লিনিয়ার এবং নন-লিনিয়ার ডেটা স্ট্রাকচারের মধ্যে পার্থক্য ব্যাখ্যা কর

এই পোস্টে, আমরা লিনিয়ার ডেটা স্ট্রাকচার এবং নন-লিনিয়ার ডেটা স্ট্রাকচারের মধ্যে পার্থক্য বুঝতে পারব।

লিনিয়ার ডেটা স্ট্রাকচার

এই ধরনের কাঠামোর উপাদানগুলি ক্রমানুসারে সাজানো হয়।
রৈখিক কাঠামোর মধ্য দিয়ে অতিক্রম করে প্রতিটি উপাদান অ্যাক্সেস করা যেতে পারে।
একটি রৈখিক কাঠামোর সমস্ত উপাদান একক স্তরে থাকে, অর্থাত্ কোন শ্রেণিবিন্যাস নেই৷
এগুলি বাস্তবায়ন এবং ব্যবহার করা সহজ৷
৷
তারা আরও মেমরি ব্যবহার করে, তাই তারা খুব মেমরি-বান্ধব নয়।
রৈখিক ডেটা কাঠামোর সময় জটিলতা সাধারণত বৃদ্ধি পায় যখন কাঠামোর আকার বৃদ্ধি পায়।
উদাহরণ অন্তর্ভুক্ত- তালিকা, অ্যারে, স্ট্যাক

নীচে পাইথনের একটি তালিকার উদাহরণ দেখায়৷

৷

my_list = [45, 42, 12, 34, 56, 7]
print(my_list)

[45, 42, 12, 34, 56, 7]

উপাদানগুলি একটি ক্রমানুসারে সংরক্ষণ করা হয়৷
৷
তারা 'নোড' ব্যবহার করে একে অপরের সাথে সংযুক্ত থাকে।
এই কাঠামোর উপাদানগুলি বিভিন্ন স্তরে উপস্থিত, একক স্তরে নয়৷
তাদের বাস্তবায়ন সহজ নয়।
এগুলি সহজে অতিক্রম করা যায় না- সম্পূর্ণরূপে একটি নন-লিনিয়ার ডেটা স্ট্রাকচারের মধ্য দিয়ে চলতে একাধিক পুনরাবৃত্তির প্রয়োজন হয়৷
তারা স্মৃতি-বান্ধব, অর্থাৎ তারা দক্ষতার সাথে মেমরি ব্যবহার করে।
একটি নন-লিনিয়ার ডেটা স্ট্রাকচারের সময় জটিলতা ডেটার আকার বাড়লেও একই থাকে৷
উদাহরণ অন্তর্ভুক্ত- মানচিত্র, গাছ, গ্রাফ

নীচের উদাহরণটি দেখায় কিভাবে একটি গ্রাফ সংজ্ঞায়িত করা হয়- এটি নির্দেশ করে যে নোড আন্তঃসংযোগকেও সংজ্ঞায়িত করতে হবে।

graph = {'A': ['B', 'C'],
         'B': ['C'],
         'C': ['D', 'E'],
         'D': ['C'],
         'E': ['F', 'G'],
         'F': ['C']}