لنفهم خوارزميات وهياكل Python
لنفهم خوارزميات وهياكل البيانات Python
لنفهم خوارزميات وهياكل Python
تعلم لغة البرمجة ليس معقدًا أو شاقًا كما قد يبدو. إنه الخيار الأفضل للمبتدئين للبدء بهياكل البيانات والخوارزميات في Python .
الشيء المذهل الذي تواجهه هنا هو سهولة التعلم والاستخدام.
في هذه المقالة (لنفهم خوارزميات وهياكل Python) ، يتضمن تعلمنا العميق لهياكل البيانات والخوارزميات في Python Python كلغة برمجة موجهة للكائنات بشكل عام.
هنا ، ستتعرف على الأنواع المختلفة من البيانات التي يتعرف عليها Python ، ووظيفة الإدخال والإخراج ، وتشكيل السلسلة وهياكل التحكم.
سيتم توضيح الحاجة إلى دراسة هياكل البيانات والخوارزميات في Python جنبًا إلى جنب مع بعض الأسئلة الشائعة ذات الصلة بالموضوع في نهاية المقالة.
في علوم الكمبيوتر ، الخطوة الأولى نحو حل أي مشكلة هي تشكيل خوارزمية.
يتم تعريف الخوارزمية على أنها مجموعة من التعليمات ، أو دليل تفصيلي للكمبيوتر لحل مشكلة معينة.
الخوارزميات محدودة ، ويمكن استخدام خوارزمية معينة مرارًا وتكرارًا لحل نفس المشكلة المتكررة.
Python ، كلغة برمجة ، تخزن وتستخدم البيانات لتوفير مخرجات أو تنفيذ تعليمات معينة.
الهدف من هذه المقالة هو لنفهم خوارزميات وهياكل Python
الإحصائيات:
وفقًا لاستطلاع Stack Overflow لعام 2017 ، يستخدم ما يقرب من 32٪ من المطورين لغة Python ، ويريد 20٪ آخرون القيام بذلك.
تثبت هذه الإحصائية أن شعبية بايثون آخذة في الازدياد وأن عدد سكانها آخذ في الازدياد.
عند الوصول إلى هياكل البيانات ، يمكن تعريفها على أنها بنية معينة يتم فيها تخزين البيانات المقدمة كمدخلات من قبل المستخدم لحل مشكلة ما.
إنها طريقة أكثر تنظيماً لتخزين البيانات والتي توفر أيضًا سهولة الوصول إلى المستخدم عندما يتعلق الأمر بحل مشكلة في Python.
يمكن تصنيف هياكل البيانات إلى نوعين-
الهياكل البدائية والبيانات
هياكل البيانات غير البدائية
لنبدأ بالأساسيات التي من شأنها أن تساعدنا على فهم بايثون بشكل أفضل..
يمكن تصنيف هياكل البيانات إلى نوعين-
- الهياكل البدائية والبيانات
- هياكل البيانات غير البدائية
لنبدأ بالأساسيات التي من شأنها أن تساعدنا على فهم بايثون بشكل أفضل.
ما هي لغة Python؟
Python هي لغة برمجة عالية المستوى تم تقديمها في عام 1991.
لقد جاءت كبرمجة عامة في كل من المقاييس الكبيرة والصغيرة.
الآن ، يتميز بنماذج برمجة متعددة بما في ذلك المنحى الكينوني والوظيفي والإلزامي والإجرائي.
لغة Python سهلة القراءة لأنها تستخدم الكلمات الرئيسية باللغة الإنجليزية.
لا تستخدم اللغة الأقواس المتعرجة ولا تعطي أي إكراه لاستخدام الفاصلة المنقوطة بعد العبارات.
دعنا نقسم مفهوم Python بشكل أكبر ونتعرف على هياكل البيانات والخوارزميات في Python.
هياكل البيانات في Python
كما هو مذكور أعلاه ، يتم ترتيب البيانات وتخزينها في هياكل البيانات بحيث تكون متاحة بسهولة للمستخدمين لاستخدامها في العمليات المصممة.
يمكن تلخيص هياكل البيانات المصنفة على نطاق واسع على النحو التالي:
- هياكل البيانات البدائية
- هياكل البيانات غير البدائية
هياكل البيانات البدائية
يمكن تعريفها أيضًا على أنها بنية البيانات الأساسية في Python ، والتي تحتوي على قيم بسيطة من البيانات. متغير نوع البيانات الأولية كالتالي:
- عدد صحيح
- تعويم
- سلاسل / أحرف
- منطقي / مؤشر
⇒ الأعداد الصحيحة
نحن جميعًا نفهم الأعداد الصحيحة ، والتي قد تكون أي عدد صحيح ، بدءًا من اللانهاية السالبة إلى اللانهاية.
