Data Structure (डाटा संरचना)
Data Structure एक ऐसी technique है, जिसमें data को इस तरह से arrange (व्यवस्थित) किया जाता है, कि उसका processing, accessing और modification आसानी से perform किया जा सके।
- Data Structure → डेटा संग्रहीत करने का व्यवस्थित तरीका (Organized way of storing data.)
- Data Structure → Data + Relationship + Operations
Example :
- IRCTC पर एक ही समय में लाखों users टिकट बुकिंग करते हैं। अगर यह data randomly store हो, तो booking process slow हो जाएगी।
- लेकिन जब railway seat data को उचित Data Structure (जैसे Array या Tree) में store किया जाता है, तब system real-time में seat availability जल्दी check कर लेता है।
History of Data Structure (Data Structure का इतिहास)
- 1950s–60s : जब पहली बार Computer Science विकसित हुआ, तब Arrays और Linked-Lists का उपयोग शुरू हुआ।
- 1970s : Operating System Research में Tree और Graph जैसे Data Structures का extensive उपयोग होने लगा।
- 1980s–90s : Database Systems (जैसे Oracle, MySQL) में Indexing और Hashing techniques काफी popular हुईं।
- 2000s : कंपनियाँ जैसे Google, Facebook, Amazon ने massive Graph-based Algorithms के ज़रिए data organize और process करना शुरू किया।
- आज : AI, Machine Learning, Blockchain, Big Data जैसी modern technologies में efficient Data Structure core requirement बन चुका है।
Why is Data Structure Important? (Data Structure क्यों ज़रूरी है?)
1. Efficiency : अगर Data सही तरीके से organize नहीं होगा, तो उसे access या process करने में बहुत समय लगेगा। एक अच्छा Data Structure, program की Time Complexity कम करके execution को तेज बनाता है।
2. Reusability : एक बार बनाया गया Data Structure कई Programs और Applications में बार-बार उपयोग किया जा सकता है।
3. Handling Huge Data : आज के समय में, जब Big Data के लाखों या करोड़ों records manage करने होते हैं, तब केवल Data Structure ही उन्हें efficiently handle करने में मदद करता है।
4. Abstraction : Data Structure में data की Representation और Implementation अलग होती है। यानी user को सिर्फ यह पता होता है कि data कैसे इस्तेमाल करना है, लेकिन वह यह नहीं जानता कि data internally कैसे store किया गया है।
Classification of Data Structure (प्रकार)
Data structures को broadly दो categories में बाँटा जाता है:
1. Primitive Data Structures
Primitive Data Structures सबसे basic building blocks होते हैं, जिनके ऊपर complex या non-primitive data structures बनाए जाते हैं।
- इन्हें सीधे programming language में define किया जाता है।
- ये generally single value store करते हैं।
Types of Primitive Data Structures
- Integer (int) – Whole numbers store करने के लिए।
- Float / Double (Decimal Numbers) – Decimal numbers store करने के लिए।
- Character (char) – Single character store करने के लिए।
- Boolean (bool) – True या False value store करने के लिए।
2. Non-Primitive Data Structures
Non-Primitive Data Structures, वे structures होते हैं, जो primitive data types के combination से बनाए जाते हैं।
- ये complex data organization provide करते हैं।
- इन्हें linear या non-linear form में classify किया जा सकता है।
(a) Linear Data Structures
Linear Data Structure वह structure है, जिसमें data elements sequential order में store होते हैं।
- हर element के बाद केवल एक element आता है।
- Traversal आसान होता है।
Linear Data Structures के मुख्य types :
1. Array – Array एक fixed-size sequential memory structure है, जिसमें same type के multiple elements store होते हैं।
Features :
- Continuous memory allocation
- Index के द्वारा fast access (O(1))
- Fixed size (compile time define)
2. Linked List – Linked List एक dynamic data structure है, जिसमें nodes होते हैं। हर node में data + pointer होता है।
Types :
- Singly Linked List → One-way pointer
- Doubly Linked List → Two-way pointer
- Circular Linked List → Last node points to first node
3. Stack – Stack एक linear data structure है, जो LIFO (Last In First Out) principle पर काम करता है।
- Last inserted element सबसे पहले निकलेगा।
- Stack को memory में array या linked list की मदद से implement किया जा सकता है।
Operations :
- Push → Insert element
- Pop → Remove element
- Peek → Top element देखना
4. Queue – Queue एक linear data structure है, जो FIFO (First In First Out) principle पर काम करता है।
- First inserted element सबसे पहले निकलेगा।
- Queue को memory में array या linked list के माध्यम से implement किया जा सकता है।
Types
- Simple Queue
- Circular Queue
- Priority Queue
- Deque (Double-ended queue)
(b) Non-Linear Data Structures
Non-Linear Data Structure में data elements hierarchical या interconnected तरीके से store होते हैं।
- कोई element केवल linear order में नहीं होता।
- Traversal और searching करना थोड़ा complex होता है।
- यह large और complex data relationships को efficiently handle करने के लिए useful है।
Non-Linear Data Structures के मुख्य types :
1. Tree– Tree एक non-linear hierarchical data structure है, जिसमें nodes होते हैं।
- Topmost node → Root
- Nodes connected via Parent-Child relationship
- No cycles (Acyclic)
Types of Trees :
- Binary Tree → हर node maximum 2 children
- Binary Search Tree (BST) → Left < Node < Right
- AVL Tree → Self-balancing BST
- B-Tree → Database indexing के लिए
2. Graph – Graph एक non-linear data structure है, जिसमें nodes (vertices) और edges (connections) होते हैं।
- Directed / Undirected
- Weighted / Unweighted
3. Hashing / Hash Table- Hash Table एक non-linear data structure है, जो key-value pairs में data store करता है।
- हर key को एक unique index (hash value) assign किया जाता है।
- Searching, insertion और deletion fast (average O(1)) होती है।
Advantages
- Efficient Data Management
- Structured data access, modification, और deletion operations तेज़ होते हैं।
- Example: Binary Search Tree में search O(log n) time में possible है।
- Memory Optimization
- Linked List और Dynamic Arrays में memory dynamically allocate होती है।
- Unused memory waste कम होती है।
- Enhanced Performance
- Sorting, Searching, और Indexing जैसे operations जल्दी हो जाते हैं।
- Example: Hash Table से data retrieval O(1) में possible होता है।
- Data Abstraction And Complexity Handling
- Complex relationships को Tree और Graph की मदद से efficiently represent किया जा सकता है।
- Example: Social Media connections Graph में आसानी से दिखाए जा सकते हैं।
- Code Reusability & Modularity
- एक बार Stack, Queue implement कर लिया तो इसे कई programs में reuse किया जा सकता है।
- Modularity से debugging आसान हो जाती है।
- Supports Complex Operations
- Example: Graph में Shortest Path, Tree में Traversal operations।
- Real-world Applications
- Database systems, Networking, Compiler design में efficient data structures जरूरी हैं।
Disadvantages
- Complex Implementation
- Trees, Graphs, Hash Tables beginners के लिए समझना और implement करना challenging होता है।
- Memory Overhead
- Extra pointers और links के कारण memory usage बढ़ जाता है।
- Example: Doubly Linked List में हर node में दो pointers होते हैं।
- Maintenance Overhead
- Large-scale projects में complex data structures को manage करना मुश्किल होता है।
- Learning Curve
- Data structure की theory + practical implementation समय मांगती है।
- Algorithm Dependency
- Data structure की efficiency algorithms पर भी depend करती है।
- Example: Poorly designed algorithm के साथ even good data structure slow हो सकता है।
- Extra Processing Time in Some Cases
- Dynamic memory allocation और pointer manipulation के कारण कुछ operations धीमे हो सकते हैं।
