Types of Data Structure:

Syllabus: Definition, Types of Data Structure-linear and non-linear

ডেটা কাকে বলে?

ডেটা (Data) হল তথ্যের একটি সংগ্রহ যা সাধারণত পরিমাপ, গণনা, পর্যবেক্ষণ, রিপোর্ট এবং রেকর্ডিং ইত্যাদি থেকে প্রাপ্ত হয়। ডেটা বিভিন্ন ফর্ম্যাটে হতে পারে, যেমন সংখ্যা, অক্ষর, চিত্র, শব্দ, ভিডিও এবং আরও অনেক কিছু।

উদাহরণ:

• সংখ্যা: 123, 456.78 ইত্যাদি।

• অক্ষর: A, B, C, শব্দ, বাক্য ইত্যাদি।

• ছবি: ফটোগ্রাফ, আঁকা ইমেজ ইত্যাদি।

• শব্দ: শব্দ রেকর্ডিং, ভাষণ ইত্যাদি।

ডেটা সাধারণত কোনো নির্দিষ্ট প্রক্রিয়ার মাধ্যমে সংগ্রহ এবং সংরক্ষণ করা হয়, এবং তা বিভিন্ন বিশ্লেষণ, সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং গবেষণার কাজে ব্যবহৃত হয়।

ইনফরমেশন কাকে বলে?

ইনফরমেশন বা তথ্য হল ডেটার একটি সংগঠিত রূপ যা মানুষ বোঝে এবং ব্যবহার করতে পারে। এটি ডেটার মাধ্যমে প্রাপ্ত জ্ঞান বা বুদ্ধি যা কোন নির্দিষ্ট প্রসঙ্গ বা লক্ষ্য অর্জনের জন্য গুরুত্বপূর্ণ। সহজভাবে বললে, ইনফরমেশন হল এমন ডেটা যা বিশ্লেষণ ও প্রসেস করার পরে অর্থপূর্ণ হয়ে ওঠে।

উদাহরণ

• ডেটা: 29012025

• ইনফরমেশন: 29 জানুয়ারি 2025 (যখন উপরের সংখ্যাটি দিন, মাস এবং বছরের তথ্য বোঝায়)

তথ্য প্রায়শই বিভিন্ন উৎস থেকে সংগ্রহ করা হয় এবং তা বিভিন্ন সিদ্ধান্ত গ্রহণ, সমস্যা সমাধান এবং গবেষণার কাজে ব্যবহৃত হয়।

ডেটা ও ইনফরমেশনের পার্থক্য লেখ

 

 

এই পার্থক্যগুলো ডেটা এবং ইনফরমেশনের মূলতম বৈশিষ্ট্য এবং তাদের ব্যবহারের উপায়গুলি স্পষ্ট করে। এই বিষয়গুলো জানার মাধ্যমে তুমি ভালোভাবে বুঝতে পারবে ডেটা এবং ইনফরমেশনের মধ্যে সম্পর্ক এবং পার্থক্য। 

ডেটা আইটেম কাকে বলে?

ডেটা আইটেম (Data Item) হলো ডেটার ক্ষুদ্রতম একক (Smallest Unit of Data), যা আলাদাভাবে চিহ্নিত বা প্রক্রিয়াজাত করা যায়।

সহজভাবে বললে, কোনো ফাইল বা ডেটাবেসে সংরক্ষিত তথ্যের একটি নির্দিষ্ট মান বা অংশই হলো ডেটা আইটেম।

 

উদাহরণ:

একজন ছাত্রের তথ্য (Student Record) ধরা যাক:

• নাম: রাহুল

• রোল নম্বর: 12

• বয়স: 15

• ক্লাস: 10

এখানে প্রতিটি মান (রাহুল, 12, 15, 10) আলাদা আলাদা ডেটা আইটেম।

 

ডেটা আইটেমের বৈশিষ্ট্য

1. ডেটা আইটেম হলো ডেটা রেকর্ডের অংশ।

2. এটি একক মান (Single Value) ধারণ করে।

3. ভিন্ন ভিন্ন ডেটা আইটেম একত্রে একটি পূর্ণাঙ্গ রেকর্ড গঠন করে।

সংক্ষেপে: 
ডেটা আইটেম হলো তথ্যের সবচেয়ে ছোট একক, যা মিলিত হয়ে একটি ডেটা রেকর্ড তৈরি করে।

 

এনটিটি (Entity) কাকে বলে?

এনটিটি (Entity) হলো বাস্তব জীবনের কোনো বস্তু, ব্যক্তি, স্থান যার সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ ও সংরক্ষণ করা হয়।
অন্যভাবে বললে, ডেটাবেসে যেকোনো স্বতন্ত্র অবজেক্ট বা জিনিস যেটিকে চিহ্নিত করা যায়, সেটিই হলো এনটিটি।

উদাহরণ:

1. একটি স্কুল ডেটাবেসে:

• Student (ছাত্র), Teacher (শিক্ষক), Course (কোর্স), Classroom (ক্লাসরুম) = এরা প্রত্যেকেই একটি এনটিটি।

2. একটি ব্যাংক ডেটাবেসে:

• Customer (গ্রাহক), Account (অ্যাকাউন্ট), Loan (ঋণ) = এরা হলো এনটিটি।

 

এনটিটির বৈশিষ্ট্য:

1. প্রতিটি এনটিটির কিছু অ্যাট্রিবিউট (Attribute/গুণাবলি) থাকে।

• যেমন, Student এনটিটির অ্যাট্রিবিউট হতে পারে: নাম, রোল নম্বর, ক্লাস, বয়স।

2. এনটিটি সবসময় বাস্তব বা ধারণাগত কিছু বোঝায়।

3. ডেটাবেসে এনটিটি সাধারণত টেবিল আকারে উপস্থাপন করা হয়।

সংক্ষেপে:

এনটিটি হলো বাস্তব জীবনের কোনো বস্তুর প্রতিনিধিত্ব, যার সম্পর্কে ডেটাবেসে তথ্য রাখা হয়।

 

 এনটিটি সেট (Entity Set) কাকে বলে?

এনটিটি সেট (Entity Set) হলো একই ধরনের এনটিটির সমষ্টি।
অর্থাৎ, কোনো একটি নির্দিষ্ট ধরণের সবগুলো এনটিটি মিলে একটি এনটিটি সেট তৈরি করে।

সহজভাবে:

• Entity = একজন ছাত্র (Student)

• Entity Set = অনেকগুলো ছাত্র (সব Student মিলে Student Entity Set)

উদাহরণ:

1. School Database

• Entity: Student (একজন ছাত্র)

• Entity Set: Student-এর পুরো ক্লাসের সব ছাত্র

2. Bank Database

• Entity: Customer (একজন গ্রাহক)

• Entity Set: ব্যাংকের সব গ্রাহকের সমষ্টি 

Entity → Attribute → Record → Database এর সম্পর্কটা সহজভাবে টেবিল ও ডায়াগ্রামের মাধ্যমে দেখানো হলঃ- 

সহজভাবে বললে—
Database = অনেকগুলো Entity
Entity = অনেকগুলো Attribute ধারণ করে
Record = কোনো নির্দিষ্ট Entity-এর Attribute মানগুলোর সমষ্টি

 

ডোমেন (Domain) কাকে বলে?

ডোমেন (Domain) হলো কোনো অ্যাট্রিবিউট (Attribute)-এর জন্য গ্রহণযোগ্য মানগুলোর সেট বা সংগ্রহ।
অন্যভাবে বললে, ডেটাবেসে কোনো অ্যাট্রিবিউট কী ধরনের মান নিতে পারবে, তার সীমা বা পরিসীমাকে ডোমেন বলে।

উদাহরণ ১: Student Database

• Entity: Student

• Attribute: Class

• Domain: {6, 7, 8, 9, 10, 11, 12}
   এখানে Class অ্যাট্রিবিউট শুধুমাত্র এই মানগুলিই গ্রহণ করতে পারবে।

উদাহরণ ২: Bank Database

• Entity: Account

• Attribute: Account_Type

• Domain: {Savings, Current, Fixed_Deposit}
   এখানে Account_Type অ্যাট্রিবিউট শুধু এই তিনটি মানের যেকোনো একটি হবে।

ডোমেনের বৈশিষ্ট্য:

