ما در آیتی هلو از شهریور ۱۴۰۲ کارمون رو با عشق به کتاب و یادگیری شروع کردیم. تخصص ما چاپ کتابهای تخصصی به زبان اصلیه و با استفاده از تکنولوژیهای روز و مواد اولیه باکیفیت، مطمئن میشیم که هر کتاب از نظر ظاهر و محتوا در بهترین سطح قرار بگیره.
هدفمون اینه که دسترسی به منابع علمی و آموزشی معتبر رو برای همه سادهتر کنیم و در این مسیر، همراه و همکار خوبی برای شما باشیم.
Implementing Practical Data Structures with Swift
اگر به دنبال کتاب ساختارهای داده سوئیفت هستید که نه تنها مفاهیم پایه را به زبانی ساده توضیح دهد، بلکه راهکارهای عملی برای پیادهسازی الگوریتمهای کارآمد در اپلیکیشنهای واقعی ارائه کند، "ساختارهای داده و الگوریتمها در سوئیفت" گزینهای بینظیر است. این کتاب راهنمایی جامع برای توسعهدهندگان سوئیفت است که میخواهند درک عمیقی از چگونگی کارکرد data structures و algorithms در کد به دست آورند، و با استفاده از کتابخانه استاندارد سوئیفت، Swift Collections و Swift Algorithms، ساختارهای عمومی و الگوریتمهای پیشرفته را کاوش کنند. در دنیای توسعه iOS و macOS، جایی که اپلیکیشنها نیاز به کارایی بالا و مقیاسپذیری دارند، این اثر به عنوان یک پایه محکم عمل میکند و نشان میدهد چگونه از linked lists، trees، graphs و الگوریتمهای مرتبسازی مانند quicksort و dijkstra برای حل مسائل واقعی استفاده کنید. با ۴۲۵ صفحه پر از کدهای عملی، چالشهای تمرینی و مثالهای مرتبط با مصاحبههای شغلی، این کتاب برای برنامهنویسان متوسط تا پیشرفته، دانشجویان CS و کسانی که به دنبال بهینهسازی الگوریتم سوئیفت هستند، طراحی شده است. نویسندگان با تمرکز بر expressiveness بالای سوئیفت، یادگیری را بدون قربانی کردن عملکرد آسان میکنند، و ویرایش چهارم با بهروزرسانیهای Swift 5.9 و iOS 18، ویژگیهای جدیدی مانند collections پیشرفته را پوشش میدهد.
کتاب از فصل اول با "چرا ساختارهای داده و الگوریتمها را بیاموزیم؟" شروع میکند و اهمیت آنها را در ایجاد اپهای scalable و موفقیت در مصاحبهها بررسی میکند، سپس به "پیچیدگی" میپردازد و مفاهیم Big O notation را با مثالهای سوئیفتی توضیح میدهد. خرید کتاب الگوریتم سوئیفت مانند این، سرمایهگذاری روی مهارتهای حرفهایتان است، جایی که Swift standard library به عنوان ابزاری قدرتمند معرفی میشود و نشان میدهد چگونه از Array، Dictionary و Set برای کارهای روزمره بهره ببرید. فصل سوم "کتابخانه استاندارد سوئیفت"، مجموعههای عمومی را کاوش میکند و راهکارهایی برای استفاده از Swift Collections برای موارد خاص مانند ordered sets ارائه میدهد. تصور کنید که اپلیکیشنتان بدون bottleneckهای عملکردی، دادهها را مدیریت کند – این کتاب دقیقاً ابزارهای لازم برای این دستاورد را فراهم میکند، و با چالشهای هر فصل، دانشتان را به صورت عملی تست مینماید.
در میان انبوه کتابهای برنامهنویسی iOS، "ساختارهای داده و الگوریتمها در سوئیفت" برجسته است زیرا بر پایه پیادهسازیهای Swift-like بنا شده و از کتابخانههای رسمی اپل برای مثالهای واقعی استفاده میکند. نویسندگان از تجربیات در پروژههای تولیدی الهام گرفته و آنها را با سناریوهای مرتبط با اپهای موبایل تطبیق دادهاند، بدون اینکه به pseudocode بسنده کنند. اگر میکنید، این اثر با تمرکز بر ، به شما کمک میکند تا از ساختارهای پایه برای حل مسائل مانند undo/redo در اپهای ویرایشگر خارج شوید. مثلاً، در فصل چهارم ، پیادهسازی stack با Array و LinkedList بررسی میشود، و چالشهای فصل پنجم ، سناریوهایی مانند balanced parentheses را با کد سوئیفت حل میکند، که در عرض یک فصل نتایج ملموسی در درکتان نشان میدهد – مانند بهبود کارایی اپ تا ۳۰ درصد.
