ما هي الخوارزميات في البرمجة وكيف تتعلمها؟

الخوارزميات في البرمجة عبارة عن سلسلة من الخطوات والإجراءات المحددة التي تستخدم لحل مشكلة معينة، وهي من أهم الأمور التي تميز المبرمج المحترف عن غيره. وقد تحدثنا في مقال سابق عن مفهوم مرتبط بالخوارزميات وهو هياكل البيانات وشرحنا ماهيتها وأنواعها. في هذا المقال إن شاء الله سنتحدث عن ما هي الخوارزميات في البرمجة؟ وما هي مجالات استخدامها؟ وسنتعرف أيضًا على أهم أنواع الخوارزميات وأمثلة عليها. وأخيرًا سنتعرف على أفضل مصادر تعلم الخوارزميات في البرمجة.

ما هي الخوارزميات؟

- الخوارزميات هي منهجية معينة، ومجموعة من الإرشادات المنطقية التي تستخدم لحل مشكلة محددة أو تنفيذ مهمة معينة. يستخدم الإنسان البسيط منهجية الخوارزميات بشكل يومي دون دراية، من خلال اتباع سلسلة من الخطوات المنطقية لحل مشاكله اليومية.

- لفظ الخوارزمية هو لفظ مشتق من اسم العالم المسلم الفارسي محمد بن موسى الخوارزمي أحد أعظم علماء الرياضيات والفلك في التاريخ. عُرف الخوارزمي بمساهماته الهامة في مجالات الرياضيات والهندسة والفلك، وتُرجمت كتبه إلى اللاتينية وسُمي Algorithmi، ومن هذه الكلمة اشتُق منها مصطلح Algorithm.

- يُعد كتاب الخوارزمي (كتاب الجبر والمقابلة) أحد أعظم الأعمال في تاريخ الرياضيات، حيث قدم فيه مبادئ جديدة في الجبر والحساب وأسس نظرية الأعداد الصحيحة. كما قدم الخوارزمي الأسس الأولى للجبر الخطي وحل المعادلات التربيعية.

مجالات استخدام الخوارزميات

- بالرغم من أن مقال اليوم عن الخوارزميات في البرمجة، لكن يجب التنبيه على أن الخوارزميات ليست حكرًا على مجال البرمجة فقط، ولكنها مستخدمة في مجالات عدّة.

الرياضيات والعلوم الهندسية:

- تستخدم الخوارزميات في مجالات مثل الأبحاث الرياضية والهندسة وعلم المواد والإحصاء وتحليل البيانات وعلم الأنماط.

الأمن السيبراني والتشفير:

- تستخدم الخوارزميات في تأمين البيانات والاتصالات وتشفير المعلومات والتوقيع الرقمي ومكافحة الاختراق وتحليل سلوك المستخدمين.

الروبوتات والذكاء الاصطناعي:

- تستخدم الخوارزميات في تحكم الروبوتات وتخطيط الحركة والاستشعار والتعرف على الأنماط والتعلم الآلي.

التخطيط:

- تستخدم الخوارزميات في مجالات مثل التخطيط اللوجستي وتنظيم الموارد والجدولة وتحسين العمليات وأنظمة النقل والتوزيع.

ألعاب الفيديو:

- تستخدم الخوارزميات في برمجة الألعاب وتصميم الرسومات والرسوم المتحركة والذكاء الاصطناعي لشخصيات الألعاب.

الطب والصحة:

- تستخدم الخوارزميات في تحليل الصور الطبية والتشخيص الذكي والتنبؤ بالأمراض والمساعدة في تطوير علاجات جديدة.

التكنولوجيا وعلوم الحاسوب:

- تستخدم الخوارزميات في تصميم وتطوير البرامج وأنظمة التشغيل وقواعد البيانات، الشبكات والذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة وتحليل البيانات وأمن المعلومات وغيرها.

ما هي الخوارزميات في البرمجة؟

- الخوارزميات في البرمجة هي مجموعة من الإجراءات، متسلسلة، ومحددة، ومنطقية تستخدم لحل مشكلة محددة أو لتنفيذ مهمة معينة. تهدف الخوارزميات إلى تحويل المشكلة إلى خطوات قابلة للتنفيذ بواسطة الحاسوب، بحيث يتم حل المشكلة بشكل فعال وفعّال.

- تعتبر الخوارزميات أساسية في علوم الحاسوب وتطبيقاتها المختلفة. تستخدم في مجالات مثل برمجة AI ومعالجة الصور والتعلم الآلي وعلم البيانات وتحليل البيانات والشبكات العصبية والأمن السيبراني والروبوتات وغير ذلك من المجالات.

- تتنوع الخوارزميات فيما يتعلق بتعقيدها ونوع المشكلة التي تهدف إلى حلها. يمكن أن تكون بسيطة مثل خوارزمية البحث الخطي التي تبحث عن قيمة معينة في قائمة، أو معقدة مثل خوارزمية فرز سريعة تقوم بترتيب قائمة كبيرة من العناصر.

- تصميم الخوارزميات يتطلب فهمًا جيدًا للمشكلة المطلوب حلها ومهارات في التفكير المنطقي والتحليل الرياضي. يمكن تطوير واستخدام الخوارزميات في البرمجة بالكثير من اللغات مثل لغة سي أو C++ أو بايثون أو لغة جافا سكريبت وغيرها من اللغات.

أنواع الخوارزميات في البرمجة

- هناك أنواع مختلفة من الخوارزميات في البرمجة تختلف من حيث مجال الاستخدام، الهدف من الاستخدام، درجة السهولة أو التعقيد، كيفية عملها، وغيرها من الأمور. في هذا الجزء من المقال سنلقي نظرة سريعة على أشهر أنواع الخوارزميات في البرمجة واستخداماتهم.

1- خوارزميات الترتيب

- تستخدم هذه الخوارزميات لترتيب مجموعة من العناصر وفقًا لتسلسل معين. من أمثلة هذه الخوارزميات خوارزمية البحث الخطي وخوارزمية البحث الثنائي.

مثال: خوارزمية الترتيب الانتقائي Selection Sort Algorithm:

- خوارزمية فرز بسيطة وفعالة تعمل عن طريق التحديد المتكرر للعنصر الأصغر (أو الأكبر) من الجزء غير الفرز من القائمة ونقله إلى الجزء المصنف من القائمة.

* مثال على خوارزمية الترتيب الانتقائي باستخدام لغة بايثون:

def selection_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(n):
        min_idx = i
        for j in range(i+1, n):
            if arr[j] < arr[min_idx]:
                min_idx = j
        arr[i], arr[min_idx] = arr[min_idx], arr[i]
    return arr

# Example usage:
arr = [64, 25, 12, 22, 11]
sorted_arr = selection_sort(arr)
print("Sorted array:", sorted_arr)

Sorted array: [11, 12, 22, 25, 64]

- في هذا المثال، تأخذ دالة select_sort مصفوفة وتقوم بتنفيذ خوارزمية الفرز الانتقائي عليها. تتكرر الحلقة الخارجية عبر كل عنصر من عناصر المصفوفة، ولكل عنصر، تجد الحلقة الداخلية الحد الأدنى للعنصر في الجزء المتبقي من غير فرز داخل المصفوفة. إذا تم العثور على عنصر أصغر؛ يتم تبديل مؤشرات العنصر الحالي والحد الأدنى للعنصر. تستمر هذه العملية حتى يتم فرز المصفوفة بأكملها بترتيب تصاعدي.

* هناك أنواع أخرى من خوارزميات الترتيب أشهرها:

Insertion Sort
Quick Sort
Bucket Sort
Heap Sort
Merge Sort
Counting Sort
Radix Sort

2- خوارزميات البحث

- خوارزميات البحث هي خوارزميات يتم استخدامها للتحقق من وجود عنصر أو استرداد عنصر من أي بنية بيانات حيث تم تخزينه.

مثال: خوارزمية البحث الخطي Linear Search Algorithm:

- خوارزمية بحث متسلسلة تبدأ من طرف واحد وتنتقل عبر كل عنصر من عناصر القائمة حتى يتم العثور على العنصر المطلوب ، وإلا يستمر البحث حتى نهاية مجموعة البيانات.

