ડેટા સ્ટ્રક્ચર શું છે અને એબ્સ્ટ્રેક્ટ ડેટા ટાઈપ (ADT) શું છે?

Question

Accepted Answer

**ડેટા સ્ટ્રક્ચર** એ મેમોરીમાં ડેટાને સંગઠિત અને સંગ્રહિત કરવાનો એક માર્ગ છે જેથી તેને અસરકારક રીતે એક્સેસ અને સંશોધિત કરી શકાય. **એબ્સ્ટ્રેક્ટ ડેટા ટાઈપ (ADT)** એ *તાર્કિક મોડેલ* છે — ઑપરેશનો અને તેમની વર્તણૂક — જે તેને કેવી રીતે અમલ કરવામાં આવે છે તેથી સ્વતંત્ર છે.

## ADT vs implementation

ADT વર્ણન કરે છે *કયા* ઑપરેશનો અસ્તિત્વ ધરાવે છે; ડેટા સ્ટ્રક્ચર નક્કી કરે છે *કેવી રીતે* તેમને સંગ્રહિત કરવામાં આવે છે અને તેઓ કેટલી ઝડપથી ચાલે છે.

```text
ADT: Stack            →  push, pop, peek (LIFO behavior)
Implementations:      →  array-backed   OR   linked-list-backed

ADT: List             →  get(i), insert, remove
Implementations:      →  dynamic array  OR   linked list
```

## Why the distinction matters in code

```python
# Both satisfy the "Stack" ADT, but have different cost profiles
stack = []          # list-backed stack
stack.append(10)    # push  -> amortized O(1)
top = stack[-1]     # peek  -> O(1)
stack.pop()         # pop   -> O(1)
```

## Choosing a structure

| Concern | Question to ask |
|---|---|
| Access pattern | Random access or sequential? |
| Mutations | Frequent insert/delete in the middle? |
| Ordering | Sorted, FIFO, LIFO, or none? |
| Lookups | By index or by key? |

સાચી પસંદગી તે છે જેના **સામાન્ય ઑપરેશનો તમારા કાર્યભારમાટે સસ્તા** છે.

## આ શા માટે મહત્વપૂર્ણ છે

ગલત સ્ટ્રક્ચર પસંદ કરવો એક O(1) ઑપરેશનને O(n)માં ફેરવે છે, જે સ્કેલ પર કોડને હજારો ગણો ધીમો બનાવી શકે છે.

ADTs ની દ્રષ્ટિએ સોચવું તમને પહેલાં *વર્તણૂક* પર વિચાર કરવાની, પછી પછીથી અમલીકરણ બદલી શકવાની સુવિધા આપે છે તેના કોઈ આહવાયકોને ફરીથી લખ્યા વિના.

Concern	Question to ask
Access pattern	Random access or sequential?
Mutations	Frequent insert/delete in the middle?
Ordering	Sorted, FIFO, LIFO, or none?
Lookups	By index or by key?