هياكل البيانات والخوارزميات: دليل شامل للمبرمجين

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

تُعدّ الخوارزميات وهياكل البيانات عنصرين متكاملين كأحجية: يُحدد أحدهما آلية حل المشكلة، بينما يُحدد الآخر مكان وكيفية تخزين المعلومات. ورغم أن هذا قد يبدو نظرياً، إلا أن إتقان هذين العنصرين هو ما يُميّز الكود الذي يعمل فحسب عن الكود الذي يُحقق أداءً فائقاً وقابلاً للتوسع 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 والخوارزميات . ستتعرف في هذه المقالة على ماهيتها، وأهميتها، وأنواعها الرئيسية، والعمليات الأساسية التي تؤديها، وأنواع الأسئلة التي تظهر عادةً في الامتحانات وعمليات الاختيار.

ما هي هياكل البيانات والخوارزميات؟

تُعدّ بنية البيانات ، في جوهرها، طريقةً محددةً لتنظيم المعلومات وتخزينها في الذاكرة بما يسمح بمعالجتها بكفاءة. هذا التنظيم ليس عشوائياً، بل يُحدد بشكل مباشر العمليات السريعة والعمليات المُكلفة (الإدراج، البحث، الحذف، التصفح، إلخ).

عندما تختار بنية البيانات الصحيحة، يمكن لبرنامجك التعامل مع كميات كبيرة من البيانات دون عناء؛ أما عندما تختار بشكل سيئ، فقد يصبح حتى التطبيق الصغير بطيئًا، أو يستهلك الكثير من الذاكرة، أو يصبح من المستحيل صيانته بمرور الوقت.

الخوارزمية عبارة عن سلسلة محدودة ومرتبة من خطوات محددة جيدًا، تُحوّل المدخلات إلى مخرجات لحل مشكلة معينة. وهي أشبه بوصفة طهي: تُخبرك بما يجب فعله، وبالترتيب، وتحت أي ظروف، لكنها لا تُعنى بكيفية تخزين المكونات في الثلاجة، وهو ما يُمثل جزء بنية البيانات.

في علوم الحاسوب، يُصمَّم كل خوارزمية مع مراعاة نوع البيانات التي ستعمل عليها. ولا يُعد اختيار بنية البيانات تفصيلاً ثانوياً، فالبنية والخوارزمية متلازمتان ، وأي تغيير طفيف في أي منهما قد يُحسِّن الأداء أو يُؤدِّي إلى تراجعه بشكل ملحوظ.

من الناحية النظرية، روّج مؤلفون مثل نيكلاوس ويرث لفكرة أن الخوارزميات + هياكل البيانات = برامج منذ سبعينيات القرن الماضي . وبعد عقود، لا تزال هذه الفكرة صحيحة تمامًا: بغض النظر عما إذا كنت تبرمج بلغة جافا أو بايثون أو سي++، أو تخرجت من معسكر تدريبي، فإن المطلوب في المقابلات والمشاريع الجادة هو القدرة على اختيار كلا العنصرين ودمجهما بفعالية.

لماذا هي مهمة جدًا في البرمجة؟

في أي تطبيق واقعي، مهما بدا بسيطًا، فأنت تتعامل دائمًا مع البيانات: الرواتب، والمنتجات، والمستخدمين، والمعاملات، والمسارات، والمستندات ، وسجلات النظام، 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 ومتسقة، وذلك بحسب طبيعة المشكلة. فليس من المنطقي الوصول دائمًا إلى العنصر الأول، أو البحث باستخدام مفتاح، أو التكرار بالتسلسل، أو الإضافة في المنتصف، أو الحذف المتكرر؛ إذ يُناسب كل نمط استخدام هيكلًا مختلفًا.

تُمكّننا الخوارزميات، بدورها، من معالجة هذه البيانات بكفاءة : الفرز، والتصفية، والبحث عن العناصر، وإيجاد المسارات المثلى، واكتشاف الأنماط من خلال استخراج البيانات ، وتحسين الموارد، وما إلى ذلك. العديد من المشاكل التي تبدو صعبة تصبح بسيطة عند إيجاد المزيج المناسب من الخوارزمية وبنية 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 يشير إلى استخدام جدول تجزئة أو خريطة مفتاح-قيمة.

