هياكل البيانات والخوارزميات: دليل شامل للمبرمجين

إنفورماتيك ديجيتال » موارد » هياكل البيانات والخوارزميات: دليل شامل للمبرمجين

الخوارزميات وهياكل البيانات هما قطعتان متكاملتان كأحجية: إحداهما تحدد إجراءات حل المشكلة، والأخرى تحدد مكان وكيفية تخزين المعلومات. قد يبدو هذا الكلام نظرياً، لكن إتقان هاتين القطعتين هو ما يميز برنامجاً يعمل فحسب عن برنامج آخر يتفوق ويتوسع دون أعطال.

إذا كنت ترغب في احتراف البرمجة، أو الاستعداد للمقابلات التقنية، أو ببساطة التوقف عن المعاناة مع تمارين مثل LeetCode وCodewars، فأنت بحاجة إلى أساس متين في هياكل البيانات والخوارزمياتستتعرف في هذا المقال على ماهيتها، ولماذا هي مهمة للغاية، وما هي الأنواع الرئيسية الموجودة، وما هي العمليات الأساسية التي تؤديها، وما هي الأسئلة التي تظهر عادة في الامتحانات وعمليات الاختيار.

ما هي هياكل البيانات والخوارزميات؟

بنية البيانات هي، باختصار، طريقة محددة لتنظيم المعلومات وتخزينها في الذاكرة لتمكين معالجتها بكفاءة. هذا التنظيم ليس عشوائياً، بل يحدد بشكل مباشر العمليات السريعة والعمليات التي تستغرق وقتاً طويلاً (الإدراج، البحث، الحذف، التصفح، إلخ).

عندما تختار بنية البيانات المناسبة، يمكن لبرنامجك إدارة كميات كبيرة من البيانات دون عناء؛ عندما تختار بشكل سيئ، حتى التطبيق الصغير يمكن أن يصبح بطيئًا، أو يستهلك الكثير من الذاكرة، أو يصبح من المستحيل الحفاظ عليه بمرور الوقت.

خوارزمية هي سلسلة منتهية ومنظمة من خطوات محددة جيدًا، تحوّل المدخلات إلى مخرجات لحل مشكلة معينة. إنها أشبه بوصفة طبخ: تخبرك بما يجب فعله، وبالترتيب، وتحت أي ظروف، لكنها لا تهتم بكيفية تخزين المكونات في الثلاجة، وهو ما يمثل جزء بنية البيانات.

في علوم الحاسوب، يُصمَّم كل خوارزمية مع مراعاة نوع البيانات التي ستعمل معها. ولا يُعد اختيار بنية البيانات تفصيلاً ثانوياً. الهيكل والخوارزمية يسيران جنباً إلى جنبويمكن للتغييرات الطفيفة في أحد الجزأين أن تعزز الأداء أو تقلله.

من منظور نظري، قام مؤلفون مثل نيكلاوس ويرث بنشر الفكرة في وقت مبكر من سبعينيات القرن العشرين. الخوارزميات + هياكل البيانات = البرامجبعد عقود، لا يزال الأمر صحيحًا تمامًا: لا يهم إذا كنت تبرمج بلغة جافا أو بايثون أو سي++ أو إذا كنت قادمًا من معسكر تدريبي، فإن المطلوب منك في المقابلات والمشاريع الجادة هو معرفة كيفية اختيار كلا العنصرين ودمجهما بشكل جيد.

لماذا هي مهمة جدًا في البرمجة؟

في أي تطبيق واقعي، مهما بدا بسيطاً، فأنت تتعامل دائماً مع البيانات: الرواتب، المنتجات، المستخدمون، المعاملات، المسارات، المستنداتسجلات السجلات، وما إلى ذلك. السؤال ليس ما إذا كنت ستتعامل مع البيانات، ولكن كيف ستنظمها بحيث يكون الكود الخاص بك سريعًا وواضحًا وسهل الصيانة.

تُستخدم هياكل البيانات لتخزين المعلومات بطريقة منظمة ومتماسكة وفقًا للمشكلة. ليست واحدة إن الاضطرار إلى الوصول دائمًا إلى العنصر الأول، أو البحث باستخدام المفتاح، أو التصفح بالترتيب، أو الإدراج في المنتصف، أو الحذف بشكل متكرر؛ كل نمط استخدام يناسب بنية مختلفة بشكل أفضل.

أما الخوارزميات فتسمح بدورها معالجة تلك البيانات بكفاءةفرزها، وتصفيتها، والبحث عن عناصرها، وإيجاد المسارات المثلى، واكتشاف الأنماط باستخدام استخراج البيانات، وتحسين الموارد، وما إلى ذلك. العديد من المشاكل التي تبدو صعبة تصبح تافهة عندما تجد المزيج الصحيح من الخوارزمية وهيكل البيانات.

في المقابلات التقنية لتطوير البرمجيات، من النادر أن يُطرح سؤال لا يتناول هذه المواضيع بشكل مباشر. أحيانًا يذكر السؤال البنية صراحةً، مثل "بافتراض وجود شجرة ثنائية..."، وأحيانًا أخرى يكون ضمنيًا: "نريد حساب عدد الكتب التي ألفها كل مؤلف"، مما يوحي باستخدام... جدول التجزئة أو خريطة المفتاح والقيمة.

علاوة على ذلك، غالباً ما يتمحور التدريب الرسمي والمهني حول هذا المجال. تتضمن العديد من الجامعات وبرامج التعليم العالي موضوعاً حول... هياكل البيانات والخوارزميات، مع برنامج رسمي، ومتطلبات مسبقة، وجلسات نظرية وعملية، واختبارات وواجبات، لأنه يعتبر موضوعًا أساسيًا لأي مهندس برمجيات.

المتطلبات الأساسية والأسس الضرورية

لتحقيق أقصى استفادة من دراسة هياكل البيانات والخوارزميات، من المفيد الإلمام ببعض لغات البرمجة العامة، مثل جافا، بايثون أو سي++لست بحاجة لأن تكون خبيرًا، ولكنك تحتاج إلى أن تكون على دراية بالمفاهيم الأساسية مثل المتغيرات وأنواع البيانات والشروط والحلقات والدوال وتمرير المعلمات.

كما أنه يساعد كثيراً على فهم فكرة التعقيد الخوارزمي ورمز Big O: كيف يزداد وقت التنفيذ أو استخدام الذاكرة مع ازدياد حجم البيانات (n). إن معرفة كيفية التمييز بين O(1) و O(log n) و O(n) و O(n log n) و O(n²) تُمكّنك من مقارنة البدائل بحكمة وتبرير قراراتك.

ومن الجوانب المهمة الأخرى خوض بعض المعارك مع استكشاف الأخطاء وإصلاحهاتمارين البرمجة المنظمة، وتحديات المنطق الصغيرة، وتدريبات كاتا البسيطة، وما إلى ذلك. كلما دربت "أنفك" على تقسيم المشكلة إلى خطوات، كلما كان من الأسهل معرفة بنية البيانات المناسبة لكل حالة.

تنص بعض المناهج الدراسية صراحةً على ذلك. المتطلبات الأساسية أو المتطلبات المصاحبة للالتحاق بدورة هياكل البيانات والخوارزميات، يجب أن تكون قد اجتزت دورة أساسيات البرمجة، أو البرمجة 1، أو الرياضيات المتقطعة. وهذا أمر منطقي: فبدون أساس متين في البرمجة الأساسية وبعض المنطق، من السهل الشعور بالإحباط من هذا الموضوع.

وأخيرًا، الإلمام ببعض جوانب بيئات عملية واقعية (مثل مشاريع الويب الصغيرة، أو البرامج النصية، أو تطبيقات وحدة التحكم) يساعدك على تصور أفضل لما ستستخدم كل بنية من أجله، بدلاً من اعتبارها شيئًا أكاديميًا بحتًا.

