Computer in Hindi | Business in Hindi: classification of data structure in hindi

what is data structure in hindi

data structure को डेटा तत्वों के समूह के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जो कंप्यूटर में डेटा को संग्रहीत और व्यवस्थित करने का एक कुशल तरीका प्रदान करता है ताकि इसे कुशलता से उपयोग किया जा सके। डेटा स्ट्रक्चर्स के कुछ उदाहरण एरेज़, लिंक्ड लिस्ट, स्टैक, क्यू इत्यादि हैं। डेटा स्ट्रक्चर्स का इस्तेमाल कंप्यूटर साइंस के लगभग हर पहलू यानी ऑपरेटिंग सिस्टम, कंपाइलर डिज़ाइन, आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस, ग्राफिक्स और बहुत कुछ में व्यापक रूप से किया जाता है।

data structure in hindi

data structure in Hindi कई कंप्यूटर विज्ञान एल्गोरिदम का मुख्य हिस्सा हैं क्योंकि वे प्रोग्रामर को कुशल तरीके से डेटा को संभालने में सक्षम बनाते हैं। यह सॉफ्टवेयर या प्रोग्राम के प्रदर्शन को बढ़ाने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है क्योंकि सॉफ्टवेयर का मुख्य कार्य उपयोगकर्ता के डेटा को यथासंभव तेजी से संग्रहित करना और प्राप्त करना है।

Basic Terminology in data structure In Hindi

data structure किसी भी प्रोग्राम या सॉफ़्टवेयर के बिल्डिंग ब्लॉक हैं। एक प्रोग्रामर के लिए उपयुक्त डेटा संरचना चुनना एक प्रोग्रामर के लिए सबसे मुश्किल काम है। जहाँ तक डेटा संरचनाओं का संबंध है, शब्दावली का उपयोग किया जाता है

Data: डेटा को एक प्राथमिक मूल्य या मूल्यों के संग्रह के रूप में परिभाषित किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, छात्र का नाम और उसकी आईडी छात्र के बारे में डेटा है।

Group Items: जिन डेटा आइटमों के अधीनस्थ डेटा आइटम होते हैं, उन्हें समूह आइटम कहा जाता है, उदाहरण के लिए, किसी छात्र के नाम में पहला नाम और अंतिम नाम हो सकता है।

Record: रिकॉर्ड को विभिन्न डेटा आइटमों के संग्रह के रूप में परिभाषित किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, अगर हम छात्र इकाई के बारे में बात करते हैं, तो छात्र का रिकॉर्ड बनाने के लिए उसका नाम, पता, पाठ्यक्रम और अंक एक साथ रखा जा सकता है।

File: एक फ़ाइल एक प्रकार की इकाई के विभिन्न रिकॉर्ड का एक संग्रह है, उदाहरण के लिए, यदि कक्षा में 60 कर्मचारी हैं, तो संबंधित फ़ाइल में 20 रिकॉर्ड होंगे जहां प्रत्येक रिकॉर्ड में प्रत्येक कर्मचारी के बारे में डेटा होता है।

Attribute and Entity: एक इकाई कुछ वस्तुओं के वर्ग का प्रतिनिधित्व करती है। इसमें विभिन्न विशेषताएं हैं। प्रत्येक विशेषता उस इकाई की विशेष संपत्ति का प्रतिनिधित्व करती है।

Field: फ़ील्ड एक इकाई की विशेषता का प्रतिनिधित्व करने वाली जानकारी की एक एकल प्राथमिक इकाई है।

Need of Data Structures In Hindi

जैसे-जैसे एप्लिकेशन जटिल होते जा रहे हैं और डेटा की मात्रा दिन-ब-दिन बढ़ती जा रही है, निम्नलिखित समस्याएं हो सकती हैं:

Processor speed: डेटा की बहुत बड़ी मात्रा को संभालने के लिए, उच्च गति प्रसंस्करण की आवश्यकता होती है, लेकिन जैसा कि डेटा प्रति दिन अरबों फाइलों में बढ़ रहा है, प्रोसेसर डेटा की उस मात्रा से निपटने में विफल हो सकता है।

Data Search: किसी स्टोर में 106 आइटमों की एक सूची आकार पर विचार करें, यदि हमारे एप्लिकेशन को किसी विशेष आइटम की खोज करने की आवश्यकता है, तो उसे हर बार 106 आइटमों को पीछे करने की आवश्यकता होती है, जिसके परिणामस्वरूप खोज प्रक्रिया धीमा हो जाती है।

Multiple requests: यदि हजारों उपयोगकर्ता वेब सर्वर पर एक साथ डेटा खोज रहे हैं, तो ऐसी संभावना है कि इस प्रक्रिया के दौरान एक बहुत बड़ा सर्वर हो सकता है

