ساختمان داده چیست؟ آموزش ساختمان داده ها و طراحی الگوریتم استاد یوسفی (چند جلسه رایگان)

ساختمان داده یا Data Structure، یک استراتژی تخصصی برای سازماندهی، پردازش، بازیابی و ذخیره داده‌ها است. در واقع ساختمان داده روشی است برای مرتب کردن داده‌ها در کامپیوتر به‌گونه‌ای که بتوان به‌طور موثر و آسان به آن‌ها دسترسی پیدا کرد، آن‌ها را به‌روز کرد و به‌طور کلی کار با داده‌های مورد نیاز کاربران را به روش‌های مناسب برای کاربران راحت‌تر می‌کند. ساختمان‌های داده، سازماندهی اطلاعات را به گونه‌ای تنظیم می‌کنند که ماشین‌ها و انسان‌ها بتوانند آن را بهتر درک کنند.

در این دوره آموزش ساختمان داده تمامی مباحث مورد نیاز درس ساختمان داده و طراحی الگوریتم با بالاترین کیفیت به شما آموزش داده می‌شود تا با سرعت هرچه بهتر در کنکور ارشد کامپیوتر و کنکور دکتری کامپیوتر رتبه برتر شوید.

ساختمان داده چیست؟

ساختمان داده به گروهی از عناصر داده گفته می‌شود که آسان‌ترین راه برای ذخیره‌سازی و یا انجام عملیات مختلف بر روی‌داده‌های کامپیوتر را فراهم می‌کند. درواقع روشی خاص است برای سازمان‌دهی داده‌ها در کامپیوتر تا بتوان از آن داده‌ها به‌طور مؤثر استفاده کرد. هدف اصلی ساختمان داده کاهش پیچیدگی‌های مکانی و زمانی وظایف مختلف است.

در این مقاله ابتدا به معرفی ساختمان داده می‌پردازیم و در ادامه سرفصل‌های درس ساختمان داده و طراحی الگوریتم را به شما معرفی می‌کنیم.

چرا ساختارهای داده مهم هستند؟

انواع داده‌های پایه معمولی، مانند اعداد صحیح یا مقادیر ممیز شناور، که در اکثر زبان‌های برنامه نویسی موجود هستند، عموماً برای دریافت هدف منطقی برای پردازش و استفاده داده کافی نیستند. با این حال، برنامه‌هایی که اطلاعات را دریافت، 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 می‌آورند و استفاده مؤثر، تداوم و به اشتراک گذاری داده‌ها را تسهیل می کنند.

ساختارهای داده بلوک‌های ساختمانی برای کاربردهای پیچیده‌تر هستند. آن‌ها با ترکیب عناصر داده در یک واحد منطقی طراحی می‌شوند که نشان دهنده یک نوع داده انتزاعی است که با الگوریتم یا برنامه مرتبط است. نمونه‌ای از یک نوع داده انتزاعی یک “نام مشتری” است که از رشته های کاراکتری 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 می‌تواند 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 می‌شود؟

به طور کلی از ساختارهای داده برای پیاده سازی اشکال فیزیکی انواع داده‌های انتزاعی استفاده می‌شود. ساختار داده بخش مهمی از طراحی نرم افزار کارآمد است. آن‌ها همچنین نقش مهمی در طراحی الگوریتم و نحوه استفاده از آن الگوریتم‌ها در برنامه‌های رایانه‌ای ایفا می‌کنند.

زبان‌های برنامه‌نویسی اولیه مانند Fortran، C و C++ برنامه‌نویسان را قادر می‌سازند تا ساختار داده‌های خود را تعریف کنند. امروزه بسیاری از زبان‌های برنامه نویسی شامل مجموعه گسترده‌ای از ساختارهای داده داخلی برای سازماندهی کد و اطلاعات هستند. به عنوان مثال، فهرست‌ها و دیکشنری‌های پایتون و آرایه‌ها و اشیاء جاوا اسکریپت ساختارهای کدگذاری رایجی هستند که برای ذخیره و بازیابی اطلاعات استفاده می‌شوند.

مهندسان نرم‌افزار از الگوریتم‌هایی استفاده می‌کنند که به طور خوبی با ساختار داده‌ها مرتبط هستند مانند لیست‌ها، صف‌ها و… 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.

کاربردهای ساختمان داده

ساختمان داده‌ها در زمینه‌های زیاد کاربرد دارد مانند:

• گرافیک
• طراحی کامپیوتر
• بلاک چین
• سیستم عامل
• ژنتیک
• بیوانفورماتیک
• پردازش تصویر
• هوش مصنوعی
• داده‌های پزشکی
• شبیه‌سازی و …

ویژگی های ساختار داده

ساختارهای داده اغلب بر اساس ویژگی‌هایشان طبقه بندی می‌شوند:

خطی یا غیر خطی: این مشخصه توصیف می‌کند که آیا اقلام داده به ترتیب، ترتیب داده شده‌اند یا خیر. مانند یک آرایه، یا در یک توالی نامرتب، مانند یک نمودار.

همگن یا ناهمگن: این مشخصه توصیف می‌کند که آیا همه اقلام داده در یک مخزن معین از یک نوع هستند یا خیر. یک مثال مجموعه‌ای 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.

استاتیک یا پویا: این مشخصه نحوه کامپایل شدن ساختارهای داده را توصیف می‌کند. ساختارهای داده ایستا دارای اندازه‌ها، ساختارها و مکان‌های 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 الگوریتم‌هایی که اعمال می‌شود تعیین می‌شود. انواع مختلف ساختار داده شامل موارد زیر است:

آرایه: یک آرایه مجموعه‌ای از آیتم‌ها را در مکان‌های حافظه مجاور ذخیره می‌کند. مواردی که از یک نوع هستند با هم ذخیره می‌شوند، بنابراین موقعیت هر عنصر می‌تواند به راحتی توسط یک شاخص محاسبه یا بازیابی شود. آرایه‌ها می‌توانند از نظر طول ثابت یا انعطاف پذیر باشند.

صف: صف نوعی ساختار خطی دارد که از ترتیب خاصی پیروی می‌کند و در آن عملیاتی انجام می‌شود. ترتیب اولین خروجی (FIFO) است.

لیست پیوندی: یک لیست پیوندی مجموعه‌ای از موارد را به ترتیب خطی ذخیره می‌کند. 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 مجموعه‌ای از اقلام را به صورت انتزاعی و سلسله مراتبی ذخیره می‌کند. هر گره با یک مقدار کلیدی همراه است، با گره‌های والد مرتبط با گره‌های فرزند یا زیرگره‌ها. همچنین یک گره ریشه وجود دارد که جد همه گره‌های درخت است. درخت‌ها به‌صورت ساختارهای داده سلسله مراتبی هستند. درخت باینری یا درخت دودویی نوعی ساختمان داده به صورت درخت است که در آن هر حداقل صفر و حداکثر دو فرزند دارد که به آن‌ها فرزند چپ و فرزند راست گفته می‌شود.

پشته: پشته 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 فرزندانش است.

نمودار یا گراف: یک نمودار مجموعه‌ای از موارد را به صورت غیر خطی ذخیره می‌کند. گراف‌ها از مجموعه محدودی از گره‌ها، که به عنوان راس نیز شناخته می‌شوند و خطوطی که آن‌ها را به هم متصل می‌کنند، که به عنوان یال نیز شناخته می‌شوند، تشکیل شده‌اند. این‌ها برای نمایش سیستم‌های دنیای واقعی مانند شبکه‌های کامپیوتری مفید هستند.

عملیات روی ساختمان داده ها

پیمایش: پیمایش در ساختمان داده به معنای بازدید از هر عنصر ساختمان داده، به منظور دستیابی صحیح به هر گره و انجام عملیاتی روی گره‌هایی که به آن‌ها دسترسی داریم.

درج: درج یعنی اینکه می‌توانیم به عنوان فرآیند افزودن عناصر به ساختمان داده ها از آن استفاده کنیم. اگر اندازه ساختمان داده را n در نظر بگیریم، تنها می‌توانیم n-1 عنصر داده را به آن وارد کنیم.

حذف: به معنای حذف یک عنصر از ساختمان داده است. در این فرآیند ما می‌توانیم یک عنصر آرایه را از هر مکان تصادفی در ساختمان‌داده حذف کنیم.

جستجو: به فرآیند یافتن یک عنصر در مکان معین در ساختمان داده جستجو می‌گویند.

ادغام: به ترکیب رکوردهای دو فایل مرتبط باهم در یک فایل، ادغام کردن می‌گویند.

مرتب سازی: فرآیند چیدمان داده ها در ساختمان داده با یک ترتیب خاص و مرتب، مرتب‌سازی می‌گویند.

معرفی دوره نکته و تست ساختمان داده و طراحی الگوریتم ویژه کنکور ارشد و کنکور دکتری کامپیوتر استاد یوسفی

مجموعه استاد یوسفی در این آموزش تمامی تست‌های درس ساختمان داده و طراحی الگوریتم را که از سال‌های اخیر کنکور تا الان حل شده را در اختیار شما قرار داده است تا بتوانید با کیفیت و سرعت هرچه بیشتر، رتبه برتر شوید.

سرفصل های دوره نکته و تست ساختمان داده شامل:

• حل تست‌های کنکور مهندسی کامپیوتر از سال‌ 88 تا 1401
• حل تست‌های کنکور علوم کامپیوتر از سال 88 تا 1401
• حل تست‌های کنکور مهندسی آی‌تی از سال 88 تا 1401
• حل تست‌های کنکور دکتری کامپیوتر از سال 91 تا 1401
• حل تست‌های کنکور دکتری علوم کامپیوتر و بیوانفورماتیک از سال 91 تا 1401
• حل تست‌های کتاب نارنجی
• رشد توابع
• زمان اجرا و آنالیز استحلاکی
• آرایه، لیست پیوندی، صف و پشته
• روابط بازگشتی
• الگوریتم‌های بازگشتی
• روابط بازگشتی و تقسیم و غلبه
• جست‌وجو و درهم‌سازی
• درخت
• مرتب‌سازی و مرتبه‌های آماری
• مجموعه‌های مجزا – روش‌های حریصانه
• برنامه‌نویسی پویا
• گراف – MST

برای مشاهده جزئیات دوره نکته و تست ساختمان داده و طراحی الگوریتم کنکور ارشد کامپیوتر کلیک کنید.

• مدرس دوره: استاد یوسفی
• ساعت دوره: 90 ساعت

می‌توانید یک جلسه را به‌صورت رایگان مشاهده کنید:

معرفی دوره آموزش ساختمان داده و طراحی الگوریتم کنکور ارشد و کنکور دکتری کامپیوتر استاد یوسفی

در این آموزش تمامی مطالب درس ساختمان داده و طراحی الگوریتم مورد نیاز برای کنکور ارشد و دکتری کامپیوتر به‌طور کامل آموزش داده شده است.

سرفصل‌های دوره  آموزش ساختمان داده شامل:

• تعریف الگوریتم و مقدمات ریاضی
• لگاریتم و خواص آن، تعریف تابع
• رشد توابع
• حل تمرین مهم از رشد توابع
• استقرای ریاضی
• نمادهای مجانبی
• تحلیل الگوریتم‌های غیربازگشتی
• آنالیز استهلاکی
• آرایه
• لیست پیوندی
• پشته (stack) و صف (queue)
• فرم‌های عبارات ریاضی
• حل رابطه بازگشتی با استفاده از معادله مشخصه
• درخت بازگشت
• قضیه Master و کران‌یابی
• قضیه Akra-Bazzi
• الگوریتم‌های بازگشتی و مسئله هانوی
• تقسیم و غلبه (مسئله ضرب دو ماتریس)
• تقسیم و غلبه (مسئله ضرب دو چندجمله‌ای، ضرب دو عدد n رقمی بزرگ و جمع بیشینه در یک آرایه)
• جستجو در آرایه
• درهم سازی (hashing) و زنجیره سازی
• آدرس‌دهی باز و تابع درهم ساز
• درخت
• درخت دودویی و نکات آن
• BST (Binary Search Test)
• AVL
• ساخت AVL با استفاده از دوران
• درخت قرمز سیاه
• درخت 2-3-4 و درخت بی (B tree)
• درخت treap و درخت tri
• هرم دودویی
• اثبات ساخت هرم، حذف ماکزیمم از هرم بیشینه، صف اولویت
• Deap (Double ended heap) و هرم بیشینه کمینه
• درخت دوجمله‌ای، هرم دوجمله‌ای و هرم فیبوناتچی
• مفاهیم مرتب‌سازی و سه روش مقدماتی برای آن
• مرتب‌سازی سریع، هرمی و درختی
• مرتب‌سازی ادغامی و روش Shell
• درخت تصمیم، مرتب‌سازی غیرمقایسه‌ای (شمارشی، مبنایی)
• مرتب‌سازی غیرمقایسه‌ای (سطلی)، مرتب‌سازی سه مرحله‌ای، وارونگی
• الگوریتم Select
• مجموعه‌های مجزا
• بروش‌های حریصانه برای بهینه‌سازی
• روش کدگذاری هافمن
• برنامه‌ریزی پویا برای مسائل بهینه‌سازی
• درخت جستجوی دودویی بهینه
• یافتن بزرگ‌ترین زیردنباله مشترک
• گراف و الگوریتم‌های آن
• پیمایش عمقی و سطحی
• درخت پوشای کمینه (MST)
• یافتن کوتاه‌ترین مسیرهای هم‌مبدأ (الگوریتم بلمن فورد)
• یافتن کوتاه‌ترین مسیرهای هم‌مبدأ (الگوریتم دایجسترا)
• یافتن کوتاه‌ترین مسیر بین هر دو رأس (الگوریتم فلوید)
• یافتن کوتاه‌ترین مسیر بین هر دو رأس (الگوریتم شبه ضرب ماتریسی و جانسون)
• شار بیشینه (Max Flow)
• نظریه NP
• ادامه نظریه NP
• حل چند تست از نظریه NP
• تطابق الگو

برای مشاهده جزئیات دوره آموزش ساختمان داده ها و طراحی الگوریتم کنکور ارشد و کنکور دکتری کامپیوتر استاد یوسفی کلیک کنید.

شما می‌توانید یکی از جلسات این دوره را به‌صورت رایگان مشاهده کنید:

• مدرس دوره: استاد هادی یوسفی
• ساعت دوره: 57ساعت

همچنین شما می‌توانید برای دریافت مشاوره رایگان کنکور با شماره‌های 88922915-021| 88809039-021 تماس بگیرید و یا به تلگرام مجموعه به شماره: 09384361587 پیام بدهید.