أكثر هياكل البيانات استخدامًا

توجد في علوم الحاسوب العديد من هياكل البياناتمع ذلك، توجد مجموعة من الدوال "الأساسية" التي تتكرر باستمرار: المصفوفات (المتجهات)، والمكدسات، والطوابير، والقوائم المتصلة، والأشجار، والرسوم البيانية، وجداول البحث، وجداول التجزئة. يُعد فهم كيفية عملها، والعمليات التي تقدمها، وتكاليفها النموذجية، أمرًا أساسيًا للتقدم بسلاسة في البرمجة.

الآن نحن ذاهبون إلى مراجعة كل واحد منهم، مع فكرتها الرئيسية، والعمليات النموذجية، وأمثلة على المشكلات التي تظهر عادة في الفصول الدراسية، والتمارين، ومقابلات العمل للمطورين.

المصفوفات

المصفوفة إنها أبسط بنية بيانات خطية وواحدة من أكثرها استخدامًا. تتكون من كتلة متجاورة من الذاكرة تخزن مجموعة من العناصر من نفس النوع، ويمكن الوصول إليها بواسطة فهرس عددي صحيح، يبدأ عادةً من الصفر.

تخيل مصفوفة بحجم 4 تحتوي على القيم 1 و2 و3 و4. كل موضع لها índice (0، 1، 2، 3) ويمكنك الوصول مباشرةً إلى أي عنصر باستخدام فهرسه في وقت ثابت O(1). هذا يجعل المصفوفات فعالة للغاية للقراءة العشوائية.

هناك فئتان رئيسيتان: المصفوفات أحادية البعد (صف واحد من العناصر) و مصفوفات متعددة الأبعاد (على سبيل المثال، المصفوفات، وهي عبارة عن مصفوفات من المصفوفات). تقدم العديد من لغات البرمجة كلا النوعين بشكل أصلي أو مع اختلافات طفيفة في بناء الجملة والأداء.

العمليات الأساسية على المصفوفة عادةً ما تكون كالتالي:

• أدخل: وضع عنصر في موضع محدد، وهو ما قد يتضمن في المصفوفات الثابتة تحريك عناصر أخرى.
• يحصل: الوصول إلى العنصر عند فهرس معين، وعادةً ما يكون O(1).
• يمسح: حذف أو وضع علامة على العنصر بأنه فارغ في موضع محدد، عادةً عن طريق تحريك العناصر إلى اليسار.
• مقاس: تحقق من عدد العناصر المخزنة أو السعة القصوى للمصفوفة.

تُعدّ تمارين كهذه شائعة جدًا في المقابلات والامتحانات. أوجد القيمة الصغرى الثانية لمصفوفةإيجاد أول عدد صحيح غير متكرر، أو دمج مصفوفتين مرتبتين مسبقًا، أو إعادة ترتيب الأعداد الموجبة والسالبة مع الحفاظ على خصائص معينة. كل هذا يعتمد على الوصول إلى الفهرس والاجتياز الخطي أو المزدوج.

أكوام

لا بيلا هي بنية بيانات خطية تتبع مبدأ LIFO: آخر ما يدخل، أول ما يخرج. تخيل كومة من الكتب موضوعة فوق بعضها البعض: لا يمكنك أخذ أو وضع الكتب إلا من الأعلى.

هذا السلوك يعني أن لا نصل إلا إلى العنصر الموجود في أعلى المكدسلا يمكننا إزالة العنصر الأوسط دون إزالة العناصر التي تعلوه أولاً. وهذا ما يجعله بنية مثالية لنمذجة سجلات الإجراءات (التراجع)، واستدعاءات الدوال المتداخلة، والتنقل (الرجوع/التقدم)، وما إلى ذلك.

