Hashmaps مقابل Treemap: الفرق والمقارنة

باستخدام كل من الخرائط الهيكلية وخرائط التجزئة ، ليس من السهل دائمًا تحديد الأنماط أو المجموعات داخل بياناتك لأنها تعمل على مبدأين: أحدهما يركز على العلاقات بين كائنات مختلفة. ، وعلى النقيض من ذلك ، يركز الآخر على تخزين أزواج مرتبة من الأشياء.

في عالم تطوير الويب ، هناك الكثير من المصطلحات التي ربما لم تسمع بها. وذلك لأن خرائط التجزئة والخرائط الشبكية هي بعض منها.

تُستخدم بنيتا البيانات هاتان لتخزين البيانات الشبيهة بالخريطة بشكل أكثر كفاءة من القوائم أو القواميس.

يمكن استخدامها أيضًا لتمثيل العلاقات بين الكائنات بشكل أكثر إيجازًا من العناصر التقليدية. [] التدوين.

الوجبات السريعة الرئيسية

1. توفر HashMaps وصولاً أسرع للبيانات وإدخالها نظرًا لاستخدامها للتجزئة ، بينما تكون خرائط الشجرة أبطأ ولكنها تحتفظ بترتيب فرز للمفاتيح.
2. تسمح HashMaps بمفتاح واحد فارغ وقيم فارغة متعددة ، بينما لا تدعم خرائط الشجرة المفاتيح الفارغة ولكن يمكن أن تحتوي على قيم فارغة متعددة.
3. تعد TreeMaps أكثر كفاءة في استخدام الذاكرة من HashMaps ، حيث إنها لا تتطلب تغيير الحجم أو إعادة التجزئة أثناء إدراج البيانات أو حذفها.

Hashmaps مقابل Treemaps

Hashmaps هي بنية بيانات تستخدم أزواج قيمة رئيسية لتخزين البيانات واستردادها بسرعة ، باستخدام ملف الثرم وظيفة لتعيين كل مفتاح إلى فهرس فريد في مصفوفة. خرائط Treemap هي بنية بيانات تحتوي على بيانات في بنية هرمية منظمة بناءً على وسائل الإيضاح. يمكن استخدامها للعديد من التطبيقات ، مثل الفهرسة وضغط البيانات.

A خريطة التجزئة هي أداة تنشئ أزواجًا مرتبة لبياناتك. العنصر الأول لكل فريق هو المفتاح ، والثاني هو القيمة.

يمكنك بعد ذلك استخدام هذه الأزواج المرتبة لتصور بياناتك بشكل أكثر كفاءة ودقة من المخطط الشبكي ، والذي يتيح لك رؤية الأنماط والمجموعات ولكنه يتطلب مساحة أكبر وقدرة معالجة.

التخطيط الشبكي هو مخطط بخلايا مستطيلة للكائنات الموجودة في بياناتك. كل خلية لها مساحة تتناسب مع حجم الشيء.

بهذه الطريقة ، يمكنك معرفة عدد العناصر الموجودة في كل صف وعمود ومقدار المساحة التي تشغلها.

جدول المقارنة

معلمات المقارنة	الهاشمابس	Treemap
معنى	أداة تخزين بيانات قوية للشركات	أداة تصور الخرائط الحيوية للمسوقين
المميزات	تتكون الخريطة من عقد مختلفة (أشجار) تمثل الروابط بين تلك العقد	الشكل الشبيه بالشجرة المستخدم لتمثيل البيانات الهرمية
يتكون	مجموعات الأزواج المرتبة	مجموعة من الصور ذات الصلة
الأستعمال	تحليل أكثر تفصيلاً لبياناتك أو استكشاف سريع لمجالات اهتمام محددة	من السهل رؤية العلاقات بين الكائنات المختلفة داخل بياناتك
مفاتيح	مفتاح فارغ واحد	مفاتيح متعددة خالية

ما هي Hashmaps؟

A خريطة التجزئة يخزن بشكل فعال كائنات متنوعة في كائن يسمى المفتاح مع قيمته المقابلة.

الغرض من المفتاح هو تحديد الكائن ، بينما ستخبرك القيمة بما يحتويه.

يمكن الوصول إلى إنشاء hashmap يحتوي على جميع البيانات الخاصة بك: يجب عليك إنشاء كائنين ، أحدهما للمفاتيح والآخر للقيم.

بعد ذلك ، يمكنك استخدام هذين الكائنين لتصور خريطتك. إليك الطريقة:

أولاً ، قم بإنشاء الشيء المهم الخاص بك بكل المعلومات حول كل عنصر (يمكن أن تكون العناصر أي شيء من الناس إلى البلدان).

بعد ذلك ، قم بإنشاء كائن قيمك أيضًا - يجب أن يتم تنظيم جميع بياناتك أيضًا في مجموعات وفرزها حسب موقعها على المحور. أخيرًا ، أضف هذين الكائنين إلى MapView ، وها أنت ذاهب!

ما هي خرائط Treemap؟

يتكون المخطط الشبكي من أربعة محاور: الأحجام والألوان والأشكال والقيم. القيم هي أشياء مثل الدخل أو الكثافة السكانية.

الأشكال عبارة عن مستطيلات وتظهر النسبة المئوية لقيمة معينة في مجموعة البيانات. وأخيرًا، يوضح حجم المستطيلات حجم مجموعة البيانات الموجودة بشكل عام.

تساعدك Treemaps على فهم كيفية ارتباط البيانات ببعضها البعض باستخدام الدوائر ذات الترميز اللوني لإظهار مستويات مختلفة من الدقة في بياناتك.

يمكنك أيضًا استخدامها لاستكشاف الاتجاهات أو الأنماط أو المجموعات أو القيم المتطرفة أو المقارنات بين مجموعات البيانات والعثور على النقاط التي تتقاطع فيها.

الاختلافات الرئيسية بين Hashmaps و Treemap

1) تعد Hashmaps أكثر كفاءة ودقة من الخرائط الهيكلية.

تعرض Treemap العلاقات بين الكائنات ولكن لا يمكنها تحديد الشيء الذي يوجد في مركز العنقود بدقة. ومع ذلك ، يمكن أن تتذكر Hashmaps بالضبط الكائن الموجود في مركز المجموعة. هذا يعني أنه يمكن استخدام خرائط التجزئة للعثور على أنماط في بياناتك بسرعة وكفاءة.

2) خرائط Treemap ليست قابلة للتطوير.

خرائط Treemap غير قابلة للتحجيم لأنك تحتاج إلى إضافة عقدة جديدة لكل مستوى من شجرتك (لتجميع الكائنات في مجموعات). نتيجة لذلك ، ليس من السهل تصور بياناتك بطريقة تمثل شكلها عند تخزينها وتحليلها. باستخدام hashmaps ، من ناحية أخرى ، تحتاج فقط إلى إضافة عقدة واحدة لكل مستوى مختلف للحفاظ على دقة التصور وكفاءتها.

3) تكون الخريطة الشبكية دائمًا ثنائية الأبعاد ؛ يمكن أن يكون الهاشمب ثلاثي الأبعاد. . . أو رباعي الأبعاد!

تحتوي الخريطة الشبكية على طبقة واحدة فقط. ومع ذلك ، باستخدام علامة التجزئة ، يمكنك إنشاء طبقات متعددة بحيث يكون للكائنات في كل مستوى بُعد إضافي من المساحة المرتبطة بها (للتمييز

4) التجزئة هي بنية بيانات مضغوطة يمكنها تخزين نقاط البيانات بكفاءة في قائمة مرتبة مكتظة بالسكان. يسهل فهم Treemaps وتوفر تصورًا رائعًا للبيانات المتداخلة - مجموعة من الأزواج المرتبة التي تتيح لك تخزين بياناتك بكفاءة ودقة.

5) تُستخدم Hashmaps لتعيين نقاط البيانات إلى موقع معين. يتم استخدام Treemap لإنشاء خرائط مناطق كبيرة.

مراجع حسابات

1. http://ijeast.com/papers/134-138,Tesma501,IJEAST.pdf
2. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/5565628/

آخر تحديث: 11 يونيو 2023