موضوع مقاله: ساختمان داده‌ها | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # ساختمان داده‌ها | مقدمه: سازمان‌دادنِ داده‌ها به یک طریق خاص و بر پایهٔ مدل منطقی یا ریاضی که به منظور استفادهٔ بهینه از داده‌ها صورت می‌گیرد را یک داده ساختار می‌گویند. | ## بخش 1: ساختمان داده‌ها | داده ساختارها انواع گوناگونی دارند که هر کدام مناسب برنامه‌های مختلفی هستند.جعفرنژاد، ص ۷ در اصطلاح «ساختار داده»، قسمت «ساختار» به یک «ساختار جبری» در مورد داده اشاره دارد. ساختمان داده‌ها روش‌های ذخیره داده‌ها در رایانه با هدف دسترسی آسان‌تر و بهینه تر است درحالی‌که الگوریتم روشی به منظور حل مسئله به وسیله کامپیوتر است. کاربرد ساختمان داده‌ها یکی از مفاهیم بنیادی در علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار هستند و نقش کلیدی در طراحی الگوریتم‌ها و سیستم‌های کارا ایفا می‌کنند. انتخاب ساختمان دادهٔ مناسب می‌تواند تأثیر مستقیمی بر زمان اجرا و میزان مصرف حافظهٔ یک برنامه داشته باشد، زیرا عملیات پایه‌ای مانند جست‌وجو، درج، حذف و مرتب‌سازی داده‌ها بسته به نوع ساختار داده، پیچیدگی متفاوتی دارند. در بسیاری از کاربردهای عملی، از ساختمان داده‌ها برای مدیریت حجم زیادی از اطلاعات استفاده می‌شود. برای مثال، در پایگاه‌های داده و سیستم‌های فایل از درخت‌ها برای سازمان‌دهی داده‌ها و دسترسی سریع به آن‌ها بهره گرفته می‌شود، در حالی که جدول‌های درهم‌سازی برای پیاده‌سازی جست‌وجوی سریع بر اساس کلید به‌کار می‌روند. در سامانه‌های عامل، شبکه‌های رایانه‌ای و نرم‌افزارهای مقیاس‌پذیر نیز انتخاب صحیح ساختمان داده نقش مهمی در بهبود کارایی کلی سیستم دارد. به‌طور کلی، طراحی مناسب ساختمان داده‌ها باعث ساده‌تر شدن پیاده‌سازی الگوریتم‌ها و افزایش قابلیت نگهداری و توسعهٔ نرم‌افزار می‌شود و به همین دلیل، این مبحث یکی از دروس پایه‌ای در آموزش علوم رایانه به‌شمار می‌رود. نوع دادهٔ انتزاعی، توصیفی منطقی از یک ساختار داده است که رفتار و عملیات قابل انجام روی داده‌ها را مشخص می‌کند، بدون آن‌که به جزئیات پیاده‌سازی آن در حافظه یا زبان برنامه‌نویسی خاصی اشاره کند. در این رویکرد، تمرکز اصلی بر «چه کاری انجام می‌شود» است، نه «چگونه انجام می‌شود». برای مثال، یک پشته به‌عنوان نوع دادهٔ انتزاعی، عملیاتی مانند افزودن عنصر و حذف عنصر را تعریف می‌کند، اما مشخص نمی‌کند که این عملیات با آرایه پیاده‌سازی می‌شوند یا با لیست پیوندی. | ## بخش 2: ساختمان داده‌ها | این جداسازی میان تعریف انتزاعی و پیاده‌سازی، باعث افزایش انعطاف‌پذیری در طراحی نرم‌افزار می‌شود و امکان تغییر پیاده‌سازی بدون تأثیر بر سایر بخش‌های برنامه را فراهم می‌کند. بسیاری از زبان‌های برنامه‌نویسی سطح بالا و کتابخانه‌های استاندارد آن‌ها، ساختمان داده‌ها را بر پایهٔ انواع دادهٔ انتزاعی پیاده‌سازی می‌کنند. نمونه‌های رایج ساختمان داده‌ها به انواع مختلفی تقسیم می‌شوند که هر یک برای حل دسته‌ای خاص از مسائل مناسب هستند. این ساختارها بر اساس نحوهٔ سازمان‌دهی داده‌ها و نوع دسترسی به آن‌ها طراحی شده‌اند. آرایه (Array) یکی از ساده‌ترین و پرکاربردترین ساختمان داده‌ها است که شامل مجموعه‌ای از عناصر هم‌نوع می‌باشد و امکان دسترسی مستقیم به هر عنصر از طریق اندیس را فراهم می‌کند. آرایه‌ها برای ذخیره‌سازی داده‌هایی با اندازهٔ ثابت و دسترسی سریع بسیار مناسب هستند، اما درج و حذف عناصر در آن‌ها هزینهٔ بالایی دارد. این ساختار نسبت به آرایه انعطاف‌پذیری بیشتری در درج و حذف عناصر دارد، اما دسترسی به عناصر آن به‌صورت ترتیبی انجام می‌شود و از این‌رو کندتر است. از پشته‌ها در کاربردهایی مانند مدیریت فراخوانی توابع، ارزیابی عبارات و بازگشت به حالت قبلی در برنامه‌ها استفاده می‌شود. صف‌ها در شبیه‌سازی صف‌های انتظار، زمان‌بندی پردازش‌ها و مدیریت درخواست‌ها کاربرد دارند. این ساختار امکان جست‌وجوی سریع داده‌ها را فراهم می‌کند و در پیاده‌سازی نگاشت‌ها و فرهنگ‌های لغت بسیار پرکاربرد است. درخت‌ها (Trees) ساختمان داده‌های غیرخطی هستند که برای نمایش روابط سلسله‌مراتبی به‌کار می‌روند. | ## بخش 3: ساختمان داده‌ها | نمونه‌هایی از آن‌ها شامل درخت دودویی، درخت جست‌وجوی دودویی و درخت‌های B هستند که در پایگاه‌های داده و سیستم‌های فایل استفاده می‌شوند. گراف‌ها (Graphs) برای نمایش روابط شبکه‌ای میان داده‌ها استفاده می‌شوند و شامل مجموعه‌ای از رأس‌ها و یال‌ها هستند. این ساختار در مسائلی مانند شبکه‌های اجتماعی، مسیر‌یابی و تحلیل ارتباطات کاربرد گسترده‌ای دارد. پیاده‌سازی و کارایی پیاده‌سازی ساختمان داده‌ها مستلزم تعریف مجموعه‌ای از عملیات برای ایجاد، دسترسی، ویرایش و حذف داده‌ها است. کارایی این عملیات معمولاً با استفاده از تحلیل پیچیدگی زمانی و فضایی بررسی می‌شود و با نمادهایی مانند O(n) نمایش داده می‌شود. انتخاب یک ساختمان دادهٔ مناسب می‌تواند تأثیر چشمگیری بر عملکرد کلی الگوریتم‌ها داشته باشد. برای مثال، استفاده از یک جدول درهم‌سازی می‌تواند زمان جست‌وجو را به‌طور میانگین به مقدار ثابتی کاهش دهد، در حالی که استفاده از لیست پیوندی برای همین منظور ممکن است زمان خطی نیاز داشته باشد. پشتیبانی در زبان‌های برنامه‌نویسی بسیاری از زبان‌های برنامه‌نویسی مدرن، پشتیبانی گسترده‌ای از ساختمان داده‌ها از طریق کتابخانه‌های استاندارد ارائه می‌دهند. برای نمونه، کتابخانهٔ استاندارد زبان ++C مجموعه‌ای از ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها را در قالب STL فراهم می‌کند. زبان‌های دیگر مانند پایتون، جاوااسکریپت و سی‌شارپ نیز ابزارهای مشابهی برای کار با ساختمان داده‌ها در اختیار برنامه‌نویسان قرار می‌دهند. اهمیت در علوم رایانه ساختمان داده‌ها یکی از ارکان اصلی طراحی نرم‌افزارهای کارا و مقیاس‌پذیر محسوب می‌شوند. | ## جمع‌بندی | به همین دلیل، آشنایی عمیق با ساختمان داده‌ها و کاربردهای آن‌ها برای دانشجویان علوم رایانه و مهندسان نرم‌افزار ضروری است و این مبحث جایگاه ویژه‌ای در آموزش و پژوهش‌های حوزهٔ رایانش دارد.