انتخاب ساختار داده مناسب می تواند برنامه شما را کارآمدتر کند. در اینجا یک راهنمای برای کمک به شما در انتخاب درست است.
انتخاب بهترین ساختار داده برای اهداف شما ممکن است با چندین گزینه موجود چالش برانگیز باشد. هنگام انتخاب یک ساختار داده، داده هایی که با آنها سر و کار دارید، عملیاتی که باید روی داده ها انجام شود و محیطی که برنامه شما در آن اجرا می شود را در نظر بگیرید.
اطلاعات خود را درک کنید
درک داده هایی که قبل از انتخاب یک ساختار داده با آنها سر و کار دارید، حیاتی است. ساختارهای داده معمولی که با انواع مختلف داده کار می کنند شامل آرایه ها، لیست های پیوندی، درختان، نمودارها و جداول هش هستند.
به عنوان مثال، زمانی که نیاز به دسترسی تصادفی به عناصر از داده های خود دارید، آرایه ها ممکن است بهترین انتخاب باشند. در صورتی که دائماً نیاز به افزودن یا حذف عناصر از یک لیست داشته باشید، و اندازه لیست نیز ممکن است تغییر کند، لیست های پیوند داده شده می توانند بسیار مفید باشند.
هنگامی که نیاز دارید چندین سطح از داده ها را به طور موثر ذخیره کنید، مانند ساختارهای رکورد، و عملیاتی مانند جستجو و مرتب سازی را انجام دهید، درختان مفید هستند.
هنگامی که نیاز به توصیف تعاملات بین موجودیت ها، مانند آنهایی که در شبکه های اجتماعی دارید، و انجام عملیاتی مانند کوتاه ترین مسیر و اتصال، گراف ها ترجیح داده می شوند. جداول هش برای جستجوی سریع کلید مفید هستند.
عملیاتی که باید روی داده ها انجام شود را در نظر بگیرید
هنگام انتخاب ساختار داده، باید عملیات هایی را که باید روی داده ها انجام شود نیز در نظر بگیرید. ساختارهای داده مختلف اقدامات متعددی مانند مرتب سازی، جستجو، درج و حذف را بهینه می کنند.
به عنوان مثال، لیست های پیوندی برای اقداماتی مانند درج و حذف بهتر هستند، اما درخت های باینری برای جستجو و مرتب سازی بهترین هستند. اگر برنامه شما نیاز به درج و جستجوی همزمان داشته باشد، جدول هش می تواند بهترین انتخاب باشد.
محیط زیست را ارزیابی کنید
هنگام در نظر گرفتن ساختار داده، باید محیطی را که برنامه در آن اجرا می شود، ارزیابی کنید. محیط بر میزان خوب و دسترسی سریع به ساختارهای داده تأثیر می گذارد.
هنگام ارزیابی وضعیت فعلی خود عوامل زیر را در نظر بگیرید:
- قدرت پردازش: ساختارهای داده‌ای را برای برنامه‌های خود انتخاب کنید که در رایانه‌های شخصی با قدرت پردازش کمی در حین اجرا بر روی پلتفرم به خوبی کار کنند. برای مثال، ساختارهای داده ساده‌تر مانند آرایه‌ها می‌توانند مناسب‌تر از درخت‌ها یا نمودارها باشند.
- همزمانی: شما باید یک ساختار داده ایمن رشته ای را انتخاب کنید که بتواند دسترسی همزمان را بدون خرابی داده ها مدیریت کند. اگر برنامه شما در یک محیط همزمان اجرا شود، جایی که چندین رشته یا فرآیند به طور همزمان به ساختار داده دسترسی دارند. در این مورد، ساختارهای داده بدون قفل مانند ConcurrentLinkedQueue و ConcurrentHashMap ممکن است مناسب‌تر از ساختارهای سنتی مانند ArrayList و HashMap باشند.
- تأخیر شبکه: اگر برنامه شما نیاز به انتقال داده از طریق شبکه دارد، باید در هنگام تصمیم گیری در مورد بهترین ساختار داده، تأخیر شبکه را در نظر بگیرید. در چنین شرایطی، استفاده از ساختار داده‌ای که تماس‌های شبکه را محدود می‌کند یا میزان انتقال داده را کاهش می‌دهد ممکن است به بهبود اجرا کمک کند.
ساختارهای داده رایج و موارد استفاده از آنها
در اینجا خلاصه ای از چندین ساختار داده محبوب و کاربرد آنها آورده شده است.
- آرایه ها: این یک ساختار داده ساده و کارآمد است که ممکن است یک سری عناصر با اندازه ثابت از همان نوع داده را در خود جای دهد. برای اینکه آنها به درستی کار کنند، به دسترسی سریع و مستقیم به اشیاء خاص از طریق یک فهرست نیاز دارند.
- لیست های پیوندی: لیست های پیوندی از گره هایی تشکیل شده اند که حاوی یک عنصر و ارجاع به گره بعدی و/یا گره قبلی هستند. به دلیل عملکرد کارآمدشان، لیست های پیوندی در شرایطی که نیاز به درج یا حذف مکرر عنصر دارند، مناسب هستند. با این حال، دسترسی به عناصر منفرد توسط فهرست در لیست های پیوندی در مقایسه با آرایه ها کندتر است.
- صف ها و پشته ها: پشته ها به قانون Last-In-First-Out (LIFO) پایبند هستند، جایی که آخرین مورد درج شده اولین مورد حذف شده است. صف ها توسط اصل First-In-First-Out (FIFO) اداره می شوند که در آن اولین عنصر اضافه شده نیز اولین عنصر حذف شده است.
- جداول هش: جداول هش شکلی از ساختار داده است که جفت های کلید-مقدار را در خود جای می دهد. بهترین راه حل استفاده از جداول هش زمانی است که تعداد اجزا غیرقابل پیش بینی است و نیاز به دسترسی سریع به مقادیر توسط کلید دارید.
- درختان: درختان ساختارهای داده سلسله مراتبی هستند که ممکن است گروهی از عناصر را در یک سلسله مراتب ذخیره کنند. بهترین استفاده از درخت های جستجوی دودویی در ساختارهای داده سلسله مراتبی است که در آن روابط بین اقلام داده ممکن است ساختاری درخت مانند را نشان دهد.
انتخاب ساختار داده مناسب
قبل از انتخاب ساختار داده، داده ها، تعهدات و محیط برنامه خود را در نظر بگیرید. در حین انجام انتخاب خود، به عناصر زیر فکر کنید:
- پیچیدگی زمانی: عملکرد برنامه شما ممکن است به طور قابل توجهی تحت تاثیر پیچیدگی زمانی ساختار داده شما قرار گیرد. اگر برنامه شما به عملیات جستجو یا بازیابی مکرر نیاز دارد، از یک ساختار داده با پیچیدگی زمانی کمتر مانند جدول هش استفاده کنید.
- پیچیدگی فضا: پیچیدگی فضایی ساختار داده یکی دیگر از نکات مهم است. اگر برنامه شما به حافظه فشرده است، ساختار داده ای با پیچیدگی فضای کمتر، مانند آرایه، انتخاب کنید. اگر فضا نگران کننده نیست، می توانید از یک ساختار داده با پیچیدگی فضایی بیشتر، مانند یک درخت استفاده کنید.
- عملیات خواندن در مقابل نوشتن: اگر برنامه شما از عملیات نوشتن زیادی استفاده می کند، یک ساختار داده با عملکرد درج سریعتر، مانند جدول هش، انتخاب کنید. اگر برنامه شما به بسیاری از عملیات خواندن نیاز دارد، یک ساختار داده با سرعت جستجوی سریعتر، مانند درخت جستجوی باینری انتخاب کنید.
- نوع داده: داده هایی که با آنها سر و کار دارید نیز ممکن است بر ساختار داده انتخابی شما تأثیر بگذارد. به عنوان مثال، اگر داده های شما سلسله مراتبی باشد، می توانید از ساختار داده مبتنی بر درخت استفاده کنید. اگر داده های ساده ای دارید که باید به صورت تصادفی به آنها دسترسی داشته باشید، انتخاب یک ساختار داده مبتنی بر آرایه می تواند بهترین گزینه شما باشد.
- کتابخانه های موجود: کتابخانه هایی را در نظر بگیرید که برای ساختار داده مورد نظر شما به راحتی قابل دسترسی هستند. اگر زبان برنامه نویسی شما دارای کتابخانه های داخلی برای یک ساختار داده خاص باشد، اجرا و نگهداری می تواند آسان تر باشد.
مثال پایتون زیر نحوه انتخاب بهترین ساختار داده برای یک مورد خاص را نشان می دهد.
موردی را در نظر بگیرید که در حال توسعه یک برنامه سیستم فایل هستید که باید فایل ها را در یک سلسله مراتب ذخیره و بازیابی کند. شما باید ساختار داده ای را انتخاب کنید که بتواند به طور موثر این ساختار سلسله مراتبی را نشان دهد و به سرعت عملیات هایی مانند جستجو، درج و حذف را اجرا کند.
استفاده از یک ساختار داده مبتنی بر درخت مانند جستجوی باینری یا درخت B می تواند ایده خوبی باشد. اگر تعداد ورودی ها در هر دایرکتوری نسبتاً کم باشد و درخت خیلی عمیق نباشد درخت جستجوی باینری به خوبی کار می کند. یک B-tree برای تعداد بیشتری از فایل ها و ساختارهای دایرکتوری عمیق تر مناسب تر است.
در زیر نمونه ای از درخت جستجوی دودویی در پایتون آورده شده است.
class Node:
def __init__(self, value):
self.value = value
self.left_child = None
self.right_child = None
class BinarySearchTree:
def __init__(self):
self.root = None
def insert(self, value):
if self.root is None:
self.root = Node(value)
else:
self._insert(value, self.root)
def _insert(self, value, current_node):
if value < current_node.value:
if current_node.left_child is None:
current_node.left_child = Node(value)
else:
self._insert(value, current_node.left_child)
elif value > current_node.value:
if current_node.right_child is None:
current_node.right_child = Node(value)
else:
self._insert(value, current_node.right_child)
else:
print("Value already exists in tree.")
def search(self, value):
if self.root is not None:
return self._search(value, self.root)
else:
return False
def _search(self, value, current_node):
if value == current_node.value:
return True
elif value < current_node.value and current_node.left_child is not None:
return self._search(value, current_node.left_child)
elif value > current_node.value and current_node.right_child is not None:
return self._search(value, current_node.right_child)
else:
return False
در این پیاده سازی، شما دو کلاس می سازید: یک کلاس BinarySearchTree که عملیات درج و جستجو را مدیریت می کند و یک کلاس Node که نماد یک گره در درخت جستجوی باینری است.
در حالی که روش insert یک گره جدید را بسته به مقدار آن در محل مناسب در درخت وارد می کند، روش جستجو گره ای با مقدار مشخص را جستجو می کند. پیچیدگی زمانی هر دو عملیات در یک درخت متعادل O(log n) است.
ساختار داده بهینه را انتخاب کنید
سرعت و سازگاری برنامه شما می تواند به طور قابل توجهی با ساختار داده ای که انتخاب کرده اید بهبود یابد. در نظر گرفتن داده ها، عملیات و محیط شما می تواند به شما در انتخاب بهترین ساختار داده کمک کند.
ملاحظاتی مانند پیچیدگی زمانی، پیچیدگی فضا، عملیات خواندن در مقابل نوشتن، همزمانی، نوع داده و دسترسی به کتابخانه مهم هستند.
با ارزیابی وزن هر جزء، باید ساختار داده ای را انتخاب کنید که نیازهای برنامه شما را برآورده کند.