عمليات المكدس النموذجية هي:

• دفعأضف عنصرًا جديدًا في الأعلى.
• فرقعة: استخراج العنصر الموجود في الأعلى وإعادته، مما يقلل من حجم المكدس.
• قمة أو نظرة خاطفة: راجع العنصر العلوي دون حذفه.
• فارغتحقق مما إذا كانت البطارية فارغة.

في سياق المقابلات، تظهر مشاكل مثل ما يلي: تقييم التعبيرات في تدوين لاحقة (RPN)، فرز العناصر باستخدام المكدسات فقط، أو التحقق مما إذا كانت سلسلة من الأقواس (والرموز الأخرى) متوازنة بشكل صحيح باستخدام push و pop.

في الواقع العملي، تعتمد العديد من التطبيقات الداخلية للغات (على سبيل المثال، مكدس استدعاءات النظام) العمل باتباع هذه المبادئ نفسها، على الرغم من أننا لا نراها بشكل مباشر.

الطوابير

الذيل إنها بنية بيانات خطية أخرى، ولكن بدلاً من اتباع مبدأ LIFO، تستخدم نموذج FIFO: أول ما يدخل، أول ما يخرج. وأوضح تشبيه لها هو صف من الناس ينتظرون عند شباك تذاكر السينما.

في قائمة الانتظار القياسية، تكون العناصر يضيفون في النهاية ويحذفون في البدايةالأولوية لمن يأتي أولاً، مما يجعله مثالياً لإدارة المهام المعلقة، وعمليات نظام التشغيل، وطلبات الخادم، وقوائم انتظار الطباعة، وما إلى ذلك.

تشمل عمليات قائمة الانتظار الأساسية ما يلي:

• إدراج بقائمة الانتظار: إدراج عنصر جديد في نهاية قائمة الانتظار.
• ديكيو: قم بإزالة العنصر الموجود في البداية وإعادته.
• الأمام أو الأعلى: راجع العنصر الأول دون إزالته.
• فارغ: تحقق مما إذا كانت قائمة الانتظار فارغة.

في تحديات البرمجة، من الشائع أن يسألوك، على سبيل المثال، قم بتنفيذ مكدس باستخدام طابورين، عكس أول k عنصر من قائمة الانتظار دون تغيير الباقي، أو توليد أرقام ثنائية من 1 إلى n باستخدام سلوك FIFO لقائمة الانتظار.

إلى جانب الذيل الأساسي، توجد اختلافات مثل ذيل دائري، وقوائم الانتظار ذات الأولوية أو قوائم الانتظار المزدوجة (deque)، والتي توفر عمليات إضافية وتحسن الأداء في سيناريوهات معينة.

القوائم المرتبطة

القائمة المرتبطة القائمة المتصلة هي أيضاً بنية خطية، لكنها تختلف داخلياً اختلافاً كبيراً عن المصفوفات. فبدلاً من استخدام كتلة متجاورة من الذاكرة، تتكون من عقد متفرقة متصلة ببعضها البعض عن طريق المراجع أو المؤشرات.

تحتوي كل عقدة عادةً على جزأين: البيانات يتم تخزين البيانات ومؤشر (أو عدة مؤشرات) يشير إلى العقدة التالية في التسلسل (وفي حالة القوائم المرتبطة ثنائياً، يشير أيضاً إلى العقدة السابقة). تُدار القائمة من خلال مرجع إلى رأسها، والذي يشير إلى العقدة الأولى، وفي القوائم الأكثر تعقيداً، يُحتفظ أيضاً بمرجع إلى ذيلها.

هناك نوعان رئيسيان:

• قائمة مرتبطة ببساطةتشير كل عقدة إلى العقدة التالية فقط؛ ويكون المسار عادةً في اتجاه واحد.
• قائمة مرتبطة بشكل مضاعفتشير كل عقدة إلى العقدة التالية والسابقة، مما يسهل عمليات الاجتياز ثنائية الاتجاه وعمليات الحذف الأكثر كفاءة.

