ما هو هيكل البيانات: الأنواع والتصنيفات والتطبيقات
ما هو هيكل البيانات: الأنواع والتصنيفات والتطبيقات
البيانات هي واحدة من أقوى الأدوات المتاحة لأي شركة أو مؤسسة لا تريد البقاء على قيد الحياة فحسب ، بل والارتقاء إلى القمة في عالم اليوم التنافسي والصعب. كلما توفرت المزيد من المعلومات ، زادت الخيارات والحلول الأفضل للمشاكل والعقبات.
ومع ذلك ، فإن هذه البيانات تجلب بعض المطالب الضخمة ، بما في ذلك الحاجة إلى الحفاظ على المعلومات منظمة ويمكن الوصول إليها بسهولة. لن تساعد جميع البيانات الموجودة في العالم شركة إذا لم تتمكن من الوصول إلى البيانات وتحويلها إلى أصل قابل للتنفيذ.
تقودنا هذه المعضلة إلى إجابة سؤال شائع - ما هي بنية البيانات؟ ستحدد هذه المقالة هياكل البيانات ، وتستكشف الأنواع المختلفة لهياكل البيانات ، وتصنيف بنية البيانات ، وكيفية تطبيق هياكل البيانات. سوف نتعمق في مفاهيم مثل بنية البيانات الخطية وهيكل البيانات غير الخطية. سنغطي موارد مثل أسئلة مقابلة بنية البيانات ، وهي مثالية للأشخاص المتقدمين لشغل وظيفة ذات صلة.
دعونا نتعمق في عالم هياكل البيانات والخوارزميات !
حسنًا ، ما هي بنية البيانات ، على أي حال؟
قبل تحديد هياكل البيانات ، دعنا نقوم بعمل نسخة احتياطية قليلاً ونسأل ، " ما هي البيانات ؟" إليك إجابة سريعة: البيانات هي معلومات محسّنة للمعالجة والحركة ، حقائق وأرقام مخزنة على أجهزة الكمبيوتر.
هياكل البيانات هي طريقة محددة لتنظيم البيانات بتنسيق متخصص على جهاز الكمبيوتر بحيث يمكن تنظيم المعلومات ومعالجتها وتخزينها واسترجاعها بسرعة وفعالية. إنها وسيلة لمعالجة المعلومات وتقديم البيانات لسهولة الاستخدام.
يتكون كل تطبيق أو جزء من البرنامج أو أساس البرامج من مكونين: الخوارزميات والبيانات. البيانات هي معلومات ، والخوارزميات هي قواعد وتعليمات تحول البيانات إلى شيء مفيد للبرمجة.
بعبارة أخرى ، تذكر هاتين المعادلتين البسيطتين:
البيانات ذات الصلة + العمليات المسموح بها على البيانات = هياكل البيانات
هياكل البيانات + الخوارزميات = البرامج
اقرأ أيضًا: ما هي الخوارزمية؟ الخصائص والأنواع وكيفية كتابتها
أنواع البيانات وعلاقتها بهياكل البيانات
للإجابة على سؤال حول ماهية بنية البيانات ، هناك ثلاثة أنواع أساسية من البيانات يجب فهمها.
الملخص.
يتم تعريف البيانات المجردة من خلال سلوكها. يشمل هذا النوع الرسوم البيانية وقوائم الانتظار والمكدسات والمجموعات.
مركب (أو مركب).
تشتمل البيانات المركبة على أنواع بيانات بدائية مجمعة وتتضمن المصفوفات والفئات والسجلات والسلاسل والبنى. قد تتكون أيضًا من أنواع مركبة أخرى.
بدائي.
يتم تصنيف البيانات الأولية على أنها بيانات أساسية وتتكون من منطقية وأحرف وأرقام صحيحة ومؤشرات وأرقام النقطة الثابتة والعائمة.
أنواع البيانات هذه هي اللبنات الأساسية لهياكل البيانات. تخبر أنواع البيانات المترجم الفوري أو الكمبيوتر كيف يخطط المبرمج لاستخدام البيانات. علاوة على ذلك ، يمكن لمحللي البيانات الاختيار من بين تصنيفات مختلفة لهيكل البيانات. الحيلة هي تحديد الهيكل الأنسب لاحتياجاتك ووضعك.
ما هي تصنيفات هيكل البيانات؟
ما هي بنية البيانات؟ سؤال جيد! يحتوي على العديد من التعريفات والخصائص ، ومن السهل الخلط بينك وبين المصطلحات. هناك أنواع وتصنيفات مختلفة لهياكل البيانات والبيانات نفسها ، كما رأينا للتو. هذا الحجم من المعلومات يجلب المزيد من الأسئلة. ما هي القائمة المرتبطة؟ ما هي بنية البيانات الخطية؟ ما هي بنية البيانات ؟؟؟ !!
دعنا نحاول فهم هياكل البيانات من خلال النظر في التصنيفات. هناك ثلاثة تصنيفات رئيسية لهيكل البيانات ، يتكون كل منها من زوج من الخصائص.
خطي وغير خطي.
تقوم الهياكل الخطية بترتيب البيانات في تسلسل خطي ، مثل الموجودة في مصفوفة أو قائمة أو قائمة انتظار. في الهياكل غير الخطية ، لا تشكل البيانات تسلسلاً ، ولكنها بدلاً من ذلك تتصل بعنصرين أو أكثر من عناصر المعلومات ، كما هو الحال في شجرة أو رسم بياني.
ثابت وديناميكي.
كما يوحي المصطلح ، تتكون الهياكل الثابتة من هياكل وأحجام ثابتة ودائمة في وقت الترجمة. يحتفظ المصفوفة بكمية محددة من الذاكرة الاحتياطية التي تم إعدادها بواسطة المبرمج مسبقًا. تتميز الهياكل الديناميكية بقدرات ذاكرة غير ثابتة ، تتقلص أو تتوسع حسب متطلبات البرنامج ومتطلبات تنفيذه. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يتغير موقع الذاكرة المرتبطة.
متجانسة وغير متجانسة.
تتكون هياكل البيانات المتجانسة من نفس نوع عنصر البيانات ، مثل مجموعات العناصر الموجودة في المصفوفة. في الهياكل غير المتجانسة ، لا يجب أن تكون البيانات من نفس النوع ، مثل الهياكل.
أنواع هياكل البيانات المختلفة
حتى الآن ، تطرقنا إلى أنواع البيانات وتصنيفات بنية البيانات. تستمر مسيرتنا عبر العديد من عناصر هياكل البيانات بإلقاء نظرة على الأنواع المختلفة لهياكل البيانات.
مجموعة مصفوفة.
المصفوفات هي مجموعات من عناصر البيانات من نفس النوع ومخزنة معًا في مواقع الذاكرة المجاورة. يُعرف كل عنصر بيانات باسم "عنصر". المصفوفات هي أبسط بنية بيانات أساسية. يجب على علماء البيانات الطموحين إتقان بناء المصفوفة قبل الانتقال إلى الهياكل الأخرى مثل قوائم الانتظار أو المداخن.
الرسوم البيانية.
الرسوم البيانية هي تمثيل تصويري غير خطي لمجموعات العناصر. تتكون الرسوم البيانية من مجموعات عقد محدودة ، تسمى أيضًا الرؤوس ، متصلة بواسطة روابط ، تسمى بالتناوب الحواف. الأشجار ، المذكورة أدناه ، هي تباين في الرسم البياني ، باستثناء أن الأخير ليس له قواعد تحكم كيفية اتصال العقد.
جداول تجزئة.
يمكن استخدام جداول التجزئة ، التي تسمى أيضًا خرائط التجزئة ، إما كبنية بيانات خطية أو غير خطية ، على الرغم من أنها تفضل الأول. يتم بناء هذا الهيكل عادة باستخدام المصفوفات. جداول تجزئة تعيين مفاتيح القيم. على سبيل المثال ، يحتوي كل كتاب في مكتبة على رقم فريد مخصص له يسهل البحث عن معلومات حول الكتاب ، مثل من قام بسحب الكتاب ، ومدى توفره حاليًا ، وما إلى ذلك. يتم تجزئة الكتب الموجودة في المكتبة إلى رقم فريد.
