What Are Data Structures And Algorithms in Hindi ?
डेटा संरचनाएं और एल्गोरिदम क्या हैं?
What Are Data Structures And Algorithms?
कंप्यूटर विज्ञान, डेटा विज्ञान, डेटा संरचनाएं, एल्गोरिदम - वेब अनुप्रयोगों के कोडिंग और निर्माण के साथ आने वाला लिंगो जटिल और भ्रामक हो सकता है! जबकि कुछ शब्द विशिष्ट हैं जो आप बनाना चाहते हैं, और कुछ वास्तविक यांत्रिकी के बजाय कार्यक्रमों की संरचना से संबंधित हैं जो उन्हें शक्ति प्रदान करते हैं, इन प्रमुख अवधारणाओं को जानना एक प्रभावी और विश्वसनीय कंप्यूटर विज्ञान विशेषज्ञ बनने का हिस्सा है।
कंप्यूटर विज्ञान के प्रति उत्साही लोगों के लिए दो सबसे महत्वपूर्ण शब्द डेटा संरचनाएं और एल्गोरिदम हैं, जिन्हें अक्सर कंप्यूटर विज्ञान के भवन ब्लॉकों के रूप में माना जाता है। आम सीएस समस्याओं को हल करने और कुशल और स्पष्ट समाधान प्रदान करने के लिए इन दोनों मूलभूत तत्वों की आवश्यकता होती है। शायद उनके बारे में सोचने का सबसे सरल तरीका यह है कि एक समस्या को हल करने का तरीका प्रदान करता है, जबकि दूसरे में समस्या को हल करने के लिए आपके द्वारा उपयोग किए जा रहे डेटा को व्यवस्थित और प्रबंधित करना शामिल है।
तो डेटा संरचना और एल्गोरिदम क्या हैं? मूल बातें क्या हैं जो आपको पता होनी चाहिए कि आप अपने स्थानीय स्कूल में कोडिंग पाठ्यक्रम लेना चाहते हैं या डेटा साइंस कक्षाओं में दाखिला लेना जारी रखते हैं? यह मार्गदर्शिका प्रत्येक के आवश्यक तत्वों, उनके बीच के मतभेदों और गलत धारणाओं और इन बुनियादी रूप से महत्वपूर्ण अवधारणाओं के बारे में अधिक जानने के लिए अगले कदम के माध्यम से चलेगी।
डेटा संरचनाएं क्या हैं?
What Are Data Structures?
डेटा संरचना की मूल परिभाषा विशेष रूप से डेटा को व्यवस्थित, प्रबंधित और संग्रहीत करने के लिए एक प्रारूप है जो इसे एक्सेस या संशोधित करने के लिए अधिक आसान और कुशल बनाता है। यह डेटा मूल्यों, कार्यों या संचालन के संग्रह से बना है जो डेटा पर ही लागू किया जा सकता है, और डेटा मूल्यों के बीच संबंध।
अधिक सरल शब्दों में, कई कंप्यूटर विज्ञान समस्याएं डेटा के भीतर ही तत्वों पर आधारित होती हैं। इसका मतलब है कि सीएस की समस्याओं को हल करने के प्रयास में न केवल डेटा की आवश्यकता होती है, बल्कि उस डेटा को व्यवस्थित और एक्सेस करने के तरीके भी होते हैं। एक बार डेटा हेरफेर के लिए बेहतर संरचित है, तो डेवलपर्स डेटा को जोड़ने, संशोधित करने, हटाने या बदलने के लिए संचालन का निर्माण कर सकते हैं।
कई डेटा संरचनाओं में मेमोरी स्तर पर डेटा के मानक संगठन होते हैं, लेकिन वे एक सीएस विशेषज्ञ की जरूरतों के लिए अलग-अलग कार्यों और संचालन की पेशकश करते हैं। इसे थोड़ा और स्पष्ट करने के लिए, सबसे पहले कुछ सबसे आम और व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली डेटा संरचनाओं का पता लगाएं:
- रैखिक डेटा संरचना: लिंक की गई सूची, ढेर, कतार, सरणी।
- पदानुक्रमित डेटा संरचनाएं: ट्री, हीप, ट्राई।
- विविध डेटा संरचनाएं: हैशपैप, ग्राफ़, मैट्रिक्स।
