400 نمونه سوال ساختمان داده با جواب (استخدامی+ دانشگاه)

در دنیای امروز که تکنولوژی و اطلاعات به سرعت در حال گسترش است، اهمیت مدیریت صحیح داده‌ها بیش از هر زمان دیگری احساس می‌شود. ساختمان داده‌ها یکی از مفاهیم بنیادی در علم کامپیوتر و برنامه‌نویسی است که به ما امکان می‌دهد داده‌ها را به صورت بهینه ذخیره و مدیریت کنیم.
این مفهوم اساسی نقش مهمی در حل مسائل پیچیده و افزایش کارایی برنامه‌ها دارد. در این مقاله، به بررسی ساختمان داده‌ها، اهمیت آن‌ها، و نحوه استفاده از آن‌ها خواهیم پرداخت. همچنین به معرفی انواع مختلف ساختمان داده‌ها و ویژگی‌های آن‌ها خواهیم پرداخت و خواهیم دید چگونه انتخاب صحیح یک ساختمان داده می‌تواند تاثیر چشمگیری در کارایی یک برنامه داشته باشد.

ساختمان داده چیست؟ 

ساختمان داده یک فرمت تخصصی برای سازماندهی، پردازش، بازیابی و ذخیره‌سازی داده‌ها است.  انواع مختلفی از ساختمان داده‌های پایه و پیشرفته وجود دارند که همگی برای مرتب‌سازی داده‌ها به منظور دستیابی به یک هدف خاص طراحی شده‌اند.  ساختمان داده‌ها دسترسی و کار با داده‌های مورد نیاز را برای کاربران آسان می‌کنند.  مهم‌تر از همه، ساختمان داده‌ها چارچوبی برای سازماندهی اطلاعات فراهم می‌کنند تا ماشین‌ها و انسان‌ها بتوانند بهتر آن را درک کنند.

در علوم کامپیوتر و برنامه‌نویسی کامپیوتر، یک ساختمان داده ممکن است برای ذخیره‌سازی داده‌ها با هدف استفاده از آن در الگوریتم‌های مختلف انتخاب یا طراحی شود، که معمولاً به عنوان "ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها" (DSA) شناخته می‌شود.  در برخی موارد، عملیات‌های پایه‌ای الگوریتم‌ها به شدت با طراحی ساختمان داده‌ها مرتبط هستند.  هر ساختمان داده شامل اطلاعاتی درباره مقادیر داده‌ها، روابط بین داده‌ها و در برخی موارد، توابعی است که می‌توان بر روی داده‌ها اعمال کرد.

به عنوان مثال، در یک زبان برنامه‌نویسی شی‌گرا، ساختمان داده و روش‌های مرتبط با آن به عنوان بخشی از تعریف یک کلاس به هم پیوسته‌اند.  در زبان‌های غیر شی‌گرا، ممکن است توابعی برای کار با ساختمان داده تعریف شوند، اما این توابع از نظر فنی بخشی از ساختمان داده محسوب نمی‌شوند.

چرا ساختمان داده‌ها مهم هستند؟

انواع پایه‌ای داده‌ها مانند اعداد صحیح (integers) یا مقادیر اعشاری (floatingpoint) که در اکثر زبان‌های برنامه‌نویسی کامپیوتر موجود هستند، معمولاً برای درک منطق و نیت پردازش و استفاده از داده‌ها کافی نیستند.  اما برنامه‌هایی که اطلاعات را می‌گیرند، دستکاری می‌کنند و تولید می‌کنند، باید بدانند که چگونه داده‌ها باید سازماندهی شوند تا پردازش را ساده‌تر کنند.  ساختمان داده‌ها عناصر داده را به شکلی منطقی کنار هم قرار می‌دهند و استفاده موثر، پایداری و اشتراک‌گذاری داده‌ها را تسهیل می‌کنند.  آن‌ها یک مدل رسمی ارائه می‌دهند که نحوه سازماندهی عناصر داده را توصیف می‌کند.

ساختمان داده‌ها بلوک‌های سازنده برای برنامه‌های پیچیده‌تر هستند.  آن‌ها با ترکیب عناصر داده به یک واحد منطقی که نمایانگر یک نوع داده انتزاعی است و به الگوریتم یا برنامه کاربردی مرتبط است، طراحی می‌شوند.  یک مثال از نوع داده انتزاعی، نام مشتری است که از رشته‌های کاراکتری برای نام کوچک، نام میانی و نام خانوادگی تشکیل شده است.

نه تنها استفاده از ساختمان داده‌ها مهم است، بلکه انتخاب ساختمان داده مناسب برای هر وظیفه نیز اهمیت دارد.  انتخاب یک ساختمان داده نامناسب می‌تواند منجر به زمان اجرای کند یا کد غیرپاسخگو شود.