علاوة على ذلك، غالباً ما يتمحور التدريب الرسمي والمهني حول هذا المجال. تتضمن العديد من الجامعات وبرامج التعليم العالي مادة تُسمى هياكل البيانات والخوارزميات ، مع منهج رسمي، ومتطلبات مسبقة، ومحاضرات، وجلسات عملية، واختبارات، وواجبات، لأنها تُعتبر مادة أساسية لأي مهندس برمجيات.

المتطلبات الأساسية والأسس الضرورية

لتحقيق أقصى استفادة من دراسة هياكل البيانات والخوارزميات، من المفيد الإلمام ببعض لغات البرمجة العامة، مثل جافا أو بايثون أو سي++ . لا يشترط أن تكون خبيرًا، ولكن يجب أن تكون ملمًا بالمفاهيم الأساسية كالمتغيرات وأنواع البيانات والشروط والحلقات والدوال وتمرير المعاملات.

من المفيد للغاية أيضًا فهم مفهوم 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 بموضوعية وتبرير قراراتك.

ومن الجوانب المهمة الأخرى امتلاك بعض الخبرة في حل المشكلات : تمارين 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.

تُحدد بعض المناهج الدراسية صراحةً متطلبات مسبقة أو مصاحبة لدورة هياكل البيانات والخوارزميات، مثل اجتياز 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، فإن الإلمام ببعض البيئات العملية الواقعية (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

في علوم الحاسوب، توجد العديد من هياكل البيانات ، ولكن هناك مجموعة من الهياكل "الأساسية" التي تتكرر باستمرار: المصفوفات (المتجهات)، والمكدسات، والطوابير، والقوائم المتصلة، والأشجار، والرسوم البيانية، ومجموعات المحاولات، وجداول التجزئة. يُعد فهم كيفية عملها، والعمليات التي تقدمها، وتكاليفها النموذجية، أمرًا أساسيًا لإتقان البرمجة.

بعد ذلك، سنستعرض كل واحد منها ، مع فكرته الرئيسية وعملياته النموذجية وأمثلة على المشكلات التي تظهر عادة في الفصول الدراسية والتمارين ومقابلات العمل للمطورين.

المصفوفات

المصفوفة هي 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، 2، 3، و4. لكل خانة فهرس (0، 1، 2، 3)، ويمكنك الوصول مباشرةً إلى أي عنصر باستخدام فهرسه في زمن ثابت O(1). هذا يجعل المصفوفات فعالة للغاية للقراءة العشوائية.

توجد فئتان رئيسيتان: المصفوفات أحادية البعد (صف واحد من العناصر) والمصفوفات متعددة الأبعاد (مثل المصفوفات، وهي عبارة عن مصفوفات من المصفوفات). توفر 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.

في المقابلات والاختبارات، تُعدّ تمارين مثل إيجاد القيمة الصغرى الثانية في مصفوفة ، وإيجاد أول عدد صحيح فريد، ودمج مصفوفتين مرتبتين، أو إعادة ترتيب الأعداد الموجبة والسالبة مع الحفاظ على خصائص معينة، شائعة جدًا. وتعتمد جميع هذه التمارين على الوصول إلى الفهرس والاجتياز الخطي أو المزدوج.

أكوام

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

يعني هذا السلوك أنه لا يمكننا الوصول إلا إلى العنصر الموجود في أعلى المكدس . لا 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 تقييم التعبيرات في تدوين اللاحقة (RPN)، وترتيب العناصر باستخدام المكدسات فقط، أو التحقق مما إذا كانت سلسلة من الأقواس (والرموز الأخرى) متوازنة بشكل صحيح باستخدام push و pop.

من الناحية العملية، تعمل العديد من التطبيقات الداخلية للغات (على سبيل المثال، مكدس استدعاء النظام ) وفقًا لهذه المبادئ نفسها، حتى لو لم نرها بشكل مباشر.

الطوابير

الطابور هو بنية بيانات خطية أخرى، ولكنه بدلاً من اتباع مبدأ "آخر ما يدخل، أول ما يخرج"، يستخدم نموذج "أول ما يدخل، أول ما يخرج". وأوضح تشبيه له هو صف من الناس ينتظرون عند شباك تذاكر السينما.

في قائمة الانتظار القياسية، تُضاف العناصر في النهاية وتُزال من البداية . العنصر الأول في القائمة هو أول عنصر يُخدم، مما يجعلها مثالية 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 يُطلب منك، على سبيل المثال، تنفيذ مكدس باستخدام طابورين ، أو عكس أول k عنصر من طابور دون تغيير الباقي، أو توليد أرقام ثنائية من 1 إلى n باستخدام سلوك FIFO للطابور.

