نقشه راه آموزش ساختمان داده و الگوریتم‌ها — راهنمای کاربردی به زبان ساده — منابع، مقالات و فیلم آموزشی

ساختمان داده و الگوریتم‌ها یا همان ساختار داده و الگوریتم‌ها پایه و اساس برنامه‌نویسی و پیاده‌سازی پروژه‌های نرم‌افزاری به حساب می‌آید. همواره سوالات مباحث ساختمان داده و الگوریتم‌ها در مصاحبه‌های شغلی جایگاه توسعه‌دهنده نرم‌افزاز مطرح می‌شوند، چرا که این سوالات به سنجش مهارت‌های منطق و حل مسئله داوطلب‌ها کمک می‌کنند. در سال‌های اخیر، رشد چشمگیری در تعداد وب‌سایت‌های مسابقات برنامه‌نویسی و دوره‌های آموزشی در حوزه ساختمان داده و الگوریتم‌ها به وجود آمده و رقابت در این زمینه افزایش قابل توجهی داشته است. در این مقاله، نقشه راه آموزش ساختمان داده و الگوریتم‌ها ارائه شده است. پیش از آن، بهتر است به این سوال پاسخ داده شود که ساختمان داده و الگوریتم‌ها چیست و چرا اهمیت دارد؟

ساختمان داده و الگوریتم‌ها چیست و چرا اهمیت دارد؟

به عنوان مثال فرض می‌شود که فردی مهره‌هایی درهم با رنگ‌های متفاوت در اختیار داشته و نیاز به مرتب‌سازی آن‌ها بر اساس رنگ وجود داشته باشد. ظرف‌های نگهدارنده مهره‌ها را می‌توان به عنوان ساختمان داده‌‌هایی در نظر گرفت که انواع مختلفی از مهره‌ها (داده‌ها) در آن‌ها بر اساس معیارهای از پیش تعریف شده با هدف ساده‌سازی حل مسئله ذخیره می‌شوند.

یک ساختمان داده محل خاصی است که داده‌ها و اطلاعات در آنجا ذخیره و بر اساس عملیات مرتبط با هدف افزایش بازدهی برنامه‌نویسی سازمان‌دهی می‌شوند. الگوریتم‌ها گام‌های مرتبی در حل یک مسئله برای رسیدن به یک هدف خاص هستند. آموزش ساختمان داده و الگوریتم‌ها امری ضروری برای ایجاد، پاک‌سازی و بهینه‌سازی کدها در برنامه‌نویسی به حساب می‌آید.

نقشه راه آموزش ساختمان داده و الگوریتم‌ها

در این بخش مراحل یادگیری ساختمان داده و الگوریتم‌ها با جزئیات و به طور جامع شرح داده شده است.

انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب برای ساختمان داده و الگوریتم‌ها

اولین مرحله نقشه راه آموزش ساختمان داده و الگوریتم‌ها ، انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب است. انتخاب زبان برنامه‌نویسی فقط به اولویت‌های هر فرد بستگی دارد. اکثر افراد زبان C++‎ ،C، پایتون یا جاوا را انتخاب می‌کنند. هر کدام از این زبان‌ها مزایا و معایب خاص خودشان را دارند. در ادامه، پنج نکته برای کمک به انتخاب یک زبان برنامه‌نویسی مطابق با نیازهای افراد فهرست شده است:

  1. هدف یادگیری: چرا قصد یادگیری ساختمان داده و الگوریتم‌ها وجود دارد؟ آیا هدف برنامه‌نویسی مسابقه‌ای
    است یا انجام پروژه یا موفقیت در مصاحبه شغلی؟
  2. اهداف شغلی: آیا هدف از یادگیری ساختمان داده و الگوریتم‌ها آمادگی برای شرکت در مصاحبه یک شرکت خاص است؟ در این مورد می‌توان با کارمندان آن شرکت گفتگو کرد و شناختی نسبت به زبان‌های برنامه‌نویسی مورد استفاده در آنجا به دست آورد. می‌توان بررسی کرد که کدام زبان برنامه‌نویسی به کسب نتیجه بهتر در مصاحبه منجر خواهد شد.
  3. سهولت و راحتی: ممکن است فردی برای مدت طولانی به یک زبان خاص برنامه‌نویسی کرده باشد. راحتی و شناخت نحو (سینتکس) یک زبان ممکن است آن را به انتخابی مناسب بدل کند. اگر فردی باور داشته باشد که می‌تواند با یک زبان به راحتی و به طور موثر برنامه‌نویسی کند، بهتر است همان زبان را انتخاب کند. البته در صورتی که سایر مولفه‌های لازم هم با آن زبان مطابقت داشته باشند.
  4. میزان استفاده: این یک مولفه مهم به حساب می‌آید و باید به آن توجه شود. باید مشخص شود که استفاده از یک زبان تا چه حد رایج است. معمولاً افراد استفاده از زبان‌های C++‎ ،C، جاوا و پایتون را برای استفاده در حوزه ساختمان داده و الگوریتم‌ها ترجیح می‌دهند. زبان‌های برنامه‌نویسی دیگری هم وجود دارد و اشکالی هم ندارد که از آن‌ها استفاده شود. اگرچه، نباید از زبان‌هایی استفاده کرد که دیگر رایج نیستند و کاربرد چندانی ندارند.
  5. سطح بالا یا سطح پایین: انتخاب سطح زبان مورد استفاده به کاربرد و اپلیکیشن مربوطه بستگی دارد.

