مفهوم – من أساسيات البرمجة الخوارزميات Algorithms وهياكل البيانات Data Structure ولكن هناك الكثير من متعلمي البرمجة يرغبون في معرفة الفرق بين الخوارزميات وهياكل البيانات.
سنتعرف خلال هذه لمقالة على الفرق بين الخوارزميات Algorithms وهياكل البيانات Data Structure بتعريفات وأمثلة مختلفة.
الخوارزميات Algorithms تتعلم منها كيف تفكر و تحلل أثناء كتابة الكود حتى تصل إلى النتيحة التي تريد الحصول عليها لهذا تعتبر مدخل البرمجة.
هياكل البيانات Data Structure بشكل عام هي كيف تدمج بين الخوارزميات ومفاهيم برمجة الكائنات (OOP) مثل الكلاس (Class) , الكائن (Object) , الوراثة (Inheritance).
أهم نقطة عليك معرفتها هي أن الخوارزميات وهياكل البيانات هما مجرد مبادئ تعتمدها عند كتابة الكود.
أي لا تظن أن الخوارزميات بحد ذاتها عبارة عن لغة برمجة, أو أن هياكل البيانات بحد ذاتها عبارة عن لغة برمجة.
سنتعرف بشكل تفصيلي على كلًا من الخوارزميات Algorithms وهياكل البيانات Data Structure:
الخوارزميات Algorithms
الخوارزميات تعرف بالإنجليزية Algorithms، وتعرف أيضا بـ حل المشكلات – Problem Solving، ومن خلال هذا المسمى يمكنك تعريف الخوارزمية بأنها مجموعة من الخطوات التي يتم تطبيقها على مجموعة من البيانات المتاحة والتي تعرف بـ المدخلات – Inputs، لتحصل منها على نتيجة (حل المشكلة) وهو ما يعرف بـ المخرجات – Output.
وتنسب كلمة (خوارزمية) إلى عالم الرياضيات المسلم محمد بن موسى الخوارزمي صاحب كتاب (الكتاب المختصر في الجبر والمقابلة).
الهدف الرئيسي من تعلم الخوارزميات هو معرفة أو فهم كيف يتعامل جهاز الحاسوب (الكمبيوتر) مع البيانات، حتى تتمكن من التفكير مثل الحاسوب، وبطبيعة الحال فإن جهاز الحاسوب هو جهاز لا يفكر بل هو فقط يقوم بتنفيذ التعليمات (الأوامر البرمجية) واحدة تلو الأخرى، ولذلك يجب أن تقوم بكتابة التعليمات بالتفصيل وبدقة حتى تتمكن من الحصول على النتيجة المطلوبة من هذه التعليمات (الأوامر البرمجية).
الهدف الرئيسي من التعرف على الخوارزميات هو تغيير طريقة نظرك للأشياء، بحيث تكون أكثر دقة، بحيث تقوم بالتركيز على التفاصيل وترتيب الخطوات، حتى تتمكن من حل أي مشكلة برمجية (تصميم أي برنامج).
اقرأ ايضًا: أهمية الخوارزميات في البرمجة
هياكل البيانات Data Structure
ھیاكل البیانات Data Structure نتحدث هنا عن طرقٍ مختلفةٍ لتخزين البيانات وخوارزمياتٍ خاصةٍ بكل طريقةٍ تهدف إلى تسهيل إجراء العمليات على البيانات التي تم تخزينها، فھي مفيدةٌ جدًّا في برمجة قواعد البيانات من خلال استغلال مواقع الذاكرة بشكلٍ جيدٍ ومنظم، وتكمن قوة المهندسين والمبرمجين في قدرتهم على اختيار هياكل البيانات المناسبة للمسألة التي هم بصدد حلها.
فوائد هياكل البيانات Data Structure
1- التحكم في توزيع البیانات والتعرف على طبیعتھا وبنائھا الأساسي بنسقٍ معينٍ في الذاكرة.
2- بناء برامج قويةٍ ومتماسكةٍ من ناحية البناء والمنطق.
3- تمكن المبرمج من إبداع طرقٍ مبتكرةٍ في كتابة البرامج المختلفة.
4- اختصار زمن التخزين واسترجاع البيانات من الذاكرة.
اقرأ ايضًا: خطوات تعلم البرمجة
لماذا نحتاج لهياكل البيانات Data Structure
نظرًا لأن التطبيقات تزداد تعقيدًا والبيانات تزداد بمعدلٍ هائل نتجت مشاكل كثيرة يتم مواجهتها في التطبيقات وتقوم الأبحاث بمحاولاتٍ لإيجاد حلولٍ برمجيةٍ ذات كفاءةٍ عالية مثل هياكل البيانات (Data Structure)، ومن هذه المشاكل التى تُستخدَم هياكل البيانات في حلها:-
1- البحث داخل البيانات (Data Search):
إذا أخذنا في الاعتبار أنك تبحث عن عنصرٍ واحد داخل مليون عنصر فماذا لو كنا نتحدث عن 50 مليون عنصر؟ فماذا لو كانوا مليار عنصر (فهرس جوجل فيه مليارات الروابط لصفحات الويب فكيف يتم استرجاع الروابط الأكثر أهميةً بالنسبة للطلبية المدخلة وخلال أجزاء من الثانية؟) وهكذا فكلما ازدادت البيانات تصبح عملية البحث بحاجةٍ إلى وقتٍ أطول وتصبح أبطأ وأكثر تعقيدًا.
2- سرعة المعالج (Processor Speed):
على الرغم من كونها عالية وفى ازديادٍ مع الوقت فإنها محدودةٌ إذا زادت البيانات بشكلٍ هائل!
3- تعدد المهام (Multi Tasks):
يمكن لآلاف المستخدمين البحثُ في البيانات على الإنترنت وغيره من الخدمات في وقتٍ واحدٍ وبالرغم من كفاءة الخوادم (Servers) ذات السرعات العالية فإنها تواجه صعوبةً في تخديم العملاء بالوقت نفسه على التوازي، وكل ذلك قد يكون بسبب اختيار بنى معطياتٍ غير مناسبة.