بالإضافة إلى قائمة الانتظار الأساسية، هناك متغيرات مثل قائمة الانتظار الدائرية ، وقائمة الانتظار ذات الأولوية، أو قوائم الانتظار المزدوجة (deque)، والتي توفر عمليات إضافية وتحسن الأداء في سيناريوهات معينة.

القوائم 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 المراد تخزينها 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، الذي 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.

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

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

Árboles

الشجرة 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 يشبه "العائلة" أو "المخطط التنظيمي".

تُعد الأشجار مفيدة للغاية عندما نريد تمثيل العلاقات الهرمية أو تقسيم مشكلة 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.

في الواقع، أكثر أنواع الأشجار الثنائية وشجرة البحث الثنائية شيوعًا في التمارين . تشمل المسائل 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

يُعمم الرسم البياني 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 أنواع عديدة من الرسوم البيانية: غير الموجهة (حيث لا يكون للحواف اتجاه، والعلاقة ثنائية الاتجاه) والموجهة (حيث يكون للحواف نقطة بداية ونقطة نهاية). ويمكن تصنيفها أيضاً إلى رسوم بيانية موزونة أو غير موزونة، متصلة أو غير متصلة، تحتوي على دورات أو لا تحتوي عليها، 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 البحث بالعرض أولاً (BFS) والبحث بالعمق أولاً (DFS) من أكثر خوارزميات اجتياز الشبكات الكلاسيكية . وتُستخدم كلتاهما كعناصر أساسية في العديد من المشكلات: التحقق من اتصال الرسم البياني، واكتشاف الدورات، وإيجاد المكونات المتصلة، وما إلى ذلك.

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

الأشجار أو الأشجار البادئة

شجرة البحث (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 عقد عادةً حرفًا، وتشير المسارات من الجذر إلى عقد معينة إلى كلمات كاملة . وعادةً ما يتم تمييز العقد التي تنتهي بها الكلمات بطريقة ما (على سبيل المثال، باستخدام مؤشر منطقي) لتمييزها عن البادئات البسيطة.

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

تشمل العمليات والمشاكل الشائعة المتعلقة بـ "try" ما يلي: حساب عدد الكلمات المخزنة ، وطباعة جميع الكلمات بالترتيب المعجمي، وفرز عناصر المصفوفة عن طريق الإدخال في "try"، وتوليد 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 أنظمة البحث أو معالجة النصوص أو الاقتراحات.

جداول التجزئة والتجزئة

التجزئة هي 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.

جدول التجزئة هو 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، يُعاد تجزئة المفتاح ببساطة ويُستخدَم الموقع المقابل.

يعتمد أداء جدول التجزئة بشكلٍ أساسي على ثلاثة عوامل: دالة التجزئة المختارة (إذ يجب أن توزع المفاتيح بشكلٍ جيد لتجنب تركزها)، وحجم الجدول (حيث يؤدي الحجم غير الكافي إلى العديد من التصادمات)، وطريقة معالجة التصادمات (مثل الربط باستخدام القوائم المتصلة، أو العنونة المفتوحة، إلخ). وهذا يُشبه فهرس قاعدة البيانات ، حيث يُحسّن اختيار البنية المناسبة عمليات البحث والوصول.

غالبًا ما تطلب تمارين برمجة التجزئة النموذجية، على سبيل المثال، إيجاد أزواج متناظرة في مصفوفة ، أو إعادة بناء خط سير الرحلة بالكامل من الرحلات الجوية الفردية، أو التحقق بسرعة مما إذا كانت مصفوفة واحدة مجموعة فرعية من أخرى، أو التحقق مما إذا كانت مصفوفتان منفصلتين، وكل ذلك يستفيد من عمليات البحث التقريبية O(1) لجدول التجزئة.

في معظم اللغات الحديثة، يتم دعم هياكل الخرائط والقواميس وخرائط التجزئة أو مجموعات التجزئة داخليًا بواسطة جداول التجزئة، على الرغم من توفير واجهة عالية المستوى للمبرمج.

كيف ترتبط الخوارزميات وهياكل البيانات

يُحدد اختيار بنية البيانات بشكل مباشر مدى ملاءمة الخوارزميات وتعقيدها. فخوارزمية البحث الخطي في قائمة غير مرتبة تجتاز العناصر واحدًا تلو الآخر؛ أما إذا غيّرنا البنية إلى شجرة بحث متوازنة أو جدول تجزئة، فسنحصل على نتائج أسرع بكثير.

