چرا Data Structures یا ساختار داده مهم هستند؟

چرا Data Structures یا ساختارهای داده مهم هستند؟

ساختار داده یک فرمت تخصصی برای سازماندهی، پردازش، بازیابی و ذخیره داده ها است. چندین نوع اولیه و پیشرفته از ساختارهای داده وجود دارد که همگی برای چیدمان داده ها مطابق با یک هدف خاص طراحی شده اند. ساختارهای داده دسترسی و کار با داده های مورد نیاز کاربران را به روش های مناسب برای کاربران آسان می کند. مهمتر از همه، ساختارهای داده، سازماندهی اطلاعات را به گونه ای تنظیم می کنند که ماشین ها و انسان ها بتوانند آن را بهتر درک کنند.

در علوم کامپیوتر و برنامه نویسی کامپیوتر، ممکن است یک ساختار داده برای ذخیره داده ها به منظور استفاده از آن با الگوریتم های مختلف انتخاب یا طراحی شود. در برخی موارد، عملیات اساسی الگوریتم به طور محکم با طراحی ساختار داده همراه است. هر ساختار داده حاوی اطلاعاتی در مورد مقادیر داده ها، روابط بین داده ها و – در برخی موارد – توابعی است که می تواند روی داده اعمال شود.

به عنوان مثال، در یک زبان برنامه نویسی شی گرا، ساختار داده و روش های مرتبط با آن به عنوان بخشی از تعریف کلاس به یکدیگر متصل می شوند. در زبان های غیر شی گرا، ممکن است توابعی برای کار با ساختار داده تعریف شده باشند، اما از نظر فنی بخشی از ساختار داده نیستند.

چرا Data Structures یا ساختارهای داده مهم هستند؟

چندین نوع اولیه و پیشرفته از ساختارهای داده وجود دارد که همگی برای چیدمان داده ها مطابق با یک هدف خاص طراحی شده اند

چرا ساختارهای داده مهم هستند؟

انواع داده های پایه معمولی، مانند اعداد صحیح یا مقادیر ممیز شناور، که در اکثر زبان های برنامه نویسی رایانه موجود هستند، عموماً برای دریافت هدف منطقی برای پردازش و استفاده داده کافی نیستند. با این حال، برنامه‌هایی که اطلاعات را جذب، دستکاری و تولید می‌کنند باید درک کنند که چگونه داده‌ها باید سازماندهی شوند تا پردازش را ساده‌تر کنند. ساختارهای داده، عناصر داده را به روشی منطقی گرد هم می آورند و استفاده مؤثر، تداوم و به اشتراک گذاری داده ها را تسهیل می کنند. آنها یک مدل رسمی ارائه می کنند که نحوه سازماندهی عناصر داده را توصیف می کند.

ساختارهای داده بلوک های ساختمانی برای کاربردهای پیچیده تر هستند. آنها با ترکیب عناصر داده در یک واحد منطقی طراحی می شوند که نشان دهنده یک نوع داده انتزاعی است که با الگوریتم یا برنامه ارتباط دارد. نمونه ای از یک نوع داده انتزاعی یک “نام مشتری” است که از رشته های کاراکتر برای “نام” و “نام خانوادگی” تشکیل شده است.

استفاده از ساختارهای داده نه تنها مهم است، بلکه انتخاب ساختار داده مناسب برای هر کار نیز مهم است. انتخاب یک ساختار داده نامناسب می تواند منجر به کندی زمان اجرا یا عدم پاسخگویی کد شود. پنج عاملی که باید هنگام انتخاب یک ساختار داده در نظر گرفت شامل موارد زیر است:

چه نوع اطلاعاتی ذخیره خواهد شد؟
چگونه از آن اطلاعات استفاده خواهد شد؟
داده ها پس از ایجاد کجا باید باقی بمانند یا نگهداری شوند؟
بهترین راه برای سازماندهی داده ها چیست؟
چه جنبه هایی از مدیریت حافظه و ذخیره سازی باید در نظر گرفته شود؟

ساختار داده چگونه استفاده می شود؟

به طور کلی از ساختارهای داده برای پیاده سازی اشکال فیزیکی انواع داده های انتزاعی استفاده می شود. ساختار داده بخش مهمی از طراحی نرم افزار کارآمد است. آنها همچنین نقش مهمی در طراحی الگوریتم و نحوه استفاده از آن الگوریتم ها در برنامه های رایانه ای ایفا می کنند.