1. প্রতিটি অ্যাট্রিবিউটের জন্য ডোমেন নির্দিষ্ট করা থাকে।

2. ডোমেন সীমার বাইরে কোনো মান গ্রহণযোগ্য নয়।

3. ডোমেন ডেটার Consistency (সঙ্গতি) বজায় রাখে।

 সংক্ষেপে:
  ডোমেন হলো অ্যাট্রিবিউটের গ্রহণযোগ্য মানগুলোর সীমিত সেট।

 

Entity → Attribute → Domain → Record এর সম্পর্কটা উদাহরণসহ একটি টেবিল দেখানো হল ।

সহজভাবে:

• Entity = Student

• Attribute = Roll

• Domain = Roll 1 থেকে 1000 এর মধ্যে হতে হবে

• Record = Rahul নামে একজন ছাত্রের Roll = 12

 

ডেটা টাইপ কী?

ডেটা টাইপ হচ্ছে ভেরিয়েবলের মধ্যে রাখা তথ্যের ধরন ।

অথবা

ডেটা টাইপ হচ্ছে ভেরিয়েবলের মধ্যে রাখা তথ্যের ধরন ও তার ব্যবহারের নিয়ম নির্ধারণকারী একটি উপাদান। কোনো প্রোগ্রামিং ভাষায় ভিন্ন ভিন্ন তথ্য বা ভ্যালু লেখার জন্য ডেটা টাইপ অপরিহার্য।

অ্যাবস্ট্র্যাক্ট ডেটা টাইপ (Abstract Data Type – ADT)

সংজ্ঞা:

অ্যাবস্ট্র্যাক্ট ডেটা টাইপ হলো একটি তাত্ত্বিক (Theoretical) ডেটা টাইপ, যেখানে আমরা শুধু ডেটার ধরন এবং তার উপর কী কী অপারেশন করা যায় তা নির্ধারণ করি, কিন্তু কীভাবে অপারেশনগুলো বাস্তবায়ন হবে তা নির্দিষ্ট করি না।

সহজভাবে:

• ADT বলে দেয় কী করা যাবে (What to do)

• কিন্তু কীভাবে করা হবে (How to do) সেটা বলে না।

উদাহরণ:

1. Stack (স্ট্যাক)

• অপারেশন: Push, Pop, Peek

• এটি ADT কারণ আমরা শুধু জানি কী অপারেশন সম্ভব, কিন্তু ভেতরে Array নাকি Linked List দিয়ে বানানো হয়েছে সেটা জানার প্রয়োজন নেই।

2. Queue (কিউ)

• অপারেশন: Enqueue, Dequeue, Front, Rear

3. List (লিস্ট)

• অপারেশন: Insert, Delete, Traverse

অ্যাবস্ট্র্যাক্ট ডেটা টাইপের বৈশিষ্ট্য:

1. ইউজার শুধু অপারেশন জানে, ইমপ্লিমেন্টেশন জানে না।

2. ডেটার লজিক্যাল (Logical) স্ট্রাকচার ও অপারেশন নির্দিষ্ট করে।

3. বাস্তবায়ন Array, Linked List, Tree ইত্যাদি দিয়ে হতে পারে।

 

ADT-এর উদাহরণ টেবিল

 

 

সংক্ষেপে:
Abstract Data Type (ADT) হলো এমন এক ধারণা যেখানে ডেটা ও তার অপারেশন সংজ্ঞায়িত থাকে, কিন্তু বাস্তবায়নের পদ্ধতি গোপন থাকে।

Abstract Data Type (ADT) vs Data Type

 

সহজভাবে বোঝার জন্য উদাহরণ:

1. Data Type:

• int a = 10;
  এখানে int হলো ডেটা টাইপ → এটি শুধু বলে দিচ্ছে a একটি পূর্ণসংখ্যা (integer) সংরক্ষণ করতে পারবে।

2. Abstract Data Type (ADT):

• Stack (স্ট্যাক)
  এখানে আমরা জানি Stack-এর ভিতরে Push, Pop করা যাবে, কিন্তু ভিতরে এটি Array দিয়ে বানানো নাকি Linked List দিয়ে বানানো সেটা আমাদের জানার দরকার নেই।

সংক্ষেপে:

• Data Type → ডেটা কী ধরনের হবে তা বলে।

• Abstract Data Type (ADT) → ডেটা কিভাবে সংগঠিত ও কোন অপারেশনগুলো চলবে তা বলে।

 

ডেটা টাইপ কত প্রকার?

ডেটা টাইপগুলি বিভিন্ন প্রকার হতে পারে এবং সাধারণত তিনটি প্রধান শ্রেণীতে বিভক্ত করা হয়: প্রিমিটিভ (Primitive) ডেটা টাইপ, নন-প্রিমিটিভ (Non-Primitive) ডেটা টাইপ, এবং ইউজার ডিফাইন্ড (User Defined) ডেটা টাইপ।

প্রিমিটিভ ডেটা টাইপ (Primitive Data Types)

প্রিমিটিভ ডেটা টাইপগুলি সরল ও মৌলিক ডেটা টাইপ যেগুলি প্রায়শই প্রোগ্রামিং ভাষার মধ্যে সরাসরি ব্যবহার করা হয়। প্রধান প্রিমিটিভ ডেটা টাইপগুলি হল:

• ইন্টিজার (Integer): পূর্ণসংখ্যা রাখার জন্য ব্যবহৃত হয়। যেমন: 5, -10।

• ফ্লোট/ডাবল (Float/Double): দশমিক সংখ্যা বা ভগ্নাংশ রাখে। যেমন: 3.14, -2.5।

• বুলিয়ান (Boolean): সত্য/মিথ্যা (True/False) নির্দেশ করে।

• ক্যারেক্টার (Character): একক অক্ষর সংরক্ষিত থাকে। যেমন: ‘a’, ‘5’।

 

নন-প্রিমিটিভ ডেটা টাইপ

নন-প্রিমিটিভ ডেটা টাইপগুলি সরল ডেটা টাইপ থেকে গঠিত হয় এবং প্রায়শই কমপ্লেক্স ডেটা সংরক্ষণ করতে ব্যবহৃত হয়। প্রধান নন-প্রিমিটিভ ডেটা টাইপগুলি হল:

• অ্যারে (Array): একাধিক একই ধরনের ভ্যালুর সংগ্রহ।

• লিস্ট (List): পাইথনে বিভিন্ন ধরনের ডেটা একসাথে রাখতে পারে; পরিবর্তনশীল।

• টাপল (Tuple): অপরিবর্তনীয় লিস্ট।

• সেট (Set): অনন্য(Unique) মানের কালেকশন; কোনো পুনরাবৃত্তি থাকে না।

• ডিকশনারি (Dictionary): ‘কী-ভ্যালু’ জোড়ায় ডেটা সংরক্ষণ।

ইউজার ডিফাইন্ড ডেটা টাইপ

ইউজার ডিফাইন্ড ডেটা টাইপগুলি প্রোগ্রামার দ্বারা তৈরি করা ডেটা টাইপ যা বিভিন্ন ডেটা এবং তার ফাংশন ধারণ করতে সক্ষম। প্রধান ইউজার ডিফাইন্ড ডেটা টাইপগুলি হল:

• Class: বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য এবং মেথড ধারণ করে।

• Structure (Struct): বিভিন্ন ডেটা টাইপ সংরক্ষণ করতে পারে।

• Enum: স্থির সংখ্যক মান ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়।

• Union: একাধিক ডেটা টাইপের জন্য একই মেমরি স্থাপিত করতে ব্যবহৃত হয়।

ডেটা স্টাকচার কাকে বলে?

ডেটা স্ট্রাকচার (Data Structure) হল একটি নির্দিষ্ট ফর্ম্যাট বা কাঠামো যেখানে ডেটা সাজানো হয়, যাতে তা সহজে অ্যাক্সেস এবং ব্যবহৃত হতে পারে। এটি তথ্য সংরক্ষণ এবং সংগঠনের নির্দিষ্ট পদ্ধতি যা কার্যকর অ্যালগোরিদম প্রয়োগ করতে সহায়তা করে।

সহজভাবে বললে,

ডেটা স্ট্রাকচার হলো ডেটাকে এমনভাবে সাজানো ও সংরক্ষণের পদ্ধতি, যাতে প্রয়োজনমতো দ্রুত ও কার্যকর উপায়ে সেই ডেটা ব্যবহৃত হতে পারে।

উদাহরণ: অ্যারে, লিঙ্কড লিস্ট, স্ট্যাক, কিউ, ট্রি, গ্রাফ ইত্যাদি জনপ্রিয় ডেটা স্ট্রাকচারের উদাহরণ।

সঠিক ডেটা স্ট্রাকচার নির্বাচন করলে প্রোগ্রামের কর্মদক্ষতা (Efficiency) ও পারফরম্যান্স উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি পায়।

 

ডেটা স্ট্রাকচারের প্রয়োজনীয়তা:

• দক্ষতা বৃদ্ধি: ডেটা স্ট্রাকচার ব্যবহার করলে ডেটা অ্যাক্সেস এবং অপারেশন যেমন অনুসন্ধান, সন্নিবেশ, মুছে ফেলা দ্রুত হয়।

• মেমোরি অপটিমাইজেশন: সঠিক ডেটা স্ট্রাকচার ব্যবহারে মেমোরির ব্যবহার কমানো যায়।

• বড় ডেটা পরিচালনা: বড় বড় ডেটাসেটে দ্রুত ও কার্যকরী প্রক্রিয়াকরণ সম্ভব হয়।

• কোড রক্ষণাবেক্ষণ সহজ হয়: ডেটা স্ট্রাকচার ব্যবহারে কোড সহজে বুঝতে ও পরিবর্তন করতে সাহায্য করে।

• সমস্যা সমাধানে কার্যকর: বিভিন্ন জটিল সমস্যার সমাধানে উপযুক্ত ডেটা স্ট্রাকচার সিদ্ধান্ত নেওয়া খুব গুরুত্বপূর্ণ।

ডেটা স্ট্রাকচারের বিভিন্ন ধরন কি কি?

নন-লিনিয়ার ডেটা স্ট্রাকচার

লিনিয়ার ডেটা স্ট্রাকচার হলো এমন একটি ডেটা স্ট্রাকচার যেখানে উপাদানগুলো (elements) ধারাবাহিকভাবে সংগঠিত থাকে এবং প্রতিটি উপাদানের ঠিক একটি পূর্ববর্তী ও একটি পরবর্তী উপাদান থাকতে পারে (প্রথম এবং শেষ উপাদান ব্যতীত)।

বিশেষত্ব:

1. সরাসরি অ্যাক্সেস করা যায় : উপাদানগুলো একটি নির্দিষ্ট ক্রমে থাকে, যা সহজে ট্রাভার্স করা যায়।

2. সিকোয়েন্সিয়াল বা পরপর  স্টোরেজ হয় : মেমোরিতে পরপর সংরক্ষিত হয়, যা দক্ষতার সাথে ডাটা ম্যানেজ করতে সাহায্য করে।

3. ডেটা গুলির দুটি দিক নির্দিষ্ট থাকে: প্রতিটি উপাদানের পরবর্তী ও পূর্ববর্তী উপাদান থাকে (প্রথম ও শেষ ব্যতীত)।

উদাহরণ:

1. Array (অ্যারে) – নির্দিষ্ট আকারের ধারাবাহিক মেমোরি ব্লকে ডাটা সংরক্ষণ করা হয়।

2. Linked List (লিঙ্কড লিস্ট) – প্রতিটি উপাদান পরবর্তী উপাদানের সাথে লিঙ্ক থাকে।

3. Stack (স্ট্যাক) – “LIFO” (Last In, First Out) ভিত্তিতে কাজ করে।

4. Queue (কিউ) – “FIFO” (First In, First Out) ভিত্তিতে কাজ করে।

নন-লিনিয়ার ডেটা স্ট্রাকচার

এখানে ডেটা ধারাবাহিকভাবে সাজানো থাকে না। সম্পর্কিতভাবে (hierarchical বা network আকারে) থাকে।

• Tree: এটি একটি ধারাবাহিক উপাদান যা একটি মূল উপাদান (Root) থেকে শুরু করে এবং শাখায় বিভক্ত হয়। উদাহরণস্বরূপ, বাইনারি ট্রি, BST (Binary Search Tree), AVL Tree ইত্যাদি।

 

• Graph: এটি নোড (Node) এবং এজ (Edge) নিয়ে গঠিত ডেটা স্ট্রাকচার, যেখানে নোডগুলি বিভিন্ন সংযোগ (Edge) দ্বারা সংযুক্ত থাকে। উদাহরণস্বরূপ, ডাইরেক্টেড গ্রাফ (Directed Graph), আনডাইরেক্টেড গ্রাফ (Undirected Graph), ওয়েটেড গ্রাফ (Weighted Graph) ইত্যাদি।

নন-লিনিয়ার ডেটা স্ট্রাকচারগুলি বিভিন্ন সংযোগ এবং সম্পর্ক প্রদর্শনের জন্য ব্যবহৃত হয়, যেমন সোশ্যাল নেটওয়ার্ক, রাস্তা মানচিত্র, এবং আরও অনেক কিছু। এগুলি কমপ্লেক্সিটি হ্যান্ডল করতে সহায়ক এবং কার্যকর ডেটা ম্যানেজমেন্ট প্রদান করে।

 অন্যান্য শ্রেণিবিভাগ

• সমজাতীয় (Homogeneous): শুধু একই ধরনের ডেটা (যেমন অ্যারে)

• অ-সমজাতীয় (Non-homogeneous): ভিন্ন ধরনের ডেটা (যেমন Structure, Class)

কোন ডেটা স্ট্রাকচারটি দ্রুত ডেটা অ্যাকসেস করতে পারে

দ্রুত ডেটা অ্যাকসেসের জন্য অ্যারে (Array) ডেটা স্ট্রাকচারটি সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত হয়। কারণ অ্যারেতে একই ধরনের ডেটা ধারাবাহিক মেমরিতে সংরক্ষিত থাকে, ফলে যেকোনো উপাদানে সরাসরি (Random Access) নির্দিষ্ট অবস্থান থেকে দ্রুত পৌঁছানো যায়। এর মাধ্যমে ডেটা অ্যাকসেস করার সময় অনেক কম লাগে।

অন্যান্য দ্রুত অ্যাকসেসযোগ্য ডেটা স্ট্রাকচার হল:

• হ্যাশ টেবিল (Hash Table): হ্যাশ ফাংশনের মাধ্যমে ডেটা সরাসরি অবস্থানে পৌঁছে, সাধারণত খুব দ্রুত সার্চ, ইনসার্ট এবং ডিলিট করা যায়।

• বাইনারি সার্চ ট্রি (Binary Search Tree): সাজানো ডেটার মধ্যে দ্রুত অনুসন্ধানের জন্য ব্যবহৃত।

• তবে, বিশেষ পরিস্থিতিতে যেমন বড় ডেটাবেস বা দ্রুত সার্চের জন্য হ্যাশ টেবিল এবং ট্রি ব্যবহার উপযোগী। সে জন্য ডেটার প্রকৃতি ও কাজের ধরন অনুযায়ী উপযুক্ত ডেটা স্ট্রাকচার নির্বাচন করা উচিত।

 

সংক্ষেপে তালিকা

ডেটা স্ট্রাকচারের বিভিন্ন ক্ষেত্রে প্রয়োগ কী?

ডেটা স্ট্রাকচার (Data Structure) কম্পিউটার বিজ্ঞানের একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়। এর সঠিক ব্যবহার প্রোগ্রামের কার্যকারিতা, গতি ও মেমোরি ব্যবহারে বড় ভূমিকা রাখে। ডেটা স্ট্রাকচারের বিভিন্ন ক্ষেত্রে প্রয়োগ নিচে তুলে ধরা হলো—

 

1. ডেটাবেস ম্যানেজমেন্ট (Database Management)

• ডেটাবেসে তথ্য সংরক্ষণ ও দ্রুত পুনরুদ্ধারের জন্য ট্রি (Tree), বি-ট্রি (B-Tree), হ্যাশ টেবিল (Hash Table) ব্যবহার করা হয়।

• উদাহরণ: SQL ডেটাবেসে ইনডেক্সিং (Indexing)।

 

2. অপারেটিং সিস্টেম (Operating System)

• প্রসেস ম্যানেজমেন্টের জন্য কিউ (Queue) ব্যবহৃত হয় (যেমন CPU Scheduling)।

• মেমোরি ম্যানেজমেন্টের জন্য লিঙ্কড লিস্ট (Linked List) ও ট্রি (Tree) ব্যবহৃত হয়।

• উদাহরণ: Round Robin Scheduling (Queue)।

 

3. কম্পাইলার ডিজাইন (Compiler Design)

• সিনট্যাক্স বিশ্লেষণে ট্রি (Parse Tree, Syntax Tree) ব্যবহৃত হয়।

• কমান্ড/নির্দেশ স্ট্যাক আকারে সংরক্ষণে স্ট্যাক (Stack) ব্যবহৃত হয়।

• উদাহরণ: Expression evaluation।

4. নেটওয়ার্কিং (Networking)

• গ্রাফ (Graph Data Structure) ব্যবহার করে নেটওয়ার্ক টপোলজি মডেল করা হয়।

• রাউটিং অ্যালগরিদম (যেমন Dijkstra’s Algorithm) গ্রাফ ব্যবহার করে।

 

5. আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (AI) ও মেশিন লার্নিং

• সার্চ অ্যালগরিদমে ট্রি (যেমন Decision Tree) ব্যবহৃত হয়।

• গেম প্রোগ্রামিংয়ে মিন-ম্যাক্স ট্রি (Min-Max Tree) ব্যবহার হয়।

 

6. ডেটা প্রসেসিং ও সার্চিং (Searching & Sorting)

• দ্রুত সার্চ করার জন্য হ্যাশ টেবিল।

• সাজানোর জন্য হীপ (Heap) ও বাইনারি সার্চ ট্রি (BST)।

 

7. ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন ও ইন্টারনেট

• ওয়েব ব্রাউজারের Back ও Forward অপারেশন – Stack ব্যবহার করে।

• Cache ম্যানেজমেন্টে Queue বা Linked List ব্যবহার করা হয়।

 

8. মাল্টিমিডিয়া ও গেমস

• ইমেজ প্রসেসিংয়ে ম্যাট্রিক্স (2D Array) ব্যবহার করা হয়।

• গেমসে পথ খোঁজার জন্য গ্রাফ (Graph Traversal) ব্যবহার হয়।

9. ব্লকচেন

• একটি চেইন-এর মতো ব্লকের সমষ্টি, যেখানে প্রতিটি ব্লক একটি তথ্য সংরক্ষণ করে এবং সেটি পরবর্তী ব্লকের সাথে সংযুক্ত থাকে।

10.  সিমুলেশন (Simulation)

সিমুলেশন মানে হলো কোনো বাস্তব সিস্টেম বা প্রক্রিয়াকে কৃত্রিমভাবে অনুকরণ করা যাতে সেটির আচরণ (behavior) এবং কার্যকারিতা বোঝা যায়।
উদাহরণ:

• বিমান চালনার ট্রেনিং (Flight Simulator)

• ট্রাফিক সিস্টেমের মডেল

• ব্যাংক সার্ভিস কাউন্টারে কাস্টমারের লাইন

সুতরাং, ডেটা স্ট্রাকচার কেবলমাত্র প্রোগ্রামিংয়ের ভিত্তি নয়, বরং প্রতিটি সফটওয়্যার, সিস্টেম, ডেটাবেস, নেটওয়ার্ক, এমনকি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তারও অন্যতম স্তম্ভ।

ডেটা স্ট্রাকচারের অপারেশন কী কী?

ডেটা স্ট্রাকচার (Data Structure)-এর অপারেশন বলতে বোঝায় সেইসব কাজ, যেগুলো দিয়ে ডেটা যোগ, বাদ, খোঁজা বা পরিবর্তন করা হয়।

• ডেটা স্ট্রাচার তৈরি কারা ।(Creation)

• ডেটা স্ট্রাচার মুছে ফেলা ।(Deletion)

• ডেটা স্ট্রাচারে এলিমেন্ট প্রবেশ করান।(Insertion)

• ডেটা স্ট্রাচারের এলিমেন্ট অ্যাক্সেস করা ।(Accessing)

• ডেটা স্ট্রাচারের প্রতিটি এলিমেন্ট একবার ঘুরে আসা বা প্রিন্ট করা ।(Traversal)

• ডেটা স্ট্রাচারের এলিমেন্টের লোকেশন খুজে বেরকরা ।(Searching Elements)

• এলিমেন্ট গুলিকে Ascending বা Descending ক্রমে সাজান ।(Sorting)

• দুটি ডেটা স্ট্রাচার যুক্ত করা ।(Margeing)