شروع به کار با اصول اولیه در ساختمان داده و الگوریتم‌ها

هر زبان برنامه‌نویسی که افراد انتخاب می‌کنند باید تسلط کامل بر نحو آن زبان داشته و شناخت کاملی نسبت به ساختمان داده‌های ارائه شده در آن زبان کسب کرده باشند. ساختمان داده‌های بدوی و غیر بدوی متعددی وجود دارند که افراد باید از آن‌ها آگاهی داشته باشند و نحوه برنامه‌نویسی آن‌ها را یاد بگیرند. انواع مختلف ساختارهای داده در نمودار زیر نمایش داده شده است.

تصویر نمودار درختی از انواع ساختمان داده ها یا انواع ساختارهای داده

یادگیری و تسلط بر انواع ساختمان داده‌های نمودار فوق آن طور که به نظر می‌رسد، چندان هم دشوار نیست. افراد باید مهارت تحلیل منطقی خود را تقویت کنند و کدنویسی را به صورت سطحی و همان‌طور که هست انجام ندهند. برای تقویت اصول اساسی باید سه گام زیر را دنبال کرد:

  1. مطالعه
  2. تجسم با رسم
  3. درک کردن و تمرین کدنویسی

افراد اغلب بر این باور هستند که رسم و تمرین کردن با قلم و کاغذ اتلاف وقت است. اما در خصوص یادگیری ساختمان داه‌ها این روش می‌تواند بهترین راهکار برای تقویت استدلال منطقی محسوب شود. ممکن است در روزهای اول نیاز به صرف زمان زیادی برای حل مسائل وجود داشته باشد. اما وقتی افراد به حل مسائل مشابه عادت کنند، این کار روز به روز آسان‌تر خواهد شد. یکی از رایج‌ترین کاربردهای ساختمان داده ، الگوریتم‌های جستجو و مرتب‌سازی به حساب می‌آیند. این الگوریتم‌ها نه تنها در برنامه‌نویسی، بلکه در زندگی روزمره هم کاربرد دارند. برخی از کاربردهیا رایج الگوریتم‌های جستجو و مرتب‌سازی در ادامه فهرست شده‌اند:

  1. جستجوی دودویی (Binary Search)
  2. جستجوی یک عنصر در آرایه مرتب و معکوس
  3. مرتب‌سازی حبابی (Bubble Sort)
  4. مرتب‌سازی انتخابی (Selection Sort)
  5. مرتب‌سازی درجی (Insertion Sort)
  6. مرتب‌سازی ادغامی (Merge Sort)
  7. مرتب‌سازی هرمی (Heap Sort | Binary Heap)
  8. مرتب‌سازی سریع (Quick Sort)
  9. مرتب‌سازی موضعی (Topological Sort)

الگوریتم‌های مهم و کلیدی در ساختمان داده و الگوریتم‌ها

الگوریتم‌هایی که افراد باید در حوزه ساختمان داده و الگوریتم‌ها بشناسند و نسبت به آن‌‌ها تسلط کافی داشته باشند در ادامه این بخش از مقاله نقشه راه آموزش ساختمان داده و الگوریتم‌‌ها فهرست شده‌اند:

بهینه‌سازی کدها در ساختمان داده و الگوریتم‌ها

هر مسئله‌ای را می‌توان به روش‌های مختلف حل کرد. حالا تجزیه-تحلیل و انتخاب بهترین راه حل برای یک مسئله چگونه انجام می‌شود؟ اینجاست که پیچیدگی زمانی و فضایی نقش مهمی ایفا می‌کنند. پیچیدگی زمانی یک الگوریتم زمان صرف شده برای اجرای یک الگوریتم را مشخص می‌کند. به همین شکل، پیچیدگی فضایی تعیین کننده میزان فضا یا حافظه مورد نیاز برای اجرای یک الگوریتم است.