قائمة مرتبطة.
تقوم القوائم المرتبطة بتخزين مجموعات العناصر بترتيب خطي. يحتوي كل عنصر في قائمة مرتبطة على عنصر بيانات ورابط ، أو مرجع ، إلى العنصر التالي في نفس القائمة.
كومة.
تقوم الأكوام بتخزين مجموعات العناصر بترتيب خطي وتستخدم عند تطبيق العمليات. على سبيل المثال ، يمكن أن يكون الترتيب "الوارد أولاً يصرف أولاً" (FIFO) أو "الوارد أخيرًا يخرج أولاً" (LIFO).
ما هو هيكل البيانات: الأنواع والتصنيفات والتطبيقات
بواسطة Simplilearnتم التحديث الأخير في 5 يوليو 202254002البيانات هي واحدة من أقوى الأدوات المتاحة لأي شركة أو مؤسسة لا تريد البقاء على قيد الحياة فحسب ، بل والارتقاء إلى القمة في عالم اليوم التنافسي والصعب. كلما توفرت المزيد من المعلومات ، زادت الخيارات والحلول الأفضل للمشاكل والعقبات.
ومع ذلك ، فإن هذه البيانات تجلب بعض المطالب الضخمة ، بما في ذلك الحاجة إلى الحفاظ على المعلومات منظمة ويمكن الوصول إليها بسهولة. لن تساعد جميع البيانات الموجودة في العالم شركة إذا لم تتمكن من الوصول إلى البيانات وتحويلها إلى أصل قابل للتنفيذ.
تقودنا هذه المعضلة إلى إجابة سؤال شائع - ما هي بنية البيانات؟ ستحدد هذه المقالة هياكل البيانات ، وتستكشف الأنواع المختلفة لهياكل البيانات ، وتصنيف بنية البيانات ، وكيفية تطبيق هياكل البيانات. سوف نتعمق في مفاهيم مثل بنية البيانات الخطية وهيكل البيانات غير الخطية. سنغطي موارد مثل أسئلة مقابلة بنية البيانات ، وهي مثالية للأشخاص المتقدمين لشغل وظيفة ذات صلة.
دعونا نتعمق في عالم هياكل البيانات والخوارزميات !
حسنًا ، ما هي بنية البيانات ، على أي حال؟
قبل تحديد هياكل البيانات ، دعنا نقوم بعمل نسخة احتياطية قليلاً ونسأل ، " ما هي البيانات ؟" إليك إجابة سريعة: البيانات هي معلومات محسّنة للمعالجة والحركة ، حقائق وأرقام مخزنة على أجهزة الكمبيوتر.
هياكل البيانات هي طريقة محددة لتنظيم البيانات بتنسيق متخصص على جهاز الكمبيوتر بحيث يمكن تنظيم المعلومات ومعالجتها وتخزينها واسترجاعها بسرعة وفعالية. إنها وسيلة لمعالجة المعلومات وتقديم البيانات لسهولة الاستخدام.
يتكون كل تطبيق أو جزء من البرنامج أو أساس البرامج من مكونين: الخوارزميات والبيانات. البيانات هي معلومات ، والخوارزميات هي قواعد وتعليمات تحول البيانات إلى شيء مفيد للبرمجة.
بعبارة أخرى ، تذكر هاتين المعادلتين البسيطتين:
البيانات ذات الصلة + العمليات المسموح بها على البيانات = هياكل البيانات
هياكل البيانات + الخوارزميات = البرامج
اقرأ أيضًا: ما هي الخوارزمية؟ الخصائص والأنواع وكيفية كتابتها
أنواع البيانات وعلاقتها بهياكل البيانات
للإجابة على سؤال حول ماهية بنية البيانات ، هناك ثلاثة أنواع أساسية من البيانات يجب فهمها.
الملخص.
يتم تعريف البيانات المجردة من خلال سلوكها. يشمل هذا النوع الرسوم البيانية وقوائم الانتظار والمكدسات والمجموعات.
مركب (أو مركب).