زبان‌های برنامه‌نویسی اولیه – مانند Fortran، C و C++ – برنامه‌نویسان را قادر می‌سازند تا ساختار داده‌های خود را تعریف کنند. امروزه بسیاری از زبان های برنامه نویسی شامل مجموعه گسترده ای از ساختارهای داده داخلی برای سازماندهی کد و اطلاعات هستند. به عنوان مثال، فهرست ها و دیکشنری های پایتون و آرایه ها و اشیاء جاوا اسکریپت ساختارهای کدگذاری رایجی هستند که برای ذخیره و بازیابی اطلاعات استفاده می شوند.

مهندسان نرم‌افزار از الگوریتم‌هایی استفاده می‌کنند که به طور محکم با ساختار داده‌ها مرتبط هستند – مانند لیست‌ها، صف‌ها و نگاشت از یک مجموعه مقادیر به مجموعه دیگر. این رویکرد می‌تواند در کاربردهای مختلفی از جمله مدیریت مجموعه‌های رکوردها در پایگاه داده رابطه‌ای و ایجاد فهرستی از آن رکوردها با استفاده از ساختار داده‌ای به نام درخت باینری ترکیب شود.

چند نمونه از نحوه استفاده از ساختارهای داده شامل موارد زیر است:

ذخیره سازی داده ها- ساختارهای داده برای ماندگاری کارآمد داده استفاده می شود، مانند مشخص کردن مجموعه ای از ویژگی ها و ساختارهای مربوطه که برای ذخیره رکوردها در یک سیستم مدیریت پایگاه داده استفاده می شود.
مدیریت منابع و خدمات – منابع و خدمات سیستم عامل اصلی (OS) از طریق استفاده از ساختارهای داده مانند لیست های پیوندی برای تخصیص حافظه، مدیریت فهرست فایل ها و درختان ساختار فایل، و همچنین صف های زمان بندی فرآیند فعال می شوند.
تبادل داده – ساختارهای داده سازماندهی اطلاعات به اشتراک گذاشته شده بین برنامه ها، مانند بسته های TCP/IP را تعریف می کنند.
مرتب‌سازی – ساختارهای داده‌ای مانند درخت‌های جستجوی binary – روش‌های کارآمدی برای مرتب‌سازی اشیا، مانند رشته‌های کاراکتری که به‌عنوان برچسب‌ها استفاده می‌شوند، ارائه می‌کنند. با ساختارهای داده مانند صف های اولویت، برنامه نویسان می توانند موارد سازماندهی شده بر اساس اولویت خاصی را مدیریت کنند.
نمایه سازی – حتی از ساختارهای داده پیچیده تری مانند B-trees برای نمایه سازی اشیاء استفاده می شود، مانند آنهایی که در پایگاه داده ذخیره شده اند.
جستجو – نمایه‌هایی که با استفاده از درخت‌های جستجوی binary، درخت‌های B یا جداول hash ایجاد می‌شوند، توانایی یافتن یک مورد خاص را افزایش می‌دهند.
مقیاس پذیری – برنامه های کاربردی داده های بزرگ از ساختارهای داده برای تخصیص و مدیریت ذخیره سازی داده ها در مکان های ذخیره سازی توزیع شده استفاده می کنند و مقیاس پذیری و عملکرد را تضمین می کنند. برخی از محیط های برنامه نویسی کلان داده – مانند Apache Spark – ساختارهای داده ای را ارائه می دهند که ساختار زیربنایی رکوردهای پایگاه داده را برای ساده کردن پرس و جو منعکس می کند.

ویژگی های ساختار داده

ساختارهای داده اغلب بر اساس ویژگی هایشان طبقه بندی می شوند. سه ویژگی زیر به عنوان مثال می باشد:

1- خطی یا غیر خطی

این مشخصه توصیف می کند که آیا اقلام داده به ترتیب ترتیب داده شده اند، مانند یک آرایه، یا در یک توالی نامرتب، مانند یک نمودار.

2- همگن یا ناهمگن

این مشخصه توصیف می کند که آیا همه اقلام داده در یک مخزن معین از یک نوع هستند یا خیر. یک مثال مجموعه ای از عناصر در یک آرایه یا انواع مختلف است، مانند یک نوع داده انتزاعی که به عنوان ساختار در C یا مشخصات کلاس در جاوا تعریف شده است.

3- ایستا یا پویا

این مشخصه نحوه کامپایل شدن ساختارهای داده را توصیف می کند. ساختارهای داده ایستا دارای اندازه ها، ساختارها و مکان های حافظه ثابت در زمان کامپایل هستند. ساختارهای داده پویا دارای اندازه‌ها، ساختارها و مکان‌های حافظه هستند که بسته به کاربرد می‌توانند کوچک یا بزرگ شوند.

انواع ساختارهای داده

نوع ساختار داده مورد استفاده در یک موقعیت خاص با توجه به نوع عملیات مورد نیاز یا انواع الگوریتم هایی که اعمال می شود تعیین می شود. انواع مختلف ساختار داده شامل موارد زیر است:

آرایه (Array)

یک آرایه مجموعه ای از آیتم ها را در مکان های حافظه مجاور ذخیره می کند. مواردی که از یک نوع هستند با هم ذخیره می شوند، بنابراین موقعیت هر عنصر می تواند به راحتی توسط یک شاخص محاسبه یا بازیابی شود. آرایه ها می توانند از نظر طول ثابت یا انعطاف پذیر باشند.

Stack

یک Stack مجموعه ای از موارد را به ترتیب خطی که عملیات اعمال می شود ذخیره می کند. این ترتیب می تواند آخرین ورود، اولین خروج (LIFO) یا اولین ورود، اولین خروج (FIFO) باشد.

Queue

یک Queue مجموعه ای از آیتم ها را مانند یک Stack ذخیره می کند. با این حال، ترتیب عملیات فقط می تواند اول به داخل، اول خارج شود.

لیست پیوندی

یک لیست پیوندی مجموعه ای از موارد را به ترتیب خطی ذخیره می کند. هر عنصر یا گره در یک لیست پیوندی حاوی یک آیتم داده و همچنین یک مرجع یا پیوند به مورد بعدی در لیست است.

درخت

یک درخت مجموعه ای از اقلام را به صورت انتزاعی و سلسله مراتبی ذخیره می کند. هر گره با یک مقدار کلیدی همراه است، با گره های والد مرتبط با گره های فرزند — یا زیرگره ها. یک گره ریشه وجود دارد که جد همه گره های درخت است.

Heap

Heap یک ساختار مبتنی بر درخت است که در آن مقدار کلید مرتبط هر گره والد بزرگتر یا مساوی با مقادیر کلیدی هر یک از مقادیر کلیدی فرزندان آن است.

Graph

یک نمودار مجموعه ای از موارد را به صورت غیر خطی ذخیره می کند. گراف ها از مجموعه محدودی از گره ها، که به عنوان راس نیز شناخته می شوند، و خطوطی که آنها را به هم متصل می کنند، که به عنوان یال نیز شناخته می شوند، تشکیل شده اند. اینها برای نمایش سیستم های دنیای واقعی مانند شبکه های کامپیوتری مفید هستند.

