छात्रों को डेटा संरचना असाइनमेंट में सहायता की आवश्यकता क्यों है?

डेटा संरचनाएं और एल्गोरिदम सीखना मुश्किल है। इसके अलावा, उनमें से कई हैं, और सब कुछ याद रखना असंभव है। यह आश्चर्य की बात नहीं है कि कई छात्रों को सीखने में कठिनाइयों का सामना करना पड़ता है और वे डेटा संरचना असाइनमेंट की ओर रुख करते हैं Getcodinghelp.com. यह लेख आपको सीखने की प्रक्रिया को आसान और अधिक मनोरंजक बनाने में मदद करेगा।

डेटा संरचनाएँ इसमें महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं सॉफ्टवेयर विकास प्रक्रिया, और उनसे अक्सर डेवलपर साक्षात्कार के दौरान भी पूछा जाता है। अच्छी खबर यह है कि वे डेटा को व्यवस्थित और संग्रहीत करने के लिए अनिवार्य रूप से केवल विशेष प्रारूप हैं। प्रोग्रामिंग के इन क्षेत्रों में महारत हासिल करने के लिए दो चीजों की आवश्यकता होती है: समझ और अभ्यास। हमने आपके लिए चरणों की एक सूची तैयार की है, जो हमें आशा है कि आपकी यात्रा में आपकी सहायता करेगी।

पढ़ना

जैसे सिद्धांत अभ्यास के बिना कुछ भी नहीं है, वैसे ही सिद्धांत के बिना अभ्यास कुछ भी नहीं है। लगातार सीखना, पढ़ना, नए ज्ञान को आत्मसात करना - यह सब अतिशयोक्ति के बिना किसी भी स्वाभिमानी प्रोग्रामर का कर्तव्य है। हालाँकि आज एल्गोरिदम और डेटा संरचनाओं को याद रखना उतना अनिवार्य नियम नहीं है जितना पहले हुआ करता था, इन चीजों का ज्ञान एक प्रोग्रामर के लिए एक अच्छा लहजा है।

जैसे-जैसे आप अधिक से अधिक एल्गोरिदम और डेटा संरचना सीखते हैं, आप इस प्रवृत्ति को नोटिस करना शुरू कर देंगे: जितना अधिक आप सीखते हैं, उतना ही कम आप जानते हैं। जितना अधिक आप जानते हैं, उतना ही आपको अतिरिक्त जानने की आवश्यकता है।

कार्यान्वयन में सीधे मत कूदो। सबसे पहले, सुनिश्चित करें कि आपने जो सीखा है उसके सभी पहलुओं को समझ लिया है। कागज पर मैन्युअल रूप से प्रत्येक एल्गोरिदम चरण के माध्यम से काम करके कंप्यूटर बनने का प्रयास करें।

कुछ उचित शिक्षण सामग्री चुनें

डेटा संरचना और एल्गोरिदम अध्ययन कुछ शास्त्रीय शैक्षिक संसाधन प्रदान करते हैं। हालांकि वे उपयोगी हैं, वे शुरुआती के लिए मुश्किल हो सकते हैं। शुरुआत से, आप उन संसाधनों के साथ काम करने से बेहतर हैं जो प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग करते हैं जिसे आप पहले से जानते हैं। इनमें किताबें, वीडियो और ट्यूटोरियल शामिल हैं।

मूल बातें जानें

द्विदलीय रेखांकन, अधिकतम प्रवाह आदि कम सहज हैं। सभी सामान्य एल्गोरिदम उपयोगी उपकरण हैं, लेकिन आपको शायद ही कभी अपने दैनिक विकास में उनका उपयोग करने की आवश्यकता हो।

यदि आप पहले अधिक सहज और सामान्य एल्गोरिदम सीखते हैं, तो आप अंततः अधिक जटिल, आला तरीकों में महारत हासिल कर सकते हैं।

अभ्यास

यह कदम पिछले एक के साथ-साथ किया जाना चाहिए। अभ्यास ज्ञान को समेकित करने में मदद करेगा और आपको अपनी समस्याओं को हल करने के लिए एल्गोरिदम या डेटा संरचना के साथ अलग तरह से काम करने की अनुमति देगा।