न केवल डेटा संरचनाओं के "स्तरीय" हैं, बल्कि अलग-अलग विकल्प भी हैं जो प्रत्येक संगठन के भीतर डेटा संगठन और हेरफेर के विभिन्न कार्यों और तरीकों को प्रदान करते हैं। जबकि एक सीएस शुरुआत करने वाले को इन सही दूर के बीच का अंतर नहीं पता है, अनुभवी सीएस पेशेवर उन विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए विशिष्ट डेटा संरचनाओं पर भरोसा करते हैं, जिन्हें वे हल करने का प्रयास कर रहे हैं।
ऐसे अन्य विचार हैं जब विशेषज्ञ अपने उद्देश्यों के लिए डेटा संरचनाओं का उपयोग करना चुनते हैं। मेमोरी आवंटन शायद सबसे बड़ा विचार है - एक विशिष्ट ऑपरेशन करने के लिए कितना स्थान और जटिलता की आवश्यकता होगी, उदाहरण के लिए। एक अन्य महत्वपूर्ण चिंता संरचना को अनुकूलित करने की क्षमता है, ताकि समस्या-समाधान में सहायता करने और अक्षम डेटा संरचनाओं के साथ समय बर्बाद करने से बचें।
मध्यवर्ती कंप्यूटर वैज्ञानिकों के लिए जो ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड प्रोग्रामिंग की अवधारणा से परिचित हैं, आप डेटा संरचनाओं को "कक्षाओं" के समान भी सोच सकते हैं - एक विशिष्ट स्थान पर डेटा के समान सेट को इकट्ठा करने के लिए उपकरण। हालाँकि, डेटा संरचनाएं अतिरिक्त रूप से डेटा को हेरफेर करने के लिए तकनीक प्रदान करती हैं, बस इसे इकट्ठा या व्यवस्थित करने से परे।
एल्गोरिदम क्या हैं?
What Are Algorithms?
एक एल्गोरिथ्म अच्छी तरह से परिभाषित, कंप्यूटर-कार्यान्वयन योग्य निर्देशों का एक सीमित अनुक्रम है। वे गणना कर सकते हैं, और समस्याओं के विशेष वर्गों को हल करने के लिए भी डिज़ाइन किया जा सकता है। एल्गोरिदम स्पष्ट हैं, गणना करने के लिए प्रत्यक्ष विनिर्देश, साथ ही डेटा प्रोसेसिंग, स्वचालित तर्क और अन्य कार्यों को सक्षम करना।
फिर से इसे आम आदमी की शर्तों में रखा गया है, एल्गोरिदम ऐसे चरणों की एक श्रृंखला है जो विशेष रूप से समस्याओं या कक्षाओं की समस्याओं को हल करने के लिए कंप्यूटर द्वारा स्पष्ट रूप से परिभाषित और समझने योग्य हैं। डेटा संरचनाओं के समान, एल्गोरिदम के विभिन्न वर्ग भी हैं जो विशेष रूप से अद्वितीय उद्देश्यों के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। यहाँ कुछ सामान्य रूप से उपयोग किए गए उदाहरण हैं:
- सॉर्टिंग एल्गोरिदम: मर्ज सॉर्ट, क्विक सॉर्ट, टिम सॉर्ट आदि।
- खोज एल्गोरिथ्म: रैखिक खोज, बाइनरी खोज।
- सबसे छोटा पथ एल्गोरिदम: दिज्क्स्ट्रा का एल्गोरिथ्म, बेलमैन-फोर्ड एल्गोरिथम।
अनुभवी सीएस पेशेवर अक्सर एल्गोरिदम को किसी विशेष कार्यक्रम के पीछे तर्क के रूप में समझाते हैं, न कि केवल कार्यक्रम का पूरा कोड या कोर। यह जानना कि विभिन्न कार्यों को करने के लिए कौन सा एल्गोरिदम सबसे अच्छा काम करता है, वास्तव में कार्य करने के लिए एक कार्यक्रम के लिए आवश्यक नहीं है, बल्कि उपयोगकर्ता के अनुभव को सुव्यवस्थित करने और अंतराल, कीड़े और समय लेने वाले कार्यों से बचने के लिए जब अधिक सरल और सुरुचिपूर्ण समाधान काम करेंगे।
लेकिन आपको कैसे पता चलेगा कि एक एल्गोरिथ्म कुशल या प्रभावी है? एल्गोरिदम की प्रभावकारिता को मापने के लिए दो केंद्रीय तरीके हैं:
अंतरिक्ष की जटिलता
Space Complexity