درک نماد O بزرگ (Big-O Notation) به یادگیری بهتر اندازه گیری کمی پیچیدگی زمانی و فضایی کمک می‌کند. در ادامه برخی از نمادهای O بزرگ برای درک بهتر پیچیدگی زمانی شرح داده می‌شود. این نمادها با استفاده از یک مسئله فرضی توضیح داده شده‌اند. می‌توان کلاسی شامل n دانش‌آموز را در نظر گرفت و سکه‌ای را به صورت تصادفی به یک فرد تحویل داد. هدف، یافتن شخصی است که سکه را در اختیار دارد:

  1. O(1): مشخص شده که سکه در اختیار یک نفر از بین هشت دانش‌آموز در کلاس است. اگر از هر کدام از دانش‌آموزان سوال شود که آیا سکه در اختیار او است یا خیر، باید هشت سوال پرسیده شود. با توجه به اینکه این یک عدد ثابت است، پیچیدگی زمانی O(1) خواهد بود.
  2. O(n): اگر تعداد دانش‌آموزان یک کلاس n باشد، پیچیدگی زمانی در صورت سوال از تک‌تک دانش‌آموزان، O(n) است.
  3. O(n.logn): یک راه این است که کلاس به دو گروه تقسیم و بعد این سوال پرسیده شود که: «آیا سکه در اختیار گروه یک است یا گروه دو؟» آنگاه، گروه مربوطه دوباره به دو گروه تقسیم و مجدداً همان سوال پرسیده شود. این روند تا زمانی ادامه پیدا می‌کند که تنها یک دانش‌آموز (که سکه را در اختیار دارد) باقی بماند. پیچیدگی زمانی چنین رویکردی O(log n) است.
  4. O(n²): یک روش دیگر به این صورت است که از اولین شخص در کلاس در مورد داشتن سکه سوال می‌شود. اگر این شخص سکه را در اختیار داشته باشد و اگر بداند که چه کسی در میان سایرین یک سکه در اختیار دارد، آنگاه پیچیدگی زمانی O(n²) خواهد بود.

برای محاسبه پیچدگی زمانی، هر گزاره انتسابی و هر گزاره بازگشتی به عنوان یک واحد شمارش می‌شوند. باید هزینه هر گزاره را تعیین و سپس تعداد تکرار آن و مجموع واحدها را محاسبه کرد. در ادامه تصویری از نحوه محاسبه پیچیدگی زمانی  یک تابع با استفاده از کدهای آن نشان داده شده است. پیچیدگی زمانی این تابع به صورت زیر محاسبه می‌شود:

۴n+4 = O(n)

جدول زیر شامل پیچیدگی‌های زمانی و فضایی رایج در ساختمان داده و الگوریتم‌ها است:

تصویر مربوط به پیچیدگی های زمانی و پیچیدگی های فضایی در الگوریتم های رایج در مبحث ساختمان داده و الگوریتم‌ها

تقدم پیچیدگی‌های زمانی در نمودار زیر نمایش داده شده است:

نمودار جریان پیچیدگی زمانی از کم به زیاد در مبحث ساختمان داده و الگوریتم‌ها

ترفندهایی برای سرعت بخشیدن به مسیر یادگیری ساختمان داده و الگوریتم‌ها

  1. فرد باید مفاهیم بنیادی زبان برنامه‌نویسی مورد استفاده خود را به درستی درک کند. باید یادگیری را فراتر از مباحث نظری و به وسیله پیاده‌سازی مفاهیم به روش‌های مختلف ادامه داد.
  2. باید درکی از پیچیدگی زمانی و پیچیدگی حافظه وجود داشته باشد و مدام کدنویسی و تست کدها انجام شود.
  3. به جای مطالعه کدهای موجود، باید بر تقویت منطق تمرکز شود. منطق بهتر به فرد کمک می‌کند تا سوالات نادیده بیش‌تری را حل کند.
  4. مهارت‌های حل مسئله نباید تنها مختص یک زبان برنامه‌نویسی خاص تقویت شوند. این مهارت‌ها نحوه تفکر فرد را تغییر می‌دهند و می‌توانند برای مواجهه با مسائل بزرگ‌تر به فرد کمک کنند.
  5. باید کدنویسی را در وب‌سایت‌های رقابت برنامه‌نویسی تمرین کرد. در حین تمرین باید اطمینان حاصل شود که مسائل در سطوح سختی مختلف حل شوند. نباید تنها به یک سطح خاص بسنده کرد. زیرا این کار فرد را کم‌تر در معرض سوالاتی با سطح دشواری بالاتر قرار می‌دهد.