उपरोक्त समस्याओं को हल करने के लिए, डेटा संरचनाओं का उपयोग किया जाता है। डेटा को इस तरह से डेटा संरचना बनाने के लिए व्यवस्थित किया जाता है कि सभी वस्तुओं को खोजे जाने की आवश्यकता नहीं होती है और आवश्यक डेटा को तुरंत खोजा जा सकता है।

Advantages of Data Structures in Hindi

Efficiency: एक कार्यक्रम की दक्षता Data Structures की पसंद पर निर्भर करती है। उदाहरण के लिए: मान लीजिए, हमारे पास कुछ डेटा है और हमें एक पर्टिकुलर रिकॉर्ड की खोज करने की आवश्यकता है। उस स्थिति में, यदि हम अपने डेटा को किसी सरणी में व्यवस्थित करते हैं, तो हमें तत्व द्वारा क्रमिक रूप से खोज करना होगा। इसलिए, सरणी का उपयोग करना यहां बहुत कुशल नहीं हो सकता है। बेहतर data structure हैं जो खोज की प्रक्रिया को क्रमबद्ध सरणी, बाइनरी सर्च ट्री या हैश टेबल जैसे कुशल बना सकती हैं।

Reusability: data structure पुन: प्रयोज्य हैं, अर्थात् एक बार जब हमने किसी विशेष डेटा संरचना को लागू किया है, तो हम इसे किसी अन्य स्थान पर उपयोग कर सकते हैं। डेटा संरचनाओं के कार्यान्वयन को पुस्तकालयों में संकलित किया जा सकता है जो विभिन्न ग्राहकों द्वारा उपयोग किया जा सकता है।

Abstraction: data structure ADT द्वारा निर्दिष्ट की जाती है जो अमूर्त स्तर प्रदान करता है। ग्राहक कार्यक्रम कार्यान्वयन विवरण में शामिल किए बिना, केवल इंटरफ़ेस के माध्यम से data structure का उपयोग करता है।

Classification For Data Structure in Hindi

Linear Data Structures in Hindi: एक Data Structures को रैखिक कहा जाता है यदि इसके सभी तत्व रैखिक क्रम में व्यवस्थित होते हैं। रैखिक डेटा संरचनाओं में, तत्वों को गैर-श्रेणीबद्ध तरीके से संग्रहीत किया जाता है जहां प्रत्येक तत्व में पहले और अंतिम तत्व को छोड़कर उत्तराधिकारी और पूर्ववर्ती होते हैं।

रैखिक डेटा संरचना के प्रकार नीचे दिए गए हैं:

Arrays: एक सरणी समान प्रकार के डेटा आइटम का एक संग्रह है और प्रत्येक डेटा आइटम को सरणी का एक तत्व कहा जाता है। तत्व का डेटा प्रकार किसी भी मान्य डेटा प्रकार जैसे चार, इंट, फ्लोट या डबल हो सकता है।

सरणी के तत्व समान चर नाम साझा करते हैं, लेकिन हर एक सबस्क्रिप्ट के रूप में जाना जाता है एक अलग सूचकांक संख्या वहन करती है। सरणी एक आयामी, दो आयामी या बहुआयामी हो सकती है।

सरणी आयु के अलग-अलग तत्व हैं:
age[0], age[1], age[2], age[3]........

Linked List in Hindi: लिंक्ड सूची एक रैखिक डेटा संरचना है जिसका उपयोग मेमोरी में एक सूची को बनाए रखने के लिए किया जाता है। इसे गैर-सन्निहित स्मृति स्थानों पर संग्रहीत नोड्स के संग्रह के रूप में देखा जा सकता है। सूची के प्रत्येक नोड में इसके आसन्न नोड के लिए एक पॉइंटर होता है।

Stack: स्टैक एक रैखिक सूची है जिसमें प्रविष्टि और विलोपन केवल एक छोर पर करने की अनुमति है, जिसे शीर्ष कहा जाता है।

स्टैक एक अमूर्त डेटा प्रकार (ADT) है, जिसे अधिकांश प्रोग्रामिंग भाषाओं में लागू किया जा सकता है। इसे स्टैक के रूप में नामित किया गया है क्योंकि यह एक वास्तविक दुनिया स्टैक की तरह व्यवहार करता है,
उदाहरण के लिए: - प्लेटों के ढेर या कार्ड के डेक आदि।

Queue: कतार एक रेखीय सूची है जिसमें तत्वों को केवल एक छोर पर डाला जा सकता है जिसे रियर कहा जाता है और केवल दूसरे छोर पर हटा दिया जाता है जिसे फ्रंट कहा जाता है।

