الگوریتم ها چگونه اجرا می شوند؟

توضیحاتی در مورد نویسنده این مقاله :
مرضیه فتاحی

ساختمان داده چیست و چه انواع، ویژگی‌ها و کاربردهایی دارد؟

ساختمان داده چیست و چقدر این مفهوم را می‌شناسید؟ در این مطلب به سراغ ساختمان داده یا Data Structures رفته‌ایم و آن را به‌صورت جامع توضیح داده‌ایم. در این مطلب گفته‌ایم که ساختمان داده چیست و اهمیت ساختارهای داده به چه دلیل است، انواع داده‌های پایه و انواع ساختمان داده‌ها و ویژگی‌ها و کاربردهای آن را توضیح داده‌ایم.

1. 1. ساختمان داده و اهمیت آن در علم کامپیوتر
2. 2. درس ساختمان داده چیست و چه هدفی دارد؟
3. 3. اهمیت ساختارهای داده کجاست؟
4. 4. انواع داده‌های پایه چیست؟
5. 5. انواع ساختمان داده‌ها
6. 6. ویژگی‌های ساختمان داده‌ها
7. 7. کاربردهای Data Structure چیست؟
8. 8. جمع‌بندی مطالب درباره ساختمان داده
9. 9. بهترین منابع برای آموزش ساختمان داده

ساختمان داده و اهمیت آن در علم کامپیوتر

داده‌ها حیاتی‌ترین موجودیت در علم کامپیوتر هستند؛ بنابراین پژوهش درباره‌ی روش‌های گوناگون سازمان‌دهی، ذخیره و نگهداری، پردازش و بازیابی اطلاعات و داده‌ها در سیستم‌های کامپیوتری بسیار مهم است؛ به‌همین علت ما از ساختمان‌های داده یا ساختارهای داده (Data Structures) استفاده می‌کنیم.

چندین نوعِ ساده و پیشرفته از ساختمان‌های داده وجود دارند که همگی برای چیدمان داده‌ها، متناسب با یک هدف خاص، طراحی شده‌اند که دسترسی و کار با داده‌های موردنیاز کاربران را آسان کرده اطلاعات را به‌گونه‌ای سازمان‌دهی می‌کنند که ماشین‌ها و انسان‌ها بتوانند آن را بهتر درک کنند.

کاربردهای رو به رشد و متفاوت علوم داده یادگیری ماشین و برنامه‌نویسی در زندگی امروز ما ضرورت هر چه بیشتر آموزش درس ساختمان داده را آشکار می‌کند.

درس ساختمان داده چیست و چه هدفی دارد؟

ساختارهای داده برای دریافت داده‌ها توسط کامپیوتر با هدف پیاده‌سازی و اجرای الگوریتم‌ها استفاده می‌شوند.

ساختمان داده و طراحی الگوریتم موضوع‌هایی هستند که همواره با هم مطرح می‌شوند، به‌طوری که الگوریتم روی داده‌ها کار می‌کند و آن‌ها را پردازش می‌کند (درواقع الگوریتم ما روی داده‌ها اجرا می‌شود). برای اینکه بتوانیم این امکان را برای الگوریتم فراهم کنیم تا راحت‌تر بتواند داده‌ها را پردازش بکنند باید بتوانیم داده‌ها را به‌شکل مناسب ذخیره یا سازمان‌دهی کنیم. درسی که هنر ذخیره‌سازی مناسب داده‌ها را به ما یاد می‌دهد ساختمان داده‌ها است.

هدف اصلی درس ساختمان داده و طراحی الگوریتم ارائه مبانی نظری موردنیاز برای کسب مهارت لازم در حل مسئله (Problem Solving) به‌کمک کامپیوتر است.

هر ساختمان داده چگونگی آرایش داده‌ها در حافظه‌ی کامپیوتر را با مدل خاصی مشخص می‌کند؛ به‌گونه‌ای که هر یک به‌منظور و هدف خاص خود نیاز ما را برطرف می‌کند. برنامه‌ای خوب است که هم ساختمان داده مناسب داشته باشد و هم الگوریتم خوبی برای آن نوشته شود؛ درنتیجه سازمان‌دهی داده‌ها بر پایه‌ی الگوریتم‌های منطقیِ ریاضیِ مناسب اهمیت دارد. هر ساختار داده حاوی اطلاعاتی درمورد مقادیر داده‌ها، روابط میان داده‌ها و در برخی موارد توابعی است که می‌تواند روی داده اعمال شود.

اهمیت ساختارهای داده کجاست؟

شناخت انواع داده‌های پایه‌ای، مانند اعداد صحیح یا اعشاری که در اکثر زبان‌های برنامه نویسی کامپیوتر موجود هستند، عموماً به تنهایی برای پردازش و استفاده از داده‌ها کافی نیستند؛ بااین‌حال برنامه‌هایی که اطلاعات را دریافت، دست‌کاری و تولید می‌کنند باید درک کنند چگونه داده‌ها باید سازمان‌دهی شوند تا پردازش را ساده کنند.

ساختارهای داده عناصر داده را به‌روشی منطقی گرد هم می‌آورند و استفاده‌ی مؤثر، تداوم و به‌اشتراک‌گذاری داده‌ها را تسهیل می‌کنند. آن‌ها مدلی ارائه می‌کنند که نحوه‌ی سازمان‌دهی عناصر داده را توصیف می‌کند.

استفاده از ساختمان‌های داده، نه‌تنها مهم است، انتخاب ساختمان داده مناسب برای هر کار نیز اهمیت دارد. انتخاب یک ساختمان داده نامناسب می‌تواند به کندی زمان اجرا یا پاسخگونبودن کد بینجامد. پنج عاملی که هنگام انتخاب یک ساختمان داده باید در نظر گرفته شود از این قرار است:

• چه نوع اطلاعاتی ذخیره خواهند شد؟ منظور این است که اطلاعاتی که قصد ذخیره‌ی آن‌ها را داریم از چه نوعی (Type) هستند، عدد صحیح یا اعداد گویای میان ۰ و ۱ یا…؟
• چگونه از آن اطلاعات استفاده خواهد شد؟
• داده‌ها پس از ایجاد باید در کجا نگهداری شوند، در RAM یا در Disk یا…؟
• بهترین راه برای سازمان‌دهی داده‌ها چیست؟ بهترین گزینه برای سازمان‌دهی داده‌ها با توجه اهداف و محدودیت‌های‌مان، مانند مرتبه‌ی زمانی در جست‌وجو (Search) یا در پیاده‌سازی و…، استفاده از کدام ساختمان داده است؟
• چه جنبه‌هایی از مدیریت حافظه و ذخیره‌سازی باید در نظر گرفته شوند؟ برای مثال، استفاده از حافظه با مدیریت FIFO بیشتر به کارمان می‌آید یا مثلاً LIFO یا Random Access و…؟

انواع داده‌های پایه چیست؟

اگر ساختمان‌های داده بلوک‌های سازنده‌ی الگوریتم‌ها و برنامه‌های کامپیوتری باشند، انواع داده‌های پایه بلوک‌های این ساختمان هستند. انواع داده‌های پایه این موارد را شامل است:

• بولی (Boolean): این نوع داده‌ها مقادیر منطقی درست (True) یا نادرست (False) را ذخیره می‌کنند.
• عدد صحیح (Integer): این داده‌های پایه‌ای محدوده‌ای از اعداد صحیح ریاضی را به نمایش می‌گذارند. اعداد صحیح، با اندازه‌های مختلف، محدوده متفاوتی از مقادیر را نمایش می‌دهند؛ برای مثال، یک عدد صحیح ۸ بیتی علامت‌دار مقادیر ۱۲۸- تا ۱۲۷ را نشان می‌دهد.
• اعداد ممیز شناور (Floating Point): این اعداد نمایش فرمولی از اعداد صحیح و اعشاری را ذخیره می‌کنند؛ مثال:

• اعداد ممیز ثابت (Fixed Point): این نوع اعداد که در برخی از زبان‌های برنامه‌نویسی استفاده می‌شوند اعداد صحیح یا اعشاری را در خود نگه می‌دارند، اما به‌صورت ارقامی در سمت چپ و راست نقطه اعشار که مکانش ثابت است مدیریت می‌شوند؛ مثال:

• کاراکتر (Character): کاراکترها از نمادها تشکیل شده‌اند، به‌طوری که هر character یا نماد به یک عدد نگاشت شده است.
• اشاره‌گرها (Pointers): مقادیر مرجعی هستند که به مقادیر دیگر اشاره می‌کنند.
• رشته (String): آرایه‌ای از کاراکترهاست که به دنبال آن یک کد توقف (معمولاً یک مقدار «۰») قرار دارد یا با استفاده از یک فیلد طول که یک مقدار صحیح است مدیریت می‌شود.

انواع ساختمان داده‌ها

نوع ساختار داده‌ی مورداستفاده با توجه به نوع عملیات موردنیاز یا انواع الگوریتم‌هایی که اعمال می‌شوند تعیین می‌شود. انواع مختلف ساختمان داده عبارت‌اند از:

• آرایه (Array)
• پشته (Stack)
• صف (Queue)
• لیست پیوندی (Linked List)
• درخت (Tree)
• هرم (Heap)
• گراف (Graph)
• جدول هش (Hash Table)

ویژگی‌های ساختمان داده‌ها

ساختمان‌های داده اغلب براساس ویژگی‌های‌شان طبقه‌بندی می‌شوند؛ برای مثال، برای رسیدن به پاسخ این پرسش که بهترین ویژگی ساختمان داده چیست می‌توان این سه ویژگی را در نظر گرفت:

1. خطی یا غیرخطی: این مشخصه توصیف می‌کند آیا اقلام داده به‌درستی ترتیب داده شده‌اند یا نه؛ مانند یک آرایه یا در یک توالی نامرتب، مانند یک گراف.
2. همگن یا ناهمگن: این مشخصه توصیف می‌کند که آیا همه‌ی عناصر داده در یک مخزن معین از یک نوع هستند یا خیر. یک مثال آن مجموعه‌ای از عناصر در یک آرایه است؛ مانند یک نوع داده انتزاعی که به‌عنوان ساختار در C یا مشخصات کلاس در جاوا (Java) تعریف شده است.
3. استاتیک یا پویا: این مشخصه نحوه‌ی کامپایل‌شدن ساختمان‌های داده را توصیف می‌کند. ساختارهای داده ایستا اندازه‌ها، ساختارها و مکان‌های ثابت حافظه در زمان کامپایل دارند، درحالی‌که ساختمان‌های داده پویا اندازه‌ها، ساختارها و مکان‌هایی از حافظه دارند که بسته به کاربرد، می‌توانند کوچک یا بزرگ شوند.

کاربردهای Data Structure چیست؟

• استفاده از جست‌وجوی درختی و گرافی در الگوریتم مسیریابی برای پیاده‌سازی در برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی
• استفاده از درختان پوشا برای تصمیم‌گیری مسیریابی در شبکه‌های کامپیوتری
• تولید کد، مانند کد هافمن (کدکردن متون با استفاده از فراوانی کارکترها) با استفاده از درخت
• پیاده‌سازی ساختارهای سلسله‌مراتبی در سیستم‌های کامپیوتری، مانند دایرکتوری
• مدیریت مجموعه رکوردها در پایگاه داده
• پیاده‌سازی چندجمله‌ای برای عملیات ریاضی و ذخیره‌سازی ماتریس‌ها با آرایه
• به‌کارگیری لیست پیوندی هنگامی که کاربر از کلید ترکیبی alt+tab برای مشاهده‌ی برنامه‌های بازشده برای انتخاب برنامه مدنظر استفاده می‌کند
• استفاده از لیست پیوند دوگانه در اجرای دکمه‌های جلو و عقب در مرورگر برای حرکت به عقب و جلو در صفحات باشده یک وب‌سایت

برخی دیگر از کاربردهای مهم ساختارهای داده به‌این شرح است:

• ذخیره‌سازی داده‌ها: از ساختارهای داده برای ماندگاری کارآمد داده استفاده می‌کنند، مانند مشخص‌کردن مجموعه‌ای از ویژگی‌ها و ساختارهای مربوط که برای ذخیره رکوردها در یک سیستم مدیریت پایگاه داده استفاده می‌شود.
• مدیریت منابع و خدمات: منابع و خدمات سیستم عامل(OS) ازطریق استفاده از ساختمان‌های داده، مانند لیست‌های پیوندی برای تخصیص حافظه، مدیریت فهرست فایل‌ها و درختان ساختار فایل و همچنین صف‌های زمان‌بندی فرایند فعال می‌شوند.
• اندیس گذاری یا شاخص‌گذاری (Indexing): ساختمان‌های داده پیچیده‌تری مانند B-trees برای شاخص‌گذاری اشیا، مانند آن‌ها که در پایگاه داده ذخیره شده‌اند، استفاده می‌شوند.
• مقیاس‌پذیری برنامه‌های کاربردی داده‌های بزرگ (Big Data): از ساختمان‌های داده برای تخصیص و مدیریت ذخیره‌سازی داده‌ها در مکان‌های ذخیره‌سازی توزیع‌شده استفاده می‌کنند که مقیاس‌پذیری و عملکرد را تضمین می‌کند. برخی از محیط‌های برنامه‌نویسی کلان‌داده، مانند Apache Spark، ساختمان‌های داده‌ای را ارائه می‌کنند که ساختار زیربنایی رکوردهای پایگاه داده را برای ساده‌سازی پرس‌وجو (querying) منعکس می‌کند.

برای آشنایی با بهترین منابع کنکور کارشناسی ارشد مهندسی کامپیوتر و IT این مطلب را مطالعه کنید:

جمع‌بندی مطالب درباره ساختمان داده

وقتی کاربردهای متفاوت علوم داده در شاخه‌های مرتبط با مهندسی کامپیوتر و زبان‌های برنامه‌نویسی و نیز انواع ساختمان داده‌هایی که در علوم کامپیوتر معرفی شده‌اند در نظر گرفته شوند، دانشجویان رشته‌های کامپیوتر بیش‌ازپیش به ضرورت آشنایی و آموزش درس ساختمان داده پی می‌برند و برای یادگیری آن اقدام می‌کنند.

بهترین منابع برای آموزش ساختمان داده

بهترین منابع برای درس ساختمان داده چیست و چطور می‌توان در این درس به تسلط کامل رسید؟ درس ساختمان داده به‌همراه درس طراحی الگوریتم، از درس‌های مهم برای موفقیت کنکور کارشناسی ارشد مهندسی کامپیوتر و همین‌طور کنکور کارشناسی ارشد فناوری اطلاعات است؛ به‌همین دلیل، انتخاب بهترین منبع برای این درس می‌تواند به شما در رسیدن به بالاترین درصد در آزمون و کسب بهترین رتبه در کنکور کارشناسی ارشد مهندسی کامپیوتر و IT کمک کند.

برای آشنایی بیشتر با درس ساختمان داده و چگونگی آن در کنکور کارشناسی ارشد مهندسی کامپیوتر و IT و همین‌طور آشنایی با بهترین منابع آن، ازجمله ویدئوهای آموزشی رایگان و همین‌طور ویدئوهای درس‌وتست و همین‌طور نکته‌وتست کنکور ارشد مهندسی کامپیوتر و IT روی این لینک کلیک کنید:

الگوریتم ها چگونه اجرا می شوند؟

آزمون پایه نهم کار و فناوری | پودمان های عمران و تاسیسات مکانیکی

تیم مدیریت گاما

آزمون مجازی کار و فناوری نهم | پودمان ترسیم با رایانه

تیم مدیریت گاما

آزمون تستی کار و فناوری نهم | پودمان الگویتم

تیم مدیریت گاما

ارزشیابی مستمر کار و فناوری نهم پودمان 1 و 2 مدرسه سهروردی

ارزشیابی کار و فناوری نهم مدرسه شهید مصطفوی استرک | پودمان 1 و 2 و 3 و 5

آزمون چهار گزینه ای نوبت دوم پودمان 11-1 کار و فناوری نهم

نمونه سوال نوبت اول کار و فناوری نهم | سطح ساده

راهنمای گام به گام کارو فناوری نهم | بخش دوم: پودمان‌ های نیمه تجویزی

محمد مهدی همراهی

آزمون پودمانی کار و فناوری نهم مدرسه سهروردی | پودمان ساز و کارهای حرکتی

جزوه آموزشی و نکات کاربردی کار و فناوری نهم

سوالات تستی کار و فناوری نهم مدرسه امام حسین (ع) | پودمان ترسیم با رایانه

الگوریتم­ها قلب علم کامپیوتر ; آینده در چنگ الگوریتم­ها

دونالد کنوت، دانشمند برجسته علوم کامپیوتر می‌گوید: علم کامپیوتر چیزی جز مطالعه‌ی الگوریتم ها نیست. در واقع در دنیای مدرن، الگوریتم به تنهایی از هر مفهوم دیگری مهم­تر است. اگر می­خواهیم در قرن 21 مسائل را بهتر درک کنیم به نفع ماست که با مفهوم الگوریتم آشنا شویم. این مفهوم در دنیای برنامه ­نویسی و کامپیوتر پرکاربرد و اساسی است. یادگیری الگوریتم و فلوچارت نه تنها میتواند شما را در یادگیری برنامه نویسی یاری کند ، میتواند با افزایش مهارت حل مسئله الگوریتم ها چگونه اجرا می شوند؟ در زندگی روزمره هم کمک شما باشد. در ادامه مفهوم الگوریتم و فلوچارت را با زبانی ساده با هم مرور می­کنیم.

آینده از آن الگوریتم‌هاست

عمر الگوریتم­ها بیشتر از سال­هایی است که با کامپیوتر گذرانده­ایم. در واقع الگوریتم ها قبل از اختراع کامپیوتر وجود داشته­اند اما پس از آن نقش پررنگ­تری در محاسبات پیدا کردند. در ابتدا الگوریتم­ها برای حل مسائل و مرتب­سازی گسترش پیدا کردند. اما در طی سالیان دستخوش تغییر و تحول شده و در همه حوزه ­ها اعم از الکترونیک، هوش مصنوعی، پروژه ژنوم انسان و حتی وبسایت هایی که هر روزه با حجم زیادی از داده‌ها رو به رو هستند، استفاده شدند.

با توجه به حجم عظیم کاربرد الگوریتم در قرن 21 دور از ذهن نیست اگر بگوییم آینده از آن الگوریتم­هاست. از آنجا که الگوریتم­ها پشت پرده پروژه­های عظیم هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و اتومبیل­های خودران هستند پس باید انتظار داشت آینده را الگوریتم­ها تعیین کنند و این جمله قطعا مبالغه نیست. توجه به این نقش حساس و پر اهمیت، نقش و جایگاه الگوریتم­ و فلوچارت را به ما یادآور می‌کند.

الگوریتم یا قدرت حل مسئله

یادگیری الگوریتم به عنوان مجموعه­ای از اقدامات در محاسبات که به حل مسئله­ای خاص ختم می­شود، اولین و مهم­ترین گام برای تبدیل شدن به یک برنامه نویس است. زمانی که شما خود را یک متخصص معرفی می­کنید، دانستن ابزاری مانند زبان برنامه ­نویسی قطعاً کافی نیست و لازم و ضروری است که توان ساخت الگوریتم­های تخصصی را داشته باشید.

زیرا حرفه اصلی یک برنامه ­نویس حل مسئله و تحلیل آن است و نه صرفاً پیاده ­سازی با یک زبان برنامه ­نویسی. بنابراین به عنوان یک برنامه ­نویس تقویت مهارت­های حل مسئله و آموزش صحیح و اصولی طراحی الگوریتم و فلوچارت را در اولویت قرار دهید.

در این فرآیند باید مراحل کار دقیق و با جزییات بیان شوند به گونه­ ای که ترتیب مراحل و شرط خاتمه عملیات به طور دقیق و کامل مشخص شده باشند. در واقع خود الگوریتم محاسبه مشخصی نیست بلکه روشی است که در محاسبه دنبال می­شود. مثلاً اگر بخواهید میانگین دو عدد را حساب کنید می­توانید از یک الگوریتم ساده استفاده کنید. این الگوریتم به این صورت است:

"گام اول: دو عدد را با هم جمع کنید. گام دوم: مجموع آن‌ها را بر دو تقسیم کنید." وقتی دو عدد 4 و 8 را وارد این الگو کنید، به عدد 6 می­رسید. وقتی 117 و 231 را وارد کنید، به 174 می­رسید. داستان اما در زبان برنامه­نویسی بسیار پیچیده­تر از این حرف­هاست؛ زیرا این الگوریتم می­تواند با هزاران مرحله، جزییات و شروط مختلف اجرا شود و برای مسائل بزرگ‌تر الگوریتم مفصل­تری باید نوشت.

ساختار منطقی الگوریتم

بر اساس یک طبقه ­بندی الگوریتم­ها در 3 گروه دنباله­ای، شاخه­ای و حلقه­ای قرار می­گیرند. الگوریتم دنباله­ای ( Sequence ) ساختاری مرحله به مرحله دارد و ترتیب گام­ها برای رسیدن به پاسخی معتبر در آن مشخص شده است. در این نوع از الگوریتم، عناصر ورودی بطور پیوسته پردازش شده و عنصر به عنصر متن را تولید می­کنند.

الگوریتم شاخه­ای (Branching) دسته دیگری از انواع الگوریتم­ها است که بر اساس قانون در ریاضیات کار می‌کند. در واقع بعد از اینکه شرطی مشخص شد، خروجی با توجه به نتیجه شرط تعیین می­شود. در دسته آخر که الگوریتم حلقه ای یا تکراری (Loop) نام دارد، به تعدادی معین شرطی را در الگوریتم اعمال می‌کنند و پس از اتمام شدن فرایند، برنامه را پایان می­دهند.

یک الگوریتم کاربردی چه ویژگی­هایی دارد؟

زبان ساده، دقیق و قابل فهم

وقتی از یک جمله برداشت­های متفاوت و مبهمی صورت گیرند، یعنی دقیق و یا واضح نبوده است. تمام تلاش یک الگوریتم و فلوچارت اجرای یک الگوی یکسان است و در صورتی که زبان آن ساده، دقیق و قابل فهم باشد می­توان انتظار داشت که از آن برداشت­های یکسانی صورت گیرند. اگر این ویژگی لحاظ نشود، برداشت­های متفاوت به دستورالعمل­های متفاوت ختم خواهند شد. این یعنی الگوریتم اصلاً به هدف خود نزدیک هم نشده است. لازم به ذکر است که زبان الگوریتم می­تواند نوعی زبان گفتاری یا نوشتاری اعم از فارسی، انگلیسی و. باشد.

جزئیات کافی

در صورتی که جزییات جامع و کامل لحاظ شوند، دستورالعمل­ها به طور کامل اجرا می­شوند. از سوی دیگر وجود موارد نامشخص یا مبهم، سبب مخدوش شدن نتایج و در نهایت خروجی می­شوند.

شروع و پایان الگوریتم

نقطه شروع الگوریتم به عنوان اولین دستورالعمل باید مشخص باشد. زیرا هر الگوریتم یک شروع و پایانی دارد. الگوریتم باید در زمان و تحت شرایط تعیین­شده خاتمه یابد. توجه به این نکته نیز حائز اهمیت است که یک الگوریتم می­تواند بیش از یک نقطه پایان داشته باشد.

ترتیب انجام دستورالعمل­ها

ترتیب انجام دستورالعمل­ها از ویژگی­های بنیادی و مهم یک الگوریتم است. زیرا چنانچه دستورالعمل­ها به ترتیب و درست انجام نشوند، احتمال بروز خطا بالا می­رود و خروجی نامعتبر و نادرست تولید می­شود. با استفاده از شماره­گذاری دستورالعمل­ها از بالا به پایین، ترتیب انجام عملیات تعیین می­شود. این امکان نیز وجود دارد که در صورت لزوم ترتیب اجرای دستورالعمل­ها تغییر یابد.

مراحل تهیه الگوریتم

اگر برنامه­ نویسان درک درست و کاملی از مراحل حل مسئله به زبان ساده داشته باشند، می­توانند این مراحل را به راحتی یکی پس از دیگری اجرایی کنند. زمانی که می­خواهید یک الگوریتم و فلوچارت مناسب و قوی بنویسید، ابتدا باید سه عامل اصلی را در صورت مسئله شناسایی کنید:

1. مقادیر معلوم
2. خواسته‌های مسئله
3. عملیات محاسباتی

مقادیر معلوم عبارتند از داده­های مسئله. اطلاعاتی که در اختیار داریم و بایستی به کمک آن‌ها مسئله را حل کنیم. اجزای یک مسئله و ارتباط بین اجزا باید در ابتدای کار برایتان روشن و واضح باشند. عامل بعدی خواسته ­های مسئله است که مقادیر مجهول را در بر می­گیرند. همان نتایجی که در اثر انجام محاسبات بر روی داده‌های مسئله بدست می­آیند.

در نهایت عملیات محاسباتی به معنای دستورات و روابط منطقی هستند که بر روی داده­ها و مجهولات انجام می­شوند تا ما را به خواسته­ های مسئله و یک پاسخ منطقی و مورد انتظار برسانند. با دانستن این جزییات این پروسه خیلی راحت به سرانجام می­رسد. بدین صورت که افراد برای مسئله خود ابزار و نیازمندی­های لازم را می­نویسند، ساختارها داده­ های مورد نیاز برای حل مسئله را تعیین می­کنند و در آخرین گام آن را به کد برنامه نویسی تبدیل میکند.

روش­های بیان الگوریتم کدامند؟

بیان الگوریتم با جملات فارسی

در این حالت، الگوریتم­ها را با جملات فارسی و بدون استفاده از نمادها به صورت یک نوشته عادی می­نویسیم. یکی از اساسی­ترین مشکل این روش الگوریتم و فلوچارت این است که الگوریتم­ها طولانی شده و احتمال اینکه از دستورات تعبیر و تفسیرهای گوناگون صورت گیرند، بالاست.

مثال: الگوریتم مجموع دو عدد را محاسبه کند.

1. دو عدد را بگیر
2. آن‌ها را با هم جمع کن
3. پایان

بیان الگوریتم به زبان ریاضی

این روش نسبت به دستورات به زبان فارسی دقیق­تر است و این مسئله احتمال خطا را کاهش می­­دهد. در بيان رياضي الگوريتم، مراحل الگوريتم به صورت دستورالعمل­های متوالي تنظيم می­ شوند و با دستورالعمل‌های ریاضیاتی نوشته می­شوند.

مثال: الگوریتمی که سه مقدار عددی را از ورودی خوانده و میانگین آن را به عنوان خروجی ارائه دهد.

1. A, B, C را بخوان.
2. A+B+C -> SUM
3. SUM/3 -> AVE
4. AVE را چاپ کن
5. پایان

بیان الگوریتم توسط شکل­ها

همانطور در مثال قبل ملاحظه شد، خروجی الگوریتم به دنبال محاسبه میانگین بود که محاسبه ساده­ای است. اما حالتی را تصور کنید که قرار است صدها فرمول پیچیده ریاضی الگوریتم ها چگونه اجرا می شوند؟ به صورت الگوریتم نوشته شوند. قطعاً پروسه طولانی و پیچیده­ای خواهد شد که دنبال کردن مراحل آن دشوار است و احتمال خروجی نامعتبر افزایش می­یابد. در این شرایط، بیان الگوریتم به وسیله اشکال که با نام فلوچارت می­شناسیم، امکان پذیر است. با توجه به کاربرد و اهمیت الگوریتم و فلوچارت به این روش مفصل­تر می­پردازیم.

فلوچارت یا نمایش گرافیکی

تا اینجای مقاله با مفهوم الگوریتم آشنا شدیم و تا حدودی در مورد مراحل و جزییات کار اطلاعات کسب کردیم اما در اکثر مواقع می­بینیم که واژه­های الگوریتم و فلوچارت کنار هم می­آیند. زیرا این دو فرآیند کاملاً مرتبط هستند. در واقع پس از شناخت الگوریتم، مسئله ساده­ سازی آن اهمیت بسیاری پیدا می­کند. توانایی ترسیم گام به گام مراحل به گونه ­ای باید باشد که بتوان آن‌ها را برای دیگران به راحتی توضیح داد.

این همان کاری است که فلوچارت ( FlowChart ) برای ما انجام می­دهد. در حقیقت برای فهم بهتر یک الگوریتم و نحوه عملکرد آن به فلوچارت نیاز داریم. جریان کار به این صورت است که مسئله­ای برای حل داریم، ابتدا باید آن را به شکل الگوریتم که روش حل است بنویسیم و سپس به فلوچارت تبدیل کرده و در نهایت فلوچارت را به زبان برنامه­ نویسی مورد نظر خود تبدیل ­کنیم.

فلوچارت نوعی نمایشی گرافیکی از فرایند یک برنامه است. در این نمایش، برنامه ­نویس به دنبال آن است که مجموعه شکل‌های قراردادی را ترسیم کرده و به کمک آن‌ها دستورات و روند یک الگوریتم را ساده‌سازی کند.

رسم یک فلوچارت به قبل از قبل از شروع برنامه نویسی مربوط می­شود و به نوع زبان برنامه‌نویسی بستگی ندار د. فلوچارت‌ها در تعیین روند اجرای دستورات و تعیین ورودی و خروجی برنامه نقش مهمی دارند. پس می‌توانیم اینطور بیان کنیم که الگوریتم و فلوچارت در کنار هم معنا پیدا می‌کنند

بررسی نمادها در رسم فلوچارت

در رسم فلوچارت از شکل­های قرارداد خاصی استفاده می­شود که هر کدام با کاربرد خاص خود، در نمایش دستورات مختلف یک برنامه سهم به سزایی دارند و مفهوم خاصی را می­رسانند. در ادامه چند مثال از مهم­ترین نمادهای فلوچارت را با هم مورد بررسی قرار می­دهیم.

خط جریان

با یک پیکان نشان داده می­شود، نمادی را به نماد دیگر وصل می­کند و کنترل جریان فرآیند را در جهت پیکان نشان می­دهد. این خط ممکن است پیوسته یا خط­چین باشد و معنای آن به شرح فلوچارت وابسته است.

ترمیناتور (Terminator)

به عنوان نمادی جهت شروع و پایان فرایند در نظر می­گیرند. این نماد که به شکل دایره، بیضی یا مستطیل انحنادار نشان داده می­شود، معمولاً عبارات "شروع" یا "پایان" را در بر می­گیرد. هر فلوچارت یک ترمیناتور برای شروع و یکی برای پایان دارد.

فرایند (Process)

جهت نمایش دستورات معمولی از جمله دستورات محاسباتی، انتسابی و اجرای آن‌ها استفاده می­شود. به عنوان مثال " x را معادل ورودی دریافت شده قرار بده". فرآیند با نماد مستطیل مشخص می­شود.

تصمیم ( Decision )

جهت برقرار نمودن یک شرط است و با توجه به پاسخ شرط این مرحله می­تواند دو خروجی مختلف داشته باشد. این شرط­ها معمولاً سوالات بله/خیر یا صحیح/غلط هستند. برای مثال "آیا x از 12 بزرگ­تر است؟". تصمیم با نماد لوزی نمایش داده می­شود.

ورودی و خروجی

برای دریافت و نمایش ورودی و خروجی از شکل متوازی ­الاضلاع استفاده می­شود. مثلا " x را نمایش بده".

سند ( Document )

چهارضلعی منحنی جهت نمایش خروجی و گزارش نهایی به کار می­رود.

ارجاع به درون برنامه (On-Page Reference)

شکل دایره که حرفی درون آن قرار گرفته نشان­دهنده ارجاع به درون برنامه است. این بدین معناست که این مرحله در این فلوچارت پایان یافته و لازم است که در فلوچارت دیگری ادامه یابد.

تاخیر یا انتظار (Delay or wait)

شکل یک نیمه بیضی که یعنی انتظار الگوریتم ها چگونه اجرا می شوند؟ و وقفه در انجام فرآیند.

تبدیل الگوریتم به فلوچارت

زمانی که می­خواهید یک الگوریتم را به فلوچارت تبدیل کنید، به جای اینکه از جملات استفاده کنید، لازم است علائم قراردادی را به کار ببرید. همچنین به جای درج دستورالعمل­ها، شکل و علامت وضع شده برای آن دستور را استفاده ­کنید. در نهایت با در نظر گرفتن ترتیب اجرای دستورالعمل­ها، اشکال رسم شده را با خطوط فلش­دار به هم وصل کنید. پس یاد گرفتن الگوریتم و فلوچارت در کنار یک‌دیگر اهمیت دارند.

جمع ­بندی

در دنیای امروز الگوریتم‌ و فلوچارت کاربرد زیاد و گسترده­ای دارند. در این مقاله سعی شد به برخی از جنبه ­های این موضوع اساسی در برنامه ­نویسی و کامپیوتر بپردازیم. تسلط بر الگوریتم­ها و همچنین ترسیم آن­ها به صورت فلوچارت اهمیت زیادی برای برنامه نویسان دارد؛ زیرا می‌تواند افراد متخصص و حرفه­ای را از افرادی که صرفاً یک زبان برنامه ­نویسی را بلدند، تفکیک کند. در واقع الگوریتم‌ و فلوچارت از پیش‌نیازهای مهم و اساسی یادگیری برنامه ­نویسی هستند.

الگوریتم برنامه نویسی چیست؟

الگوریتم برنامه‌نویسی چیست؟ بگذارید موضوع بحث امروزمان را با یک مثال شروع کنیم.

زمانی که یک معمار می‌خواهد پروژه ساخت یک خانه را شروع کند، ابتدا یک طرح یا نقشه و مراحل انجام کار را به صورت مرتب برای خود لیست می‌کند؛ در واقع یک الگو برای ساخت خانه ایجاد می‌کند.

یک برنامه‌نویس نیز وقتی قصد دارد یک برنامه یا یک تکه کد را بنویسد، یک الگو برای نوشتن خود دارد. اما اگر ایده‌ای نداشت که از کجا شروع کند، لازم نیست نگران باشد زیرا این دلیلی است که الگوریتم‌ها و فلوچارت‌ها به‌وجود آمده‌اند. به قول حرفه‌ای‌ها سریع دست به کد نشوید. واژه الگوریتم از یک ریاضی‌دان، ستاره‌شناس و جغرافی‌دان به نام خوارزمی گرفته شده است. اکنون می‌خواهیم به شما بگوییم الگوریتم برنامه نویسی چیست و چگونه از آنها باید استفاده کنید؟

در آخر نیز برای شما یک شگفتانه در نظر گرفته‌ایم. پس تا پایان این مقاله همراه ما باشید.

الگوریتم برنامه نویسی چیست؟

برای اینکه معنی و مفهوم الگوریتم در خاطر شما بماند از واژه اُلگوریتم استفاده می‌کنم اگر چه غلط است. اُلگوریتم یعنی پیاده‌سازی یک مسئله. ما یک الگو می‌سازیم تا به کمک آن مسئله‌ای را حل کنیم درست مانند معمار. پس یک برنامه‌نویس باید توانایی طراحی الگوریتم را داشته باشد که خیلی هم ساده است. حالا چجوری؟ یعنی به مسئله، به صورت مرحله مرحله فکر کردن و آن را به مراحل کوچک‌تر تقسیم کردن و در نهایت به صورت دستوری به کامپوتر دستور دادن. به همین سادگی!

به مثال توجه کنید:

فرض کنید قرار است برنامه‌ای بنویسید که دو عدد را جمع و حاصل را چاپ کند. حالا می‌خواهیم برای این مسئله یک الگو پیاده‌سازی کنیم.

اولین مرحله در الگوریتم فکر کردن به مسئله به صورت مرحله‌ای است؛ یعنی گرفتن دو عدد برای جمع و چاپ آن. حالا باید آن را به مسئله‌های کوچک‌تر تقسیم کنیم که می‌شود:

اولین عدد را بگیر

دومین عدد هم بگیر

دو عدد را باهم جمع کن و در حافظه نگه دار

حالا جواب را چاپ کن

ساختار منطقه‌ای الگوریتم‌ها:

دنباله‌ای: در این ساختار ترتیب گام تا رسیدن به پاسخ، در آن مشخص است یعنی ساختاری مرحله به مرحله.

شاخه‌ای: این ساختار طبق قانون "اگر-آنگاه" عمل می‌کند یعنی پاسخ با توجه به نتیجه شرط مشخص می‌شود؛ برای مثال زوج و فرد بودن عدد.

حلقه‌ای: این ساختار الگوریتم با توجه به تعداد مشخصی از شرط نتیجه مشخص می‌شود و پس از تمام شدن شرط، برنامه پایان می‌یابد یعنی ساختار تکراری.

مشخص کردن 3 عامل اصلی در نوشتن یک الگوریتم:

برای نوشتن یک الگوریتم 3 عامل را باید در مسئله مشخص کنیم:

اطلاعاتی که در اختیار ما قرار دارد و باید به کمک آن به حل مسئله بپردازیم؛ یعنی داده‌های معلوم مسئله.

نتیجه‌ای که بر اثر انجام محاسبات روی داده به دست می‌آوریم؛ یعنی خواسته‌های مسئله.

مجموعه دستورات و روابطی که برای رسیدن به خواسته مسئله روی داده‌ها و مقادیر مجهول انجام می‌دهیم؛ یعنی عملیات محاسباتی.

نوشتن یک الگوریتم برنامه‌نویسی چه شرایطی دارد؟

بعد از اینکه 3 عامل را مشخص کردیم حالا باید بدانیم برای نوشتن یک الگوریتم چه شرایطی لازم است؟

داشتن نقطه شروع و پایان مشخص

داشتن ورودی (یا هیچ ورودی یا چند ورودی)

داشتن خروجی (یک یا چند خروجی)

داشتن کارایی و قطعیت (با زبانی دقیق و بی‌ابهام بیان شود یعنی قابل اجرا باشد)

داشتن محدودیت (در یک بازه زمانی کوتاه و معقول پس از طی مراحل محدود پایان یابد)

چرخه عمر یک الگوریتم برنامه‌نویسی چیست:

طراحی: روش‌های مختلفی برای آن وجود دارد.

اثبات درستی: باید مشخص شود الگوریتم درست است یا خیر؛ یعنی به ازای ورودی مناسب یک خروجی صحیح بدهد.

تحلیل: یعنی یک الگوریتم به چه میزان پیچیدگی زمانی و فضایی دارد.

پیاده‌سازی: نوشتن با یک زبان برنامه‌نویسی معین

تست برنامه: این مورد شامل 2 مرحله است: اشکال‌زدایی و اندازه‌گیری کارایی

مهم‌ترین انواع الگوریتم‌ها از نظر نوع مسئله کدام است؟

الگوریتم های بازگشتی

در این نوع، اجرای برخی از دستورات الگوریتم باعث فراخوانی همان الگوریتم می‌شود. روش کار الگوریتم بازگشتی به شیوه زیر است:

قسمت اول حالت پایه است که در آن دیگر صدا زدن تابع به صورت بازگشتی رخ نمی‌دهد و مقدار تابع را از ابتدا می‌دانیم.

قسمت دوم شامل پیاده‌سازی اعمالی است که به کمک آن‌ها مسأله کوچک‌تر شده و تابع را با مقادیر جدید صدا می‌زنیم .

قسمت سوم بخشی از تابع است که در آن خود تابع را با مقادیر جدید صدا می‌زنیم.

برای درک بهتر این موضوع، یم مثال از دنیای واقعی میزنیم. فرض کنید، می‌خواهیم الگوریتمی برای رسیدن به منزل ارائه دهیم:

قسمت پایه این الگوریتم را بدین صورت بیان می‌کنیم که، اگر در خانه هستیم کاری انجام نمی‌دهیم . قسمت دوم این الگوریتم شامل شکستن مسأله است. این کار را به این صورت انجام می‌گیرد که یک قدم به سمت خانه حرکت می‌کنیم. در این صورت فاصله ما با خانه کم شده و مسأله به یک مسأله‌ی مشابه با اندازه کوچکتر تبدیل می‌شود. بخش سوم هم صدا زدن تابع بازگشت به خانه با مقدار کوچک‌تر و جدید است .

الگوریتم‌های تقسیم و غلبه

روش این الگوریتم یک روش بالا به پایین است که حل یک مسئله با تقسیم آن به زیر مسئله‌های کوچک‌تر و با حل زیر مسئله‌های کوچک‌تر و ترکیبشان، جواب مسئله بزرگتر را به دست می‌آوریم که اصولا این روش به یک الگوریتم بازگشتی تقسیم می‌شود.

الگوریتم‌های برنامه ریزی پویا

این الگوریتم اصولا برای حل مسائل بهینه‌سازی که در آنها یک دنباله از انتخاب‌ها صورت می‌گیرد تا جواب بهینه حاصل گردد، استفاده می شود. این روش در مقایسه روش تقسیم و غلبه، یک روش پایین به بالا می‌باشد.

الگوریتم برنامه‌ریزی پویا در مقایسه با روش تقسیم، کمی پیچیده‌تر است اما بهتر کار می‌کند و برخلاف روش تقسیم و غلبه حل زیر مسئله‌ها در یک جدول ذخیره می‌شود تا در صورت برخورد دوباره با آنها، دیگر الگوریتم ها چگونه اجرا می شوند؟ نیازی به حل مجدد نداشته باشیم و از آن جواب‌ها استفاده کنیم.

این روش برای حل مسائلی که در آنها زیر مسئله‌ها به هم وابسته‌اند، عملکرد خوبی دارد. دنباله فیبوناچی یکی از الگوریتم‌های دینامیک است.

الگوریتم‌های حریصانه

این روش برای بهینه‌سازی یا حل مسئله به کار می‌رود؛ یعنی هر دفعه با استفاده از یک معیار حریصانه بین مجموع ورودی، بهترین را انتخاب می‌کند که به آن تابع selection cheek می‌گویند. در ادامه، انتخاب می‌کنیم که آیا انتخاب جاری امکان‌پذیر است یا خیر که این عمل توسط feasibility cheek صورت می‌گیرد. در نهایت باید بررسی کنیم آیا اضافه کردن انتخاب جاری منجر به حل مسئله می‌شود یا خیر؟

در صورت نیاز کارها ادامه می یابد و تابع حل شدن تا زمانی که به جواب رسیده باشیم یا انتخابی برای بررسی نباشد، صورت می‌گیرد. یکی از مثال‌های معروف در این الگوریتم، مسئله "پول خرد" است که هدف یافتن کم‌ترین پول خرد ممکن جهت بازگرداندن مبلغ است.

بیشتر بخوانید: برای درک بیشتر از برنامه نویسی حتما تعریف برنامه نویسی را مطالعه کنید.

الگوریتم «عقب گرد»

در این روش، از پیمایش عمقی پیشوندی به منظور جست و جوی درخت فضای حالت استفاده می‌شود. این الگوریتم برای حل مسئله‌ای است که در آن مجموعه‌ای از محدودیت‌ها و یک تابع هدف وجود دارد و هدف، یافتن حل بهینه مسئله است.

الگوریتم های بروت فروس

این الگوریتم تمامی راه‌ حل‌های احتمالی را بررسی می‌کند تا بتواند بهینه ‌ترین پاسخ را پیدا کند. در الگوریتم بروت فروس بهینه ‌ترین پاسخ با ویژگی "برآورده کردن شرط مسئله" سنجیده می‌شود؛ به همین دلیل بیشتر برای مسائل کوچک کاربرد دارد.

بهترین مثال برای استفاده از این الگوریتم، در رمزگشایی است و عملکرد آن به‌‌گونه‌ای است که تمامی کلیدها را چک می‌کند تا به جواب برسد. زمینه دیگر استفاده از این نوع الگوریتم‌ها داده کاوی می‌باشد.

پرکاربردترین الگوریتم‌های مورد استفاده:

جست و جوی دودویی

این الگوریتم جزء الگوریتم‌های تقسیم و غلبه حساب می‌شود و نحوه کار آن به این صورت است که ابتدا باید یک لیست از قبل آماده شده باشد، سپس کلید مورد نظر را با عنصر میانی لیست مقایسه می کنیم؛ اگر برابر بود عنصر میانی را بر می گردانیم اگر برابر نبود 2 حالت ممکن است رخ دهد یا کلید کوچکتر از عنصر میانی است که در این صورت باید سمت چپ لیست را جست و جو کنیم یا بزرگتر از عنصر میانی که در این صورت باید لیست سمت راست را جست و جو کنیم.

مرتب‌سازی ادغامی

در مرتب‌سازی ادغامی لیست را به 2 قسمت تقسیم می‌کنیم؛ سپس هر دو قسمت را به صورت بازگشتی مرتب نموده و نتایج آن 2 را باهم ادغام می‌کنیم. توجه کنید که این عمل را تا زمانی که لیست‌ها به طول 1 ایجاد شود، انجام می‌دهیم.

مرتب‌سازی سریع

این الگوریتم نیز در طبقه‌بندی الگوریتم تقسیم و غلبه قرار دارد. در مرتب‌سازی سریع ابتدا یک عنصر برای مقایسه به نام عنصر افراز در نظر می‌گیریم و باتوجه به این عنصر، لیست را به 2 قسمت تقسیم می‌کنیم:

عناصر کوچکتر از عنصر افراز

عناصر بزرگتر از عنصر افراز

سپس هر کدام از 2 لیست را به صورت بازگشتی مرتب می‌کنیم.

کروسکال

الگوریتم کروسکال یکی از الگوریتم‌های حریصانه است که برای به‌دست آوردن درخت پوشای کمینه استفاده می‌شود. این الگوریتم برای شروع با مجموعه تهی E’، کار را شروع می‌کند سپس در هر یال با کوچکترین وزن از مجموعه E-E’ انتخاب می‌شود و در صورتی که افزودن آن به مجموعه E’ باعث به وجود آمدن هیچ دُوری نشود، آن یال به E’ اضافه شده در غیر این صورت، آن یال از E حذف می‌شود و یال مورد نظر به E’ اضافه نمی‌شود. در نهایت این کار تاجایی ادامه می‌یابد که رابطه |E’|=n-1 برقرار شود.

کلام آخر:

حالا می‌دانیم الگوریتم برنامه نویسی چیست و پرکاربردترین آنها کدام هستند. فلوچارت‌ها و الگوریتم‌ها از جمله پیش‌نیازهای یادگیری برنامه‌نویسی هستند. الگوریتم‌های کاربردی زیادی وجود دارند که ما به ‌طور خلاصه به معرفی تعدادی از آن‌ها پرداختیم. تسلط بر الگوریتم‌ها برای برنامه‌نویسان و به ‌ویژه بخش بک-اند کارها اهمیت زیادی دارد چرا که می‌تواند نقطه قوتی برای استخدام در شرکت‌های معتبر باشد .

راستی نکته دیگری که برای نوشتن الگوریتم‌ها باید خدمتتان عرض کنیم این است که مراحل را به ترتیب و پشت سرهم بنویسید که قرار است چه کارهایی انجام شود. یعنی فکر کنید که کامپیوتر یک بچه است که باید کوچکترین چیزها را برایش توضیح دهید و هنگام استفاده از عملگرهای ریاضی حق تقدم آنها را رعایت کنید.

امیدواریم که مطلب مورد پسندتان قرار گرفته باشد و نظرات خود را حتما با ما به اشتراک بگذارید و اگر شما هم الگوریتم دیگری می‌شناسید در قسمت کامنت‌ها برای ما بنویسید.

حالا نوبت میرسد به شگفتانه‌ای که برای شما عزیزان درنظر گرفتیم؛ آن هم چیزی نیست جز دوره آموزش الگوریتم و حل مسئله سایت درسمن که به صورت رایگان در اختیار شما قرار گرفته است.

کلمات کلیدی :

توضیحاتی در مورد نویسنده این مقاله :
مرضیه فتاحی

کارشناس کامپیوتر گرایش نرم افزار. نویسندگی،تجربه ای انفرادی است یعنی به اشتراک گذاری. این بخشی از ذات انسان است که بخواهد مسائل را به اشتراک بگذارد ازجمله:افکار،ایده ها،عقاید

آشنایی با الگوریتم اثبات کار یا PoW و چگونگی عملکرد آن

اثبات کار الگوریتمی است که بسیاری از ارزهای دیجیتال از جمله بیت کوین را ایمن می کند. اکثر ارزهای دیجیتال دارای یک نهاد مرکزی یا رهبر هستند که هر کاربر و میزان پول آنها را پیگیری می کند.

برای اینکه ارز دیجیتال بدون شرکت یا دولتی این روند را اجرا کند، به اثبات کار نیاز است. به طور خاص، اثبات کار، «مشکل خرج مضاعف» را حل می‌کند.

اثبات کار (PoW) چیست؟

Proof-of-Work یا PoW، الگوریتم ها چگونه اجرا می شوند؟ الگوریتم اجماع اصلی در شبکه بلاک چین است. در بلاک چین از این الگوریتم برای تایید تراکنش ها و تولید بلوک های جدید به زنجیره استفاده می شود. با PoW، ماینرها برای تکمیل تراکنش‌های شبکه و دریافت پاداش با یکدیگر رقابت می‌کنند.

درنظر بگیرید در یک شبکه، کاربران برای یکدیگر توکن های دیجیتال ارسال می کنند، یک دفتر کل غیرمتمرکز نیز تمام تراکنش ها را در بلوک ها جمع آوری می کند، با این حال باید در تایید تراکنش ها و ترتیب بلاک ها دقت شود. این مسئولیت بر عهده گره های خاصی به نام ماینر و فرآیندی به نام ماینینگ است. اصول کار بر اساس یک پازل ریاضی پیچیده و امکان اثبات آسان راه حل است.

منظور از پازل ریاضی در الگوریتم اثبات کار چیست؟

پازل ریاضی مسئله ای است که حل آن به قدرت محاسباتی زیادی نیاز دارد و انواع مختلفی برای آن وجود دارد، به عنوان مثال:

• تابع هش یا نحوه یافتن ورودی با شناخت خروجی.
• فاکتورسازی اعداد صحیح، به عبارت دیگر، نحوه ارائه یک عدد به صورت ضرب در دو عدد دیگر.
• پروتکل پازل با راهنما. اگر سرور به یک حمله DoS مشکوک شود، به محاسبه توابع هش برای برخی از گره ها به ترتیب تعریف شده نیاز دارد. در این مورد، مشکل «نحوه یافتن زنجیره ای از مقادیر تابع هش» است.

پاسخ به مسئله PoW یا معادله ریاضی را، هش می نامند. همانطور که شبکه در حال رشد است، با مشکلات بیشتری روبرو می شود. الگوریتم ها به قدرت هش بیشتری برای حل مسئله نیاز دارند. بنابراین، پیچیدگی کار یک موضوع حساس است. اما مشکل نباید خیلی پیچیده باشد.

اگر اینطور باشد، تولید بلوک زمان زیادی می برد. تراکنش ها بدون اجرا گیر می کنند و در نتیجه گردش کار برای مدتی معلق می ماند. اگر مشکل را نتوان در یک بازه زمانی مشخص حل کرد، تولید بلوک به نوعی معجزه خواهد بود. از طرف دیگر اگر مشکل خیلی آسان باشد، مستعد آسیب‌پذیری، حملات DoS و هرزنامه است. راه حل باید به راحتی بررسی شود. در غیر این صورت، همه گره ها قادر به تجزیه و تحلیل در صورت صحیح بودن محاسبات نیستند. سپس باید به سایر گره ها اعتماد کنید که یکی از مهم ترین ویژگی های بلاک چین یعنی شفافیت را نقض می کند.

این الگوریتم چگونه در بلاکچین پیاده سازی می شود؟

پیچیدگی یک پازل به تعداد کاربران، توان فعلی و بار شبکه بستگی دارد. هش هر بلوک حاوی هش بلوک قبلی است که امنیت را افزایش می دهد و از هرگونه نقض بلاک جلوگیری می کند.

اگر یک ماینر موفق به حل پازل شود، بلوک جدید تشکیل می شود. تراکنش ها در این بلوک قرار می گیرند و تایید شده تلقی می شوند.

معمولا اثبات کار چگونه اجرا می شود؟

معروف ترین کاربرد اثبات کار (PoW) در ارز دیجیتال بیت کوین است. در واقع بیت کوین بود که پایه و اساس این نوع اجماع را ایجاد کرد. این پازل در بیت کوین Hashcash نام دارد. این الگوریتم اجازه می دهد تا پیچیدگی یک پازل را بر اساس قدرت کل شبکه تغییر دهید و میانگین زمان تشکیل بلوک 10 دقیقه است.

ارزهای رمزپایه مبتنی بر بیت کوین، مانند لایت کوین، نیز سیستم مشابهی دارند. پروژه بزرگ دیگری که بر اساس اثبات کار عمل می کند اتریوم است. با توجه به اینکه تقریباً سه پروژه از چهار پروژه بر روی پلتفرم اتریوم اجرا می‌شوند، می‌توان گفت که اکثر برنامه‌های بلاک چین از مدل اجماع PoW استفاده می‌کنند.

مزایا الگوریتم اجماع PoW

• دفاع در برابر حملات DoS: اثبات کار محدودیت هایی را برای اقدامات در شبکه اعمال می کند. آنها برای اجرا نیاز به تلاش زیادی دارند. حمله کارآمد به قدرت محاسباتی زیاد و زمان زیادی برای انجام محاسبات نیاز دارد. بنابراین، ممکن است حمله انجام شود اما به نوعی بی فایده است، زیرا هزینه ها بسیار زیاد است.
  
• امکانات استخراج: مهم نیست که چقدر پول در کیف خود دارید. آنچه مهم است داشتن قدرت محاسباتی زیاد برای حل پازل ها و تشکیل بلوک های جدید است. بنابراین، دارندگان مقادیر هنگفت پول مسئول تصمیم گیری برای کل شبکه نیستند.

معایب الگوریتم اثبات کار

یکی از اشکالات الگوریتم اثبات کار هزینه های هنگفت آن است. استخراج به سخت افزار کامپیوتری بسیار تخصصی برای اجرای الگوریتم های پیچیده نیاز دارد. هزینه ها غیرقابل مدیریت است و استخراج فقط برای استخرهای ویژه در دسترس است. این ماشین های تخصصی برای کارکردن مقدار زیادی برق مصرف می کنند که هزینه ها را افزایش می دهد و هزینه های هنگفت تمرکز سیستم را تهدید می کند.

“بی فایده بودن” محاسبات یکی دیگر از اشکالات این الگوریتم است. به این معنی که ماینرها کارهای زیادی را برای تولید بلوک انجام می دهند. با این حال، محاسبات آنها در هیچ جای دیگری قابل اجرا نیست. آنها امنیت شبکه را تضمین می کنند اما نمی توانند در تجارت، علم یا هر زمینه دیگری اعمال شوند.

حمله 51% چیست؟

حمله 51 درصدی یا حمله اکثریت، موردی است که یک کاربر یا گروهی از کاربران اکثریت قدرت استخراج را کنترل کنند. مهاجمان قدرت کافی برای کنترل بیشتر رویدادهای شبکه را دارند. آنها می توانند تولید بلوک های جدید را در انحصار خود درآورند و جوایزی دریافت کنند زیرا می توانند از تکمیل بلوک های دیگر ماینرها جلوگیری کنند. همچنین می توانند معاملات را معکوس کنند.

حمله 51 درصدی به مقدار زیادی از قدرت ماینینگ نیاز دارد و هنگامی که عموم آن را ببینند، شبکه در معرض خطر قرار می گیرد که منجر به خروج کاربران می شود. این امر به ناچار قیمت ارزهای دیجیتال را پایین می آورد. در نتیجه، وجوه ارزش خود را از دست می دهند.