علوم الحاسوب: هياكل البيانات – القوائم والمصفوفات

هياكل البيانات: القوائم والمصفوفات في علوم الحاسوب

تُعد هياكل البيانات (Data Structures) من المفاهيم الأساسية في علوم الحاسوب، فهي الطرق التي تُنظم بها البيانات وتُخزن في الحاسوب لتتم معالجتها بكفاءة. اختيار هيكل البيانات المناسب يمكن أن يحدث فرقاً كبيراً في أداء البرامج.

المصفوفات (Arrays)

المصفوفة هي مجموعة من العناصر من نفس النوع تُخزن في مواقع ذاكرة متجاورة. تتميز بالوصول العشوائي O(1) لأي عنصر باستخدام الفهرس. أنواعها: مصفوفة أحادية البعد (Vector)، ومصفوفة ثنائية البعد (Matrix). عيوبها: الحجم الثابت وصعوبة إدراج/حذف العناصر.

القوائم المترابطة (Linked Lists)

القائمة المترابطة هي سلسلة من العقد، كل عقدة تحتوي على بيانات ومؤشر للعقدة التالية. أنواعها: قائمة مفردة (Singly Linked List)، قائمة مزدوجة (Doubly Linked List)، وقائمة دائرية (Circular Linked List). تتميز بالحجم الديناميكي وسهولة الإدراج والحذف O(1) في البداية، لكن الوصول العشوائي O(n).

المكدس (Stack)

هيكل بيانات يتبع مبدأ آخر دخول أول خروج (LIFO). العمليات الأساسية: push (إضافة عنصر)، pop (إزالة آخر عنصر)، peek (مشاهدة آخر عنصر). يستخدم في تقييم التعبيرات، التراجع (Undo)، وإدارة استدعاءات الدوال.

الطابور (Queue)

هيكل بيانات يتبع مبدأ أول دخول أول خروج (FIFO). العمليات الأساسية: enqueue (إضافة عنصر)، dequeue (إزالة أول عنصر)، front (مشاهدة أول عنصر). يستخدم في جدولة المهام (CPU Scheduling)، ومعالجة الطلبات، والطباعة.

تحليل التعقيد (Big O Notation)

تستخدم تدوين Big O لوصف كفاءة الخوارزميات وهياكل البيانات من حيث الوقت والذاكرة. O(1) ثابت، O(log n) لوغاريتمي، O(n) خطي، O(n²) تربيعي. اختيار هيكل البيانات المناسب يحسن أداء البرنامج بشكل كبير.

يمكنكم الاطلاع على درس الرياضيات الجامعية: التفاضل والتكامل ودرس الرياضيات المالية: الفائدة المركبة.

📍 دروس مشابهة:

• الخوارزميات: المفاهيم الأساسية والتصميم
• علوم الحاسوب — الذكاء الاصطناعي
• علوم الحاسوب — قواعد البيانات المتقدمة