یکی از نقاط قوت کتاب، رویکرد چالشمحور است. فصل ششم "Linked Lists" بر singly و doubly linked lists تمرکز دارد و نشان میدهد چگونه آنها را برای dynamic data مناسبتر از arrays پیاده کنید، با مثالهایی از music playlists. نویسندگان با مقایسه time complexity، توضیح میدهند که linked lists در insertion/deletion برتر هستند، و چالشهای فصل هفتم "چالشهای Linked List"، مسائل مانند reverse list یا detect cycle را با الگوریتمهای O(n) حل میکند. این روایتها نه تنها آموزشی هستند، بلکه الهامبخش، و نشان میدهند چگونه linked lists سوئیفت در اپهای real-time اعمال شوند. اگر به کتاب queues سوئیفت علاقهمندید، فصل هشتم "Queues"، circular queues را برای task scheduling معرفی میکند، و چالشهای فصل نهم، FIFO operations را در سناریوهای مانند print queues تمرین میدهد، تا queue overflow را مدیریت کنید.
trees در کتاب به صورت لایهبهلایه بررسی میشود. فصل دهم "Trees"، general trees را برای hierarchical data مانند file systems کاوش میکند، و فصل یازدهم "چالشهای Tree"، traversal methods مانند inorder را با recursion سوئیفتی پیاده میکند. نویسندگان تأکید میکنند که trees در search operations کارآمدتر از lists هستند، و مثالهایی از organizational charts ارائه میدهند. این بخش برای توسعهدهندگانی که با binary trees سوئیفت کار میکنند ایدهآل است، جایی که فصل دوازدهم "Binary Trees"، balanced vs unbalanced را مقایسه میکند، و چالشهای فصل سیزدهم، height calculation را حل میکند.
عمیقتر که پیش برویم، کتاب به binary search trees میپردازد. فصل چهاردهم "Binary Search Trees"، insertion و search را با O(log n) توضیح میدهد، و نشان میدهد چگونه BSTها برای sorted data ایدهآل هستند، مانند dictionary lookups. با مثالهایی از autocomplete features، الگوهایی برای handling duplicates پیشنهاد میشود، و چالشهای فصل پانزدهم "چالشهای Binary Search Tree"، validation BST را با recursive checks پیاده میکند. این الگو نه تنها دقت را افزایش میدهد، بلکه BST در سوئیفت را برای اپهای search-heavy بهینه میکند. اگر به دنبال کتاب AVL trees هستید، فصل شانزدهم "AVL Trees"، self-balancing را با rotations بررسی میکند، و چالشهای فصل هفدهم، imbalance detection را تمرین میدهد، که height را log n نگه میدارد.
فصل هجدهم "Tries" بر prefix trees برای string operations تمرکز دارد، مانند spell checking، و فصل نوزدهم "چالشهای Trie"، word search را با O(m) time حل میکند. نویسندگان با سناریوهایی از search engines، نشان میدهند که tries در autocomplete برتر از BSTها هستند، و کدهای سوئیفتی برای node allocation ارائه میدهند. در فصل بیستم "Binary Search"، الگوریتم binary search را برای sorted arrays بهینه میکند، و چالشهای فصل بیست و یکم، variations مانند first/last occurrence را کاوش میکند، که search time را به O(log n) میرساند.
heaps در فصل بیست و دوم "Heaps"، min/max heaps را برای priority data معرفی میکند، و فصل بیست و سوم "چالشهای Heap"، heapify را با build-heap الگوریتم پیاده میکند. این ساختار برای scheduling tasks در اپهای OS-like ایدهآل است، و الگوهایی برای extract-min ارائه میشود. فصل بیست و چهارم "Priority Queues"، heaps را برای PQها ترکیب میکند، و چالشهای فصل بیست و پنجم، decrease-key را حل میکند، که در graph algorithms حیاتی است.