आप किताब पढ़कर अभ्यास जरूर कर सकते हैं, लेकिन ऐसे कई मंच हैं जो आपके सीखने का आधार बन सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप CodeForces (डेटा संरचना) का उपयोग कर सकते हैं। साप्ताहिक चुनौतियाँ, अन्य लोगों के समाधानों से सीखने का अवसर, और नई चुनौतियों की निरंतर उपलब्धता इसे तलाशने के लिए एक आकर्षक संसाधन बनाती है। Google पर आपको और भी कई प्लेटफ़ॉर्म और फ़ोरम मिल सकते हैं। अपने आप को केवल कोडफोर्स तक सीमित न रखें।

को लागू करें

यदि आवश्यक हो तो एक कार्य कोड, तैयार और डिबग लिखें। आपको केवल कागज के एक टुकड़े को देखकर एक डेटा संरचना या एल्गोरिथ्म को स्क्रैच से लिखना चाहिए। हालाँकि, यदि आप अटक जाते हैं, तो आप कुछ चूक गए होंगे और पहले चरण पर वापस जाना चाहिए।

डेटा संरचनाओं को सीखना उन्हें समझने के बारे में है, न कि केवल उन्हें लागू करना। ऐसा इसलिए है क्योंकि किसी विशेष समस्या को फिट करने के लिए डेटा संरचना में हेरफेर करने के लिए आपको यह समझने की आवश्यकता होती है कि डेटा संरचना कैसे काम करती है। इस प्रकार, इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि डेटा संरचना किस भाषा में लिखी गई है। इसके बजाय, यह कल्पना करने का प्रयास करें कि यह कागज के एक टुकड़े और एक पेंसिल का उपयोग करके कैसे काम करता है।

वास्तविक परियोजनाओं से सीखें

ज्ञान और कौशल तभी मायने रखते हैं जब उन्हें वास्तविक दुनिया के उत्पादों पर लागू किया जा सके। उदाहरण के लिए, आपकी रुचि यह जानने में हो सकती है कि डेटा संरचनाओं या एल्गोरिदम के संदर्भ में Google खोज सुझाव कैसे काम करते हैं।

आप मौजूदा कोड से भी बहुत कुछ सीख सकते हैं। ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट आपके लिए मददगार हैं।

रुको मत! भले ही यह कठिन हो

हार स्वीकार करना, हार मानने का निर्णय - यह लगभग हर प्रोग्रामर के रास्ते में आया, लेकिन केवल वे लोग जिनके पास हार न मानने और जारी रखने की पर्याप्त इच्छाशक्ति थी, उन्होंने प्रोग्रामर के रूप में कुछ हासिल किया।

अन्य प्रोग्रामर के कोड पढ़ें। इसे बिना सोचे-समझे कॉपी और पेस्ट न करें; इसके बजाय, समाधान के मुख्य विचार को समझने का प्रयास करें। फिर कोड को बंद करें और जो आपने अभी पढ़ा है, उसके आधार पर अपना समाधान लिखें, लेकिन कोड को देखे बिना। यह बहुत महत्वपूर्ण है क्योंकि यदि आप इस तरह से समस्या को हल करने का प्रबंधन करते हैं तो ही आप सही तरीके से दावा कर सकते हैं कि आप समझते हैं कि चीजें कैसे काम करती हैं।

प्रोग्रामर के रूप में आपके सामने आने वाली सभी समस्याओं में समान समस्याएं हैं। इस प्रकार, एल्गोरिदम और डेटा संरचनाओं के साथ आपके श्रमसाध्य कार्य के दौरान, आप सीखेंगे कि उन समस्याओं को कैसे हल किया जाए जो एक बार आपके लिए असंभव लगती थीं।

दस प्रकार की डेटा संरचनाएँ जिन्हें आपको जानना आवश्यक है

लिंक की गई सूची

एक लिंक की गई सूची एक बुनियादी डेटा संरचना है। इसकी तुलना अक्सर एक सरणी से की जाती है क्योंकि एक सरणी या लिंक की गई सूची का उपयोग करके कई अन्य संरचनाओं को लागू किया जा सकता है। एक लिंक की गई सूची में नोड्स का एक समूह होता है जो एक अनुक्रम बनाता है। प्रत्येक नोड में वह वास्तविक डेटा होता है जिसे वह संग्रहीत करता है (जो किसी भी प्रकार का डेटा हो सकता है) और अनुक्रम में अगले नोड के लिए एक सूचक (या संदर्भ)। लिंक की गई सूची में मूल संचालन में सूची में किसी आइटम को जोड़ना, हटाना और खोजना शामिल है।

ढेर

एक ढेर एक बुनियादी डेटा संरचना है जो आपको इसकी शुरुआत में ही आइटम जोड़ने या हटाने की अनुमति देता है। यह किताबों के ढेर के समान है: यदि आप ढेर के बीच में किसी किताब को देखना चाहते हैं, तो आपको सबसे पहले ऊपर की किताबों को हटाना होगा। आप स्टैक पर तीन ऑपरेशन कर सकते हैं: एक तत्व जोड़ना (पुश), एक तत्व को हटाना (पॉप), और स्टैक की सामग्री को प्रदर्शित करना (पाइप)।

कतारों

इस संरचना को किराने की दुकान में कतार के रूप में दर्शाया जा सकता है। सेवा पाने वाला पहला वह है जो शुरुआत में आया था - यह जीवन की तरह ही है। कतार दो बुनियादी संचालन की अनुमति देती है: कतार के अंत में आइटम जोड़ना (एनक्यू) और पहले आइटम (डीक्यू) को हटाना।

सेट

एक सेट डेटा मानों को बिना दोहराए किसी विशेष क्रम में संग्रहीत करता है। यह न केवल आपको तत्वों को जोड़ने और निकालने की अनुमति देता है। कई महत्वपूर्ण कार्यों को एक साथ दो सेटों पर लागू किया जा सकता है।

नक्शा

एक मानचित्र एक संरचना है जो कुंजी/मूल्य जोड़े में डेटा संग्रहीत करता है, जहां प्रत्येक कुंजी अद्वितीय होती है। कभी-कभी इसे एक साहचर्य सरणी या शब्दकोश भी कहा जाता है। मानचित्र का उपयोग अक्सर डेटा को शीघ्रता से खोजने के लिए किया जाता है।

हैश टेबल्स

हैश तालिका एक मानचित्र-जैसी संरचना है जिसमें कुंजी/मान युग्म होते हैं। वांछित मान खोजने के लिए डेटा ब्लॉक की एक सरणी में एक इंडेक्स की गणना करने के लिए यह हैश फ़ंक्शन का उपयोग करता है।

बाइनरी सर्च ट्री

एक पेड़ एक डेटा संरचना है जो नोड्स से बना होता है। बाइनरी सर्च ट्री आपको आइटम को जल्दी से खोजने, जोड़ने और निकालने की अनुमति देता है। उन्हें व्यवस्थित किया जाता है ताकि प्रत्येक ऑपरेशन का समय पेड़ में तत्वों की कुल संख्या के लघुगणक के समानुपाती हो।

उपसर्ग वृक्ष

प्रीफिक्स (लोडेड) ट्री एक तरह का सर्च ट्री है। यह डेटा को लेबल में संग्रहीत करता है, प्रत्येक ट्री में एक नोड का प्रतिनिधित्व करता है। ऐसी संरचनाओं का उपयोग अक्सर शब्दों को संग्रहीत करने और उन पर त्वरित खोज करने के लिए किया जाता है - उदाहरण के लिए, स्वत: पूर्ण फ़ंक्शन के लिए।

बाइनरी हीप

एक बाइनरी हीप एक अन्य पेड़ जैसी डेटा संरचना है। इसमें प्रत्येक नोड के लिए अधिकतम दो संतानें होती हैं। यह एक आदर्श वृक्ष भी है: सभी स्तर पूरी तरह से भरे हुए हैं, और अंतिम स्तर बाएं से दाएं भरा हुआ है।

ग्राफ

रेखांकन नोड्स (कोने) और उनके बीच के लिंक (किनारों) के सेट हैं। उन्हें नेटवर्क भी कहा जाता है। रेखांकन दो मुख्य प्रकारों में विभाजित हैं: उन्मुख और गैर-उन्मुख। अप्रत्यक्ष ग्राफ़ में नोड्स के बीच के किनारों की कोई दिशा नहीं होती है, जबकि ओरिएंटेड ग्राफ़ में किनारों की होती है।