ها به عنوان یک مدل غیرخطی به مجموعه‌ای از رئوس یا گره‌های سازمان‌دهی شده اطلاق می‌شود که هر گره حاوی دیتاهایی است که به یک یا چند گره دیگر ارجاع داده می‌شود. برخی از این عملیات شامل جستجو، افزودن، حذف، مرتب‌سازی و گسترش درخت می‌باشد. همچنین، درخت‌ها برای پیاده‌سازی ساختمان‌های داده‌ایی مانند درخت جستجو، درخت بیلانس شده، درخت‌های تصمیم و درخت‌های انتظار استفاده میگردند.

نواع درخت‌ها در مدل غیر خطی ساختمان داده:

• درخت‌های دودویی با ساختار پایه‌ای
• درخت‌های جستجوی دودویی که به منظور انجام جستجو و بازیابی داده‌ها با سرعت بالا، استفاده خواهند شد.
• درخت‌های AVL که به صورت خودکار وظیفه حفظ تعادل درخت را دارند، استفاده می‌گردند.
• درخت‌های سرخ-سیاه که برای مدیریت تعادل پیچیده‌تر طراحی شده‌اند تا عملیات درج، حذف و جستجوی موثرتری را ارائه ‌دهند.

اهمیت یادگیری درخت‌ها:

یادگیری درخت‌ها در(Data Structures) باعث میشه تا شما با ساختارهای داده‌ای پیچیده‌تر و الگوریتم‌های پیشرفته‌تر آشنا شوید. این دانش برای توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و مهندسان داده بسیار ارزشمنده و در حل مسائل محاسباتی و برنامه‌نویسی کاربرد فراوان دارد.

• هرم (Heap): در مدل غیر خطی ساختمان داده به خاصیتی نیاز داریم تا تعادل و توازن را در انجام عملیات‌های پیچیده به صورت مرتب، سریع و بهینه بر روی انواعی از داده‌ها برقرار سازیم که به این ویژگی مهم هرم گفته می‌شود. هرم‌ها به دو صورت هرم بالا به پایین (Max Heap) و هرم پایین به بالا (Min Heap)در ریشه قرار دارند که این موجب میشه تا انجام عملیات جستجو و مرتب‌سازی با داده‌ها با سرعت بیشتری انجام بگیرد. هرم عمدتاً برای انجام عملیاتی مانند: اضافه کردن، حذف، و جستجو، که به عنوان عملیات مرتبط با داده‌ها شناخته می‌شوند، استفاده می‌شود.

• گراف (Graph):  گراف‌ها، به عنوان یکی از مهمترین و پرکاربردترین ساختارهای داده‌ای در علوم کامپیوتر می‌باشد که برای نمایش روابط میان مجموعه‌ای از اشیاء به کار می‌روند. هر گراف از نقاطی به نام گره‌ها و خطوطی تشکیل شده اند که به هم متصل‌ند و به آنها بال میگویند. عملیاتی که می‌توان با گراف‌ها انجام بدیم شامل جستجوی مسیر کوتاه بین دو راس مشخص، تعیین اتصال یک گراف، تشخیص دورها می‌باشد. همچنین، گراف‌ها در الگوریتم‌هایی مانند الگوریتم‌های جستجوی عمق اول و عرض اول، الگوریتم‌های کاهشی، و غیره نقش مهمی ایفا می‌کند.

انواع گراف‌ها:

• گراف‌های جهت‌دار که در آن‌ها یال‌ها جهت دارن و روابط یک‌طرفه را نمایش می‌دهند.
• گراف‌های بدون جهت که در آن‌ها یال‌ها بدون جهت هستن و روابط دوطرفه را نشان می‌دهند.
• گراف‌های وزن‌دار که هر یال دارای وزن یا هزینه‌ای است.
• گراف‌های نامتصل که از چندین زیرگراف جدا از هم تشکیل شده‌اند.

اهمیت یادگیری گراف‌ها:

آشنا شدن با مفاهیم ذاتی گراف‌ها شما را می‌تواند با مفاهیم پیچیده‌تر دانش کامپیوتر آشنا کند تا درک بهتری از چگونگی تجزیه و تحلیل و حل مسائل مرتبط با شبکه‌ها و روابط بین مفاهیم توسعه نرم‌افزار، مهندسی داده و تحلیل شبکه‌های اجتماعی داشته باشید.

برای مثال، در مسئله جستجوی مسیر کوتاه بین دو راس یا گره در یک گراف، الگوریتم‌های مختلفی مانند الگوریتم دایکسترا و الگوریتم بلمن–فورد استفاده می‌شه که از اهمیت بالایی برخورداره و بهینه‌سازی‌های مختلفی دارد.

جدول هش (Hash Table): برای ذخیره‌سازی، جستجو و دسترسی سریع به داده‌ها طراحی شده تا کلیدهای منحصر به فرد را به اندیس‌هایی در جدول تبدیل کند. با استفاده از این اندیس‌ها، دسترسی به داده‌ها بسیار سریعتر و کارآمدتر خواهد شد.

 کاربردهای اصلی جدول هش:

• پیاده‌سازی پایگاه‌های داده برای دسترسی سریع به اطلاعات.
• استفاده در الگوریتم‌های کشف الگو و یادگیری ماشین.
• استفاده در سیستم‌های احراز هویت برای ذخیره و جستجوی کلمات عبور.