تشمل العمليات النموذجية على القوائم المرتبطة ما يلي:

• أدخل في الرأس: إدراج عقدة جديدة في بداية القائمة.
• إدراج في النهاية: أضف عقدة إلى النهاية، وقم بتحديث قائمة الانتظار إذا كانت موجودة.
• حذف: إزالة عقدة معينة، مع تعديل مؤشرات العقد المجاورة.
• حذف في البداية: احذف العقدة الأولى وانقل الرأس إلى العقدة التالية.
• البحث: اجتياز القائمة بحثًا عن قيمة محددة.
• فارغ: تحقق مما إذا كان العنصر الرئيسي فارغًا، وبالتالي فإن القائمة لا تحتوي على أي عناصر.

تكثر مثل هذه المشكلات في الفصول الدراسية والمقابلات. عكس قائمة مرتبطة، اكتشاف ما إذا كانت هناك دورة (عادة باستخدام خوارزمية "السلحفاة والأرنب")، والحصول على العقدة N عن طريق العد من النهاية، أو إزالة العقد المكررة، مع التعامل مع المؤشرات بعناية دائمًا.

تُستخدم القوائم المتصلة على نطاق واسع لتنفيذ جداول التجزئة مع التسلسلقوائم التجاور في الرسوم البيانية، وهياكل البيانات الديناميكية حيث يتم إدراج العناصر وحذفها بشكل متكرر.

Árboles

شجرة هي بنية بيانات هرمية تتكون من عقد متصلة بحواف. على عكس الرسوم البيانية العامة، لا تحتوي الشجرة على دورات: فهناك دائمًا جذر، وأبناء، وآباء، وأشقاء، وأوراق، ومستويات، وأشجار فرعية، مع تنظيم من نوع "العائلة" أو "المخطط التنظيمي".

تُعد الأشجار مفيدة للغاية عندما نريد تمثيل العلاقات الهرمية أو تقسيم المشكلة إلى مشاكل فرعية أصغر: أنظمة الملفات، والقوائم، وهياكل DOM في المتصفحات، وأشجار القرار في الذكاء الاصطناعي، وما إلى ذلك.

توجد أنواع عديدة من الأشجار، منها:

• شجرة ن-أرييمكن أن تحتوي كل عقدة على عدد متغير (وربما كبير) من الأبناء.
• شجرة متوازنة: يحافظ على فروعه على عمق مماثل لتجنب تدهور الأداء.
• الشجرة الثنائية: كل ​​عقدة لها طفلان كحد أقصى (يسار ويمين).
• شجرة البحث الثنائية (BST): شجرة ثنائية تتميز بخاصية أن كل شيء على يسار العقدة يكون أصغر وكل شيء على يمينها يكون أكبر (وفقًا لمعيار ترتيب معين).
• شجرة AVL، أحمر-أسود، 2-3 ومتغيرات أخرىهذه أشجار بحث متوازنة تضمن حدودًا جيدة للتعقيد في عمليات الإضافة والحذف والبحث.

عملياً، أكثرها شيوعاً في التمارين هي شجرة ثنائية و شجرة البحث الثنائيةتشمل المشاكل النموذجية حساب ارتفاع الشجرة، وإيجاد القيمة القصوى رقم k في شجرة البحث الثنائية، وسرد العقد على مسافة معينة من الجذر، أو تحديد أسلاف عقدة معينة.

علاوة على ذلك، تعتبر خوارزميات الاجتياز (الترتيب المسبق، والترتيب الداخلي، والترتيب اللاحق، والمستوى تلو المستوى) أساسية للعديد من العمليات اللاحقة: الطباعة المصنفة، وتقييم التعبير، وتسلسل الشجرة وإلغاء تسلسلها، وما إلى ذلك.