यह स्टैक के समान एक अमूर्त डेटा संरचना है। कतार दोनों छोर पर खोली जाती है इसलिए यह डेटा आइटम संग्रहीत करने के लिए प्रथम-प्रथम-प्रथम-आउट (FIFO) पद्धति का अनुसरण करती है।

Non Linear Data Structures: यह डेटा संरचना एक अनुक्रम नहीं बनाती है अर्थात् प्रत्येक आइटम या तत्व एक गैर-रेखीय व्यवस्था में दो या अधिक अन्य वस्तुओं के साथ जुड़ा हुआ है। डेटा तत्वों को क्रमिक संरचना में व्यवस्थित नहीं किया जाता है।

Non Linear Data Structures के प्रकार नीचे दिए गए हैं:

Trees: पेड़ों को बहुस्तरीय डेटा संरचना होती है, जिसमें इसके तत्वों के बीच पदानुक्रमित संबंध होते हैं जिन्हें नोड्स कहा जाता है। हियरशियो में बॉटलमॉस्ट नोड्स को लीफ नोड कहा जाता है जबकि सबसे ऊपरी नोड को रूट नोड कहा जाता है। प्रत्येक नोड में समीपवर्ती नोड्स को इंगित करने के लिए पॉइंटर्स होते हैं।

ट्री डेटा संरचना नोड्स के बीच parent-child relationship पर आधारित है। पेड़ में प्रत्येक नोड में पत्ती नोड्स को छोड़कर एक से अधिक बच्चे हो सकते हैं, जबकि प्रत्येक नोड में मूल नोड को छोड़कर एक से अधिक माता-पिता हो सकते हैं। पेड़ों को कई श्रेणियों में वर्गीकृत किया जा सकता है जिन पर बाद में इस ट्यूटोरियल में चर्चा की जाएगी।

Graphs: रेखांकन को किनारों के रूप में ज्ञात लिंक द्वारा जुड़े तत्वों के समुच्चय का चित्रण (वर्टिकल द्वारा दर्शाया गया) के रूप में परिभाषित किया जा सकता है। एक ग्राफ इस मायने में पेड़ से अलग है कि एक ग्राफ में चक्र हो सकता है जबकि पेड़ में एक नहीं हो सकता।

Operations on data structure in Hindi

1) Traversing: प्रत्येक डेटा संरचना में डेटा तत्वों का सेट होता है। खोज या छँटाई जैसे कुछ विशिष्ट ऑपरेशन करने के लिए डेटा संरचना के प्रत्येक तत्व का पता लगाने के लिए डेटा संरचना का पता लगाना है।

उदाहरण: यदि हमें किसी छात्र द्वारा 6 अलग-अलग विषयों में प्राप्त अंकों की औसत गणना करने की आवश्यकता है, तो हमें अंकों की पूरी सरणी को पार करने और कुल योग की गणना करने की आवश्यकता है, तो हम उस योग को विषयों की संख्या 6, 6 से विभाजित करेंगे। औसत खोजने के लिए।

2) Insertion: सम्मिलन को किसी भी स्थान पर डेटा संरचना में तत्वों को जोड़ने की प्रक्रिया के रूप में परिभाषित किया जा सकता है।

यदि डेटा संरचना का आकार n है, तो हम केवल इसमें n-1 डेटा तत्व सम्मिलित कर सकते हैं।

3) Deletion: डेटा संरचना से एक तत्व को हटाने की प्रक्रिया को डीलेटियन कहा जाता है। हम किसी भी यादृच्छिक स्थान पर डेटा संरचना से एक तत्व को हटा सकते हैं।

यदि हम किसी तत्व को खाली डेटा संरचना से हटाने की कोशिश करते हैं तो अंडरफ्लो होता है।

4) Searching: डेटा संरचना के भीतर एक तत्व के स्थान को खोजने की प्रक्रिया को खोज कहा जाता है। खोज करने के लिए दो एल्गोरिदम हैं, रैखिक खोज और बाइनरी सर्च। हम इस ट्यूटोरियल में बाद में उनमें से प्रत्येक पर चर्चा करेंगे।

5) Sorting: डेटा संरचना को एक विशिष्ट क्रम में व्यवस्थित करने की प्रक्रिया को सॉर्टिंग के रूप में जाना जाता है। कई एल्गोरिदम हैं जिनका उपयोग छँटाई करने के लिए किया जा सकता है, उदाहरण के लिए, सम्मिलन प्रकार, चयन प्रकार, बुलबुला प्रकार, आदि।

6) Merging: जब दो सूचियाँ क्रमश: M और N के आकार A और सूची B की सूची बनाती हैं, समान प्रकार के तत्वों में, तीसरी सूची का निर्माण करने के लिए मिलाया जाता है या आकार की सूची C (M + N) का निर्माण किया जाता है, तो इस प्रक्रिया को विलय कहा जाता है