What is Data Structures? Now you can understand

What is Data Structures? Code की दुनिया का ‘Library Management System‘!

अगर आप कोडिंग की दुनिया में नए हैं तो आपने ‘Data Structures’ (डेटा स्ट्रक्चर्स) का नाम ज़रूर सुना होगा। अक्सर कॉलेज के पहले या दूसरे सेमेस्टर में यह शब्द एक भारी-भरकम, डरावने सब्जेक्ट की तरह सामने आता ही है। सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट में इससे कोई बच नहीं पाता है लेकिन क्या यह सच में इतना मुश्किल है?

बिल्कुल नहीं!

आज हम इस ‘Data Structure‘ नाम के रहस्य से पर्दा उठाएंगे और इसे इतने आसान तरीक़े से समझेंगे कि आपको इससे प्यार हो जाएगा। सोचिए, आप एक बहुत ही पावरफुल प्रोग्रामर बनना चाहते हैं। तो डेटा स्ट्रक्चर्स वो नींव है जिसके बिना एक मज़बूत इमारत खड़ी नहीं हो सकती। यह प्रोग्रामिंग का ‘बैकबोन’ है।

तो चलिए, एक मज़ेदार उदाहरण के साथ इस सफ़र की शुरुआत करते हैं।

Data Structure: आख़िर है क्या ये बला?

Simple शब्दों में कहें तो, “Data Structure, डेटा को कंप्यूटर की मेमोरी में स्टोर और ऑर्गेनाइज़ करने का एक ख़ास तरीक़ा है, ताकि उस डेटा को कुशलता (efficiently) से इस्तेमाल और प्रोसेस किया जा सके।”

‘Efficiently’ शब्द यहाँ सबसे ज़्यादा ज़रूरी है। बात सिर्फ़ डेटा को रखने की नहीं है, बात उसे ‘सही ढंग’ से रखने की है।

इस कॉन्सेप्ट को समझने के लिए, कल्पना कीजिए कि आप एक बहुत बड़ी लाइब्रेरी के लाइब्रेरियन हैं। आपके पास हज़ारों किताबें (data) हैं।

Scenario 1:

बिना किसी Data Structure के आप सारी किताबों को लाकर लाइब्रेरी के बीच में एक बड़े से ढेर में फेंक देते हैं। अब अगर कोई आकर आपसे ‘यशवंत कनेत्कर‘ की किताब माँगे, तो क्या होगा? आपको शायद पूरा दिन या हफ़्ता लग जाएगा उस एक किताब को ढूंढने में। आपका सिस्टम बहुत ही inefficient है। कंप्यूटर की मेमोरी में बिना किसी स्ट्रक्चर के डेटा रखना बिलकुल ऐसा ही है।

Scenario 2:

डेटा स्ट्रक्चर के साथ अब आप एक स्मार्ट लाइब्रेरियन हैं। आप किताबों को ऑर्गेनाइज़ करने के लिए अलग-अलग तरीक़े अपनाते हैं। यही अलग-अलग तरीक़े ‘Data Structures‘ हैं।

आइए, अब लाइब्रेरी के इसी उदाहरण से कुछ मशहूर डेटा स्ट्रक्चर्स को समझते हैं।

Types of Data Structures (लाइब्रेरी के अलग-अलग सेक्शंस)

हर डेटा स्ट्रक्चर की अपनी ख़ासियत और कमी होती है। जैसे एक लाइब्रेरियन तय करता है कि कौन-सी किताबें कहाँ रखनी हैं, वैसे ही एक प्रोग्रामर तय करता है कि किस काम के लिए कौन-सा डेटा स्ट्रक्चर बेस्ट रहेगा।

1. Array (किताबों की एक लंबी शेल्फ़)

• लाइब्रेरी में: यह एक बहुत लंबी शेल्फ़ की तरह है जिसमें हर किताब के लिए एक नंबर वाला स्लॉट (जैसे स्लॉट 1, 2, 3…) फिक्स है। अगर आपको 50वें नंबर की किताब चाहिए, तो आप सीधे उस स्लॉट पर जाकर उसे उठा सकते हैं।
• टेक्निकली: Array एक ही तरह के डेटा (जैसे सारे integers या सारे names) का कलेक्शन होता है जो मेमोरी में एक के बाद एक (contiguous) स्टोर होते हैं।
• ख़ासियत: किसी भी एलिमेंट को उसके इंडेक्स नंबर से सीधे और बहुत तेज़ी से एक्सेस किया जा सकता है।
• कमी: इसका साइज़ ज़्यादातर फिक्स होता है। अगर आपको बीच में कोई नई किताब घुसानी हो, तो आपको उसके आगे की सारी किताबें खिसकानी पड़ेंगी, जो बहुत मुश्किल काम है।

2. Linked List (एक किताब से दूसरी का पता)

• लाइब्रेरी में: यहाँ किताबें अलग-अलग जगहों पर रखी हैं, लेकिन हर किताब के आख़िरी पन्ने पर एक चिट चिपकी है जिस पर लिखा है कि “इस सीरीज़ की अगली किताब उस वाली अलमारी में है”। आपको पहली किताब से शुरू करके अगली-अगली किताब तक जाना पड़ता है।
• टेक्निकली: इसमें हर एलिमेंट (जिसे ‘नोड’ कहते हैं) में डेटा के साथ-साथ अगले नोड का मेमोरी एड्रेस भी स्टोर होता है।
• ख़ासियत: इसका साइज़ फिक्स नहीं होता है आप आसानी से बीच में कोई नई किताब (नोड) जोड़ सकते हैं या हटा सकते हैं।
• कमी: अगर आपको 100वीं किताब चाहिए, तो आपको पहली 99 किताबों से होकर गुज़रना पड़ेगा। इसमें एक्सेस टाइम बहुत धीमा होता है।

3. Stack (रिटर्न काउंटर की ट्रॉली)

• लाइब्रेरी में: यह उस ट्रॉली की तरह है जिस पर स्टूडेंट्स अपनी पढ़ी हुई किताबें वापस रखते हैं और जो किताब सबसे आखिर में (सबसे ऊपर) रखी जाती है, वही सबसे पहले उठाई जाती है।
• टेक्निकली: यह LIFO (Last-In, First-Out) सिद्धांत पर काम करता है। इसमें डेटा डालने को push और निकालने को pop कहते हैं।
• असल ज़िंदगी का उदाहरण: आपके वेब ब्राउज़र का ‘Back’ बटन। आप जिस पेज पर सबसे आखिर में जाते हैं, ‘Back’ दबाने पर सबसे पहले वही हटता है।

4. Queue (इशू काउंटर की लाइन)

• लाइब्रेरी में: यह किताब इशू कराने के लिए लगे स्टूडेंट्स की लाइन की तरह है। जो स्टूडेंट लाइन में सबसे पहले लगा था, उसे ही सबसे पहले किताब मिलती है।
• टेक्निकली: यह FIFO (First-In, First-Out) सिद्धांत पर काम करता है। इसमें डेटा डालने को enqueue और निकालने को dequeue कहते हैं।
• असल ज़िंदगी का उदाहरण: प्रिंटर को जब आप एक साथ कई कमांड देते हैं, तो वो जो कमांड सबसे पहले मिला था, उसे ही सबसे पहले प्रिंट करता है।

5. Tree (लाइब्रेरी का इंडेक्स सिस्टम)

• लाइब्रेरी में: यह लाइब्रेरी के मेन कैटलॉग की तरह है, जो एक hierarchical structure में होता है। जैसे: Main Section (Science) -> Sub-section (Physics) -> Topic (Optics)। इससे किसी भी टॉपिक की किताब को ढूंढना बहुत तेज़ हो जाता है।
• टेक्निकली: यह एक hierarchical डेटा स्ट्रक्चर है जिसमें एक ‘रूट’ नोड होता है और उससे जुड़ी ‘चाइल्ड’ नोड्स की शाखाएं होती हैं।
• असल ज़िंदगी का उदाहरण: आपके कंप्यूटर का फाइल सिस्टम (C: ड्राइव -> Program Files -> …)।

6. Graph (आइडियाज़ का इंटरकनेक्टेड वेब)

• लाइब्रेरी में: यह एक ऐसे मैप की तरह है जो दिखाता है कि कौन-सी किताबें या लेखक एक-दूसरे से जुड़े हुए हैं। जैसे गूगल मैप्स में शहर (nodes) सड़कों (edges) से जुड़े होते हैं।
• टेक्निकली: यह नोड्स (vertices) और उन्हें जोड़ने वाली लाइनों (edges) का एक कलेक्शन है।
• असल ज़िंदगी का उदाहरण: फेसबुक या इंस्टाग्राम, जहाँ हर प्रोफ़ाइल एक node है और आपकी फ्रेंडशिप एक edge है।

तो सही डेटा स्ट्रक्चर कैसे चुनें?

इसका कोई सीधा जवाब नहीं है। यह पूरी तरह से आपकी ज़रूरत पर निर्भर करता है। आपको ख़ुद से पूछना होगा:

• मुझे किस तरह के ऑपरेशन सबसे ज़्यादा करने हैं? (डेटा ढूंढना, नया डेटा डालना, डेटा डिलीट करना?)
• मेरे पास कितना डेटा है?
• मेरा प्रोग्राम कितना तेज़ होना चाहिए?

जैसे एक अच्छा लाइब्रेरियन अपनी लाइब्रेरी की ज़रूरत के हिसाब से ऑर्गेनाइजेशन का तरीक़ा चुनता है, वैसे ही एक अच्छा प्रोग्रामर अपने प्रोजेक्ट की ज़रूरत के हिसाब से सही डेटा स्ट्रक्चर चुनता है।

यह भी पढ़ें:  How to Choose Best College & Course

डेटा स्ट्रक्चर्स सिर्फ़ एक थ्योरी सब्जेक्ट नहीं है, यह प्रोग्रामिंग की आत्मा है। ये वो टूल्स हैं जो गूगल को सेकंडों में सर्च रिजल्ट देने में, फेसबुक को आपके दोस्तों का नेटवर्क मैनेज करने में, और आपके कंप्यूटर को फाइलें ऑर्गेनाइज़ करने में मदद करते हैं।

अगर आप कोडिंग की दुनिया में एक लंबा और सफल करियर बनाना चाहते हैं, तो डेटा स्ट्रक्चर्स से दोस्ती कर लीजिए। यह आपको एक साधारण ‘कोडर’ से एक बेहतरीन ‘सॉफ्टवेयर डेवलपर’ बनाने की पहली सीढ़ी है।

आपका पसंदीदा डेटा स्ट्रक्चर कौन-सा है और क्यों? नीचे कमेंट्स में ज़रूर बताएँ!