گره (Node) یکی از اجزای اساسی در بسیاری از ساختارهای دادهای است که برای ذخیره دادهها و پیوند آنها به یکدیگر استفاده میشود. گرهها معمولاً در ساختارهای دادهای مانند لیستهای پیوندی، درختها و گرافها بهکار میروند. هر گره معمولاً شامل دو بخش اصلی است: داده (Data) و اشارهگر (Pointer یا Link) که به گره بعدی (یا قبلی) اشاره میکند. گرهها بهطور معمول برای ساخت ساختارهای پیچیدهتر دادهای مانند لیستهای پیوندی، درختهای جستجو و گرافها استفاده میشوند.
در سادهترین حالت، یک گره معمولاً از دو بخش اصلی تشکیل میشود:
در یک لیست پیوندی ساده، هر گره حاوی داده و اشارهگر به گره بعدی است. بهطور مثال، در یک لیست پیوندی ساده، گرهها به این صورت پیوند داده میشوند:
class Node:
def __init__(self, data):
self.data = data # ذخیره داده
self.next = None # اشارهگر به گره بعدی # ایجاد گرهها node1 = Node(10) node2 = Node(20) node3 = Node(30) # پیوند دادن گرهها node1.next = node2 node2.next = node3 # دسترسی به دادهها print(node1.data) # خروجی: 10 print(node1.next.data) # خروجی: 20 print(node1.next.next.data) # خروجی: 30 در این مثال، سه گره ایجاد میشوند که هر کدام شامل دادهای هستند و به گره بعدی اشاره میکنند. گره اول (node1) به گره دوم (node2) اشاره میکند و گره دوم به گره سوم (node3) اشاره میکند.
در درختها و گرافها، گرهها میتوانند به چندین گره دیگر اشاره کنند. بهعنوان مثال، در یک درخت جستجو، هر گره ممکن است به گرههای چپ و راست اشاره کند. در گرافها، گرهها ممکن است به بسیاری از گرههای دیگر اشاره کنند، که این پیوندها میتوانند جهتدار یا بیجهت باشند.
class TreeNode:
def __init__(self, data):
self.data = data
self.left = None
self.right = None # ایجاد گرههای درخت root = TreeNode(10) root.left = TreeNode(5) root.right = TreeNode(20) print(root.left.data) # خروجی: 5 print(root.right.data) # خروجی: 20 در این مثال، گرهها در یک درخت دودویی ایجاد شدهاند که هر گره به دو گره فرزند (چپ و راست) اشاره میکند.
گرهها در بسیاری از الگوریتمها و ساختارهای دادهای پیچیده کاربرد دارند، از جمله:
در نهایت، گرهها یکی از اجزای بنیادی در ساختار دادهها هستند که در الگوریتمها و برنامهها برای ذخیرهسازی و پیوند دادهها به یکدیگر بهطور گسترده استفاده میشوند. برای آشنایی بیشتر با مفاهیم گرهها و دیگر ساختارهای دادهای، میتوانید به سایت saeidsafaei.ir مراجعه کنید و از اسلایدهای محمد سعید صفایی بهرهمند شوید.
در این مبحث، به شناخت، انواع و طرز استفاده از آرایهها پرداخته میشود و چندین مثال عملی با استفاده از فلوچارت و آرایهها رسم خواهیم کرد. همچنین، با توجه به اهمیت فلوچارت در طراحی الگوریتمها، در بخش دوم اسلایدها، چندین تمرین مهم با رسم فلوچارت در اختیار شما قرار خواهد گرفت تا مهارتهای عملی شما در این زمینه تقویت شود.
زبانهای برنامهنویسی سطح پایین به زبانهایی اطلاق میشوند که به کد ماشین نزدیکترند و معمولاً برای تعامل مستقیم با سختافزار استفاده میشوند.
عملگرهای ریاضی برای انجام عملیاتهایی مانند جمع، تفریق، ضرب و تقسیم روی دادهها استفاده میشوند.
روشی برای توصیف سیستمها با استفاده از مدلهای ریاضی است. سیستمهایی که اطلاعات کمی از آنها داریم، به صورت 'جعبه سیاه' مدل میشوند، در حالی که سیستمهایی که اطلاعات بیشتری در مورد آنها داریم، به صورت 'جعبه سفید' مدل میشوند.
حالت انتقال داده یک طرفه که در آن فقط یک دستگاه میتواند دادهها را ارسال کند یا دریافت کند.
هوش مصنوعی کوانتومی به استفاده از رایانههای کوانتومی برای پردازش دادهها و بهبود عملکرد هوش مصنوعی اطلاق میشود.
سیستم عددی دهدهی است که در آن از ارقام 0 تا 9 برای نمایش اعداد استفاده میشود.
دستکاری رشتهها به مجموعه عملیاتهایی اطلاق میشود که میتوان روی رشتهها انجام داد، مانند الحاق، تقسیم، جستجو و تغییر مقادیر.