على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في البحث بشكل متكرر عن مفاتيح في مجموعة كبيرة، فإن تخزين البيانات في جدول تجزئة أو شجرة بحث ثنائية يتيح لك تصميم خوارزميات بحث أسرع بكثير من استخدام مصفوفة بسيطة غير مرتبة. وينطبق الأمر نفسه على قوائم الانتظار ذات الأولوية والأكوام لخوارزميات 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، وحلقات التجربة، وما إلى ذلك.

إنّ هذا المزيج الأمثل من الخوارزمية وبنية البيانات هو ما يجعل التطبيقات المعقدة فعّالة وقابلة للتوسع . فبدون أساس متين، تميل الحلول إلى أن تصبح بطيئة، ويصعب فهمها وصيانتها، أو يستحيل تكييفها مع ازدياد حجم المعلومات.

لذلك، فإن إتقان الخوارزميات وهياكل البيانات ليس شرطًا أساسيًا لأي شخص يطمح إلى أن يصبح مبرمجًا كفؤًا ومنافسًا في سوق العمل اليوم.

كيفية تعلم هياكل البيانات والخوارزميات

يشعر الكثيرون بالعجز عند محاولة التعلم الذاتي باستخدام منصات مثل LeetCode أو Codewars . من الشائع البدء بتمارين "سهلة" ثم عدم معرفة من أين يبدأون، لينتهي بهم الأمر بالنظر إلى الحل دون فهم كيفية تطبيقه لاحقًا.

عادةً ما يجمع النهج العملي بين عدة عناصر: شرح نظري جيد لكل بنية وخوارزمية، وأمثلة مرئية، والكثير من التدريب الموجه، وإذا أمكن، دعم من شخص ذي خبرة يمكنه مساعدتك في 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 كل من مجال الأعمال والتعليم، والذين نشروا كتبًا ودورات تدريبية حول أساسيات البرمجة، ولغة جافا، وهياكل البيانات، وتحديات البرمجة القائمة على الألعاب، مقدمين هذه المفاهيم بطريقة شيقة قابلة للتطبيق على مشاريع واقعية.

من الشائع أيضاً أن تُدرج الأكاديميات ومراكز التدريب وحداتٍ دراسيةً مُخصصةً لهياكل البيانات والخوارزميات ضمن برامجها المُخصصة لمطوري الويب أو مُبرمجي التطبيقات. وفي كثير من الأحيان، تُركز هذه البرامج على منهجٍ عمليٍّ قائمٍ على المشاريع ، مع تمارين مُتدرجة الصعوبة ومحاكاةٍ لمشاكل المقابلات التقنية النموذجية.

إذا كنت عالقًا، فقد يساعدك اتباع مسار منظم: ابدأ بالمصفوفات والقوائم ، ثم انتقل إلى المكدسات والطوابير، ثم الأشجار والرسوم البيانية الأساسية، وأخيرًا جداول التجزئة وأشجار البحث، مع التناوب دائمًا بين الشرح النظري وأمثلة التعليمات البرمجية الصغيرة والكثير من الممارسة الفردية.

بالنسبة للمقابلات، يُنصح بمراجعة ليس فقط الهياكل ولكن أيضًا خوارزميات القوة الغاشمة والخوارزميات الكلاسيكية المرتبطة بها (الاجتيازات، والبحث، والفرز، والتراجع البسيط، والبرمجة الديناميكية الأساسية) والتأكد من قدرتك على شرح سبب اختيارك لهيكل معين وما هو مدى تعقيد الحل الخاص بك.

مع مرور الوقت وبعض المثابرة ، ما يبدو في البداية وكأنه جدار يتحول في النهاية إلى مجموعة من الأدوات المألوفة التي تستخدمها بشكل غريزي تقريبًا عند مواجهة مشاكل جديدة.

إن الفهم القوي للخوارزميات، وكيفية عمل هياكل البيانات الرئيسية، وكيفية ارتباطها ببعضها البعض، سيمكنك من كتابة برامج أسرع وأكثر وضوحًا وقوة ، ويفتح لك الأبواب في عمليات الاختيار الصعبة، ويضمن أن مشاريعك الأكاديمية والمهنية مبنية على أساس متين ومستقبلي.