پنج عاملی که باید در انتخاب یک ساختمان داده در نظر گرفت، شامل موارد زیر است:

1. چه نوع اطلاعاتی ذخیره خواهد شد؟
2. چگونه از آن اطلاعات استفاده خواهد شد؟
3. داده‌ها پس از ایجاد باید در کجا پایدار باشند یا نگهداری شوند؟
4. بهترین راه برای سازماندهی داده‌ها چیست؟
5. چه جنبه‌هایی از مدیریت حافظه و رزرو فضای ذخیره‌سازی باید در نظر گرفته شود؟

حتما دانلود کنید: آموزش مهندسی کامپیوتر از صفر با 8 درس رایگان

چگونه از ساختمان داده‌ها استفاده می‌شود؟

ساختمان داده‌ها به طور کلی برای پیاده‌سازی اشکال فیزیکی از انواع داده‌های انتزاعی (ADT) استفاده می‌شوند.  آن‌ها جزء حیاتی طراحی نرم‌افزارهای کارآمد هستند و نقش کلیدی در طراحی الگوریتم‌ها و نحوه استفاده از آن‌ها در برنامه‌های کامپیوتری ایفا می‌کنند.

در زبان‌های برنامه‌نویسی اولیه مانند Fortran، C و C++، برنامه‌نویسان می‌توانستند ساختمان داده‌های خود را تعریف کنند.  امروزه، بسیاری از زبان‌های برنامه‌نویسی مجموعه‌ای گسترده از ساختمان داده‌های داخلی را برای سازماندهی کد و اطلاعات فراهم می‌کنند.  به عنوان مثال، در پایتون، لیست‌ها (lists) و دیکشنری‌ها (dictionaries) و در جاوا اسکریپت، آرایه‌ها (arrays) و اشیا (objects) از ساختارهای کدنویسی رایجی هستند که برای ذخیره و بازیابی اطلاعات استفاده می‌شوند.

مهندسان نرم‌افزار از الگوریتم‌هایی استفاده می‌کنند که به‌طور تنگاتنگ با ساختمان داده‌هایی مانند لیست‌ها، صف‌ها (queues) و نگاشت‌ها (mappings) از یک مجموعه مقادیر به مجموعه‌ای دیگر مرتبط هستند.  این روش در کاربردهای مختلفی مانند مدیریت مجموعه‌ای از رکوردها در یک پایگاه داده رابطه‌ای و ایجاد ایندکس از این رکوردها با استفاده از یک ساختمان داده به نام درخت دودویی (binary tree) مورد استفاده قرار می‌گیرد.

مثال‌هایی از استفاده‌های ساختمان داده‌ها شامل موارد زیر می‌شود:

• ذخیره‌سازی داده‌ها: ساختمان داده‌ها برای پایداری موثر داده‌ها استفاده می‌شوند، به عنوان مثال، تعیین مجموعه‌ای از ویژگی‌ها و ساختارهای مربوطه برای ذخیره رکوردها در یک سیستم مدیریت پایگاه داده.
• مدیریت منابع و خدمات: منابع و خدمات اصلی سیستم عامل با استفاده از ساختمان داده‌هایی مانند لیست‌های پیوندی (linked lists) برای تخصیص حافظه، مدیریت دایرکتوری‌های فایل و درخت‌های ساختار فایل، و همچنین صف‌های زمان‌بندی پردازش، فعال می‌شوند.
• تبادل داده: ساختمان داده‌ها نحوه سازماندهی اطلاعاتی که بین برنامه‌ها به اشتراک گذاشته می‌شوند را تعریف می‌کنند، مانند بسته‌های TCP/IP.
• ترتیب و مرتب‌سازی: ساختمان داده‌هایی مانند درخت‌های جستجوی دودویی (binary search trees) که به عنوان درخت دودویی مرتب یا مرتب شده نیز شناخته می‌شوند، روش‌های موثری برای مرتب‌سازی اشیا ارائه می‌دهند، مانند رشته‌های کاراکتری که به عنوان برچسب‌ها استفاده می‌شوند.  با ساختمان داده‌هایی مانند صف‌های اولویت‌دار (priority queues)، برنامه‌نویسان می‌توانند آیتم‌ها را بر اساس یک اولویت خاص مدیریت کنند.
• ایندکس‌گذاری: ساختمان داده‌های پیشرفته‌تری مانند درخت‌های B (Btrees) برای ایندکس‌گذاری اشیا، مانند اشیایی که در یک پایگاه داده ذخیره می‌شوند، استفاده می‌شوند.
• جستجو: ایندکس‌های ایجاد شده با استفاده از درخت‌های جستجوی دودویی، درخت‌های B یا جداول هش (hash tables) سرعت یافتن یک آیتم خاص را افزایش می‌دهند.
• قابلیت گسترش: برنامه‌های داده‌های بزرگ (Big Data) از ساختمان داده‌ها برای تخصیص و مدیریت ذخیره‌سازی داده در مکان‌های توزیع شده استفاده می‌کنند و از این طریق قابلیت گسترش و عملکرد را تضمین می‌کنند.  برخی از محیط‌های برنامه‌نویسی داده‌های بزرگ، مانند Apache Spark، ساختمان داده‌هایی را ارائه می‌دهند که ساختار زیرین رکوردهای پایگاه داده را منعکس می‌کنند تا پرس‌وجو را ساده‌تر کنند.

از دست ندین: 7 بهترین آموزشگاه کلاس برنامه نویسی (تهران+ شهرهای بزرگ)

ویژگی‌های ساختمان داده‌ها

ساختمان داده‌ها معمولاً بر اساس ویژگی‌هایشان طبقه‌بندی می‌شوند:

• خطی یا غیر خطی: این ویژگی توصیف می‌کند که آیا آیتم‌های داده به صورت ترتیبی (مانند آرایه) یا به صورت غیر ترتیبی (مانند گراف) مرتب شده‌اند.

• همگن یا ناهمگن: این ویژگی توصیف می‌کند که آیا همه آیتم‌های داده در یک مخزن خاص از یک نوع هستند (مثلاً مجموعه‌ای از عناصر در یک آرایه) یا از انواع مختلف (مثلاً یک نوع داده انتزاعی تعریف شده به عنوان یک ساختار در C یا مشخصات یک کلاس در جاوا).
• ایستا یا پویا: این ویژگی توصیف می‌کند که ساختمان داده‌ها چگونه کامپایل می‌شوند.  ساختمان داده‌های ایستا دارای اندازه، ساختار و مکان‌های حافظه‌ی ثابت در زمان کامپایل هستند.  ساختمان داده‌های پویا دارای اندازه‌ها، ساختارها و مکان‌های حافظه‌ای هستند که بسته به استفاده می‌توانند کوچک یا بزرگ شوند.

حتما دانلود کنید: آموزش ساختمان داده از صفر تا صد (10 درس رایگان)

انواع داده‌ها

اگر ساختمان داده‌ها بلوک‌های سازنده الگوریتم‌ها و برنامه‌های کامپیوتری هستند، انواع داده‌های اولیه (یا پایه) بلوک‌های سازنده ساختمان داده‌ها هستند.  انواع داده‌های پایه معمول شامل موارد زیر است:

• بولین (Boolean): مقادیر منطقی را ذخیره می‌کند که یا درست (True) یا غلط (False) هستند.
• عدد صحیح (Integer): محدوده‌ای از اعداد صحیح یا شمارشی را ذخیره می‌کند.  اندازه‌های مختلف اعداد صحیح، محدوده‌های مختلفی از مقادیر را نگه می‌دارند.
• اعداد اعشاری (Floatingpoint): نمایشی فرمولی از اعداد حقیقی را ذخیره می‌کند.
• اعداد با نقطه ثابت (Fixedpoint): در برخی از زبان‌های برنامه‌نویسی استفاده می‌شوند و مقادیر حقیقی را نگه می‌دارند اما به عنوان ارقام به سمت چپ و راست نقطه اعشار مدیریت می‌شوند.
• کاراکتر (Character): از نمادهایی استفاده می‌کند که از یک نگاشت تعریف شده از مقادیر عددی به نمادها گرفته شده است.
• اشاره‌گرها (Pointers): مقادیر مرجع هستند که به مقادیر دیگر اشاره می‌کنند.
• رشته (String): یک آرایه از کاراکترها است که با یک کد پایان (معمولاً یک مقدار "0") دنبال می‌شود یا با استفاده از یک فیلد طول که یک مقدار عددی است مدیریت می‌شود.

اینا رو هم دانلود کنید: 30 نمونه سوال لیست پیوندی ساختمان داده با جواب

چگونه یک ‌ساختمان داده را انتخاب کنیم؟

3 مهارت برتر مهندسان کامپیوتر! بدون کلاس، سرعت 2 برابر، ماندگاری 3 برابر، پولسازی عالی با هک، متلب و برنامه نویسی... دانلود:

پک شروع یادگیری هک و ضدهک

پک کامل یادگیری متلب

پک کامل یادگیری مبانی برنامه نویسی

هنگام انتخاب یک ساختمان داده برای یک برنامه یا نرم‌افزار، توسعه‌دهندگان باید به سوالات زیر توجه کنند:

• برنامه به چه عملکردها و عملیاتی نیاز دارد؟
• چه سطحی از عملکرد محاسباتی قابل تحمل است؟

برای سرعت بیشتر، یک ساختمان داده که عملیات آن در زمانی خطی نسبت به تعداد آیتم‌های مدیریت شده اجرا می‌شود (با استفاده از نماد Big O: O(n))، سریع‌تر از یک ساختمان داده خواهد بود که عملیات آن در زمانی متناسب با مربع تعداد آیتم‌های مدیریت شده اجرا می‌شود (O(n^2)).

• چقدر طول می‌کشد تا یک الگوریتم داده‌ها را در یک ساختار پردازش کند؟

پیچیدگی زمانی معمولاً یک عامل مهم در انتخاب ساختمان داده‌های مناسب برای برنامه‌های یادگیری ماشین است.

• آیا سازمان‌دهی ساختمان داده و رابط کاربری آن آسان است؟
• آیا حذف داده‌های ذخیره شده در یک ساختمان داده ساده است؟

گاهی اوقات این مورد می‌تواند پیچیده باشد. به عنوان مثال، در لیست‌های پیوندی (Linked Lists)، آیتم‌ها می‌توانند با حذف یک کلید یا حذف یک کلید در یک موقعیت خاص حذف شوند.

• چقدر آسان است که ساختمان داده را تجسم کنیم؟

  این می‌تواند یک معیار مهم در انتخاب باشد، زیرا نمایش گرافیکی داده‌ها معمولاً برای درک حل مشکلات در دنیای واقعی مفید است.

برخی از مثال‌های دنیای واقعی شامل موارد زیر است:

 لیست‌های پیوندی (Linked Lists) بهترین انتخاب هستند اگر برنامه مجموعه‌ای از آیتم‌ها را مدیریت می‌کند که نیازی به مرتب‌سازی ندارند، زمان ثابت برای اضافه یا حذف یک آیتم از مجموعه مورد نیاز است، و زمان جستجوی افزایش یافته قابل قبول است.

 پشته‌ها (Stacks) بهترین انتخاب هستند اگر برنامه مجموعه‌ای را مدیریت می‌کند که نیاز به پشتیبانی از ترتیب LIFO (آخرین ورودی، اولین خروجی) دارد.

 صف‌ها (Queues) باید استفاده شوند اگر برنامه مجموعه‌ای را مدیریت می‌کند که نیاز به پشتیبانی از ترتیب FIFO (اولین ورودی، اولین خروجی) دارد.

 درخت‌های دودویی (Binary Trees) برای مدیریت مجموعه‌ای از آیتم‌ها با رابطه والدفرزند، مانند یک شجره‌نامه خانوادگی، مناسب هستند.

 درخت‌های جستجوی دودویی (Binary Search Trees) برای مدیریت یک مجموعه مرتب شده مناسب هستند، زمانی که هدف بهینه‌سازی زمان لازم برای پیدا کردن آیتم‌های خاص در مجموعه است.

 گراف‌ها (Graphs) بهترین عملکرد را دارند اگر نرم‌افزار نیاز به تحلیل ارتباطات و روابط بین مجموعه‌ای از افراد در یک شبکه اجتماعی داشته باشد.

ساختاردهی برای سازمان‌دهی و دسترسی به داده‌ها و برای افرادی که مسئولیت آن را دارند مهم است.

آموزش طراحی الگوریتم از صفر تا صد (20 درس رایگان)

نمونه سوال ساختمان داده با جواب (استخدامی+ دانشگاه)

  دانلود هر 4 سری نمونه سوال بصورت PDF

  حجم: 5 مگابایت

  سطح: از صفر تا صد

نتیجه‌گیری

در نهایت، ساختمان داده‌ها به عنوان یکی از ارکان اساسی در علم کامپیوتر، نقشی حیاتی در مدیریت و بهینه‌سازی داده‌ها ایفا می‌کنند. انتخاب درست ساختمان داده با توجه به نوع مسئله و نیازمندی‌های آن، می‌تواند تفاوتی بزرگ در عملکرد و کارایی یک برنامه ایجاد کند. با درک صحیح از انواع مختلف ساختمان داده‌ها و ویژگی‌های آن‌ها، می‌توان به راه‌حل‌های بهتری برای مسائل پیچیده دست یافت و از منابع سیستم به صورت بهینه‌تری استفاده کرد. یادگیری و تسلط بر مفاهیم ساختمان داده‌ها، ابزاری قدرتمند در دست هر برنامه‌نویس و توسعه‌دهنده است که مسیر موفقیت در پروژه‌های نرم‌افزاری را هموار می‌سازد.