Trie

trie، همچنین به عنوان درخت کلمه کلیدی شناخته می شود، یک ساختار داده ای است که رشته ها را به عنوان آیتم های داده ای ذخیره می کند که می توانند در یک نمودار بصری سازماندهی شوند.

جدول Hash

یک جدول Hash – همچنین به عنوان نقشه Hash شناخته می شود – مجموعه ای از موارد را در یک آرایه انجمنی ذخیره می کند که کلیدهای مقادیر را ترسیم می کند. یک جدول Hash از یک تابع Hash برای تبدیل یک شاخص به آرایه ای از سطل ها که حاوی آیتم داده مورد نظر است استفاده می کند.

نمودار جدول Hash

اینها ساختارهای داده پیچیده ای در نظر گرفته می شوند زیرا می توانند مقادیر زیادی از داده های به هم پیوسته را ذخیره کنند.

tableau

نحوه انتخاب ساختار داده

هنگام انتخاب ساختار داده برای یک برنامه یا برنامه، توسعه دهندگان باید پاسخ سه سوال زیر را در نظر بگیرند:

۱- عملیات پشتیبانی شده – برنامه به چه توابع و عملیاتی نیاز دارد؟

۲- پیچیدگی محاسباتی – چه سطحی از عملکرد محاسباتی قابل تحمل است؟ برای سرعت، ساختار داده ای که عملیات آن در زمان خطی با تعداد آیتم های مدیریت شده اجرا می شود .

3- ظرافت برنامه نویسی – آیا استفاده از سازماندهی ساختار داده و رابط عملکردی آن آسان است؟

برخی از نمونه های دنیای واقعی عبارتند از:

اگر برنامه ای مجموعه ای از مواردی را مدیریت می کند که نیازی به سفارش ندارند، لیست های پیوندی بهترین هستند، زمان ثابتی برای افزودن یا حذف یک مورد از مجموعه مورد نیاز است و افزایش زمان جستجو مشکلی ندارد.
اگر برنامه مجموعه ای را مدیریت کند که نیاز به پشتیبانی از سفارش LIFO دارد، Stack ها بهترین هستند.
اگر برنامه مجموعه‌ای را مدیریت می‌کند که نیاز به پشتیبانی از سفارش FIFO دارد، باید از Queue ها استفاده شود.
درخت‌های Binary برای مدیریت مجموعه‌ای از آیتم‌ها با رابطه والد-فرزند، مانند شجره‌نامه، خوب هستند.
درخت‌های جستجوی Binary برای مدیریت یک مجموعه مرتب‌شده مناسب هستند، جایی که هدف بهینه‌سازی زمان لازم برای یافتن موارد خاص در مجموعه است.
اگر برنامه ارتباط و روابط بین مجموعه ای از افراد در یک شبکه رسانه اجتماعی را تجزیه و تحلیل کند، Graphها بهترین کار را دارند.

←برای خرید کرک Tableau با تمام ویژگی ها کلیک کنید

مقاله های مرتبط:

1-تفاوت های داده های طبقه بندی شده (Categorical Data) در مقابل داده های عددی (Numerical Data)

2-داده های طبقه بندی شده (Categorical Data) چیست و چه ویژگی هایی دارد

3-هوش تجاری (BI) در مقابل تجزیه و تحلیل تجاری (Business Analytics)

4-معرفی و بررسی انواع تجزیه و تحلیل داده ها

5-معرفی ۵ ابزار برتر هوش تجاری

6-تفاوت و مقایسه هوش تجاری (BI) و انبار داده

7-معرفی ۱۵ کاربرد برتر تجزیه و تحلیل داده ها

8-بررسی نیازها و مزایای تجسم داده ها

9-معرفی انواع مدل های داده ای یا Data Model

10-ردیابی داده ها یا Data Tracking چیست و چه فایده ای دارد؟