⇒ تعويم
يمثل Float “رقم النقطة العائمة” المنتهي برقم عشري.
⇒ السلاسل / أحرف
السلاسل هي الأحرف أو الكلمات المقتبسة على أنها مفردة أو مزدوجة. هناك عدد كبير من طرق بايثون الوترية التي ستجدها هنا.
⇒ منطقي أو مؤشر
أخيرًا ، يتم تعريف المؤشر المنطقي أو المؤشر على أنه نوع بيانات يحمل في ثناياه عوامل يستخدم أيًا من القيمتين: صحيح أو خطأ.
القيم قابلة للتبديل مع 0 أو 1. يمكن للمرء استخدام Boolean لإدخال شرط أو مقارنة.
هياكل البيانات غير البدائية
هذه هياكل متخصصة تخزن مجموعة من البيانات والقيم بتنسيق لا يحصى.
ممتلكاتهم الإضافية هي تنظيم إدخال البيانات. فيما يلي تصنيفات هياكل البيانات غير البدائية:
- مجموعة مصفوفة
- القوائم
- الملفات
المصفوفات
في Python ، لا تحظى المصفوفات بشعبية بين المستخدمين كما هو الحال في لغات البرمجة الأخرى مثل Java أو C ++.
يمكن تعريف المصفوفات ببساطة على أنها تخزين لأنواع البيانات الأساسية حيث يجب أن تنتمي إدخالاتها إلى نفس نوع البيانات.
في Python ، المصفوفات عبارة عن قوائم تحتوي على عناصر من نوع بيانات معين.
تتوفر معلومات حول أنواع مختلفة من التعليمات البرمجية التي توفرها المصفوفة في صفحة توثيق مصفوفة Python.
القوائم
في Python ، يمكن التعرف على القوائم بسهولة بواسطة الأقواس [].
أيضا تستخدم هذه لتخزين قيم العناصر العشوائية. تتمثل إحدى ميزات القوائم في إمكانية تغيير محتوياتها دون تغيير هويتها فعليًا.
وتنقسم القوائم كذلك إلى فئتين: خطية وغير خطية.
كذلك تتضمن القوائم الخطية الأكوام وقوائم الانتظار ، وتشمل القوائم غير الخطية الأشجار والرسومات.
يساعد Stack المستخدمين على إضافة عنصر أو إزالته من قائمة في Python.
تُعرف إضافة عنصر باستخدام ميزة المكدس باسم عملية الدفع بينما يُطلق على إزالة عنصر اسم عملية انبثاق
تعمل قوائم الانتظار عكس المكدس وهي مشابهة لطريقة “First-in-First-out” حيث يوجد إدراج في النهاية وحذف في البداية.
لا تعمل قوائم الانتظار بشكل جيد مع القوائم لأنها تغير مواضع العناصر بالكامل.
كذلك تستخدم الرسوم البيانية لأغراض مختلفة في علم البيانات.
على سبيل المثال ، تحديد ما إذا كان هناك مسار بين عقدتين أو تحديد أقصر مسار.
أخيرًا ، يمكن بناء بنية الشجرة من خلال الجمع بين هياكل البيانات المختلفة لإضافة حجم إلى المخرجات.
أيضا يمكن العثور بسهولة على التصميمات التي تستخدم هيكل الشجرة في Python في عالم الألعاب.
يعتمد مبدأ تصميم PDF أيضًا على الشجرة.
الملفات
يتم استخدامه لتخزين حمولة ضخمة من البيانات في بايثون.
كذلك هناك وظائف في الملف تتيح للمستخدمين فتح الملفات وقراءة الملف بأكمله وقراءة سطر واحد في كل مرة وكتابة سلسلة إلى ملف وإغلاق الملف.
الخوارزميات في بايثون
الخوارزميات هي دليل أساسي لحل مشكلة في لغة البرمجة. أشرت أدناه إلى بعض الفئات المهمة للخوارزميات:
- فرز – تقوم هذه الخوارزمية بفرز البيانات بترتيب معين.
- بحث- يساعد في البحث عن عنصر في ترتيب البيانات.
- إدراج- يساعد في إدراج عنصر في ترتيب البيانات.
- تحديث- يحدّث عنصرًا في ترتيب البيانات الذي كان موجودًا.
- حذف- يساعد في إزالة عنصر من ترتيب البيانات.
لا يوجد بروتوكول مكتوب حول طريقة استخدام الخوارزميات.
يجب أن تصاغ هذه وفقًا للمشكلة. لذلك ، دعنا نرى مثالاً على كيفية استخدام الخوارزميات لحل مشكلة في بايثون.
لنفترض أنك ستصمم خوارزمية لإضافة عددين صحيحين. عليك أن تبدأ بالإعلان عن ثلاثة أعداد صحيحة (أ ، ب ، ج).
بعد ذلك ، تحتاج إلى تعيين قيم للأعداد الصحيحة (أ وب) وإضافتها.
أيضا يجب تخزين القيمة المضافة في عدد صحيح ، ج. لذلك الخطوة الأخيرة لعرض النتيجة هي “طباعة ج”.
حل المشكلات باستخدام الخوارزميات وهياكل البيانات باستخدام Python
حل المشكلات سهل للغاية باستخدام لغة برمجة سهلة الاستخدام ، Python.
كذلك دعنا نتعرف على بعض وظائف Python ونرى بعض الأمثلة لتوضيح الأمور فيما يتعلق بهياكل البيانات والخوارزميات في Python.
-
وظيفة الإدخال والإخراج
تأخذ وظيفة الإدخال في Python البيانات من المستخدمين وتحولها إلى سلسلة.
فيما يلي مثال على وظيفة الإدخال.
![Input Function](https://blog.twiintech.com/wp-content/uploads/2023/05/Screenshot-2023-05-05-170707-300x201.png)
توفر وظيفة الطباعة قيم الإخراج في Python.
![Out Function](https://blog.twiintech.com/wp-content/uploads/2023/05/Screenshot-2023-05-05-170932-300x147.png)
-
جمل التحكم
تدعم Python بنيتين مهمتين للتحكم تتطلبهما الخوارزميات: الاختيار والتكرار.
أيضا باستخدام تعليمة Python’s while ، يتم تكرار رمز الجسم حتى يصبح شرط العبارة صحيحًا.
للبيان سوف يتكرر على قيمة المجموعة. أيضا الوظيفة الثانية المهمة لعبارة For هي تنفيذ التكرار المحدد على نطاق القيم.
كذلك ستكون هناك وظيفة if-else و if المستخدمة لتنفيذ الشروط في الخوارزمية.
يوجد أدناه مثال على هذه الوظيفة.
![Control structures](https://blog.twiintech.com/wp-content/uploads/2023/05/Screenshot-2023-05-05-171309-300x283.png)
أسئلة وأجوبة حول هياكل البيانات والخوارزميات في Python
س 1: ما مدى كفاءة تنفيذ هياكل البيانات والخوارزميات في بايثون؟
الإجابة: Python هي لغة برمجة عالية المستوى وبالتالي تجعلها فعالة في تنفيذ هياكل البيانات والخوارزميات.
س 2: كيف يمكنني تعلم أو تعزيز معرفتي بهياكل البيانات والخوارزميات في بايثون؟
الإجابة: الممارسة تجعلها مثالية. حاول العمل على خوارزميات بسيطة بنفسك في بايثون باستخدام وظائف مختلفة.
تلخيص بنية البيانات والتفكير الخوارزمي باستخدام ملف pdf python جميع الإرشادات.
يمكنك مراجعة هياكل البيانات والخوارزميات في ملف pdf python عند الضرورة لاكتساب المزيد من المعرفة حول ميزات Python والوظائف الرئيسية في Python. صقل مهاراتك من خلال العمل في مشاريع عبر الإنترنت.
س 3: أين يمكنني العثور على تنفيذ هياكل البيانات القياسية والخوارزميات في بايثون؟
الإجابة: قم بتوجيه نفسك إلى مكتبة Python القياسية التي سيكون لها مثال كافٍ لك لتنفيذ هياكل البيانات والخوارزميات في Python.
ختاما
في مقالتنا لنفهم خوارزميات وهياكل Python
إذا كنت لا تزال عالقًا بالصوت في رأسك الذي يجعلك تتساءل – لماذا يجب أن تتعلم هياكل البيانات والخوارزميات في Python ، فإن الإجابة بسيطة – لحل المشكلات التي يصعب حلها بطريقة أخرى.
ستحتاج إلى معرفة هياكل البيانات للاحتفاظ بالإدخال أو البيانات.
اضبط خطواتك على Web Scrapping باستخدام Python لخدمة غرضك في مختلف المجالات.
أيضا يمكنك تنفيذ تطبيقاته في كل مكان ، مباشرة من محرك البحث الأكثر شهرة ، بحث Google.
كذلك Python هي لغة سهلة الاستخدام ومناسبة للمبتدئين الذين يريدون أن يصبحوا عالم بيانات.
لذلك يجب على المرء أن يبدأ في تعلم نصائح وحيل البرمجة في بايثون.
أيضا ابدأ بالتشفير في Python بهياكل بيانات جيدة وخوارزميات PDF.
انضم إلى دورة برمجة Python لتتخصص في برمجة بايثون.
كما يمكنك قراءة سلسلة مقالات لغة البرمجة Python من خلال مدونتنا twiintech