الرسوم البيانية

رسم بياني يُعمم هذا المفهوم مفهوم الشجرة من خلال السماح بوجود دورات وروابط متعددة وعشوائية بين العقد. ويتكون من مجموعة من الرؤوس (العقد) ومجموعة من الحواف التي تربط أزواج الرؤوس، وأحيانًا يكون لكل حافة وزن أو تكلفة مرتبطة بها.

توجد عدة أنواع من الرسوم البيانية: غير موجه (لا تمتلك الحواف أي إحساس بالاتجاه، فالعلاقة ثنائية الاتجاه) و موجه (للحواف نقطة بداية ووجهة). ويمكن تصنيفها أيضاً على أنها موزونة أو غير موزونة، متصلة أو غير متصلة، مع أو بدون دورات، إلخ.

في البرمجة، عادةً ما يتم تمثيل الرسوم البيانية بطريقتين أساسيتين:

• مصفوفة التجاور: مصفوفة حيث تشير الخلية إلى ما إذا كانت هناك حافة بين الرأسين i و j (وربما وزن الاتصال).
• قائمة الجوار: يتم تخزين قائمة بجيران كل رأس، مما يوفر الذاكرة في الرسوم البيانية المتفرقة.

تُعدّ خوارزميات الاجتياز الكلاسيكية هي البحث بالعرض أولاً (BFS) و البحث المتعمق (DFS)يستخدم كلاهما كعناصر بناء أساسية للعديد من المشاكل: التحقق مما إذا كان الرسم البياني متصلاً، واكتشاف الدورات، وإيجاد المكونات المتصلة، وما إلى ذلك.

في الاختبارات التقنية، من الشائع أن يُطلب منك تنفيذ خوارزميات البحث في العرض أولاً (BFS) والبحث في العمق أولاً (DFS)، والتحقق مما إذا كان الرسم البياني يشكل شجرة، وحساب عدد الحواف، أو البحث أقصر الطرق بين عقدتين (على سبيل المثال، على خريطة المدن) باستخدام متغيرات مثل Dijkstra أو BFS في الرسوم البيانية غير الموزونة.

الأشجار أو الأشجار البادئة

المحاولة (أو شجرة البادئات) هي بنية بيانات على شكل شجرة مُحسَّنة للتعامل مع سلاسل الأحرف، وهي مفيدة بشكل خاص عند العمل مع قواميس الكلمات أو أنظمة الإكمال التلقائي أو عمليات البحث عن البادئات.

في شجرة البحث، يمثل كل عقدة عادةً حرفًا، وتشير المسارات من الجذر إلى عقد معينة إلى كلمات كاملةعادة ما يتم تمييز عقد الكلمات الأخيرة بطريقة ما (على سبيل المثال، باستخدام مؤشر منطقي) لتمييزها عن البادئات البسيطة.

إذا قمنا بتخزين الكلمات "top" و"thus" و"their" في شجرة بحث، فسنتشارك جزءًا من المسار الأولي لجميع الكلمات التي تبدأ بنفس الأحرف، مما يسمح بإجراء عمليات بحث واقتراحات حسب البادئة. وقت فعال للغاية، بما يتناسب مع طول الكلمة التي نبحث عنها وليس مع العدد الإجمالي للكلمات المخزنة.

تشمل العمليات والمشاكل الشائعة المتعلقة بمحاولات التكرار ما يلي: احسب عدد الكلمات المخزنة، طباعة جميع الكلمات بالترتيب المعجمي، فرز عناصر المصفوفة عن طريق الإدخال في شجرة بحث، توليد كلمات صالحة من مجموعة من الأحرف أو بناء هياكل مشابهة لقاموس T9.

في سياقات المقابلات، ليس هذا هو الهيكل الأساسي الذي سيطلبونه، ولكنه يظهر بانتظام في الشركات التي تعمل مع عمليات البحث، أو معالجة النصوص، أو أنظمة الاقتراحات.

جداول التجزئة والتجزئة

التجزئة إنها تقنية لتعيين مفتاح رقمي (تجزئة) لكل جزء من البيانات بطريقة حتمية، بحيث يمكننا تخزين واسترجاع العناصر في وقت ثابت تقريبًا، باستخدام هذا المفتاح كمؤشر في بنية داخلية، عادةً ما تكون مصفوفة.

La جدول التجزئة هذه هي بنية البيانات التي تستفيد من هذه الآلية. يُخزَّن كل عنصر على شكل زوج من المفتاح والقيمة: يُحوَّل المفتاح إلى فهرس جدول باستخدام دالة تجزئة، وتُخزَّن القيمة (أو مرجع لها) هناك. لاحقًا، للبحث، ما عليك سوى تجزئة المفتاح مرة أخرى والوصول إلى الموضع المقابل.

يعتمد أداء جدول التجزئة بشكل حاسم على ثلاثة عوامل: دالة تجزئة تم اختيارها (يجب توزيع المفاتيح جيدًا لتجنب التركيز)، حجم الطاولة (يؤدي الحجم غير الكافي إلى العديد من التصادمات) و طريقة لإدارة التصادمات (الربط باستخدام القوائم المرتبطة، والعنونة المفتوحة، وما إلى ذلك). وهذا يشبه إلى فهرس في قاعدة البياناتحيث يؤدي تحديد الهيكل المناسب إلى تحسين عمليات البحث والوصول.

تتطلب تمارين برمجة التجزئة النموذجية، على سبيل المثال، إيجاد الأزواج المتناظرة في مصفوفةإعادة بناء خط سير الرحلة بالكامل من الرحلات الجوية الفردية، والتحقق بسرعة مما إذا كانت مصفوفة واحدة مجموعة فرعية من أخرى، أو التحقق مما إذا كانت مصفوفتان منفصلتين، كل ذلك من خلال الاستفادة من عمليات البحث التقريبية O(1) لجدول التجزئة.

في معظم اللغات الحديثة، توجد تراكيب مثل خريطة، قاموس، خريطة تجزئة أو مجموعة تجزئة تعتمد هذه البرامج داخليًا على جداول التجزئة، على الرغم من توفير واجهة عالية المستوى للمبرمج.

كيف ترتبط الخوارزميات وهياكل البيانات

يُحدد اختيار بنية البيانات بشكل مباشر أي الخوارزميات مناسبة ومدى تعقيدها. خوارزمية البحث الخطي على قائمة غير مرتبة إنها تتكرر عبر العناصر واحداً تلو الآخر؛ إذا قمنا بتغيير الهيكل إلى شجرة بحث متوازنة أو جدول تجزئة، فسنحصل على أوقات أفضل بكثير.

على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في البحث بشكل متكرر عن مفاتيح في مجموعة كبيرة، فقم بتخزين البيانات في جدول التجزئة أو شجرة البحث الثنائية يُمكّنك هذا من تصميم خوارزميات بحث أسرع بكثير من استخدام مصفوفة بسيطة غير مُرتبة. وينطبق الأمر نفسه على قوائم الانتظار ذات الأولوية والأكوام في خوارزميات الجدولة أو أقصر مسار.

وعلى العكس من ذلك، عند تصميم خوارزمية، غالبًا ما تدرك أنك بحاجة إلى خصائص معينة: الوصول إلى الفهرس، والإدراجات السريعة في البداية، والاجتيازات الهرمية، وعمليات البحث عن البادئات، وما إلى ذلك. هذه الاحتياجات توجه اختيارك للهيكل. المصفوفات، والقوائم، والأشجار، والرسوم البيانية، وجداول التجزئة، والأشجار...

إن هذا المزيج المناسب من الخوارزمية وبنية البيانات هو ما يجعل التطبيقات المعقدة قادرة على أن تكون فعال وقابل للتطويربدون أساس متين، تميل الحلول إلى أن تصبح بطيئة، ويصعب فهمها والحفاظ عليها، أو يستحيل تكييفها مع ازدياد حجم المعلومات.

