Data Structures and Algorithms

ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံများနှင့် အယ်လဂိုရစ်သမ်များသည် ထိရောက်ပြီး ထိရောက်သောဆော့ဖ်ဝဲဖြေရှင်းချက်များကို ဒီဇိုင်းထုတ်ရာတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှပါဝင်သည့် ကွန်ပျူတာသိပ္ပံတွင် အခြေခံသဘောတရားများဖြစ်သည်။ ဤသည်မှာ ဤသဘောတရားများ၏ ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်ဖြစ်သည်-

ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံများ-
ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံများသည် ဒေတာများကို ထိရောက်စွာ ပြန်လည်ရယူခြင်း၊ ထည့်သွင်းခြင်းနှင့် ခြယ်လှယ်ခြင်းတို့ကို ခွင့်ပြုသည့်နည်းလမ်းဖြင့် စုစည်းသိမ်းဆည်းရန် နည်းလမ်းများဖြစ်သည်။ မတူညီသော ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံများသည် မတူညီသော အလုပ်အမျိုးအစားများအတွက် သင့်လျော်ပါသည်။ အချို့သော ဘုံဒေတာတည်ဆောက်ပုံများ ပါဝင်သည်-

Arrays- အညွှန်းတစ်ခု သို့မဟုတ် သော့တစ်ခုစီဖြင့် သတ်မှတ်ထားသော ဒြပ်စင်များစုစည်းမှု။
လင့်ခ်ချိတ်ထားသောစာရင်းများ- ဒြပ်စင်တစ်ခုစီသည် နောက်တစ်ခုသို့ညွှန်ပြသည့် ဒြပ်စင်များ၏ အတွဲလိုက်တစ်ခု။
Stacks- ထိပ်တန်းဒြပ်စင်တွင် လုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်သည့် နောက်ဆုံးဝင်၊ ပထမထွက် (LIFO) စုစည်းမှု။
တန်းစီခြင်း- လုပ်ငန်းများကို အချိန်ဇယားဆွဲခြင်းအတွက် အသုံးပြုလေ့ရှိသော အစိတ်အပိုင်းများ၏ ပထမဝင်၊ ပထမထွက် (FIFO) စုစည်းမှု။
သစ်ပင်များ- ဒွိသစ်ပင်များ၊ AVL သစ်ပင်များနှင့် အခြားအရာများ အပါအဝင် အမြစ် node နှင့် ကလေး node များပါရှိသော အထက်အောက်တည်ဆောက်ပုံများ။
ဂရပ်ဖစ်များ- အစွန်းများဖြင့်ချိတ်ဆက်ထားသော node အစုအဝေးတစ်ခု၊ တစ်ခုနှင့်တစ်ခုကြားရှိဆက်ဆံရေးများကိုကိုယ်စားပြုရန်အသုံးပြုသည်။
Hash Tables- သော့များကိုအခြေခံ၍ အမြန်ပြန်လည်ထုတ်ယူနိုင်စေမည့် သော့တန်ဖိုးအတွဲများကို သိမ်းဆည်းသည့် ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံများ။
အယ်လဂိုရီသမ်များ-
Algorithms များသည် ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် အဆင့်ဆင့်လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများ သို့မဟုတ် နည်းလမ်းများဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို လုပ်ဆောင်ရန် စနစ်ကျသောနည်းလမ်းကို ပေးဆောင်ပြီး ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံများတွင် လုပ်ဆောင်မှုများ အမျိုးမျိုးပါဝင်လေ့ရှိသည်။ အသုံးများသော algorithms အမျိုးအစားအချို့တွင်-

အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များ- ကြီးလိုက်ကြီးလိုက် သို့မဟုတ် ကြီးစဉ်ငယ်လိုက်ကဲ့သို့သော သီးခြားအစီအစဥ်များကို ပြန်စီပါ။ ဥပမာများတွင် bubble အမျိုးအစား၊ ပေါင်းစပ်အမျိုးအစား၊ အမြန်အမျိုးအစားနှင့် heapsort ပါဝင်သည်။
အယ်လဂိုရီသမ်များ ရှာဖွေခြင်း- ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံအတွင်း သီးခြားဒြပ်စင်တစ်ခု၏ တည်နေရာကို ရှာဖွေပါ။ Binary ရှာဖွေမှုနှင့် linear ရှာဖွေမှုတို့သည် သာမာန်ဥပမာများဖြစ်သည်။
ဂရပ်ဖစ် အယ်လဂိုရီသမ်များ- node များကြား အတိုဆုံးလမ်းကြောင်းကို ရှာဖွေခြင်း ၊ ချိတ်ဆက်မှုကို ဆုံးဖြတ်ခြင်း (DFS၊ BFS) နှင့် အခြားအရာများ ကဲ့သို့သော အလုပ်များကို လုပ်ဆောင်ပါ။
Dynamic Programming- ၎င်းတို့ကို ပြဿနာငယ်များအဖြစ် ခွဲခြမ်းပြီး ထိုပြဿနာခွဲများအတွက် ဖြေရှင်းချက်များအား ပြန်လည်အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းပါ။
လောဘကြီးသော အယ်လဂိုရီသမ်များ- ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာများတွင် အသုံးပြုလေ့ရှိသော ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ အကောင်းဆုံးကိုရှာဖွေရန် အဆင့်တစ်ခုစီတွင် ဒေသအလိုက် အကောင်းဆုံးရွေးချယ်မှုများကို ပြုလုပ်ပါ။
Divide and Conquer- ပြဿနာကို အသေးအမွှားပြဿနာများအဖြစ် ခွဲခြမ်းပြီး ဖြေရှင်းပါ၊ ထို့နောက် မူလပြဿနာကို ဖြေရှင်းရန် အဖြေများကို ပေါင်းစပ်ပါ။
နောက်ကြောင်းပြန်ခြေရာခံခြင်း- အဖြေတစ်ခုဆီသို့ ဦးတည်ခြင်းမရှိပါက မတူညီသောရွေးချယ်မှုများနှင့် ရွေးချယ်မှုများကို ဖျက်ခြင်းဖြင့် ဖြစ်နိုင်သည့်ဖြေရှင်းနည်းအားလုံးကို စနစ်တကျစူးစမ်းလေ့လာပါ။
အရေးကြီးပုံ:
ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံများနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များကို နားလည်ခြင်းသည် ထိရောက်သောကုဒ်ကိုရေးသားရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ သင့်လျော်သော ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံများကို ရွေးချယ်ကာ ထိရောက်သော အယ်လဂိုရီသမ်များကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းဖြင့်၊ သင်သည် သင်၏ပရိုဂရမ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများ သို့မဟုတ် အရင်းအမြစ်-ကန့်သတ်ထားသော ပတ်ဝန်းကျင်များနှင့် ဆက်ဆံရာတွင် ၎င်းသည် အထူးအရေးကြီးပါသည်။

ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံများနှင့် algorithms များတွင် ကျွမ်းကျင်လာစေရန်၊ မတူညီသော အကောင်အထည်ဖော်မှုများနှင့် algorithms များကို လေ့လာပြီး လေ့ကျင့်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ ဤနယ်ပယ်တွင် သင့်စွမ်းရည်များကို သင်ယူရန်နှင့် တိုးတက်စေရန် ကူညီပေးနိုင်သည့် ပုံနှိပ်စာအုပ်များ၊ အွန်လိုင်း ကျူတိုရီရယ်များ၊ ကုဒ်ပလပ်ဖောင်းများနှင့် သင်တန်းများကဲ့သို့သော အရင်းအမြစ်များစွာရှိသည်။