تشتمل البيانات المركبة على أنواع بيانات بدائية مجمعة وتتضمن المصفوفات والفئات والسجلات والسلاسل والبنى. قد تتكون أيضًا من أنواع مركبة أخرى.
بدائي.
يتم تصنيف البيانات الأولية على أنها بيانات أساسية وتتكون من منطقية وأحرف وأرقام صحيحة ومؤشرات وأرقام النقطة الثابتة والعائمة.
أنواع البيانات هذه هي اللبنات الأساسية لهياكل البيانات. تخبر أنواع البيانات المترجم الفوري أو الكمبيوتر كيف يخطط المبرمج لاستخدام البيانات. علاوة على ذلك ، يمكن لمحللي البيانات الاختيار من بين تصنيفات مختلفة لهيكل البيانات. الحيلة هي تحديد الهيكل الأنسب لاحتياجاتك ووضعك.
ما هي تصنيفات هيكل البيانات؟
ما هي بنية البيانات؟ سؤال جيد! يحتوي على العديد من التعريفات والخصائص ، ومن السهل الخلط بينك وبين المصطلحات. هناك أنواع وتصنيفات مختلفة لهياكل البيانات والبيانات نفسها ، كما رأينا للتو. هذا الحجم من المعلومات يجلب المزيد من الأسئلة. ما هي القائمة المرتبطة؟ ما هي بنية البيانات الخطية؟ ما هي بنية البيانات ؟؟؟ !!
دعنا نحاول فهم هياكل البيانات من خلال النظر في التصنيفات. هناك ثلاثة تصنيفات رئيسية لهيكل البيانات ، يتكون كل منها من زوج من الخصائص.
خطي وغير خطي.
تقوم الهياكل الخطية بترتيب البيانات في تسلسل خطي ، مثل الموجودة في مصفوفة أو قائمة أو قائمة انتظار. في الهياكل غير الخطية ، لا تشكل البيانات تسلسلاً ، ولكنها بدلاً من ذلك تتصل بعنصرين أو أكثر من عناصر المعلومات ، كما هو الحال في شجرة أو رسم بياني.
ثابت وديناميكي.
كما يوحي المصطلح ، تتكون الهياكل الثابتة من هياكل وأحجام ثابتة ودائمة في وقت الترجمة. يحتفظ المصفوفة بكمية محددة من الذاكرة الاحتياطية التي تم إعدادها بواسطة المبرمج مسبقًا. تتميز الهياكل الديناميكية بقدرات ذاكرة غير ثابتة ، تتقلص أو تتوسع حسب متطلبات البرنامج ومتطلبات تنفيذه. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يتغير موقع الذاكرة المرتبطة.
متجانسة وغير متجانسة.
تتكون هياكل البيانات المتجانسة من نفس نوع عنصر البيانات ، مثل مجموعات العناصر الموجودة في المصفوفة. في الهياكل غير المتجانسة ، لا يجب أن تكون البيانات من نفس النوع ، مثل الهياكل.
أنواع هياكل البيانات المختلفة
حتى الآن ، تطرقنا إلى أنواع البيانات وتصنيفات بنية البيانات. تستمر مسيرتنا عبر العديد من عناصر هياكل البيانات بإلقاء نظرة على الأنواع المختلفة لهياكل البيانات.
مجموعة مصفوفة.
المصفوفات هي مجموعات من عناصر البيانات من نفس النوع ومخزنة معًا في مواقع الذاكرة المجاورة. يُعرف كل عنصر بيانات باسم "عنصر". المصفوفات هي أبسط بنية بيانات أساسية. يجب على علماء البيانات الطموحين إتقان بناء المصفوفة قبل الانتقال إلى الهياكل الأخرى مثل قوائم الانتظار أو المداخن.
الرسوم البيانية.
الرسوم البيانية هي تمثيل تصويري غير خطي لمجموعات العناصر. تتكون الرسوم البيانية من مجموعات عقد محدودة ، تسمى أيضًا الرؤوس ، متصلة بواسطة روابط ، تسمى بالتناوب الحواف. الأشجار ، المذكورة أدناه ، هي تباين في الرسم البياني ، باستثناء أن الأخير ليس له قواعد تحكم كيفية اتصال العقد.
جداول تجزئة.
يمكن استخدام جداول التجزئة ، التي تسمى أيضًا خرائط التجزئة ، إما كبنية بيانات خطية أو غير خطية ، على الرغم من أنها تفضل الأول. يتم بناء هذا الهيكل عادة باستخدام المصفوفات. جداول تجزئة تعيين مفاتيح القيم. على سبيل المثال ، يحتوي كل كتاب في مكتبة على رقم فريد مخصص له يسهل البحث عن معلومات حول الكتاب ، مثل من قام بسحب الكتاب ، ومدى توفره حاليًا ، وما إلى ذلك. يتم تجزئة الكتب الموجودة في المكتبة إلى رقم فريد.
قائمة مرتبطة.
تقوم القوائم المرتبطة بتخزين مجموعات العناصر بترتيب خطي. يحتوي كل عنصر في قائمة مرتبطة على عنصر بيانات ورابط ، أو مرجع ، إلى العنصر التالي في نفس القائمة.
كومة.
تقوم الأكوام بتخزين مجموعات العناصر بترتيب خطي وتستخدم عند تطبيق العمليات. على سبيل المثال ، يمكن أن يكون الترتيب "الوارد أولاً يصرف أولاً" (FIFO) أو "الوارد أخيرًا يخرج أولاً" (LIFO).
طابور.
تقوم قوائم الانتظار بتخزين مجموعات العناصر بشكل تسلسلي مثل الحزم ، ولكن يجب أن يكون أمر العملية "الوارد أولاً ، أولاً يصرف أولاً" فقط. قوائم الانتظار هي قوائم خطية.
اقرأ أيضًا: تنفيذ قائمة الانتظار باستخدام الصفيف
شجرة.
مجموعات عناصر تخزين الأشجار في تسلسل هرمي مجرد. إنها هياكل بيانات متعددة المستويات تستخدم العقد. تسمى العقد السفلية "العقد الطرفية" ، بينما تُعرف العقدة العليا باسم "العقدة الجذرية". تحتوي كل عقدة على مؤشرات تشير إلى العقد المجاورة.
تري.
حتى لا يتم الخلط بينه وبين الشجرة ، فإن المحاولات عبارة عن هياكل بيانات تخزن سلاسل مثل عناصر البيانات ويتم وضعها في رسم بياني مرئي. تسمى المحاولات أيضًا أشجار الكلمات الأساسية أو أشجار البادئة. كلما استخدمت محرك بحث وتلقيت اقتراحات تلقائية ، فأنت تشاهد هيكل بيانات ثلاثي أثناء العمل.
لماذا هياكل البيانات مفيدة؟
من أهم الأشياء التي يجب تعلمها عند البحث عن إجابة لسؤالك - ما هي بنية البيانات؟ لماذا تعتبر بنية البيانات مفيدة؟
توفر هياكل البيانات العديد من المزايا للعمليات المتعلقة بتكنولوجيا المعلومات ، لا سيما مع زيادة تعقيد التطبيقات وزيادة حجم البيانات الحالية. فيما يلي بعض الأسباب التي تجعل هياكل البيانات ضرورية.
- إنها تسهل سرعات معالجة أكبر. تتطلب كميات كبيرة من البيانات معالجة أسرع ، وتساعد هياكل البيانات في تنظيم البيانات في نماذج يسهل التعامل معها ومعالجتها.
- أنها تجعل من السهل البحث عن البيانات. تنظم هياكل البيانات المعلومات في أشكال عملية يسهل إجراء عمليات البحث المطلوبة عنها.
- يمكن إعادة استخدامها. بمجرد تنفيذ بنية بيانات معينة ، يمكن استخدامها في أي مكان. ليست هناك حاجة لبناء هيكل جديد. هذه الوظيفة توفر الوقت والموارد.
- أنها تجعل من السهل التعامل مع طلبات متعددة. نادرًا ما تجد مستخدمًا واحدًا يصل إلى قاعدة البيانات. بدلاً من ذلك ، من الشائع أن يكون لديك مئات ، إن لم يكن الآلاف ، من المستخدمين يبحثون ويتفاعلون مع قاعدة بيانات. تقوم هياكل البيانات بترتيب المعلومات بحيث لا يضطر المستخدمون إلى البحث في كل عنصر - يمكنهم على الفور البحث في البيانات المطلوبة فقط.
ما هي بنية البيانات وتطبيقاتها؟
هياكل البيانات لها العديد من التطبيقات ، مثل:
مخزن البيانات.
تسهل هياكل البيانات استمرارية البيانات بكفاءة ، مثل تحديد مجموعات السمات والهياكل المقابلة المستخدمة في أنظمة إدارة قواعد البيانات لتخزين السجلات.
تبادل البيانات.
يمكن مشاركة المعلومات المنظمة ، المحددة بواسطة هياكل البيانات ، بين التطبيقات مثل حزم TCP / IP.
إدارة الموارد والخدمات.
يمكن لهياكل البيانات مثل القوائم المرتبطة تمكين موارد وخدمات أنظمة التشغيل الأساسية لأداء وظائف مثل إدارة دليل الملفات وتخصيص الذاكرة ومعالجة قوائم انتظار الجدولة.
قابلية التوسع.
تعتمد تطبيقات البيانات الضخمة على هياكل البيانات لإدارة وتخصيص تخزين البيانات عبر العديد من مواقع التخزين الموزعة. تضمن هذه الوظيفة قابلية التوسع والأداء العالي.
تتبع مهنتك في مجال علوم البيانات بسرعة مع برنامج ضمان وظائف علوم البيانات الفريد من Simplilearn لمدة 6 أشهر واحصل على وظيفة أحلامك في أفضل الشركات في غضون 180 يومًا من التخرج.
هل تعتبر علم البيانات مهنة؟
البيانات هي الوقود الذي يشغل محركات التجارة اليوم ، وهناك طلب كبير على علماء البيانات. كانت هناك زيادة بنسبة 650٪ في الطلب على علماء البيانات منذ عام 2012 ، ولم يتوقف هذا الاتجاه. لا تزال مهنة عالم البيانات واحدة من أهم وظائف تكنولوجيا المعلومات اليوم ، والآن يمكنك الانضمام إلى هذه المهنة المثيرة.
لدى Simplilearn برنامج الدراسات العليا في دورة علوم البيانات الذي يدربك في كل ما تحتاجه لتأمين المنصب المثالي لعالم البيانات. يعد برنامج Bootcamp لعلوم البيانات مثاليًا لجميع محترفي تكنولوجيا المعلومات ، حيث يتعامل مع موضوعات مهمة مثل R ، وبرمجة Python ، وخوارزميات التعلم الآلي ، ومفاهيم البرمجة اللغوية العصبية ، وتصور البيانات باستخدام Tableau. تتم تغطية هذه الموضوعات والمزيد بتفاصيل كبيرة من خلال نموذج التعلم التفاعلي الخاص بنا ، والذي يضم جلسات مباشرة من قبل ممارسين عالميين ، ومختبرات عملية ، و IBM Hackathons ، ومشاريع صناعية.
تم إجراء هذا المعسكر التدريبي بالشراكة مع جامعة Purdue وبالتعاون مع IBM ، وهو يحتل المرتبة الأولى في برنامج الدراسات العليا في علوم البيانات من قبل ET. حتى أنك تحصل على دروس رئيسية من قبل أعضاء هيئة التدريس في جامعة بيرديو وخبراء في شركة آي بي إم ، وجلسات "اسألني أي شيء" من شركة آي بي إم.
وفقًا لـ في الواقع ، يكسب علماء البيانات في الولايات المتحدة متوسطًا سنويًا قدره 120334 دولارًا أمريكيًا.يكسب علماء البيانات في الهند ، وفقًا لتقارير Payscale، متوسطًا سنويًا قدره 822895 روبل روسي.
استفد من دورات Simplilearn وابدأ بداية على طريق يعد بمهنة طويلة ومزدهرة. سجل اليوم!
تعليقات
إرسال تعليق
لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني