كتاب هياكل البيانات من الأساسيات إلى الإحتراف للمبرمجين
لماذا هياكل البيانات هي لغة الأداء العالي؟
في عالم البرمجة، لا يكفي أن يكون الكود صحيحًا فحسب؛ بل يجب أن يكون ذكيًا. تخيل أنك تبحث عن كتاب في مكتبة فوضوية غير منظمة، قد تستغرق ساعات. ولكن في مكتبة منظمة حيث الكتب مرتبة حسب التصنيف والمؤلف، ستجد ما تريد في ثوانٍ.
هياكل البيانات (Data Structures) هي بالضبط نظام التصنيف والترتيب هذا للبيانات داخل برامجنا.
في هذا الموضوع و من خلال مدونة العرائش التقنية سوف نأخذك في رحلة من الفهم النظري إلى التطبيق العملي، حيث سنزيل الغموض عن كل هيكل بيانات، ونوضح بالضبط متى ولماذا وكيف تستخدمه.
مراجع إضافية موثوقة:
الأساسيات و لغة قياس الكفاءة
تحليل التعقيد: Big O Notation
Big O Notation هي أداة رياضية نستخدمها لوصف كفاءة الخوارزمية أو هيكل البيانات من حيث الزمن و المساحة المطلوبين عند زيادة حجم البيانات المدخلة (n).
| التعقيد | الوصف | مثال |
|---|---|---|
| O(1) | زمن ثابت | الوصول إلى عنصر في مصفوفة بمؤشر معروف |
| O(log n) | زمن لوغاريتمي | البحث في شجرة بحث ثنائية متزنة |
| O(n) | زمن خطي | البحث عن عنصر في قائمة غير مرتبطة |
| O(n²) | زمن تربيعي | خوارزميات الترتيب البطيئة مثل Bubble Sort |
مراجع إضافية:
الهياكل الخطية وإتقان التسلسل
المصفوفات (Arrays): البنية الأساسية
المفهوم: المصفوفة هي مجموعة من العناصر من نفس النوع، مخزنة في مواقع متجاورة في الذاكرة.
المزايا:
- وصول عشوائي سريع (O(1))
- كفاءة في الذاكرة
العيوب:
- الحجم الثابت (في معظم اللغات)
- إدراج/حذف مكلف
القوائم المرتبطة (Linked Lists): المرونة مقابل السرعة
المفهوم: القائمة المرتبطة هي مجموعة من العقد (Nodes)، حيث تحتوي كل عقدة على البيانات ومؤشر إلى العقدة التالية.
| المعيار | المصفوفة (Array) | القائمة المرتبطة (Linked List) |
|---|---|---|
| طريقة الوصول | عشوائي (O(1)) | تسلسلي (O(n)) |
| إدراج/حذف في البداية | O(n) | O(1) |
| إدراج/حذف في النهاية | O(1) | O(n) |
مراجع إضافية:
الهياكل غير الخطية وتنظيم التعقيد
الأشجار (Trees): الهيكل الهرمي للبيانات
المفهوم: الشجرة هي هيكل بيانات غير خطي يتكون من عقد، مع عقدة خاصة تسمى الجذر (Root).
شجرة البحث الثنائية (Binary Search Tree - BST)
شجرة ثنائية حيث تكون القيمة المخزنة في كل عقدة أكبر من جميع القيم في الشجرة الفرعية اليسرى وأقل من جميع القيم في الشجرة الفرعية اليمنى.
الكومة (Heap): إدارة الأولويات
شجرة ثنائية كاملة تخضع لخاصية الكومة: كومة قصوى (Max-Heap) أو كومة صغرى (Min-Heap).
الرسوم البيانية (Graphs): نمذجة العالم الحقيقي
المفهوم: الرسم البياني هو هيكل غير خطي يتكون من العقد (Vertices) والحواف (Edges).
| طريقة التمثيل | المزايا | العيوب |
|---|---|---|
| مصفوفة المجاورة | فحص وجود حافة يكون O(1) | يستهلك ذاكرة O(V²) |
| قائمة المجاورة | يستهلك ذاكرة O(V + E) | فحص وجود حافة يكون O(V) |
مراجع إضافية:
هياكل البيانات المتقدمة والتجزئة
جدول التجزئة (Hash Table): السر وراء السرعة الفائقة
المفهوم: هيكل بيانات يستخدم دالة تجزئة (Hash Function) لتعيين مفاتيح (Keys) إلى مواقع (Buckets) في جدول.
طرق حل التصادم:
- التسلسل (Chaining): تخزين العناصر المتصادمة في قائمة مرتبطة
- العنونة المفتوحة (Open Addressing): البحث عن فتحة فارغة أخرى
مراجع إضافية:
الدليل العملي لإختيار الهيكل المناسب
دليل إختيار هيكل البيانات المناسب
| السؤال | الهيكل المقترح |
|---|---|
| هل تحتاج إلى وصول عشوائي سريع؟ | المصفوفة أو جدول التجزئة |
| هل تكثر عمليات الإدراج والحذف في المنتصف؟ | القائمة المرتبطة |
| هل تحتاج إلى تنفيذ آلية التراجع (Undo)؟ | المكدس |
| هل تحتاج إلى معالجة العناصر بالترتيب؟ | الطابور |
| هل تحتاج إلى تمثيل علاقة هرمية؟ | الشجرة |
| هل تحتاج إلى البحث السريع مع إدراج وحذف فعال؟ | شجرة البحث المتزنة أو جدول التجزئة |
نماذج عملية
بناء ذاكرة تخزين مؤقت (LRU Cache)
نستخدم جدول تجزئة لتخزين البيانات للوصول السريع، و قائمة مرتبطة مزدوجة لتتبع العناصر الأقل إستخدامًا حديثًا.
تمثيل الرسم البياني لوسائل التواصل الاجتماعي
كل مستخدم هو عقدة. كل متابعة أو صداقة هي حافة. لمعرفة "الأصدقاء المقترحين"، يمكن استخدام BFS للعثور على أصدقاء الأصدقاء.
كيفية تحميل كتاب هياكل البيانات للمبرمجين
يمكنك تحميل كتاب هياكل البيانات للمبرمجين بصيغة PDF من خلال الموقع الرئيسي او من خلال رابط جوجل درايف
مراجع إضافية: