مفهوم – Data Structure هياكل البيانات هي طريقة لجمع البيانات وتنظيمها بطريقة تمكننا من إجراء عمليات على هذه البيانات بطريقة فعالة.
هياكل البيانات تعتمد على تصميم عملية التخزين فى الحاسب بطريقة فعالة وغير معقد ليدعم نوع البيانات المراد تخزينها ليعمل الكود او الخوارزمية بطريقة اسرع واكثر كفاءة.
حيث أن هياكل البيانات هي طريقة متخصصة بحفظ البيانات وتنظيمها ومعالجاتها واستعادتها، قد تختلف عن بعضها البعض تبعًا للبيانات التي تتعامل معها، حيث تقدم بعض طرق هيكلة البيانات فائدة كبيرة للأمور البسيطة كاستعادة البيانات المحفوظة باستخدام معرفٍ محددٍ.
وعلى سبيل المثال يمكن هيكلة أحد قواميس الأون لاين ليتمكن المستخدم من الحصول على تعريف الكلمات، ومن جهةٍ أخرى يمكن لبعض الطرق الأخرى أن تتعامل مع أمورٍ أكثر تعقيدًا خاصةً تلك التي تتعلق بعمليات البحث.
إن أبسط أشكال هياكل البيانات هي المصفوفة الأحادية أو الخطية؛ حيث ترقم البيانات المحفوظة فيها باستخدام أعدادٍ صحيحةٍ متتاليةٍ يسهل من خلالها الوصول إلى المحتوى لذلك ظهرت لاحقًا لوغاريتمات أو خوارزميات كما يدعوها البعض ساعدت في تخزين البيانات بكفاءةٍ عاليةٍ
امثلة على انواع هياكل البيانات المعقدة:
Array
Linked List
Tree
Graph
Stack, Queue
اقرأ ايضًا: عادات سيئة على المبرمج تجنبها
أنواع Data Structure هياكل البيانات
تختلف أنواع هيكلة البيانات تبعًا لنوع العمليات والخوارزميات المستخدمة للوصول إلى البيانات المخزنة وفق الآتي:
المصفوفات: تحتفظ المصفوفات بالعناصر في أماكن تخزينٍ متجاورةٍ؛ فعند تشابهها تخزن معًا مما يسهل حساب موقعها واستعادتها بسهولةٍ وقد يكون طول المصفوفة ثابتًا أو متغيرًا.
الحُزم: تخزن الحزم مجموعة العناصر وفق ترتيبٍ خطيٍّ يعتمد عليه في الحصول عليها، وقد يكون الترتيب وفق طريقةِ ما يدخل أخيرًا يخرج أولًا (Lifo)، أو طريقة ما يدخل أولًا يخرج أولًا (Fifo).
القوائم: تخزن القوائم مجموعةً من العناصر بشكلٍ مشابهٍ لطريقة تخزين الحزم، لكن تتم العملية وفق طريقة ما يدخل أولًا يخرج أولًا.
القوائم المرتبطة: تخزن هذه القوائم مجموعة العناصر وفق ترتيبٍ خطيٍّ حيث يتضمن كل عنصرٍ في قائمةٍ مرتبطةٍ عنصر بيانات ودليل أو إشارة أو رابط يتعلق بالعناصر التالي في القائمة نفسها.
طريقة الأشجار: تخزن الأشجار مجموعة العناصر وفق طريقةٍ هرميةٍ نظريةٍ، حيث ترتبط كل عقدةٍ ببقية العقد إضافةً لإمكانية وجود قيمٍ فرعيةٍ متعددة يطلق عليها أطفال الشجرة.
الرسوم البيانية: أيضًا تخزن الرسوم البيانية مجموعة العناصر وفق طريقةٍ غير خطيةٍ، حيث تتكون تلك الرسوم من مجموعةٍ محددةٍ من العقد يطلق عليها القمم أو الرؤوس ومن الحواف وهي الخطوط التي تربط العقد مع بعضها.
الشجرة الرقمية: وتدعى أيضًا بالشجرة البادئة وهي إحدى أنواع هيكلة البيانات التي تخزن السلاسل وكأنها رموز بياناتٍ يمكن تنظيمها ضمن رسمٍ بيانيٍّ مرئيٍّ.
جداول التقطيع: تدعى أيضًا بجداول هاش أو خرائط هاش والتي تخزن مجموعة العناصر ضمن مصفوفةٍ مترابطةٍ ترسم مفاتيحَ خاصةً بالقيم.
ومن خلال استخدام ميزة التقطيع أو التجزئة تتمكن جداول التقطيع من تحويل اللائحة أو الفهرس إلى مصفوفةٍ من مجموعاتٍ يوجد ضمنها العنصر المطلوب.
ضرورة إستخدام Data Structure هياكل البيانات
يزداد حجم البيانات المستخدمة باستمرار مع التعقيدات المتزايدة في الخوارزميات المستخدمة، وهذا قد يؤثر على أداء التطبيقات لذلك يفضل الاعتماد على هيكلة البيانات لأسبابٍ عدة:
سرعة المعالجة: تشكل سرعة معالجة البيانات عاملًا هامًّا وضروريًّا لتسهيل التعامل مع بياناتٍ ضخمةٍ جدًا قد يعجز المعالج عن مجاراتها.
البحث عن البيانات: يمكن من خلال هيكلة البيانات الحصول على سجلٍ خاص من قاعدة البيانات بسرعةٍ وعن طريق المصادر.
الطلبات المتعددة: من خلال إتاحة التعامل مع طلباتٍ عديدةٍ من أكثر من مستخدم.
اقرأ ايضًا:
- كل ما تريد معرفته عن فلاتر Flutter
- ما تحتاج معرفته عن أي بي تي في iptv
- كل ما تحتاج معرفته عن لارافل Laravel اطار عمل php
إيجابيات وسلبيات Data Structure هياكل البيانات
تتميز العملية برمّتها بإيجابياتٍ عديدةٍ يمكن الحصول عليها عند استخدامها:
يمكن من خلال الهيكلة التخزين الآمن للمعلومات حيث تحتاج أغلب طرقها جزءًا صغيرًا من الذاكرة، كما يصبح تخزين المعلومات سهلًا للغاية ويتيح الوصول إليها في أي وقتٍ كان ومعها لا يوجد مجالٌ لفقدان المعلومات أو ضياعها كما لو كانت مكتوبةً على ورق.
من خلال هيكلة البيانات يتمتع المستخدم بإمكانية استخدام بياناته ومعالجتها ضمن النظام المستخدم فعلى سبيل المثال يمكن تسجيل ساعات العمل وتجهيز تقريرٍ عنها من خلال عمليةٍ آليةٍ تستخدم الهيكلة بشكلٍ واسعٍ.
تسهل هيكلة مجموعة البيانات كافة العمليات الموجودة ضمنها وتنفذها بأسرع وقتٍ.
أما سلبيات هيكلة البيانات فتمكن من خلال:
لا يمكن لأي شخصٍ تعديل الهيكلة الخاصّة بالبيانات فالأمر يحتاج مختصّين ذوي خبرةٍ واسعةٍ بهذا المجال لذلك يستحيل تغيير معظم هياكل البيانات.
في حال واجهتك مشكلةٌ ما في هيكلة بياناتك، فمن الصعب حلها دون الاستعانة بخبرةِ ذوي الاختصاص والمحترفين في هذا المجال.