حالا زمان آن فرا رسیده است تا منابع آموزشی لازم برای شروع مسیر یادگیری ساختمان داده و الگوریتم‌ها معرفی شوند.

منابع شروع آموزش ساختمان داده و الگوریتم‌ها

برخی از مباحث و موضوعاتی که بهتر است برای شروع آموزش ساختمان داده و الگوریتم‌ها مطالعه شوند، شامل موارد زیر است:

  1. آرایه‌ها، ساختارها، اشاره‌گرها، بازگشت
  2. لیست‌های پیوندی
  3. پشته و صف
  4. روش‌های جستجو
  5. درخت‌ها
  6. گراف‌ها
  7. جستجو، چکیده‌سازی (هش) و ذخیره‌سازی

منابع آموزشی ساختمان داده و الگوریتم های فرادرس

پلتفرم آموزش آنلاین فرادرس و مهمچنین مجله فرادرس دارای منابع آموزشی بسیار غنی در زمینه ساختمان داده و الگوریتم‌ها و سایر حوزه‌های علوم و مهندسی کامپیوتر است. در این بخش کلیه منابع آموزشی مرتبط با حوزه ساختمان داده و الگوریتم‌ها معرفی شده‌اند.

دوره‌های آموزشی ساختمان داده و الگوریتم‌ها در سایت فرادرس

  • مجموعه دوره‌های آموزش ویدیویی ساختمان داده و طراحی الگوریتم: این مجموعه دارای بیش از ۱۰ دوره آموزش ویدیویی مختلف در زمینه ساختمان داده و طراحی الگوریتم است که در مجموع بیش از ۱۱۰ ساعت محتوای آموزش ویدیویی دارد که توسط اساتید مجرب و حرفه‌ای ارائه شده است. برای دسترسی به صفحه مجموعه دوره‌های آموزش ویدیویی ساختمان داده و طراحی الگوریتم + اینجا کلیک کنید.
  • دوره آموزش ساختمان داده‌ها (طول مدت: ۱۰ ساعت، مدرس: فرشید شیرافکن): این دوره آموزشی جهت آمادگی دانشجویان برای درس ساختمان داده، کنکور کارشناسی ارشد کامپیوتر و کنکور دکتری هوش مصنوعی و نرم افزار مناسب است. برای دانلود دوره آموزش ساختمان داده ها همراه با پیاده سازی در ++C + اینجا کلیک کنید.
  • دوره آموزش ساختمان داده‌ها همراه با پیاده‌سازی در ++C (طول مدت: ۲۳ ساعت، مدرس: فرشید شیرافکن): این دوره جامع برای افرادی که قصد یادگیری ساختمان داده‌ها به صورت عملی را و با پیاده‌سازی در زبان C++‎ را دارند مناسب است. برای دانلود دوره آموزش ساختمان داده‌ها همراه با پیاده‌سازی در ++C + اینجا کلیک کنید.
  • دوره آموزش ساختمان داده ها (مرور – تست کنکور ارشد) (طول مدت: ۲۰ ساعت، مدرس: فرشید شیرافکن): این دوره برای افرادی که قصد آماده‌سازی خود در زمینه ساختمان داده برای کنکور کارشناسی ارشد را دارند مناسب است. برای دانلود دوره آموزش ساختمان داده ها (مرور – تست کنکور ارشد) + اینجا کلیک کنید.
  • دوره آموزش پیشرفته ساختمان داده (همراه با حل نمونه سوالات کنکور ارشد و دکتری) (طول مدت: ۸ ساعت، مدرس: فرشید شیرافکن): در این دوره مفاهیم پیشرفته‌تری مانند درخت بی، درخت دو جمله‌ای، هیپ دو جمله‌ای و سایر موارد آموزش داده شده است و سوالات کنکور نیز بررسی و حل شده‌اند. برای دانلود دوره آموزش پیشرفته ساختمان داده (همراه با حل نمونه سوالات کنکور ارشد و دکتری) + اینجا کلیک کنید.
  • دوره آموزش طراحی الگوریتم به همراه حل مثال های عملی (طول مدت: ۸ ساعت، مدرس: مهدی اشرفی): این دوره ویدیویی هم برای افرادی که قصد یادگیری طراحی الگوریتم را به صورت عملی و با حل مثال دارند مناسب است. برای دانلود دوره آموزش طراحی الگوریتم به همراه حل مثال های عملی + اینجا کلیک کنید.
