किसी भी कंप्यूटर में डेटा का स्ट्रक्चर बनाने एवं उसका प्रतिनिधित्व करने के लिए Tree का उपयोग किया जाता है जिस प्रकार से एक घर को बनाने के लिए उसका डिजाईन किया जाता है और सारी चीजों किस प्रकार और कहां सेट करना है उसका एक स्ट्रक्चर तैयार किया जाता है ठीक इस प्रकार किसी भी कंप्यूटर में डाटा के स्ट्रक्चर को तैयार करने के लिए Tree का उपयोग किया जाता है |
आज हम इस आर्टिकल में “डेटा स्ट्रक्चर में E-Tree क्या है एवं इसके क्या उपयोग हैं What Is E-Tree In Data Structure And What Are Its Uses In Hindi” एक कंप्यूटर के डाटा स्ट्रक्चर के बारे में विस्तारपूर्वक समझेंगे अगर आपमें से बहुत लोगों को नहीं पता है की E-Tree क्या होता है तो इस पोस्ट को अंतिम तक अवश्य पढ़ें जिससे आपलोगों को इसके बारे में पूरी जानकारी प्राप्त हो सके |
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डेटा संरचना में ट्री क्या है What Is Tree In Data Structure
डेटा स्ट्रक्चर में ट्री एक श्रेणीबद्ध डेटा संरचना है जो किनारों से जुड़े नोड्स का एक संग्रह है एक ट्री में जितने भी नोड हैं वह सभी किसी वस्तु या फिर डेटा का प्रतिनिधित्व करता है और प्रत्येक नोड के डेटा मान में चाइल्ड नोड हो भी सकता है और नहीं भी |
ट्री में मौजूद सबसे पहले वाले नोड को रुट कहा जाता है और अगर यदि रुट नोड किसी अन्य नोड से जुड़ा है तो इस रुट को पैरेंट नोड कहा जाता है और इससे जुड़े नोड को हम चाइल्ड नोड कहते हैं | अतः जितने भी नोड्स और किनारों की जो व्यवस्था है वह एक पेड़ जैसी संरचना बनाती है जिसका उपयोग कंप्यूटर विज्ञान में आमतौर पर फाइल सिस्टम, डेटाबेस सिस्टम और एल्गोरिदम इत्यादि जैसे क्षेत्रों में किया जाता है | आइये अब हम नीचे समझते हैं ट्री डेटा स्ट्रक्चर में उपयोग होने वाले मुख्य शब्द और उनके उपयोग के बारे में |
डेटा संरचना में ट्री की शब्दावली Terminologies Of Tree In Data Structure
डेटा स्ट्रक्चर में ट्री से जुड़े निम्न शब्द हैं जो इस प्रकार है:-
1. Root – यह ट्री का सबसे ऊपरी बिंदु होता है जिसे रुट कहते हैं |
2. Node – नोड पुरे डेटा संरचना की एक इकाई है मतलब ट्री में उपस्थित जितने भी एलिमेंट यानी की तत्त्व हैं उसे ही नोड कहा जाता है |
3. Parent Node – ट्री के डेटा स्ट्रक्चर में पैरेंट नोड का मतलब है जिसमें एक या एक से अधिक चाइल्ड नोड होते हैं पैरेंट नोड और उसके चाइल्ड नोड्स के बीच का सम्बन्ध एक पदानुक्रम या नियंत्रण संबंध का प्रतिनिधित्व करता है उदाहरण के लिए फाइल सिस्टम में, एक डायरेक्टरी को पैरेंट नोड के रूप में माना जा सकता है, और इसके भीतर की फाइलों को इसके चाइल्ड नोड के रूप में माना जा सकता है।
4. Degree of Node – नोड की डिग्री उसे कहा जाता है जो सबसे ऊपर वाला नोड किसी अन्य नोड से जुड़ा हो मतलब उस नोड की शाखाओं की कुल संख्या |
5. EDGE – ट्री डेटा स्ट्रक्चर में दो नोड्स के बीच की कनेक्टिंग को EDGE कहा जाता है |
6. Child Node – ट्री डेटा स्ट्रक्चर में जिस नोड के वंशज हैं वह चाइल्ड नोड कहलाता है सरल शब्दों में कहें तो एक नोड जो दूसरे नोड से जुड़ा है और उस पर निर्भर है, जिसे इसके पैरेंट के रूप में जाना जाता है अतः एक ट्री में रुट को छोड़कर सभी नोड चाइल्ड नोड होते हैं।
7. Siblings – ट्री डेटा स्ट्रक्चर में पैरेंट से सम्बंधित नोड को Siblings कहा जाता है |
8. Leaf Node – ट्री डेटा स्ट्रक्चर में जिस नोड में कोई भी चाइल्ड नहीं है उसे Leaf Node कहा जाता है |
9. Sub Tree – ट्री डेटा स्ट्रक्चर में Sub Tree का मतलब होता है जिसमें एक नोड और उसके सभी वंशज शामिल हो प्रत्येक चाइल्ड नोड अपने पैरेंट नोड पर एक सबट्री बनाता है |
डेटा संरचना में ट्री के प्रकार Types Of Tree In Data Structure
डेटा संरचना में कई प्रकार के ट्री होते हैं जो इस प्रकार है:-
1. Binary Tree –
बाइनरी ट्री एक ट्री डेटा स्ट्रक्चर है जिसमें प्रत्येक नोड में अधिकतम दो चाइल्ड होते हैं जिन्हें बाएं चाइल्ड और दाएं चाइल्ड के रूप में संदर्भित किया जाता है जैसा की नाम से ही पता चलता है बाइनरी का मतलब दो होता है इसलिए प्रत्येक नोड में 0, 1 या 2 नोड हो सकते हैं।
एक बाइनरी ट्री एक प्रकार की गैर – रैखीय डेटा स्ट्रक्चर है जहां डेटा को नोड्स में संग्रहित किया जाता है बाइनरी ट्री का उपयोग पदानुक्रमित संबंधों का प्रतिनिधित्व करने के लिए किया जाता है उदाहरण के लिए फाइल सिस्टम की संरचना या किसी कंपनी का संगठन चार्ट। कंप्यूटर विज्ञान में बाइनरी ट्री का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है इस प्रकार की ट्री डेटा स्ट्रक्चर प्रत्येक माता-पिता के लिए अधिकतम दो बच्चों की अनुमति देती है।
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2. Binary Search Tree –
बाइनरी सर्च ट्री गैर – रैखिक है और एक नोड कई नोड से जुड़ा हुआ है यह एक प्रकार का बाइनरी ट्री के जैसा ही है जिसमें प्रत्येक नोड का मान उसके बाएं चाइल्ड से अधिक या उसके बराबर होता है और उसके दाएं चाइल्ड से कम या उसके बराबर होता है |
बाइनरी ट्री एक डेटा स्ट्रक्चर है जो तत्वों की कुशल, खोज और विलोपन की अनुमति देता है बाइनरी सर्च ट्री कई वैकल्पिक प्रतिबंधों के साथ बाइनरी ट्री एक्सटेंशन के रूप में काम करता है यह डेटा संरचना में ट्री के उन गुणों में से एक है जो बाइनरी सर्च ट्री को सर्च ऑपरेशन के लिए एकदम सही बनाता है ऐसा इसलिए क्योंकि यह आपको सटीक रूप से निर्धारित करने में मदद करता है की क्या मान दाएं या बाएं उप – वृक्ष पर मौजूद है इसलिए बाइनरी सर्च ट्री को खोज ट्री के नाम से भी जाना जाता है और यह सर्च ऑपरेशन के लिए एकदम सही है क्योंकि इसकी मदद से यह पता चलता है की कहां जाना है |
बाइनरी सर्च ट्री का भी कंप्यूटर विज्ञान में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है और यह कई एल्गोरिदम के लिए एक मौलिक डेटा स्ट्रक्चर है जैसे कि एल्गोरिदम को खोजना और प्राथमिकता क्यू और सेट जैसी डेटा संरचनाओं को लागू करना इत्यादि |
3. AVL Tree –
AVL ट्री एक स्व-संतुलन बाइनरी सर्च ट्री डेटा स्ट्रक्चर है यह बाइनरी ट्री के प्रकार व वेरिएंट है इसमें बाइनरी सर्च ट्री एवं बाइनरी ट्री दोनों के गुण होते हैं यह प्रत्येक नोड के बाएं और दाएं सब ट्री की बीच ऊँचाई में अंतर को अधिकतम 1 होने की आवश्यकता के द्वारा ऊँचाई संतुलन के गुण को बनाए रखता है अतः यह संतुलन कारक के सन्दर्भ में मापा जाता है |
AVL ट्री अन्य प्रकार के ट्री डेटा स्ट्रक्चर से अलग है क्योंकि यह पहला ट्री था जो गतिशील रूप से संतुलित था इसका परिणाम O(log n) की ऊँचाई में होता है जो कुशल, खोज और विलोपन संचालन प्रदान करता है | अतः AVL ट्री का उपयोग व्यापक रुप से कंप्यूटर विज्ञान में विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए उपयोग किया जाता है जिसमें तेजी से देखने एवं भण्डारण के लिए शब्दकोष डेटा स्ट्रक्चर शामिल है |
4. B-Tree –
B-ट्री एक स्व-संतुलन ट्री डेटा संरचना है जो बाइनरी सर्च ट्री का सामान्यीकृत रूप है इस ट्री के प्रत्येक नोड में एक से अधिक कुंजी और दो से अधिक चाइल्ड नोड हो सकते हैं इस उपयोग फाइल सिस्टम या डेटाबेस में बड़ी मात्रा में डेटा को स्टोर करने के लिए किया जाता है |
अतः B-ट्री को प्रत्येक नोड में कई कुंजियाँ होने की विषेशता होती है बाइनरी ट्री के मामले में, लीफ नोड्स समान स्तर पर नहीं हो सकते हैं वहीं B-ट्री के मामले में सभी स्तर समान रूप से होने चाहिए | अतः B-ट्री का उपयोग इंडेक्स स्ट्रक्चर, पेजिंग एल्गोरिथ्म को लागु करने के लिए डेटाबेस, ऑपरेटिंग सिस्टम एवं फाइल सिस्टम में व्यापक रूप से किया जाता है |
B-ट्री अपने उच्च प्रदर्शन, स्केलेबिलिटी और बड़ी मात्रा में डेटा को संभालने की क्षमता के लिए जाने जाते हैं जिससे यह कई डेटा स्टोरेज एप्लिकेशन के लिए एक लोकप्रिय विकल्प बन जाता है अतः B-ट्री का भी कंप्यूटर विज्ञान में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है |
डेटा संरचना में ट्री का अनुप्रयोग Application Of Tree In Data Structure
कंप्यूटर विज्ञान और डेटा स्ट्रक्चर में ट्री का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है क्योंकि यह डेटा को व्यवस्थित करने, संग्रहित करने एवं पुनर्प्राप्त करने के लिए प्रदान करता है आइये अब डेटा स्ट्रक्चर में ट्री कुछ सामान्य अनुप्रयोगों के बारे में समझते हैं:-
- तत्वों के समूह में एक तत्व को खोजने के लिए बाइनरी ट्री का उपयोग किया जा सकता है |
- ट्री का उपयोग डेटा स्ट्रक्चर में फाइल सिस्टम में मौजूद फाइलों और निर्देशिकाओं को एक क्रम तरीके से व्यवस्थित और संग्रहित करने के लिए किया जाता है |
- ट्री का उपयोग ग्राफ एल्गोरिथ्म की संरचना का प्रतिनिधित्व करने के लिए किया जाता है |
- बी-ट्री और टी-ट्री का उपयोग अधिकतर लोकप्रिय डेटाबेस द्वारा अपने डेटा को संग्रहित करने के लिए किया जाता है |
- ट्री का उपयोग डेटा कम्प्रेशन एल्गोरिदम में किया जाता है उदाहरण के लिए हफमैन कोडिंग डेटा को कुशलतापूर्वक एन्कोड करने के लिए |
तो यह थे डेटा स्ट्रक्चर में ट्री के कुछ सामान्य अनुप्रयोग इसके अलावा ऐसे कई क्षेत्र हैं जहां ट्री का उपयोग डेटा स्ट्रक्चर में समस्याओं और कुशलतापूर्वक हल करने के लिए किया जा सकता है।
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डेटा संरचना में ट्री पर अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न FAQs On Tree In Data Structure
Q1. डेटा स्ट्रक्चर में ट्री के क्या उपयोग हैं?
Ans – डेटा स्ट्रक्चर में ट्री के विभिन्न उपयोग हैं जैसे डेटा को संग्रहित करना, डेटा को व्यवस्थित करना, डेटा को पुनर्प्राप्त करना और कुशल तरीके से डेटा स्ट्रक्चर में ट्री का उपयोग किया जाता है इसके अतिरिक्त इसका उपयोग मुख्य रूप से फाइल सिस्टम, डेटाबेस, ग्राफ एल्गोरिथ्म, निर्णय लेने की प्रक्रिया इत्यादि के लिए किया जाता है |
Q2. स्व-संतुलन ट्री क्या है?
Ans – स्व-संतुलन ट्री एक प्रकार का डेटा स्ट्रक्चर है जो नोड्स की स्थिति को समायोजित करके स्वचालित रूप से अपनी ऊंचाई को संतुलित करती है और यह सुनिश्चित करती है की ट्री की ऊंचाई सम्मिलन एवं हटाने के पश्चात् भी संतुलित है या नहीं |
Q3. ट्री और बाइनरी ट्री में क्या अंतर है?
Ans – एक ट्री सामान्य डेटा स्ट्रक्चर है जिसमें प्रत्येक नोड के लिए कई चाइल्ड हो सकते हैं, वहीं दूसरी ओर बाइनरी ट्री एक विशिष्ट प्रकार का ट्री है जहां प्रत्येक नोड में अधिकतम दो ही चाइल्ड हो सकते हैं |
आपने क्या सीखा What Have You Learned
इस आर्टिकल में आपने सीखा की डेटा स्ट्रक्चर में ट्री क्या है, इसके प्रकार एवं अनुप्रयोगों के बारे में अतः इस पोस्ट को पढ़ने के पश्चात् आपको यह समझ आ गया होगा की एक डेटा स्ट्रक्चर में ट्री की क्या भूमिका होती है और इसका उपयोग डेटा को संग्रहित करने, संचालित करने, व्यवस्थित करने, पुनर्प्राप्त करने इत्यादि के लिए किया जाता है |
मैं आशा करता हूँ की मेरे द्वारा दी गयी यह जानकारी आपलोगों के लिए काफी महत्वपूर्ण होगी और आज आपको बहुत कुछ सिखने को मिले होंगे अगर इससे जुड़े आपके पास कोई भी प्रश्न हो तो हमें कमेंट करके अवश्य बताएं | अतः आपको यह पोस्ट पसंद आयी हो तो अपने दोस्तों के साथ जरूर करें ताकि उन सभी को डेटा स्ट्रक्चर में ट्री के क्या उपयोग हैं इसके बारे में जानकारी प्राप्त हो सके धन्यवाद |
