ডেটা স্ট্রাকচার কি?
ডেটা স্ট্রাকচার (Data Structure) হল ডেটা সংগঠিত, প্রক্রিয়াকরণ, পুনরুদ্ধার এবং সংরক্ষণের জন্য একটি বিশেষ বিন্যাস। বিভিন্ন মৌলিক এবং উন্নত ধরনের ডেটা স্ট্রাকচার রয়েছে, সবগুলোই একটি নির্দিষ্ট উদ্দেশ্য অনুসারে ডেটা সাজানোর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
ডেটা স্ট্রাকচার ব্যবহারকারীদের জন্য উপযুক্ত উপায়ে তাদের প্রয়োজনীয় ডেটা অ্যাক্সেস করা এবং কাজ করা সহজ করে তোলে। সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ, ডেটা স্ট্রাকচারগুলি তথ্যের সংগঠনকে ফ্রেম করে যাতে মেশিন এবং মানুষ এটি আরও ভালভাবে বুঝতে পারে।
কম্পিউটার বিজ্ঞান এবং কম্পিউটার প্রোগ্রামিং-এ, বিভিন্ন অ্যালগরিদম ব্যবহার করার উদ্দেশ্যে ডেটা সংরক্ষণ করার জন্য একটি ডেটা কাঠামো নির্বাচন করা বা ডিজাইন করা যেতে পারে। কিছু ক্ষেত্রে, অ্যালগরিদমের মৌলিক ক্রিয়াকলাপগুলো ডেটা স্ট্রাকচারের ডিজাইনের সাথে শক্তভাবে মিলিত হয়। প্রতিটি ডেটা স্ট্রাকচারে ডেটা মান, ডেটার মধ্যে সম্পর্ক এবং ফাংশন সম্পর্কে তথ্য থাকে যা ডেটাতে প্রয়োগ করা যেতে পারে।
উদাহরণস্বরূপ, আপনি যদি মেমরিতে ক্রমানুসারে ডেটা সংরক্ষণ করতে চান তবে, আপনি অ্যারে ডেটা কাঠামো সিলেক্ট করতে পারেন।
ডেটা স্ট্রাকচার এর প্রকার
ডেটা স্ট্রাকচার প্রধানত দুটি বিভাগে বিভক্ত:
লিনিয়ার ডেটা স্ট্রাকচার (Linear data structure) এবং
নন-লিনিয়ার ডেটা স্ট্রাকচার (Non-linear data structure)
লিনিয়ার ডেটা স্ট্রাকচার
লিনিয়ার বা রৈখিক ডেটা স্ট্রাকচারে, উপাদানগুলোকে একের পর এক ক্রমানুসারে সাজানো হয়। যেহেতু উপাদানগুলো একটি নির্দিষ্ট ক্রমে সাজানো হয়, সেগুলো বাস্তবায়ন করা সহজ।
জনপ্রিয় লিনিয়ার ডেটা স্ট্রাকচারগুলো হল:
১. অ্যারে ডেটা স্ট্রাকচার (Array Data Structure)
একটি অ্যারেতে, মেমরির উপাদানগুলো ক্রমাগত মেমরিতে সাজানো হয়। একটি অ্যারের সমস্ত উপাদান একই ধরণের। অ্যারে আকারে যে উপাদানগুলি সংরক্ষণ করা যায় তা প্রোগ্রামিং ভাষা দ্বারা নির্ধারিত হয়।
২. স্ট্যাক ডেটা স্ট্রাকচার (Stack Data Structure)
স্ট্যাক ডেটা স্ট্রাকচারে, উপাদানগুলো LIFO নীতিতে সংরক্ষণ করা হয়। যখন নতুন কোন ডেটা স্ট্যাক দেওয়া হয়, তখন সেটি স্ট্যাকে সবার উপরে গিয়ে জমা হবে। অর্থাৎ, স্ট্যাকে সবার শেষে যেটা আসছে তার কাজ হচ্ছে সবার আগে। এটা বলে LIFO (last in first Out)- Stack আউট এর দুটি প্রক্রিয়া আছে:
ক. Push → স্ট্যাকে ডেটা রাখা
খ. Pop → স্ট্যাক হতে ডেটা তুলে রাখা
৩. কিউ ডেটা স্ট্রাকচার (Queue Data Structure)
স্ট্যাকের বিপরীতে, সারি ডেটা কাঠামো FIFO নীতিতে কাজ করে। Queue তে যে ডেটা প্রথমে প্রবেশ করবে সেই ডেটা প্রথমে বের হবে। একে বলা হয় FIFO (First In First Out)। Queue এ ডেটা রাখাকে বলা হয় Enqueue এবং ডাটা তুলে নেয়াকে বলা হয় Dequeue।
এটি টিকিট কাউন্টারে মানুষের সারির মতো কাজ করে যেখানে সারিতে থাকা প্রথম ব্যক্তিটি প্রথমে টিকিট পাবেন।
৪. ইনডেক্সিং ডেটা স্ট্রাকচার (Indexing Data Structure)
ডেটাবেজ টেবিলের রেকর্ড সমূহকে বিশেষ লজিক্যাল অর্ডারের সাজিয়ে রাখাকে ইন্ডেক্সিং বলে। তালিকা ডেটা কাঠামোতে, ডেটা উপাদানগুলো নোডগুলোর একটি সিরিজের মাধ্যমে সংযুক্ত থাকে। এবং, প্রতিটি নোডে পরবর্তী নোডের ডেটা আইটেম এবং ঠিকানা থাকে।
৫. সর্টিং ডেটা স্ট্রাকচার (Sorting Data Structure)
একই শ্রেণীর কিছু ডেটাকে তাদের মানের ঊর্ধ্বক্রম বা অধ: ঊর্ধ্বক্রম অনুসারে সাজানোর প্রক্রিয়াকে বলা হয় Sorting।
Sorting দুই প্রকার:
ক. ঊর্ধ্বক্রম সর্টিং
খ. অধ: ঊর্ধ্বক্রম সর্টিং
নন-লিনিয়ার ডেটা স্ট্রাকচার
লিনিয়ার ডাটা স্ট্রাকচারের বিপরীতে, নন-লিনিয়ার ডাটা স্ট্রাকচারের উপাদানগুলো কোনো ক্রমানুসারে থাকে না। পরিবর্তে, এগুলো একটি শ্রেণিবদ্ধ পদ্ধতিতে সাজানো হয় যেখানে একটি উপাদান এক বা একাধিক উপাদানের সাথে সংযুক্ত থাকবে।
নন-লিনিয়ার ডেটা স্ট্রাকচারগুলো প্রধানত ২ প্রকার।
গ্রাফ ডেটা স্ট্রাকচার এবং
ট্রি-ভিত্তিক ডেটা স্ট্রাকচার।
১. গ্রাফ ডেটা স্ট্রাকচার (Graph Data Structure)
গ্রাফ ডেটা স্ট্রাকচারে, প্রতিটি নোডকে একটি শীর্ষবিন্দু বলা হয় এবং প্রতিটি শীর্ষবিন্দু প্রান্তের মাধ্যমে অন্যান্য শীর্ষবিন্দুর সাথে সংযুক্ত থাকে।
২. ট্রি ডেটা স্ট্রাকচার (Trees Data Structure)
একটি গ্রাফের মতো, একটি ট্রিও শীর্ষবিন্দু এবং প্রান্তগুলোর একটি সংগ্রহ। যাইহোক, ট্রি ডেটা স্ট্রাকচারে, দুটি শীর্ষবিন্দুর মধ্যে শুধুমাত্র একটি প্রান্ত থাকতে পারে।