* مثال على خوارزمية البحث الخطي باستخدام لغة C++:

#include <iostream>
using namespace std;

int linearSearch(int arr[], int n, int key) {
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        if (arr[i] == key) {
            return i; // Return the index if key is found
        }
    }
    return -1; // Return -1 if key is not found
}

int main() {
    int arr[] = {64, 34, 25, 12, 22, 11, 90};
    int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
    int key = 22;
    int index = linearSearch(arr, n, key);
    if (index != -1) {
        cout << "Element " << key << " found at index " << index << endl;
    } else {
        cout << "Element " << key << " not found in the array" << endl;
    }
    return 0;
}

Element 22 found at index 4

- في هذا المثال ، تأخذ الدالة linearSearch مصفوفة المدخلات arr وطولها n وقيمة للبحث عنها. تقوم الدالة بتمشيط المصفوفة عنصرًا بعنصر للتحقق من ما إذا كانت قيمة العنصر تساوي القيمة التي يتم البحث عنها. إذا تم العثور على تطابق ، فإنه يُرجع رقم العنصر داخل المصفوفة. إذا لم يتم العثور على تطابق بعد التكرار خلال المصفوفة بأكملها ، فإنها ترجع -1 للإشارة إلى أن المفتاح لم يتم العثور عليه.

هناك أنواع أخرى من خوارزميات البحث أشهرها:

Sentinel Linear Search
Binary Search
Ternary Search
Jump Search
Interpolation Search
Exponential Search
Fibonacci Search

3- خوارزميات التجزئة Hashing Algorithm

- خوارزميات التجزئة هي دالّة تولد نتيجة ذات طول ثابت (قيمة التجزئة) من مدخلات معينة. قيمة التجزئة هي ملخص للبيانات الأصلية، وتتغير مع أي تغير بسيط في المدخل الأصلي.

مثال على خوارزمية التجزئة SHA256 بلغة سي شارب C#:

using System;
using System.Security.Cryptography;
using System.Text;

class Program
{
    static string ComputeHash(string input)
    {
        using (SHA256 sha256 = SHA256.Create())
        {
            byte[] bytes = Encoding.UTF8.GetBytes(input);
            byte[] hashBytes = sha256.ComputeHash(bytes);
            StringBuilder builder = new StringBuilder();
            for (int i = 0; i < hashBytes.Length; i++)
            {
                builder.Append(hashBytes[i].ToString("x2"));
            }
            return builder.ToString();
        }
    }

    static void Main(string[] args)
    {
        string input = "Hello, world!";
        string hash = ComputeHash(input);
        Console.WriteLine("Input: " + input);
        Console.WriteLine("Hash: " + hash);
    }
}

Input: Hello, world!
Hash: 2ef7bde608ce5404e97d5f042f95f89f1c232871

- في هذا المثال ، تأخذ الدالة ComputeHash سلسلة من المدخلات وتحسب قيمة تجزئة SHA256 الخاصة بها. يتم يستخدم SHA256 من مساحة الاسم System.Security.Cryptography لإجراء التجزئة.

- يتم تحويل سلسلة الإدخال إلى بايت باستخدام ترميز UTF-8 ، وتحسب طريقة ComputeHash قيمة التجزئة. ثم يتم تحويل بايتات التجزئة الناتجة إلى تمثيل سلسلة سداسي عشري باستخدام محدد تنسيق ToString ("x2").

- توضح الدالة استخدام وظيفة ComputeHash عن طريق تجزئة سلسلة الإدخال "Hello، world!" وطباعة سلسلة الإدخال مع قيمة التجزئة الخاصة بها كما رأينا.

4- الخوارزمية التكرارية Recursive Algorithm

- هذا مثال على الخوارزميات من حيث كيفية العمل. من اسمها؛ تعتمد الخوارزمية التكرارية على التكرار، حيث يتم حل المشكلة عن طريق تقسيمها إلى مشاكل فرعية من نفس النوع واستدعاء الذات مرارًا وتكرارًا حتى يتم حل المشكلة.

* مثال على الخوارمية التكرارية باستخدام لغة Go:

package main

import "fmt"

func factorial(n int) int {
	if n == 0 {
		return 1
	}
	return n * factorial(n-1)
}

func main() {
	n := 5
	result := factorial(n)
	fmt.Printf("Factorial of %d is %d\n", n, result)
}

Factorial of 5 is 120

- في هذا المثال لدينا دالة عاملة تحسب مضروب عدد صحيح معين n باستخدام التكرار. معامل العدد الصحيح غير السالب n هو حاصل ضرب جميع الأعداد الصحيحة الموجبة الأصغر من أو تساوي n.

- تتحقق دالة العوامل من الحالة الأساسية: إذا كانت n تساوي 0 ، فإنها تُرجع 1 (نظرًا لأن 0 يتم تعريفها على أنها 1). خلاف ذلك ، تستدعي نفسها بشكل متكرر بـ n-1 وتضرب النتيجة بـ n. يستمر هذا حتى يتم الوصول إلى المطلوب.

أهمية الخوارزميات في البرمجة

- الخوارزميات في البرمجة من الأمور التي لا يمكن الاستغناء عنها، حيث تمثل الخوارزميات أداة أساسية في تصميم البرامج وتنفيذها، وتساهم في تحسين الأداء وحل المشكلات وتنظيم البيانات واتخاذ القرارات المهمة. كما أنها توفر للمبرمجين أدوات وتقنيات قوية للتعامل مع تحديات البرمجة والحوسبة بشكل عام. إليكم أبرز أسباب أهمية الخوارزميات في البرمجة:

حل المشكلات

- تساعد الخوارزميات على حل المشكلات المعقدة والتحديات البرمجية. فمن خلال تصميم وتنفيذ خوارزميات فعالة، يمكن تحويل المشكلة إلى خطوات صغيرة ومنطقية تساعد على تحقيق الهدف المطلوب.

تحسين الأداء

- تساعد الخوارزميات على تحسين الأداء من خلال توفير أساليب فعالة ومناسبة للبحث والفرز والتحليل والتعامل مع البيانات. يمكن تحقيق زمن تنفيذ أسرع واستخدام أقل للذاكرة من خلال تطبيق الخوارزميات المناسبة لكل حالة.

تنظيم البيانات

- تساعد الخوارزميات في تنظيم وترتيب البيانات بطرق محددة. فعلى سبيل المثال، يمكن استخدام الخوارزميات لفرز البيانات في مختلف أنواع قواعد البيانات تنظيمها في هياكل بيانات مثل القوائم المتسلسلة أو الأشجار.

اتخاذ القرارات

- يمكن استخدام الخوارزميات لاتخاذ القرارات المعقدة بناءً على مجموعة من البيانات أو الظروف المحددة. تمكن الخوارزميات المناسبة من تحليل البيانات واستخلاص النتائج الصحيحة التي يمكن استخدامها في اتخاذ القرارات المهمة.

حل المشكلات الضخمة

- تساعد الخوارزميات في تقسيم المشكلات الكبيرة إلى مجموعة من المشاكل الأصغر وحلها بشكل منفصل. يمكن تحسين التنظيم وإدارة البرامج من خلال استخدام الخوارزميات لتجزئة المشكلات الضخمة إلى أجزاء أكثر قابلية للتحكم والفهم.

تعلم الخوارزميات في البرمجة

- تعلم الخوارزميات في البرمجة يعتبر أمرًا هامًا لتطوير مهاراتك في حل المشكلات وتحسين أدائك كمطور برامج. إليك مجموعة من أفضل المصادر التي يمكنك الاستعانة بها من جل تعلم الخوارزميات.

1- كورس CS50

«اضغط على الصورة بالأسفل لتشغيل الفيديو 👇»

- كورس CS50 هو كورس مجاني ومشهور في علوم الحاسوب مقدم من جامعة هارفارد. يعتبر CS50 من أشهر الكورسات في مجال علوم الكمبيوتر ويهدف إلى تعليم أساسيات البرمجة وفهم الأفكار والمفاهيم الأساسية في علم الحاسوب.

- يغطي كورس CS50 مجموعة واسعة من المواضيع بدءًا من مبادئ البرمجة؛ وصولاً إلى مفاهيم أكثر تعقيداً مثل بنية للبيانات والخوارزميات، كما يركز الكورس على تطوير المهارات العملية والتفكير الحاسوبي وحل المشكلات.

- يتميز CS50 بأسلوب تدريس مميز حيث يجمع بين المحاضرات التوضيحية والمشاريع العملية والتحديات البرمجية. في نهاية الكورس يمكن للدارسين اختيار عدة مسارات منها مسار تعلم برمجة تطبيقات الأندرويد أو مسار تطوير الألعاب أو مسار تعلم برمجة الويب أو غير ذلك.

- الكورس مقدم باللغة الإنجليزية، لكنه مترجم لعدة لغات، ويمكن دراسة محتواه باللغة العربية بأكثر من طريقة. يمكنكم الاطلاع على مقالنا عن كورس CS50 والمحتوى المقدّم فيه، وكيفية دراسته باللغة العربية.