لذلك، فإن إتقان الخوارزميات وهياكل البيانات ليس شرط لا غنى عنه تقريبًا لكل من يطمح إلى أن يصبح مبرمجًا كفؤًا ومنافسًا في سوق العمل اليوم.

كيفية تعلم هياكل البيانات والخوارزميات

يشعر الكثير من الناس بالعجز عندما يحاولون التعلم بمفردهم باستخدام منصات مثل LeetCode أو Codewarsمن الشائع البدء بتمارين "سهلة" ومع ذلك لا نعرف من أين نبدأ في معالجة المشكلة، وينتهي بنا الأمر بالنظر إلى الحل وعدم وضوح كيفية إعادة إنتاجه بعد ذلك.

عادةً ما يجمع النهج العملي بين عدة عناصر: أ شرح نظري جيد يتضمن كل هيكل وخوارزمية أمثلة مرئية، والكثير من التدريب الموجه، وإذا أمكن، دعمًا من شخص ذي خبرة لمساعدتك على تحسين مهاراتك في حل المشكلات.

في العالم الناطق بالإسبانية، يوجد متخصصون ذوو خبرة واسعة ساهموا في تيسير هذا التعلم. ومن الأمثلة على ذلك عمل معلمين ذوي خبرة في مجال الأعمال والتعليم الذين قاموا بنشر كتب ودورات حول أساسيات البرمجة، ولغة جافا، وهياكل البيانات، وتحديات البرمجة باستخدام الألعاب، مما يجعل هذه المفاهيم في متناول الجميع بطريقة ممتعة وقابلة للتطبيق على المشاريع الحقيقية.

من الشائع أيضاً أن تُدرج الأكاديميات ومراكز التدريب وحداتٍ دراسيةً مُحددةً حول هياكل البيانات والخوارزميات ضمن برامجها المُخصصة لمطوري الويب أو مُبرمجي التطبيقات. وفي كثير من الحالات، يتم التركيز على منهجيةٍ مُعينة. عملي للغاية وقائم على المشاريع، مع تمارين تزداد صعوبة ومحاكاة لمشاكل المقابلات الفنية النموذجية.

إذا واجهتك مشكلة، فإن اتباع مسار منظم قد يساعدك: ابدأ بالمصفوفات والقوائم، مروراً بالمكدسات والطوابير، ثم الأشجار والرسوم البيانية الأساسية، وأخيراً جداول التجزئة والمحاولات، مع التناوب الدائم بين الشرح النظري، وأمثلة برمجية صغيرة، والكثير من التدريب الفردي.

عند التحضير للمقابلات، يُنصح بمراجعة ليس فقط الهياكل ولكن أيضًا خوارزميات القوة الغاشمة والخوارزميات الكلاسيكية المرتبطة بها (الاجتيازات، والبحث، والفرز، والتراجع البسيط، والبرمجة الديناميكية الأساسية)، وتأكد من قدرتك على شرح سبب اختيارك لبنية معينة وماهيتها. مدى تعقيد الحل الذي تقدمه.

بمرور الوقت و بعض الاتساقما يبدو في البداية كجدار يتحول في النهاية إلى مجموعة من الأدوات المألوفة التي تستخدمها بشكل شبه غريزي عند مواجهة مشاكل جديدة.

إن الفهم الجيد لماهية الخوارزميات، وكيفية عمل هياكل البيانات الرئيسية، وكيفية ارتباطها ببعضها البعض، سيمكنك من كتابة البرامج أسرع وأوضح وأكثر قوةسيفتح لك ذلك أبواباً في عمليات الاختيار الصعبة ويضمن أن مشاريعك، الأكاديمية والمهنية على حد سواء، تستند إلى أساس متين ولها مستقبل.