  • دوره آموزش طراحی الگوریتم (مرور – تست کنکور ارشد)‎ (طول مدت: ۱۴ ساعت، مدرس: فرشید شیرافکن): در این دوره آموزشی نیز مباحث درس طراحی الگوریتم به صورت جامع آموزش داده شده است و برای دانشجویان رشته کامپیوتر و افرادی که قصد ورود به دنیای برنامه‌نویسی را دارند مناسب است. برای دانلود دوره آموزش طراحی الگوریتم (مرور – تست کنکور ارشد)‎ + اینجا کلیک کنید.
  • دوره آموزش مبانی برنامه نویسی (الگوریتم و فلوچارت) با رویکرد حل مسأله (طول مدت: ۱۰ ساعت، مدرس: منوچهر بابایی): این دوره آموزشی با هدف آموزش اصولی برای ورود به دنیای برنامه نویسی ارائه شده است و مباحثی شامل الگوریتم، فلوچارت و آرایه‌ها در آن آموزش داده شده‌اند. برای دانلود دوره آموزش مبانی برنامه نویسی (الگوریتم و فلوچارت) با رویکرد حل مسأله + اینجا کلیک کنید.
  • دوره آموزش نظریه گراف و کاربردها (طول مدت: ۱۴ ساعت، مدرس: منوچهر بابایی): در این دوره قضایای اصلی در بحث گراف به طور جامع شرح داده شده‌اند. برای دانلود دوره آموزش نظریه گراف و کاربردها + اینجا کلیک کنید.
  • دوره آموزش روش تقسیم و حل در طراحی الگوریتم (مرور – تست کنکور کارشناسی ارشد) (طول مدت: ۲ ساعت، مدرس: فرشید شیرافکن): در این دوره آموزشی مروری اجمالی بر روش تقسیم و حل در طراحی الگوریتم صورت گرفته و سپس تست های کنکور دولتی حل و شرح داده شده‌اند. برای دانلود دوره آموزش روش تقسیم و حل در طراحی الگوریتم (مرور – تست کنکور کارشناسی ارشد) + اینجا کلیک کنید.
  • دوره آموزش روش های حل روابط بازگشتی (طول مدت: ۴ ساعت، مدرس: فرشید شیرافکن): روش‌های حل روابط بازگشتی که در این آموزش به صورت کامل ارائه شده‌اند شامل حدس، تکرار، درخت بازگشت، قضیه اصلی، همگن و ناهمگن بودن است. برای دانلود دورهآموزش روش های حل روابط بازگشتی + اینجا کلیک کنید.

حال در ادامه معرفی منابع آموزشی برای شروع یادگیری ساختمان داده و الگوریتم‌ها ، فهرستی از مقالات رایگان مرتبط با این حوزه در مجله فرادرس برای مطالعه علاقه‌مندان ارائه شده است.

منابع آموزشی ساختمان داده و الگوریتم‌ها در مجله فرادرس

علاوه بر مقالات فهرست شده فوق، ممکن است مقالات دیگری هم در سایر زمینه‌های ساختمان داده و الگوریتم‌ها وجود داشته باشد که با جستجوی آن در وبلاگ فرادرس می‌توان به مقاله مورد نظر دسترسی پیدا کرد.

جمع‌بندی

در این مقاله، نقشه راه آموزش ساختمان داده و الگوریتم‌ها با شرح چیستی آن آغاز و با انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب، شروع به کار با اصول اولیه، معرفی الگوریتم‌های مهم و کلیدی، شرح بهینه‌سازی کدها در ساختمان داده و الگوریتم‌ها و ارائه ترفندهایی برای سرعت بخشیدن به مسیر یادگیری ساختمان داده و الگوریتم‌ها ادامه یافت. در پایان نیز منابع آموزشی برای شروع آموزش ساختمان داده و الگوریتم‌ها معرفی شدند. امید است این مقاله در مسیر یادگیری ساختمان داده و الگوریتم‌ها برای مخاطبان مفید واقع شده باشد.

منبع [+]


مجموعه: مهندسی کامپیوتر, مهندسی نرم افزار برچسب ها: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,

پاسخی بگذارید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *