دوره آموزش ساختمان داده کاربردی ویژه مقطع کارشناسی✅

سلام به همه کاربران عزیز سایت دانشجویار! من کیمیا گل‌بهاری هستم، مدرس و منتور برنامه‌نویسی، و در این دوره جامع قصد دارم به شما درس مهم و اساسی ساختمان داده یا Data Structure رو آموزش بدم. ساختمان داده یکی از مهم‌ترین دروس در رشته کامپیوتر برای دانشجویان رشته‌های مهندسی کامپیوتر و علوم کامپیوتر است و به شما کمک می‌کند تا به تفکر الگوریتمی مسلط شوید و برنامه‌نویسی بهینه‌تری داشته باشید. در دوره آموزش ساختمان داده دانشجویار، این مفهوم به صورت کامل و مفهومی بررسی شده است بطوری که تمام نیاز کاربر در این زمینه، با این دوره برطرف شود.

چرا ساختمان داده اهمیت دارد؟

ساختمان داده یکی از کلیدی‌ترین دروس در برنامه‌نویسی است. برای دانشجویان رشته علوم کامپیوتر و مهندسی کامپیوتر، این درس در ترم سوم دانشگاه ارائه می‌شود. در دوره آموزش ساختمان داده شما یاد می‌گیرید چگونه کدهای بهینه‌تری بنویسید و مسائل پیچیده را به‌درستی حل کنید. همچنین این درس ذهن شما را برای مواجهه با چالش‌های الگوریتمی آماده می‌کند و شما را در مسیر برنامه‌نویسی حرفه‌ای قرار می‌دهد.

چرا باید این دوره را انتخاب کنیم؟

یک الگوریتم خوب معمولاً با مجموعه‌ای از ساختارهای داده‌ای خوب همراه می‌شود که به الگوریتم اجازه می‌دهد تا داده‌ها را به طور موثر دستکاری کند. در این دوره، ساختارهای داده رایجی را که در مسائل مختلف محاسباتی استفاده می‌شوند را بررسی خواهیم کرد. شما یاد خواهید گرفت که چگونه این ساختارهای داده در زبان های برنامه نویسی پیاده سازی می شوند. این به شما کمک می کند تا بفهمید در داخل یک پیاده سازی داخلی خاص از یک ساختار داده چه می گذرد و چه انتظاراتی از آن دارید.

پیش نیازهای دوره آموزش ساختمان داده

قبل از شروع این دوره، باید به مبانی برنامه‌نویسی و برنامه‌نویسی پیشرفته مسلط باشید. در غیر این صورت، ممکن است مباحث این دوره برای شما پیچیده به‌نظر برسد. چنانچه با یک زبان برنامه نویسی از قبل کار کرده باشید و یا مفاهیم برنامه نویسی را بدانید، قطعا بهتر خواهد بود. بنابراین، پیشنهاد می‌کنیم ابتدا دوره‌های پایه‌ای را گذرانده و سپس وارد دنیای ساختمان داده شوید.

این دوره مناسب چه کسانی است ؟

به طور کلی، ساختمان داده برای هر کسی که با داده سر و کار دارد و میخواهد برنامه نویسی را به صورت حرفه ای یاد بگیرد مناسب است زیرا ساختارهای داده به ما کمک می کنند تا حجم زیادی از داده ها را مدیریت کنیم و عملیات پیچیده ای را روی آنها انجام دهیم. برای مثال، می‌توانیم از آرایه‌ها، فهرست‌ها، پشته‌ها، صف‌ها، درختان، نمودارها، جداول هش و غیره برای ذخیره و دسترسی به داده‌ها به روش‌های مختلف با توجه به نیاز خود استفاده کنیم.

اما به طور خاص، دوره آموزش ساختمان داده برای دانشجویان رشته‌های مهندسی کامپیوتر، علوم کامپیوتر و همچنین افرادی که علاقه‌مند به یادگیری برنامه‌نویسی هستند مناسب است. چرا که این موضوع پایه و اساس بسیاری از دروس پیشرفته تر، مانند الگوریتم ها، هندسه محاسباتی، گراف ها، هوش مصنوعی و … را تشکیل میدهد. پس اگر مبانی برنامه‌نویسی و برنامه‌نویسی پیشرفته را فراگرفته‌اید، آماده هستید که وارد این دوره شوید.

ساختار دوره

دوره آموزش ساختمان داده شامل ۹ فصل است که هر کدام از آن‌ها به صورت جامع و کاربردی تهیه شده‌اند. هر فصل به چندین بخش تقسیم شده تا یادگیری شما گام به گام و با تمرکز بالا صورت گیرد. هدف ما این است که زمان هر بخش بین ۱۵ تا ۳۰ دقیقه باشد تا شما بدون احساس خستگی، بهترین نتیجه را از دوره بگیرید.

سرفصل های دوره ساختمان داده ها

1. فصل اول: پیچیدگی زمانی

در این فصل، به موضوع مهم مرتبه زمانی می‌پردازیم و یاد می‌گیرید که چگونه حلقه‌ها و شرایط مختلف کدها را تحلیل کنید.

2. فصل دوم: توابع بازگشتی

اینجا با توابع بازگشتی و نحوه حل معادلات بازگشتی آشنا خواهید شد.

3. فصل سوم: آرایه‌ها

در این فصل درباره ذخیره‌سازی آرایه‌ها در حافظه و عملیات جستجو، حذف و اضافه در آرایه‌ها بحث خواهیم کرد.

4. فصل چهارم: لیست‌های پیوندی

لیست‌های یک‌پیوندی، دوپیوندی و حلقوی از مهم‌ترین مفاهیم این فصل هستند که به‌صورت جامع آن‌ها را بررسی می‌کنیم.

5. فصل پنجم: صف

مفهوم صف و عملیات درج و حذف در آن به همراه بررسی عبارات پیشوندی، پسوندی و میان‌بندی در این فصل آموزش داده می‌شود.

6. فصل ششم: پشته

اینجا با پشته‌ها و عملیات پوش و پاپ آشنا خواهید شد.

7. فصل هفتم: درخت‌ها

انواع درخت‌ها، مانند درخت دودویی و نحوه پیمایش آن‌ها، موضوع این فصل هستند.

8. فصل هشتم: گراف‌ها

در این فصل، انواع گراف‌ها و نحوه پیمایش آن‌ها بررسی می‌شود.

9. فصل نهم: مرتب‌سازی

در این فصل، با انواع الگوریتم‌های مرتب‌سازی مانند مرتب‌سازی حبابی، درجی، انتخابی، ادغامی و سریع آشنا می‌شوید.

این دوره گواهی شرکت در دوره دارد؟

دوره آموزش ساختمان داده شامل مدرک پایان دوره و گواهی شرکت در دوره میباشد. شما با گذراندن این دوره و تکمیل 80 درصد تماشای ویدیو ها بصورت آنلاین، قادر به دریافت مدرک خواهید بود.

انتظارات از شما برای موفقیت در دوره

برای موفقیت در این دوره، فقط تماشای ویدیوها کافی نیست. شما باید با دقت درس‌ها را مرور کنید و آن‌ها را تمرین کنید. مدرس دوره در هر بخش مثال‌های متعددی حل کرده‌اند و از شما انتظار می‌رود که آن‌ها را تکرار کنید و حتی دوباره ویدیوها را ببینید تا مطمئن شوید که به درستی یاد گرفته‌اید. تکرار و تمرین کلید موفقیت شما است.

پشتیبانی دوره و رفع اشکال

اگر در هر بخش سوالی داشتید، می‌توانید از طریق بخش دیدگاه‌ها سوالات خود را مطرح کنید. همچنین اگر سوالات زیادی داشتید، جلسات رفع اشکال برگزار خواهد شد تا هیچ ابهامی برای شما باقی نماند.

اهمیت دوره برای آینده برنامه‌نویسی شما

دوره آموزش ساختمان داده پیش‌نیاز درس طراحی الگوریتم‌ها است و یکی از اساسی‌ترین مفاهیم برای یادگیری برنامه‌نویسی حرفه‌ای محسوب می‌شود. با تسلط به مباحث ساختمان داده، نه‌تنها الگوریتم‌های پیچیده را درک خواهید کرد، بلکه کدهای بهینه‌تری خواهید نوشت که در بازار کار بسیار ارزشمند است.

در این دوره، شما نه‌تنها دانش خود را در زمینه الگوریتم‌ها و ساختمان داده گسترش خواهید داد، بلکه تفکر برنامه‌نویسی شما بهبود خواهد یافت. به همین دلیل است که این دوره به عنوان یکی از مهم‌ترین و کاربردی‌ترین دوره‌ها در مسیر یادگیری برنامه‌نویسی می‌باشد.

دلیل اهمیت یادگیری ساختمان داده‌ها

اهمیت یادگیری و آموزش ساختمان داده به دلیل موارد زیر است:

1. بهینه‌سازی عملیات: استفاده از ساختمان داده‌های مناسب به ما امکان می‌دهد تا عملیات مختلف را به صورت بهینه‌تری انجام داده و زمان اجرای کدها را کاهش دهیم. این موضوع به‌ویژه در برنامه‌هایی که با حجم بالای داده‌ها سر و کار دارند و نیازمند کارایی بالا هستند، اهمیت ویژه‌ای پیدا می‌کند.
2. حافظه‌ی بهتر: استفاده از ساختمان داده‌های مناسب می‌تواند کمک کند تا حافظه مورد نیاز برنامه کاهش یابد. این امر مخصوصاً برای سیستم‌هایی که با محدودیت‌های حافظه روبرو هستند مهم است.
3. راهنمایی در طراحی الگوریتم: یادگیری ساختمان داده‌ها به ما در طراحی بهتر الگوریتم‌ها کمک می‌کند. انتخاب ساختمان داده صحیح می‌تواند منجر به الگوریتم‌های بهتر و کارآمدتر شود.

انواع ساختار داده؟

انواع ساختار داده‌ها به صورت کلی شامل موارد زیر هستند:

1. آرایه (Array)
2. لیست‌ها (Lists): شامل لیست پیوندی (Linked List)، لیست پیوندی دوطرفه (Doubly Linked List) و لیست پیوندی دور (Circular Linked List) می‌شود.
3. صف (Queue)
4. پشته (Stack)
5. درخت‌ها (Trees): شامل درخت دودویی (Binary Tree)، درخت جستجو (Binary Search Tree) و درخت شجره‌ای (Tree) می‌شود.
6. گراف (Graph)
7. صفحه‌های هش (Hash Tables)
8. صفحه‌های برگردان (Hash Tables with Chaining)

معرفی انواع ساختمان داده

ساختمان‌های داده، روش‌هایی برای سازماندهی و ذخیره‌سازی داده‌ها در حافظه کامپیوتر هستند.

انتخاب نوع مناسب ساختمان داده برای یک مسأله خاص، نقشی اساسی در کارایی و اثربخشی برنامه ایفا می‌کند.

• ساختمان داده پویا:
  • به ساختمان داده‌ای گفته می‌شود که قابلیت تغییر اندازه در زمان اجرا را دارد.
  • به عبارت دیگر، می‌توان بدون نیاز به بازسازی کل ساختار، عناصر جدیدی به آن اضافه کرد یا از آن حذف کرد.
  • مثال‌هایی از ساختمان‌های داده پویا شامل لیست‌های پیوندی، درختان و گراف‌ها می‌شود.
• ساختمان داده ایستا:
  • به ساختمان داده‌ای گفته می‌شود که اندازه آن در زمان اجرا ثابت می‌ماند.
  • به عبارت دیگر، پس از ایجاد، نمی‌توان تعداد عناصر آن را تغییر داد.
  • مثال‌هایی از ساختمان‌های داده ایستا شامل آرایه‌ها و ماتریس‌ها می‌شود.

• ساختمان داده خطی:
  • به ساختمان داده‌ای گفته می‌شود که عناصر آن در یک ترتیب خطی قرار دارند.
  • به عبارت دیگر، هر عنصر به یک عنصر قبلی و یک عنصر بعدی مرتبط است.
  • مثال‌هایی از ساختمان‌های داده خطی شامل آرایه‌ها، لیست‌های پیوندی و صف‌ها می‌شود.
• ساختمان داده غیرخطی:
  • به ساختمان داده‌ای گفته می‌شود که عناصر آن در یک ساختار سلسله مراتبی یا شبکه‌ای قرار دارند.
  • به عبارت دیگر، روابط بین عناصر پیچیده‌تر از یک ترتیب خطی ساده است.
  • مثال‌هایی از ساختمان‌های داده غیرخطی شامل درختان و گراف‌ها می‌شود.

کاربردهای ساختمان داده چیست؟

ساختمان داده‌ها در بسیاری از زمینه‌ها و کاربردهای مختلف استفاده می‌شوند، از جمله:

1. برنامه‌نویسی و توسعه نرم‌افزار
2. پایگاه‌داده‌ها و سیستم‌های مدیریت داده
3. شبکه‌های اجتمی، اینترنت و طراحی پروتکل‌ها
4. الگوریتم‌ها و هوش مصنوعی
5. سیستم‌های عامل و مدیریت حافظه
6. گرافیک کامپیوتری و شبیه‌سازی‌ها
7. بهینه‌سازی و بهینه‌سازی مسائل
8. تحلیل الگوریتم‌ها و پیچیدگی زمانی

معرفی الگوریتم‌های مرتب‌سازی در ساختمان داده

در دنیای کامپیوتر، مرتب‌سازی نقشی اساسی در سازماندهی و دسته‌بندی اطلاعات ایفا می‌کند.

الگوریتم‌های مرتب‌سازی به ما کمک می‌کنند تا داده‌ها را بر اساس معیارهای مختلف مانند ترتیب عددی، الفبایی یا تاریخ مرتب کنیم.

1. مرتب‌سازی حبابی:

• این الگوریتم ساده، با مقایسه دو عنصر مجاور و جابجا کردن آنها در صورت نیاز، داده‌ها را مرتب می‌کند.
• مرتب‌سازی حبابی به دلیل سادگی پیاده‌سازی، برای حجم‌های کم داده مناسب است.
• اما به دلیل پیچیدگی زمانی O(n^2) برای حجم‌های زیاد داده، کارایی آن پایین می‌آید.

2. مرتب‌سازی انتخابی:

• در این الگوریتم، در هر مرحله، کوچکترین عنصر باقیمانده در لیست پیدا شده و به ابتدای لیست منتقل می‌شود.
• مرتب‌سازی انتخابی نیز به دلیل سادگی پیاده‌سازی، برای حجم‌های کم داده مناسب است.
• اما به دلیل پیچیدگی زمانی O(n^2) برای حجم‌های زیاد داده، کارایی آن پایین می‌آید.

3. مرتب‌سازی درجی:

• این الگوریتم، عناصر را به طور گام به گام در جایگاه صحیح خود در لیست مرتب شده درج می‌کند.
• مرتب‌سازی درجی به دلیل پیچیدگی زمانی O(n) برای حجم‌های کم داده، کارایی بالایی دارد.
• اما برای حجم‌های زیاد داده، به دلیل جابجایی‌های متعدد، کارایی آن پایین می‌آید.

4. مرتب‌سازی ادغامی:

• این الگوریتم، لیست را به طور مکرر به دو نیمه تقسیم می‌کند تا زمانی که هر نیمه به طور کامل مرتب شود.
• سپس، دو نیمه مرتب شده را با هم ادغام می‌کند.
• مرتب‌سازی ادغامی به دلیل پیچیدگی زمانی O(n log n) برای حجم‌های زیاد داده، کارایی بالایی دارد.
• اما به دلیل نیاز به حافظه اضافی برای ذخیره‌سازی نیمه‌های لیست، در حجم‌های کم داده کارایی آن پایین می‌آید.

5. مرتب‌سازی سریع:

• این الگوریتم پیچیده‌تر، از یک عنصر به عنوان محور استفاده می‌کند و لیست را به دو بخش کوچکتر و بزرگتر از محور تقسیم می‌کند.
• سپس، به طور مکرر هر دو بخش را به صورت بازگشتی مرتب می‌کند و در نهایت، لیست کامل را مرتب می‌کند.
• مرتب‌سازی سریع به دلیل پیچیدگی زمانی O(n log n) در حالت متوسط، برای حجم‌های زیاد داده کارایی بالایی دارد.
• اما در حالت بدترین حالت، پیچیدگی زمانی آن به O(n^2) می‌رسد.

6. مرتب‌سازی شیفتی:

• این الگوریتم، از جابجایی بیت‌های داده‌ها برای مرتب کردن آنها استفاده می‌کند.
• مرتب‌سازی شیفتی به دلیل سرعت بالا در سخت‌افزاری که از دستورالعمل‌های مرتب‌سازی بیت پشتیبانی می‌کنند، برای حجم‌های کم تا متوسط داده مناسب است.
• اما در نرم‌افزار و برای حجم‌های زیاد داده، کارایی آن پایین می‌آید.

چنانچه هرگونه انتقاد، پیشنهاد و یا سوالی در مورد دوره آموزش ساختمان داده دارید، میتوانید در ادامه همین صفحه از بخش دیدگاه‌ها با ما درمیان گذاشته تا در کمترین زمان ممکن مناسب ترین پاسخ را دریافت کنید.