2 مدل عملیات که بر روی هر ساختمان داده انجام می‌شود:

•  Query : عملیاتی که تغییری در محتوای ساختمان داده‌ها ایجاد نمی‌کنه و برخی از این فرآیندها شامل جستجوی عنصر، شمارش تعداد عناصر موجود در ساختمان داده و.. شامل می‌شود.
• Update : عملیاتی که منجر به تغییر در مقدار یا چینش عناصر ساختمان داده می‌شوند. به عنوان مثال، اضافه کردن عنصر جدید یا حذف عناصر موجود.

کارایی یک ساختمان داده زمانی مشخص میشه تا عملیاتی بر روی آن انجام بگیره و میزان حافظه که برای نگهداری ساختار داده ایی صرف میشود را بتواند نگهداری کند. حال باید توجه داشت که کارایی تنها عاملی نیست که برای ارزیابی کیفیت یک ساختمان داده مدنظر قرار می‌گیرد؛ عوامل دیگری نظیر سادگی ساختار و راحتی در پیاده‌سازی نیز بسیار تأثیرگذار است.

چه روش‌هایی برای طراحی الگوریتم وجود دارد؟

مجموعه‌ای از روش‌های مختلف برای طراحی الگوریتم‌ها، وجود دارد که شامل موارد زیر می‌شوند:

تقسیم و حل (Divide and Conquer): در این روش، مسئله به بخش‌های کوچک‌تر تقسیم شده، سپس هر بخش به طور جداگانه حل  و در نهایت جواب‌ها با هم ترکیب می‌شوند.

برنامه‌ریزی پویا  (Dynamic Programming) : میتوان مسائل را به زیر مسائل کوچکتر تقسیم و حل کنیم و پس از حل زیر مسائل به جواب مسئله اصلی برسیم و جواب‌ها را ذخیره کنیم تا از محاسبات تکراری جلوگیری کنیم.

الگوریتم‌های حریصانه   (Greedy Algorithms): اینکه هرگز به طور کامل روی مسئله فکر نمی‌کنیم؛ به جای آن، در هر مرحله بهترین انتخاب ممکن را انجام می‌دهیم و به امید اینکه با انجام این انتخاب‌ها به جواب بهینه‌تر نزدیک شویم.

الگوریتم‌های بازگشتی (Recursive Algorithms): به این ترتیب مسئله به شکل مسائل کوچک‌تر تقسیم می‌شه و سپس برای حل هرکدام از این مسائل، الگوریتم به صورت بازگشتی فراخوانی و یا ریکاوری می‌شوند.

الگوریتم‌های تکاملی (Evolutionary Algorithms): با استفاده از مفاهیمی نظیر انتخاب طبیعی، تنوع، و تلاش برای یافتن جواب بهینه به بهبود و پیدایش الگوریتم‌ها می‌پردازیم.

الگوریتم‌های گرافی (Graph Algorithms): برای حل مسائل مرتبط با گراف‌ها، از جمله پیدا کردن کوتاه‌ترین مسیر، جستجوی گره‌ها و رئوس مهم و جستجوی دورهای خاص در گراف از این روش استفاده میکنیم.

الگوریتم‌های مرتب‌سازی (Sorting Algorithms): این الگوریتم‌ها برای مرتب‌سازی داده‌ها بر اساس شرایط مختلف مانند: مرتب‌سازی حبابی، مرتب‌سازی ادغامی، و مرتب‌سازی سریع مورد استفاده قرار می‌گیرد.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning Algorithms): برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین و پیش‌بینی مقادیر آینده بر اساس داده‌های موجود، از جمله الگوریتم‌های درخت تصمیم، شبکه‌های عصبی و روش‌های یادگیری تقویتی استفاده می‌شوند.

این روش‌ها همگی برای حل مسائل مختلف در علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار مورد استفاده قرار می‌گیرند و انتخاب بهینه‌ترین روش بستگی به ویژگی‌های مسئله و محدودیت‌های آن دارد.

جمع‌بندی مطالب درباره ساختمان داده و طراحی الگوریتم:

دستیابی به دانش در زمینه ساختمان داده‌ها و طراحی الگوریتم‌ها، گامی حیاتی برای کسانی است که به دنبال حل چالش‌های محاسباتی و ارتقاء کارایی برنامه‌های کامپیوتری هستند. این مهارت‌ها، به ویژه برای دانشجویانی که در رشته‌هایی مانند علوم کامپیوتر، مهندسی نرم‌افزار و آی تی تحصیل می‌کنند، از اهمیت بالایی برخوردارست. با فراگیری این مهارت‌، افراد قادر خواهند بود الگوریتم‌هایی دقیق برای مجموعه‌ای از مسائل مختلف را طراحی و ساختارهای داده‌ای متناسب با نیازهای ذخیره‌سازی و استفاده از داده‌ها را ایجاد نمایند و به طور قابل توجهی به افزایش بهره‌وری نرم‌افزارها کمک بهینه کنند.

این توانایی‌ها نه تنها در صنعت نرم‌افزار بلکه در زمینه‌هایی مانند هوش مصنوعی، تحلیل داده‌ها، توسعه وب و ساخت بازی‌های کامپیوتری نیز بسیار کاربرد دارد. کسانی که در این مهارت‌ها تبحر و تجربه پیدا کنند، به عنوان مهندسان نرم‌افزار، متخصصان سیستم‌های اطلاعاتی و توسعه‌دهندگان وب، در پیشبرد پروژه‌های نوآورانه و پیشرفته در عرصه فناوری اطلاعات می‌توانند نقش مؤثری را ایفا کنند.