مفسر برنامهای است که کدهای نوشته شده را به صورت خط به خط اجرا میکند.
تابع درونخطی تابعی است که کد آن به جای فراخوانی معمولی مستقیماً در محل فراخوانی قرار میگیرد، که معمولاً برای توابع ساده و کوتاه استفاده میشود.
اتصال 5G به نسل پنجم ارتباطات بیسیم اشاره دارد که سرعت و ظرفیت شبکه را به طور قابل توجهی افزایش میدهد.
امنیت سایبری نسل بعدی به استفاده از تکنولوژیهای جدید برای شناسایی تهدیدات و محافظت از شبکهها و دادهها از حملات سایبری پیشرفته اطلاق میشود.
هوش مصنوعی در تشخیصهای پزشکی به استفاده از الگوریتمهای هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل دادهها و تشخیص بیماریها بهطور دقیقتر و سریعتر از انسان اطلاق میشود.
نوع دادهای است که مشابه با نوع داده float است، اما دقت بیشتری را برای ذخیرهسازی اعداد اعشاری فراهم میکند.
یادگیری ماشین کوانتومی به استفاده از اصول کوانتومی در الگوریتمهای یادگیری ماشین برای بهبود عملکرد پردازش دادهها اطلاق میشود.
شبکههای عصبی شناختی به شبکههایی اطلاق میشود که سعی در شبیهسازی مغز انسان برای انجام پردازشهای پیچیده دارند.
محاسبات نوری به استفاده از فناوریهای نوری برای پردازش دادهها به جای روشهای الکترونیکی سنتی اشاره دارد.
اینترنت اشیاء در شهرهای هوشمند به اتصال دستگاهها و سنسورها به شبکه برای بهبود کیفیت زندگی شهروندان اطلاق میشود.
فناوری دفترکل توزیعشده به سیستمهایی اطلاق میشود که دادهها را بهصورت غیرمتمرکز و شفاف ذخیره میکنند.
وضعیتی که در آن بستهها بهطور مداوم در حال گردش بین روترها هستند و هیچگاه به مقصد نمیرسند.
ساختارهایی در برنامهنویسی هستند که به برنامه اجازه میدهند که یک مجموعه از دستورات را بارها و بارها اجرا کنند تا زمانی که یک شرط خاص برآورده شود.
سیستمهای شناسایی بیومتریک به استفاده از ویژگیهای بیولوژیکی و رفتاری افراد برای شناسایی و تأیید هویت آنها اطلاق میشود.
متغیر در برنامهنویسی به فضایی در حافظه گفته میشود که برای ذخیره دادهها استفاده میشود. این دادهها میتوانند در طول اجرای برنامه تغییر کنند.
محاسبات مه (Fog) به پردازش دادهها در لبه شبکه (بسیار نزدیک به کاربر) اطلاق میشود که باعث کاهش تأخیر و پهنای باند میشود.
عمق بازگشت به تعداد دفعاتی اطلاق میشود که یک تابع بازگشتی خود را فراخوانی میکند. هرچه عمق بازگشتی بیشتر باشد، خطر بروز stack overflow بیشتر خواهد بود.
عدد به مجموعهای از ارقام گفته میشود که با توجه به موقعیت آنها در سیستم عددی، مقدار مشخصی دارند.
عملگر شرطی به ارزیابی یک شرط و انجام عمل خاصی بر اساس نتیجه آن اشاره دارد. این عملگر معمولاً در تصمیمگیریها و کنترل جریان برنامه استفاده میشود.
شرط به معنای مقایسهای است که باید در حلقهها یا دستورات شرطی بررسی شود. شرط اگر درست باشد، عمل خاصی اجرا خواهد شد.
کانکتور مخصوص کابلهای تلفن که برای کابلهای UTP CAT-1 استفاده میشود.
پیامی که توسط روترها در پروتکلهای Link-State مانند OSPF و IS-IS برای تبادل اطلاعات وضعیت لینکها استفاده میشود.
سوییچهایی که در لایه 2 مدل OSI کار میکنند و برای هدایت بستهها از آدرسهای MAC استفاده میکنند.
ماشینی است قابل برنامهریزی که از اجزای الکترونیکی و الکترومکانیکی تشکیل شده است و میتواند دادهها و دستورات را از محیط خارج دریافت کرده، آنها را پردازش کرده و نتایج را تحویل دهد.
پورتهایی که به عنوان بهترین مسیر برای ارسال دادهها به شبکه دیگر انتخاب میشوند.
توسعه بلاکچینهای قابل تعامل به این معنا است که بلاکچینهای مختلف میتوانند به راحتی با یکدیگر تعامل داشته باشند.
دسترسی به اندیس خارج از محدوده یک آرایه به معنای تلاش برای دسترسی به عنصری است که خارج از ابعاد تعریفشده برای آرایه قرار دارد. این امر میتواند باعث بروز خطا در برنامه شود.
فرایند به هم پیوستن یا به هم رسیدن دو یا چند مولفه برای تبادل دادهها در شبکه.
