M

MLOG

العربية

مقارنة عميقة لأداء القوائم المرتبطة والمصفوفات، ونقاط قوتها وضعفها. تعلم متى تختار كل هيكل بيانات لتحقيق الكفاءة المثلى في برمجياتك.

القوائم المرتبطة مقابل المصفوفات: مقارنة أداء للمطورين العالميين

عند بناء البرمجيات، يعد اختيار هيكل البيانات المناسب أمرًا حاسمًا لتحقيق الأداء الأمثل. هناك نوعان أساسيان من هياكل البيانات المستخدمة على نطاق واسع هما المصفوفات والقوائم المرتبطة. في حين أن كلاهما يخزن مجموعات من البيانات، إلا أنهما يختلفان بشكل كبير في تطبيقاتهما الأساسية، مما يؤدي إلى خصائص أداء متميزة. تقدم هذه المقالة مقارنة شاملة بين القوائم المرتبطة والمصفوفات، مع التركيز على آثارها على الأداء للمطورين العالميين الذين يعملون على مجموعة متنوعة من المشاريع، من تطبيقات الهاتف المحمول إلى الأنظمة الموزعة واسعة النطاق.

فهم المصفوفات

المصفوفة هي كتلة متجاورة من مواقع الذاكرة، يحمل كل منها عنصرًا واحدًا من نفس نوع البيانات. تتميز المصفوفات بقدرتها على توفير وصول مباشر إلى أي عنصر باستخدام فهرسه، مما يتيح استرجاعًا وتعديلًا سريعين.

خصائص المصفوفات:

أداء عمليات المصفوفة:

مثال على المصفوفة (إيجاد متوسط درجة الحرارة):

فكر في سيناريو تحتاج فيه إلى حساب متوسط درجة الحرارة اليومية لمدينة، مثل طوكيو، على مدار أسبوع. المصفوفة مناسبة تمامًا لتخزين قراءات درجات الحرارة اليومية. هذا لأنك ستعرف عدد العناصر في البداية. الوصول إلى درجة حرارة كل يوم سريع، بالنظر إلى الفهرس. احسب مجموع عناصر المصفوفة وقسمه على طولها للحصول على المتوسط.


// مثال بلغة JavaScript
const temperatures = [25, 27, 28, 26, 29, 30, 28]; // درجات الحرارة اليومية بالدرجة المئوية
let sum = 0;
for (let i = 0; i < temperatures.length; i++) {
  sum += temperatures[i];
}
const averageTemperature = sum / temperatures.length;
console.log("Average Temperature: ", averageTemperature); // الناتج: Average Temperature:  27.571428571428573

فهم القوائم المرتبطة

من ناحية أخرى، القائمة المرتبطة هي مجموعة من العقد، حيث تحتوي كل عقدة على عنصر بيانات ومؤشر (أو رابط) إلى العقدة التالية في التسلسل. توفر القوائم المرتبطة مرونة من حيث تخصيص الذاكرة وتغيير الحجم الديناميكي.

خصائص القوائم المرتبطة:

أنواع القوائم المرتبطة:

أداء عمليات القائمة المرتبطة:

مثال على القائمة المرتبطة (إدارة قائمة تشغيل):

تخيل إدارة قائمة تشغيل موسيقية. القائمة المرتبطة هي طريقة رائعة للتعامل مع عمليات مثل إضافة أو إزالة أو إعادة ترتيب الأغاني. كل أغنية هي عقدة، والقائمة المرتبطة تخزن الأغنية في تسلسل معين. يمكن إدراج وحذف الأغاني دون الحاجة إلى إزاحة الأغاني الأخرى كما هو الحال في المصفوفة. يمكن أن يكون هذا مفيدًا بشكل خاص لقوائم التشغيل الطويلة.


// مثال بلغة JavaScript
class Node {
  constructor(data) {
    this.data = data;
    this.next = null;
  }
}

class LinkedList {
  constructor() {
    this.head = null;
  }

  addSong(data) {
    const newNode = new Node(data);
    if (!this.head) {
      this.head = newNode;
    } else {
      let current = this.head;
      while (current.next) {
        current = current.next;
      }
      current.next = newNode;
    }
  }

  removeSong(data) {
      if (!this.head) {
          return;
      }
      if (this.head.data === data) {
          this.head = this.head.next;
          return;
      }

      let current = this.head;
      let previous = null;

      while (current && current.data !== data) {
          previous = current;
          current = current.next;
      }

      if (!current) {
          return; // لم يتم العثور على الأغنية
      }

      previous.next = current.next;
  }

  printPlaylist() {
    let current = this.head;
    let playlist = "";
    while (current) {
      playlist += current.data + " -> ";
      current = current.next;
    }
    playlist += "null";
    console.log(playlist);
  }
}

const playlist = new LinkedList();
playlist.addSong("Bohemian Rhapsody");
playlist.addSong("Stairway to Heaven");
playlist.addSong("Hotel California");
playlist.printPlaylist(); // الناتج: Bohemian Rhapsody -> Stairway to Heaven -> Hotel California -> null
playlist.removeSong("Stairway to Heaven");
playlist.printPlaylist(); // الناتج: Bohemian Rhapsody -> Hotel California -> null

مقارنة أداء مفصلة

لاتخاذ قرار مستنير بشأن هيكل البيانات الذي يجب استخدامه، من المهم فهم مقايضات الأداء للعمليات الشائعة.

الوصول إلى العناصر:

الإدراج والحذف:

استخدام الذاكرة:

البحث:

اختيار هيكل البيانات المناسب: سيناريوهات وأمثلة

يعتمد الاختيار بين المصفوفات والقوائم المرتبطة بشكل كبير على التطبيق المحدد والعمليات التي سيتم إجراؤها بشكل متكرر. فيما يلي بعض السيناريوهات والأمثلة لتوجيه قرارك:

السيناريو 1: تخزين قائمة ذات حجم ثابت مع وصول متكرر

المشكلة: تحتاج إلى تخزين قائمة من معرفات المستخدمين من المعروف أن لها حجمًا أقصى وتحتاج إلى الوصول إليها بشكل متكرر حسب الفهرس.

الحل: المصفوفة هي الخيار الأفضل بسبب وقت الوصول O(1). ستعمل مصفوفة قياسية (إذا كان الحجم الدقيق معروفًا في وقت الترجمة) أو مصفوفة ديناميكية (مثل ArrayList في Java أو vector في C++) بشكل جيد. سيؤدي هذا إلى تحسين وقت الوصول بشكل كبير.

السيناريو 2: عمليات إدراج وحذف متكررة في منتصف القائمة

المشكلة: أنت تطور محرر نصوص، وتحتاج إلى التعامل بكفاءة مع عمليات الإدراج والحذف المتكررة للأحرف في منتصف المستند.

الحل: القائمة المرتبطة أكثر ملاءمة لأن عمليات الإدراج والحذف في الوسط يمكن إجراؤها في وقت O(1) بمجرد تحديد نقطة الإدراج/الحذف. هذا يتجنب إزاحة العناصر المكلفة التي تتطلبها المصفوفة.

السيناريو 3: تنفيذ طابور (Queue)

المشكلة: تحتاج إلى تنفيذ هيكل بيانات طابور لإدارة المهام في نظام ما. تضاف المهام إلى نهاية الطابور وتتم معالجتها من الأمام.

الحل: غالبًا ما تُفضل القائمة المرتبطة لتنفيذ الطابور. يمكن إجراء عمليتي الإضافة إلى الطابور (enqueue - الإضافة إلى النهاية) والإزالة من الطابور (dequeue - الإزالة من الأمام) في وقت O(1) باستخدام قائمة مرتبطة، خاصة مع وجود مؤشر الذيل.

السيناريو 4: التخزين المؤقت للعناصر التي تم الوصول إليها مؤخرًا

المشكلة: أنت تبني آلية تخزين مؤقت للبيانات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر. تحتاج إلى التحقق بسرعة مما إذا كان العنصر موجودًا بالفعل في ذاكرة التخزين المؤقت واسترداده. غالبًا ما يتم تنفيذ ذاكرة التخزين المؤقت الأقل استخدامًا مؤخرًا (LRU) باستخدام مزيج من هياكل البيانات.

الحل: غالبًا ما يتم استخدام مزيج من جدول التجزئة (hash table) وقائمة مرتبطة مزدوجة لذاكرة التخزين المؤقت LRU. يوفر جدول التجزئة تعقيدًا زمنيًا متوسطًا قدره O(1) للتحقق مما إذا كان العنصر موجودًا في ذاكرة التخزين المؤقت. تُستخدم القائمة المرتبطة المزدوجة للحفاظ على ترتيب العناصر بناءً على استخدامها. إضافة عنصر جديد أو الوصول إلى عنصر موجود ينقله إلى رأس القائمة. عندما تكون ذاكرة التخزين المؤقت ممتلئة، يتم طرد العنصر الموجود في ذيل القائمة (الأقل استخدامًا مؤخرًا). يجمع هذا بين فوائد البحث السريع والقدرة على إدارة ترتيب العناصر بكفاءة.

السيناريو 5: تمثيل متعددات الحدود

المشكلة: تحتاج إلى تمثيل ومعالجة تعبيرات متعددة الحدود (على سبيل المثال، 3x^2 + 2x + 1). كل حد في متعدد الحدود له معامل وأس.

الحل: يمكن استخدام قائمة مرتبطة لتمثيل حدود متعدد الحدود. ستخزن كل عقدة في القائمة معامل وأس الحد. هذا مفيد بشكل خاص لمتعددات الحدود ذات مجموعة متفرقة من الحدود (أي، العديد من الحدود ذات المعاملات الصفرية)، حيث تحتاج فقط إلى تخزين الحدود غير الصفرية.

اعتبارات عملية للمطورين العالميين

عند العمل في مشاريع مع فرق دولية وقواعد مستخدمين متنوعة، من المهم مراعاة ما يلي:

الخاتمة

تُعد المصفوفات والقوائم المرتبطة هياكل بيانات قوية ومتعددة الاستخدامات، ولكل منها نقاط قوة وضعف خاصة بها. توفر المصفوفات وصولاً سريعًا إلى العناصر في فهارس معروفة، بينما توفر القوائم المرتبطة مرونة لعمليات الإدراج والحذف. من خلال فهم خصائص أداء هياكل البيانات هذه ومراعاة المتطلبات المحددة لتطبيقك، يمكنك اتخاذ قرارات مستنيرة تؤدي إلى برامج فعالة وقابلة للتطوير. تذكر تحليل احتياجات تطبيقك، وتحديد اختناقات الأداء، واختيار هيكل البيانات الذي يحسن العمليات الحرجة على أفضل وجه. يحتاج المطورون العالميون إلى أن يكونوا على دراية خاصة بقابلية التوسع والصيانة نظرًا للفرق والمستخدمين الموزعين جغرافيًا. إن اختيار الأداة المناسبة هو أساس منتج ناجح وذي أداء جيد.