अंतरिक्ष की जटिलता एल्गोरिदम द्वारा आवश्यक मेमोरी स्पेस की मात्रा को संदर्भित करती है जबकि इसे निष्पादित किया जा रहा है। अंतरिक्ष जटिलता बहु-उपयोगकर्ता प्रणालियों के लिए गंभीर रूप से महत्वपूर्ण है, साथ ही ऐसी परिस्थितियां भी हैं जहां सीमित स्मृति उपलब्ध है। गंभीर रूप से महत्वपूर्ण डेटा तक पहुंचने के लिए, धीरे-धीरे काम करने के दौरान एक परेशानी होने के अलावा, एक अत्यधिक जटिल एल्गोरिथ्म निर्णय लेने की गति का संकेत दे सकता है जो पेशेवरों को डेटा विज्ञान में पहले स्थान पर खींचता है।
आपको कैसे पता चलेगा कि एक एल्गोरिथ्म को कितनी जगह की आवश्यकता है? सीधे शब्दों में कहें, एक एल्गोरिथ्म में आमतौर पर निम्नलिखित घटकों के लिए स्थान की आवश्यकता होती है:
- निर्देश स्थान: यह निश्चित स्थान, जो किसी विशेष कार्यक्रम में कोड की कितनी पंक्तियों के आधार पर भिन्न हो सकता है, कार्यक्रम के निष्पादन योग्य संस्करण को संग्रहीत करने के लिए आवश्यक स्थान है।
- डेटा स्पेस: यह वह स्थान है जो सभी स्थिरांक और चर को संग्रहीत करने के लिए आवश्यक है
- पर्यावरण अंतरिक्ष: एक निलंबित फ़ंक्शन को फिर से शुरू करने के लिए आवश्यक पर्यावरणीय जानकारी संग्रहीत करने के लिए आवश्यक स्थान।
समय जटिलता
- फ्रंट-एंड पर उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार करना: केवल एक ऐप या प्रोग्राम बनाने से परे शांत, स्वच्छ और निर्बाध उपयोगकर्ता अनुभव मुंह के सकारात्मक शब्द और आपके ब्रांड को अपनाने के लिए आवश्यक है। डेटा तक पहुंचने के सर्वोत्तम तरीकों को जानना और उपयोगकर्ताओं के लिए फ्रंट-एंड पर डेटा वापस करना उन्हें वापस आने के लिए महत्वपूर्ण है।
- अनुसंधान और क्वेरी-आधारित डेटा विज्ञान को सुव्यवस्थित करना: विशेष रूप से सख्त समय या बजटीय समय सीमा पर अनुसंधान वातावरण के लिए सच है, कच्चे डेटा में हेरफेर करने के लिए सबसे तेज़ तरीका खोजना और अपने ग्राहकों या वरिष्ठों को पेश करने के लिए सूचित और सटीक रिपोर्ट बनाना क्षेत्र में नौकरी की सफलता के लिए आवश्यक है ।
- आपके पास एक बेहतर मौका होगा और नौकरी मिल सकती है: कई बड़ी कंपनियां अब डेवलपर्स और प्रोग्रामर की तलाश करती हैं, जो न केवल कोड जानते हैं, बल्कि इन सबसे बाहर निकलने के लिए डेटा और एल्गोरिदम की संरचना करने के सर्वोत्तम तरीकों से अच्छी तरह वाकिफ हैं। कोड (सरल शब्दों में, कोड को साफ रखने के लिए)। जो अगले बिंदु की ओर जाता है…।
- आप अपनी अगली नौकरी में अधिक पैसा कमाएंगे: क्योंकि महत्वपूर्ण डेटा संरचना और एल्गोरिथ्म ज्ञान वाले डेवलपर्स अधिक जटिल परियोजनाओं को संभाल सकते हैं (या उन परियोजनाओं पर कम अनुभवी डेवलपर्स का प्रबंधन कर सकते हैं), एक अनुभवी सीएस पेशेवर के लिए औसत शुरुआती वेतन सामान्य से अधिक है शुरुआती डेवलपर्स के लिए वेतन।
- आप अपने डेटा को प्रभावी ढंग से जोड़कर बेहतर व्यवसाय और परिचालन निर्णय ले सकते हैं: विभिन्न आर्थिक क्षेत्रों में व्यवसायों के लिए एनालिटिक्स, पूर्वानुमान प्रौद्योगिकी और प्रवृत्ति अनुसंधान आवश्यक उपकरण बन रहे हैं। जितना अधिक आप अपने डेटा से बेहतर गाइड निर्णय लेने के लिए सीखने के लिए उपलब्ध ट्रिक्स और उपकरण जानते हैं, उतना ही बेहतर आपका खुद का व्यवसाय या वेब एप्लिकेशन काम कर सकता है!
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