مرتبسازی قلب الگوریتمهاست. فصل بیست و ششم "الگوریتمهای مرتبسازی O(n²)"، bubble و insertion sort را با مثالهای ساده بررسی میکند، و چالشهای فصل بیست و هفتم، optimizations مانند early termination را تمرین میدهد. نویسندگان توضیح میدهند که این الگوریتمها برای small datasets مناسب هستند، اما برای large data، inefficientند. فصل بیست و هشتم "Merge Sort"، divide-and-conquer را با O(n log n) معرفی میکند، و فصل بیست و نهم "چالشهای Merge Sort"، stable sorting را در سناریوهای multi-key پیاده میکند، که merge step را با temporary arrays سوئیفتی بهینه میکند.
فصل سیام "Radix Sort"، non-comparison sort را برای integers کاوش میکند، با LSD/MSB approaches، و فصل سی و یکم "چالشهای Radix Sort"، counting sort را به عنوان sub-routine حل میکند، که time را به O(nk) میرساند. این الگو برای large numerical data مانند log files ایدهآل است. فصل سی و دوم "Heapsort"، in-place sorting با heaps را بررسی میکند، و چالشهای فصل سی و سوم، stability issues را بحث میکند، با مثالهایی از sorting student records.
در نهایت، فصل سی و چهارم "Quicksort"، partition-based sort را با average O(n log n) توصیف میکند، و فصل سی و پنجم "چالشهای Quicksort"، pivot selection strategies مانند median-of-three را برای worst-case avoidance پیاده میکند. نویسندگان با benchmarkها، نشان میدهند که quicksort در practice سریعتر از mergesort است، و کدهای tail-recursive برای stack safety ارائه میدهند.
گرافها برای مدلهای پیچیده کلیدی هستند. فصل سی و ششم "Graphs"، directed/undirected و weighted graphs را با adjacency lists/matrices معرفی میکند، و فصل سی و هفتم "چالشهای Graph"، cycle detection را با DFS حل میکند. این ساختار برای social networks یا route planning ایدهآل است، و الگوهایی برای sparse graphs با lists پیشنهاد میشود. فصل سی و هشتم "Breadth-First Search"، BFS را برای shortest path در unweighted graphs بررسی میکند، و چالشهای فصل سی و نهم، level-order traversal را در tree-like graphs تمرین میدهد، با queue-based implementation.
فصل چهلم "Depth-First Search"، DFS را برای connected components کاوش میکند، و فصل چهل و یکم "چالشهای Depth-First Search"، topological sort را با recursion سوئیفتی پیاده میکند، که در dependency graphs حیاتی است. فصل چهل و دوم "الگوریتم دیکسترا"، shortest path در weighted graphs را با priority queue بهینه میکند، و چالشهای فصل چهل و سوم، negative weights handling را بحث میکند، با relaxation steps.
در نهایت، فصل چهل و چهارم "الگوریتم پرایم"، MST را برای minimum spanning tree میسازد، و فصل چهل و پنجم "چالشهای الگوریتم پرایم"، dense graphs را با adjacency matrix بهینه میکند، که cost را در network design کاهش میدهد.
خواندن این کتاب فراتر از یک مرجع است؛ یک تحول در تفکر الگوریتمی است. مزایای کتاب DS&A سوئیفت شامل حل مسائل مصاحبه، بهینهسازی اپلیکیشنها و ساخت constructs سفارشی میشود. بسیاری از خوانندگان گزارش دادهاند که پس از مطالعه، عملکرد کدهایشان ۵۰ درصد بهبود یافته و در مصاحبههای FAANG موفق شدهاند. اگر خرید آنلاین کتاب سوئیفت را در نظر دارید، این اثر با چاپ باکیفیت، چالشهای کد و منابع اضافی مانند GitHub repos، ارزش هر تومانی را دارد.
علاوه بر این، کتاب به دانشجویان و حرفهایها توجه ویژهای دارد. در هر فصل، کدهای ساده برای شروع ارائه میشود، و سپس به چالشهای پیشرفته میرسد، مانند graph optimizations. در جامعهای که Swift 6 با algorithms جدید رو به رشد است، این بخش مانند یک راهنمای عملی DS عمل میکند و کمک میکند تا مهارتهایتان را با پروژههای واقعی تقویت کنید. تصور کنید که با tries، search appتان را autocomplete کنید – این کتاب دقیقاً این ابزارها را فراهم میکند.
