فصل 1. شروع کار با الگوریتم ها: رویکردی مدرن

چه هستند الگوریتم ها و چرا اهمیت دارند؟

الگوریتم یک روش حل مسئله محدود، قطعی و موثر است که برای پیاده سازی به عنوان یک برنامه کامپیوتری مناسب است. الگوریتم ها ماده اصلی علوم کامپیوتر هستند - آنها موضوع مرکزی مطالعه در این رشته هستند.

الگوریتم ها ابزارهای ضروری در برنامه نویسی کامپیوتر و توسعه نرم افزار هستند. هر برنامه کامپیوتری غیر بدیهی حاوی الگوریتم هایی است که مراحل دنبال شده برای حل یک مشکل یا انجام یک وظیفه را مشخص می کند. برخی از مثال هایی که در آنها الگوریتم ها نقش حیاتی دارند عبارتند از:

• محاسبات علمی - الگوریتم ها محرک مدل های محاسباتی و شبیه سازی هایی هستند که در زمینه هایی مانند فیزیک، زیست شناسی و مهندسی برای مقابله با مسائل پیچیده استفاده می شوند. به عنوان مثال، الگوریتم های شبیه سازی N-body حرکات ذرات را تحت نیروهای فیزیکی پیش بینی می کنند.

• هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی - الگوریتم ها زیربنای مدل های مورد استفاده برای وظایفی مانند بینایی کامپیوتری، پردازش زبان طبیعی و تحلیل پیش بینی کننده هستند. الگوریتم های یادگیری عمیق پیشرفت های چشمگیری در قابلیت های هوش مصنوعی ایجاد کرده اند.

• بهینه سازی و تحقیق در عملیات - الگوریتم ها برای بهینه سازی سیستم ها و فرآیندهای پیچیده مانند برنامه ریزی پرواز هواپیما، لجستیک زنجیره تأمین، پرتفوی های مالی و شبکه های مخابراتی استفاده می شوند. برنامه ریزی خطی و سایر الگوریتم های بهینه سازی پشتیبانی تصمیم گیری را فراهم می کنند.

• گرافیک کامپیوتری و شبیه سازی - الگوریتم ها تصاویر واقع گرایانه، انیمیشن ها و دنیاهای مجازی تعاملی در بازی های ویدیویی و فیلم های تولید شده توسط کامپیوتر را تولید می کنند. الگوریتم های رد کردن اشعه و شبیه سازی فیزیکی منظره های واقع گرایانه را تولید می کنند.

• امنیت سایبری و رمزنگاری - الگوریتم ها امنیت سیستم های کامپیوتری را با رمزگذاری داده های حساس، تشخیص نفوذ و تأیید هویت تضمین می کنند. الگوریتم های رمزنگاری کلید عمومی امکان ارتباطات و تجارت آنلاین امن را فراهم می کنند.

• بیوانفورماتیک و زیست شناسی محاسباتی - الگوریتم ها برای تجزیه و تحلیل داده های زیستی مانند توالی DNA استفاده می شوند.فارسی:

، ساختار پروتئین را پیش‌بینی کنید و سیستم‌های بیوشیمیایی را مدل‌سازی کنید. توالی‌یابی ژنوم و الگوریتم‌های تراز کردن انقلابی در علوم زیستی ایجاد کرده‌اند.

• پایگاه‌های داده و بازیابی اطلاعات - الگوریتم‌ها قدرت ذخیره‌سازی، نمایه‌سازی و پرس‌وجوی مجموعه‌های داده عظیم را فراهم می‌کنند. موتورهای جستجو از الگوریتم‌های وب‌گردی، نمایه‌سازی و رتبه‌بندی برای ارائه دسترسی آنی به اطلاعات آنلاین استفاده می‌کنند.

همانطور که قدرت محاسباتی افزایش می‌یابد و کاربردهای جدید ظهور می‌کنند، اهمیت الگوریتم‌ها نیز افزایش خواهد یافت. الگوریتم‌ها قدرت حل مسئله را برای مقابله با چالش‌های محاسباتی دشوارترین و تحقق پتانسیل فناوری‌های محاسباتی جدید فراهم می‌کنند. پیشرفت در الگوریتم‌ها می‌تواند بهبود چشمگیری در کارایی و قابلیت‌های سیستم‌های کامپیوتری ایجاد کند.

در حالی که زبان‌های برنامه‌نویسی و ابزارهای مدرن بسیاری از جزئیات پیاده‌سازی را پنهان می‌کنند، درک قوی از الگوریتم‌ها همچنان برای نوشتن نرم‌افزار کارآمد، قابل مقیاس و مقاوم ضروری است. برنامه‌نویسان باید بدانند چگونه الگوریتم‌های مناسب را برای یک مسئله انتخاب کنند، کارایی الگوریتمی را تحلیل کنند، الگوهای الگوریتمی را تشخیص دهند و الگوریتم‌های موجود را با استفاده‌های جدید تطبیق دهند.

مطالعه الگوریتم‌ها شامل مبانی نظری، تکنیک‌های طراحی و تحلیل ریاضی روش‌های حل مسئله محاسباتی است. این یک حوزه فکری غنی با ارتباطات عمیق با ریاضیات و کاربردهای عملی مهم است. هر دانشمند کامپیوتر و مهندس نرم‌افزار باید دانش کاربردی از الگوریتم‌های اساسی مورد استفاده امروزی داشته باشد.

مرور کلی کتاب و رویکرد آن

این کتاب مقدمه جامعی به مطالعه مدرن الگوریتم‌های کامپیوتری ارائه می‌دهد. آن بسیاری از مهم‌ترین الگوریتم‌های مورد استفاده در علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار را با تأکید بر کاربردهای عملی و تحلیل عملکرد علمی ارائه می‌کند.

کتاب الگوریتم‌های اساسی برای مرتب‌سازی، جستجو، گراف‌ها، رشته‌ها و سایر موضوعات اصلی علوم کامپیوتر را بررسی می‌کند. آن نشان می‌دهد چگونه الگوریتم‌ها را تحلیل کنیم تا کارایی آن‌ها را درک کنیم.این فایل مارک‌داون به فارسی ترجمه شده است. برای کد، فقط نظرات ترجمه شده‌اند، خود کد ترجمه نشده است.

ویژگی بارز این کتاب تمرکز آن بر روش علمی در مطالعه الگوریتم‌ها است. این کتاب هر الگوریتم را با پیاده‌سازی کامل در جاوا، مدل‌های ریاضی برای تحلیل عملکرد و مطالعات تجربی که قدرت پیش‌بینی مدل‌ها را بر روی ورودی‌های واقعی آزمایش می‌کنند، ارائه می‌دهد. از طریق این رویکرد علمی، این کتاب نحوه درک ویژگی‌های برجسته یک الگوریتم و پیش‌بینی عملکرد آن در کاربردهای عملی را آموزش می‌دهد.

پیاده‌سازی‌های جاوا که در این کتاب پوشش داده شده‌اند، راه‌حل‌های کامل و خوب مهندسی شده‌ای را ارائه می‌دهند که برای استفاده در برنامه‌های واقعی مناسب هستند. با این حال، هدف اصلی این کتاب صرفاً آموزش نحوه پیاده‌سازی الگوریتم‌های خاص در جاوا نیست، بلکه ترویج تکنیک‌های عمومی برای طراحی و تحلیل الگوریتم‌های کارآمد در هر زبانی است. پیاده‌سازی‌ها به منظور نشان دادن الگوهای طراحی الگوریتم و روش‌های تحلیل عمومی که در محیط‌های محاسباتی متعددی قابل اعمال هستند، ارائه شده‌اند.

برای حفظ تمرکز بر مفاهیم اساسی، این کتاب از زیرمجموعه مختصری از جاوا استفاده می‌کند و به مدل‌های برنامه‌نویسی و تحلیل ساده‌شده پایبند است. این کتاب مهم‌ترین مکانیزم‌های زبانی برای الگوریتم‌ها و انتزاع داده را پوشش می‌دهد، در حالی که از ویژگی‌های اسرارآمیز اجتناب می‌کند. همچنین این کتاب کتابخانه‌های خود را برای ورودی/خروجی، تولید داده و توابع ریاضی ارائه می‌دهد تا مثال‌ها را ساده‌تر کند.

این کتاب در شش فصل سازمان‌دهی شده است که می‌تواند برای یک ترم یا دو ترم درس الگوریتم‌ها پشتیبانی کند. همچنین برای خودآموزی برنامه‌نویسان حرفه‌ای یا به عنوان مرجعی برای محققان و متخصصان مناسب است.

فصل 1 مبانی الگوریتم‌ها و رویکرد علمی که این کتاب ترویج می‌کند را معرفی می‌کند. این فصل مدل برنامه‌نویسی جاوا، انتزاع داده، ساختارهای داده پایه، انواع داده انتزاعی برای مجموعه‌ها، روش‌های تحلیل عملکرد الگوریتم و یک مطالعه موردی را پوشش می‌دهد.

فصل 2 الگوریتم‌های مرتب‌سازی را پوشش می‌دهد، از جملهاینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون است. برای کد، فقط نظرات را ترجمه کنید، کد را ترجمه نکنید:

فصل ۳ بر الگوریتم‌های جستجو و ساختارهای داده مرتبط با آن تمرکز دارد، از جمله جستجوی متوالی، جستجوی دودویی، درخت‌های جستجوی دودویی، درخت‌های متعادل و جداول هش. این فصل نشان می‌دهد که چگونه می‌توان ساختارهای جستجوی کارآمد برای داده‌های مرتب‌شده و نامرتب‌شده ایجاد کرد.

فصل ۴ الگوریتم‌های اساسی گراف را برای اتصال‌پذیری، گراف‌های جهت‌دار، درخت‌های پوشش کمینه و مسیرهای کوتاه ارائه می‌کند. این فصل جستجوی عمق‌اول، جستجوی عرض‌اول، مرتب‌سازی توپولوژیکی، الگوریتم‌های پریم و کروسکال و الگوریتم‌های دیجکسترا و بلمن-فورد را پوشش می‌دهد.

فصل ۵ الگوریتم‌های پردازش رشته‌ها را پوشش می‌دهد، از جمله مرتب‌سازی رشته‌ها، تری‌ها، جستجوی زیررشته، عبارات منظم و فشرده‌سازی داده. این فصل اهمیت الگوریتم‌های کارآمد در داده‌های رشته‌ای در برنامه‌های محاسباتی مدرن را نشان می‌دهد.

فصل ۶ کتاب را با مرور موضوعات پیشرفته الگوریتمی و ارتباطات آن‌ها با سایر حوزه‌های علوم رایانه به پایان می‌رساند. این فصل هندسه محاسباتی، تحقیق در عملیات، روش‌های عددی و عدم قابلیت حل را بررسی می‌کند تا انگیزه‌ای برای مطالعه بیشتر فراهم کند.

مجموعه گسترده تمرینات، مسائل برنامه‌نویسی و آزمایش‌های ارائه‌شده در کتاب به خوانندگان امکان می‌دهد تا با تمرین، درک عمیقی از الگوریتم‌ها به دست آورند. وب‌سایت کتاب منابع اضافی را ارائه می‌دهد، از جمله فایل‌های داده، موارد آزمایش و مسائل چالش‌برانگیز.

با ترکیب الگوریتم‌های کلاسیک با تکنیک‌های علمی برای طراحی و تحلیل آن‌ها، این کتاب خوانندگان را برای پیاده‌سازی، ارزیابی و استقرار الگوریتم‌ها برای طیف گسترده‌ای از چالش‌های محاسباتی آماده می‌کند. این کتاب ابزارهای مفهومی و مهارت‌های عملی را به آن‌ها می‌دهد تا الگوریتم‌ها را به طور موثر در ساخت سیستم‌های نرم‌افزاری مدرن به کار گیرند.

مدل برنامه‌نویسی پایه و انتزاع داده

مدل برنامه‌نویسی کتاب بر اساس زبان جاوا است، اما فقط از یک زیرمجموعه مختصر آن استفاده می‌کند.اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون است. برای کد، فقط نظرات را ترجمه کنید، کد را ترجمه نکنید:

جاوا برای بیان واضح و مختصر الگوریتم‌ها. این کتاب بر روی مکانیزم‌های زبان مرتبط با الگوریتم‌ها تمرکز می‌کند و از ویژگی‌های مبهم اجتناب می‌کند.

بلوک‌های ساختاری اصلی مدل برنامه‌نویسی عبارتند از:

• انواع داده اولیه - انواع داده اصلی ساخته‌شده در جاوا، شامل int، double، boolean و char. این انواع مجموعه ثابتی از مقادیر و عملیات‌ها را دارند.

• دستورات - فرمان‌هایی که محاسبه را با ایجاد و دستکاری متغیرها، کنترل جریان اجرا و ایجاد اثرات جانبی تعریف می‌کنند. کتاب از اعلان‌ها، تخصیص‌ها، شرطی‌ها، حلقه‌ها، تماس‌ها و بازگشت‌ها استفاده می‌کند.

• آرایه‌ها - توالی‌های مقادیر از همان نوع که دسترسی تصادفی به آن‌ها با استفاده از شاخص عددی امکان‌پذیر است. آرایه‌ها سادهترین ساختارهای داده برای ذخیره و پردازش مجموعه‌های داده هستند.

• متدهای ایستا - محاسبات نام‌دار و پارامتری که می‌توانند از چندین محل تماس استفاده شوند. متدهای ایستا برنامه‌نویسی مدولار را با کپسوله‌سازی الگوریتم‌ها به عنوان توابع قابل استفاده مجدد پشتیبانی می‌کنند.

• ورودی/خروجی - مکانیزم‌هایی برای تعامل با دنیای بیرونی با خواندن ورودی و نوشتن خروجی. این‌ها به برنامه‌ها امکان می‌دهند با کاربر ارتباط برقرار کنند و به داده‌های ذخیره‌شده در فایل‌ها یا وب دسترسی پیدا کنند.

• انتزاع داده - انتزاع و استفاده مجدد را به انواع داده غیر اولیه گسترش می‌دهد، بنابراین برنامه‌نویسی شی‌گرا را پشتیبانی می‌کند. در این بخش، به پنج مورد اول به ترتیب خواهیم پرداخت. انتزاع داده موضوع بخش بعدی است.

اجرای یک برنامه جاوا شامل تعامل با یک سیستم عامل یا محیط توسعه برنامه است. برای وضوح و اقتصاد، این اقدامات را در قالب یک ترمینال مجازی توصیف می‌کنیم، جایی که با برنامه‌ها با تایپ دستورات به سیستم تعامل داریم. برای جزئیات استفاده از یک ترمینال مجازی در سیستم خود، یا برای اطلاعات در مورد استفاده از یکی از محیط‌های توسعه پیشرفته‌تر برنامه که در سیستم‌های مدرن در دسترس هستند، به سایت کتاب مراجعه کنید.

به عنوان مثال، BinarySearch دو متد ایستا، rank() و main() دارد. اولین متد ایستااینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون است:

روش، رتبه‌بندی()، چهار بیانیه است: دو اعلان، یک حلقه (که خود یک تخصیص و دو شرطی است) و یک بازگشت. دومی، main()، سه بیانیه است: یک اعلان، یک تماس و یک حلقه (که خود یک تخصیص و یک شرطی است).

برای اجرای یک برنامه جاوا، ابتدا آن را با استفاده از دستور javac کامپایل می‌کنیم، سپس با استفاده از دستور java اجرا می‌کنیم. به عنوان مثال، برای اجرای BinarySearch، ابتدا دستور javac BinarySearch.java را تایپ می‌کنیم (که یک فایل BinarySearch.class ایجاد می‌کند که نسخه سطح پایین‌تر برنامه را در بایت‌کد جاوا در فایل BinarySearch.class قرار می‌دهد). سپس دستور java BinarySearch را (به همراه نام فایل سفید‌لیست) تایپ می‌کنیم تا کنترل را به نسخه بایت‌کد برنامه منتقل کنیم.

برای توسعه پایه‌ای برای درک تأثیر این اقدامات، سپس به طور مفصل انواع داده اولیه و عبارات، انواع مختلف بیانیه‌های جاوا، آرایه‌ها، متدهای ایستا، رشته‌ها و ورودی/خروجی را در نظر می‌گیریم.

انتزاع داده

انتزاع داده به کپسوله‌سازی و استفاده مجدد گسترش می‌یابد تا به ما امکان تعریف انواع داده غیر اولیه را بدهد، در نتیجه برنامه‌نویسی شی‌گرا را پشتیبانی می‌کند. ایده اصلی این است که انواع داده (کلاس‌ها) را تعریف کنیم که مقادیر داده و عملیات روی آن مقادیر را کپسوله می‌کنند. مشتریان می‌توانند اشیاء (نمونه‌های نوع داده) را ایجاد و دستکاری کنند بدون اینکه بدانند داده چگونه نمایش داده می‌شود یا عملیات چگونه پیاده‌سازی شده‌اند.

مؤلفه‌های کلیدی تعریف یک نوع داده عبارتند از:

• متغیرهای نمونه - داده‌ای که هر شیء حاوی آن است
• سازنده‌ها - متدهایی برای ایجاد اشیاء و مقداردهی اولیه متغیرهای نمونه
• متدهای نمونه - متدهایی که عملیات روی اشیاء را تعریف می‌کنند
• دامنه - قابلیت دید و عمر متغیرها

جاوا مکانیزم‌هایی را برای کنترل دقیق دسترسی به متغیرهای نمونه و متدها فراهم می‌کند. کلیدواژه private اطمینان می‌دهد که آنها فقط از داخل تعریف نوع داده قابل دسترسی هستند، نه توسط مشتریان.

تعریف API‌ها، کد مشتری و آزمایش پیاده‌سازی گام‌های ضروری در توسعه یک داده انتزاعی هستند.اینجا ترجمه فارسی فایل مارک‌داون است:

نوع. این API به منظور جداسازی مشتریان از پیاده‌سازی‌ها، امکان برنامه‌نویسی مدولار را فراهم می‌کند. چندین پیاده‌سازی می‌تواند برای همان API توسعه داده شود.

چندین مثال این مفاهیم را توضیح می‌دهد، از جمله نوع داده‌ای برای نگهداری یک شمارنده، نوع داده‌ای برای نمایش تاریخ‌ها و نوع داده‌ای برای تجمیع مقادیر داده. انیمیشن‌های بصری از عملیات نوع داده به درک رفتار آن‌ها کمک می‌کند.

رشته‌ها و ورودی/خروجی از دیدگاه شی‌گرا مجدداً بررسی می‌شوند و نشان می‌دهند که چگونه جریان‌های ورودی متعدد، جریان‌های خروجی و پنجره‌های ترسیم به عنوان اشیاء در یک برنامه واحد مدیریت می‌شوند.

برنامه‌نویسی با انواع داده انتزاعی

انواع داده انتزاعی برای سازماندهی و مدیریت برنامه‌های پیچیده ضروری هستند. آن‌ها به ما امکان می‌دهند:

• داده و عملیات مرتبط را در ماژول‌ها کپسوله‌بندی کنیم
• رابط و پیاده‌سازی را از هم جدا کنیم
• کد مشتری و پیاده‌سازی‌ها را به طور مستقل توسعه دهیم
• پیاده‌سازی‌های بهبودیافته را بدون تغییر در کد مشتری جایگزین کنیم
• کد را مجدداً استفاده کنیم

پایبندی به قراردادها و دقت در مسائلی مانند دامنه، طراحی API، تست و نامگذاری برای برنامه‌نویسی موفق با انواع داده انتزاعی مهم است.

خلاصه

• انواع داده اولیه، عبارات، دستورات، آرایه‌ها، متدهای ایستا، رشته‌ها و ورودی/خروجی بلوک‌های ساختاری اصلی برای برنامه‌های جاوا هستند.

• انواع داده انتزاعی امکان برنامه‌نویسی مدولار را فراهم می‌کنند و مشتریان را از پیاده‌سازی‌ها جدا می‌کنند.

• تعریف API‌ها، کد مشتری و تست پیاده‌سازی‌ها برای برنامه‌نویسی با انواع داده انتزاعی ضروری است.

• کپسوله‌بندی داده و عملیات در انواع داده انتزاعی، سازماندهی و مدیریت برنامه‌های پیچیده را تسهیل می‌کند.

این به پایان مقدمه ما بر مبانی برنامه‌نویسی در جاوا و انواع داده انتزاعی می‌رسد. با این ابزارهای مفهومی آماده هستیم تا به بررسی الگوریتم‌ها و ساختارهای داده اساسی بپردازیم.