الدرس 3: هياكل البيانات

مقدمة عن هياكل البيانات

هياكل البيانات (Data Structures) هي طرق لتنظيم وتخزين البيانات بشكل فعال. في Python، توجد أربع هياكل بيانات أساسية:

Lists: مرتبة، قابلة للتعديل، تقبل التكرار
Tuples: مرتبة، غير قابلة للتعديل، تقبل التكرار
Sets: غير مرتبة، قابلة للتعديل، لا تقبل التكرار
Dictionaries: مرتبة (Python 3.7+), قابلة للتعديل، مفتاح-قيمة

📋 القوائم (Lists)

القوائم هي هياكل بيانات مرتبة وقابلة للتعديل. يمكن أن تحتوي على أنواع بيانات مختلفة.

1️⃣ إنشاء القوائم

# Creating a shopping list
shopping_list = ["Milk", "Bread", "Eggs", "Cheese"]
print(shopping_list)

# Accessing elements
print("First item:", shopping_list[0])
print("Last item:", shopping_list[-1])

# List comprehension for creating lists
shopping_list = ["Milk", "Bread", "Eggs", "Cheese"]
print(f"First: {shopping_list[0]}, Last: {shopping_list[-1]}")

2️⃣ عمليات القوائم

fruits = ["Apple", "Banana"]

# Add element to end
fruits.append("Orange")

# Insert at specific position
fruits.insert(1, "Mango")

# Remove element
fruits.remove("Banana")

# Remove by index
removed = fruits.pop(0)

print("Fruits:", fruits)
print("Removed:", removed)

fruits = ["Apple", "Banana"]
fruits.append("Orange")
fruits.insert(1, "Mango")
removed = fruits.pop(fruits.index("Banana"))
print(f"Fruits: {fruits}, Removed: {removed}")

💡 نصيحة: استخدم .append() للإضافة في النهاية، و .insert() للإضافة في موقع محدد.

📦 المجموعات الثابتة (Tuples)

المجموعات الثابتة هي هياكل بيانات مرتبة ولكن غير قابلة للتعديل. تستخدم عندما تريد بيانات ثابتة لا تتغير.

1️⃣ إنشاء Tuples

# GPS coordinates (latitude, longitude)
coordinates = (25.276987, 55.296249)
print("Dubai coordinates:", coordinates)

# Access elements
latitude = coordinates[0]
longitude = coordinates[1]
print("Latitude:", latitude)
print("Longitude:", longitude)

# Tuple unpacking
coordinates = (25.276987, 55.296249)
latitude, longitude = coordinates
print(f"Dubai: ({latitude}, {longitude})")

2️⃣ Tuple Unpacking

student = ("Ahmed", 20, "Computer Science")

# Traditional way
name = student[0]
age = student[1]
major = student[2]

print("Name:", name)
print("Age:", age)
print("Major:", major)

# Pythonic way - Unpacking
student = ("Ahmed", 20, "Computer Science")
name, age, major = student
print(f"{name}, {age}, {major}")

⚠️ تنبيه: لا يمكن تعديل Tuples بعد إنشائها. إذا حاولت تغيير قيمة، ستحصل على خطأ TypeError.

🔢 المجموعات (Sets)

المجموعات هي هياكل بيانات غير مرتبة ولا تقبل التكرار. مثالية لإزالة العناصر المكررة وإجراء العمليات الرياضية.

1️⃣ إنشاء Sets

# Remove duplicates from a list
numbers = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]
unique_numbers = set(numbers)
print("Original:", numbers)
print("Unique:", unique_numbers)

# Set comprehension
numbers = [1, 2, 2, 3, 4, 4, 5]
unique = set(numbers)
print(f"Original: {numbers} → Unique: {unique}")

2️⃣ عمليات Sets الرياضية

group_a = {1, 2, 3, 4}
group_b = {3, 4, 5, 6}

# Union (اتحاد)
union = group_a.union(group_b)
print("Union:", union)

# Intersection (تقاطع)
intersection = group_a.intersection(group_b)
print("Intersection:", intersection)

# Difference (فرق)
difference = group_a.difference(group_b)
print("Difference:", difference)

group_a = {1, 2, 3, 4}
group_b = {3, 4, 5, 6}

print(f"Union: {group_a | group_b}")
print(f"Intersection: {group_a & group_b}")
print(f"Difference: {group_a - group_b}")

💡 نصيحة: استخدم Sets عندما تحتاج إلى إزالة التكرارات أو إجراء عمليات رياضية على المجموعات.

📊 جدول المقارنة

الهيكل	مرتب؟	قابل للتعديل؟	يقبل التكرار؟	الاستخدام الأمثل
List	✅ نعم	✅ نعم	✅ نعم	قوائم قابلة للتعديل
Tuple	✅ نعم	❌ لا	✅ نعم	بيانات ثابتة (إحداثيات، تواريخ)
Set	❌ لا	✅ نعم	❌ لا	إزالة التكرار، عمليات رياضية
Dictionary	✅ نعم (3.7+)	✅ نعم	❌ لا (للمفاتيح)	تخزين بيانات مفتاح-قيمة

📖 القواميس (Dictionaries)

القواميس تخزن البيانات في أزواج مفتاح-قيمة (Key-Value Pairs). المفتاح يجب أن يكون فريداً.

1️⃣ إنشاء Dictionaries

# Student information
student = {
    "name": "Ali",
    "age": 20,
    "major": "Computer Science",
    "gpa": 3.8
}

print("Name:", student["name"])
print("Age:", student["age"])
print("GPA:", student["gpa"])

student = {"name": "Ali", "age": 20, "major": "CS", "gpa": 3.8}
print(f"{student['name']}, {student['age']}, GPA: {student['gpa']}")

2️⃣ عمليات Dictionaries

student = {"name": "Sara", "age": 22}

# Add new key-value pair
student["city"] = "Cairo"

# Update existing value
student["age"] = 23

# Remove key-value pair
removed_value = student.pop("city")

print("Student:", student)
print("Removed:", removed_value)

student = {"name": "Sara", "age": 22}
student.update({"city": "Cairo", "age": 23})
removed = student.pop("city", "Not Found")
print(f"Student: {student}, Removed: {removed}")

💡 نصيحة: استخدم .get(key, default) بدلاً من [key] لتجنب الأخطاء عند البحث عن مفاتيح غير موجودة.

🔗 الهياكل المتداخلة (Nested Structures)

يمكن دمج هياكل البيانات داخل بعضها البعض لإنشاء بنى معقدة.

# List of dictionaries
students = [
    {"name": "Ali", "age": 20, "grades": [85, 90, 88]},
    {"name": "Sara", "age": 22, "grades": [92, 88, 95]}
]

# Access nested data
print("First student name:", students[0]["name"])
print("First grade of Ali:", students[0]["grades"][0])

# Iterate over nested structure
for student in students:
    print("Name:", student["name"])
    print("Average:", sum(student["grades"]) / len(student["grades"]))

students = [
    {"name": "Ali", "age": 20, "grades": [85, 90, 88]},
    {"name": "Sara", "age": 22, "grades": [92, 88, 95]}
]

for s in students:
    avg = sum(s["grades"]) / len(s["grades"])
    print(f"{s['name']}: {avg:.1f}")