حالا بیایید به کاربردهای واقعی بپردازیم. فرض کنید در یک اپ موسیقی کار میکنید و با playlist management مواجه هستید. الگوی linked list از فصل ششم، به شما کمک میکند تا songs را dynamically insert/delete کنید، بدون array resizing، و time را O(1) نگه دارید. این الگو در Spotify-like apps، shuffle features را smooth میکند و در پروژههای واقعی، memory usage را ۲۵ درصد کاهش داده. نویسندگان با کدهای Swift، عواقب مانند cache locality را بحث میکنند.
در حوزه trees، الگوی BST در فصل چهاردهم، برای sorted user preferences ایدهآل است. مثلاً، search برای recommendations، O(log n) است، و چالشهای validation، imbalance را جلوگیری میکند. عواقب مثبت آن، سریعتر loading است. توسعهدهندگان در health apps از AVL trees برای symptom trees استفاده کرده و diagnosis accuracy را بهبود بخشیدهاند.
برای sorting، الگوی mergesort در فصل بیست و هشتم، stable sort برای event timelines را تضمین میکند. در calendar apps، multi-key sorting، events را ordered نگه میدارد، و stability duplicates را حفظ میکند.
quicksort در فصل سی و چهارم، برای large datasets مانند photo libraries، in-place sort را ممکن میسازد. با random pivot، worst-case را avoid میکند، و در gallery apps، sorting by date را سریع میکند.
graphs در فصل سی و ششم، برای social feeds مدلسازی میشود. adjacency lists برای sparse connections، memory را بهینه میکند، و چالشهای cycle detection، infinite loops را جلوگیری میکند.
BFS در فصل سی و هشتم، shortest path در maps را پیدا میکند. در navigation apps، level-order، nearest nodes را اولویت میدهد، و queue efficiency را افزایش میدهد.
DFS در فصل چهلم، برای exploring networks، recursion را برای depth استفاده میکند. در file explorers، topological sort dependencies را resolve میکند.
Dijkstra در فصل چهل و دوم، route optimization را با PQ انجام میدهد. در delivery apps، weights بر اساس distance، minimum cost را محاسبه میکند، و relaxation، accuracy را تضمین میکند.
Prim’s در فصل چهل و چهارم، network spanning را میسازد. در telecom، MST connections را minimize میکند، و greedy choice property، optimality را فراهم میکند.
علاوه بر این، کتاب به Swift Collections توجه دارد، مانند Deque برای queue variations. در gaming apps، این structure turn-based queues را مدیریت میکند.
در پروژههای AR، binary trees برای spatial indexing، object detection را سریع میکند. با AVL balancing، rotations، accuracy را حفظ میکند.
برای heaps، min-heap برای event scheduling، priorities را handle میکند. در task managers، extract-min، next task را فوری انتخاب میکند.
tries در search bars، prefix matching را O(1) per char میکند. در e-commerce، autocomplete products، conversion را افزایش میدهد.
radix sort برای log analysis، numerical fields را sort میکند. در analytics tools، O(n) time، large logs را پردازش میکند.
heapsort in-place برای embedded systems، memory را صرفهجویی میکند. در IoT devices، sensor data sorting را efficient نگه میدارد.
در priority queues، برای job scheduling، heap-based PQ، high-priority tasks را اول اجرا میکند. در server farms، load balancing را بهبود میبخشد.
binary search در sorted arrays، lookup را log n میکند. در dictionary apps، word find را instant میکند.
کتاب همچنین به بهترین شیوهها میپردازد، مانند using generics برای reusable structures. این approach type-safety را تضمین میکند.
در multi-threaded apps، DSها را با actors ترکیب کنید، و concurrency safety را اضافه کنید.
برای debugging، نکاتی مانند visualizing trees با dot graphs، issues را trace میکند.
در سناریوهای big data، graphs با adjacency lists، scalability را برای millions nodes فراهم میکند.
در نهایت، ترکیب BFS و DFS، hybrid traversal برای complex queries میسازد. در recommendation engines، paths را explore میکند.
"ساختارهای داده و الگوریتمها در سوئیفت" نه تنها یک کتاب، بلکه یک جعبهابزار برای برنامهنویسان مدرن است. با تمرکز بر پیادهسازی عملی، به شما کمک میکند تا اپلیکیشنهایتان را کارآمد، scalable و interview-ready سازید. اگر آمادهاید مهارتهای الگوریتمیتان را ارتقا دهید، این کتاب را از دست ندهید. هر فصل با چالشها، یادگیری را تعاملی میکند، و با Swift’s performance، آماده production است.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران