تعد إدارة البيانات أمرًا بالغ الأهمية في مجال التكنولوجيا الصحية. سواء كان تتبع مقاييس الأداء أو مراقبة أوقات التعافي للرياضيين، فإن تنظيم البيانات بكفاءة يمكن أن يحدث فرقًا كبيرًا في كيفية استخلاص الرؤى. إحدى الأدوات القوية لإدارة البيانات في مثل هذه السيناريوهات هي الكومة، وتحديدًا الحد الأدنى والحد الأقصى للأكوام. في هذا المنشور، سنستكشف كيفية تنفيذ واستخدام الحد الأدنى والحد الأقصى للأكوام في JavaScript، باستخدام أمثلة واقعية تتعلق بإدارة بيانات الرياضي.

ما هي أكوام؟

الكومة عبارة عن بنية بيانات متخصصة تعتمد على شجرة ثنائية وتلبي خاصية الكومة. في الكومة min، تكون العقدة الأصلية دائمًا أصغر من العقد الفرعية أو تساويها. على العكس من ذلك، في الكومة القصوى، تكون العقدة الأصلية دائمًا أكبر من العقد الفرعية أو تساويها. وهذا يجعل الكومة مفيدة بشكل خاص لاسترداد الحد الأدنى أو الأقصى للقيمة من مجموعة البيانات بكفاءة.

الحد الأدنى لحالة استخدام الكومة: تتبع أوقات الاسترداد

تخيل أنك طبيب يتتبع أوقات تعافي الرياضيين بعد التمرين. أنت تريد تتبع أقصر وقت للتعافي بكفاءة حتى تتمكن من تحديد الرياضي الذي تعافى بشكل أسرع.

إنشاء مين كومة

في JavaScript، يمكنك إنشاء كومة صغيرة باستخدام مصفوفة وإدارتها بوظائف بسيطة للحفاظ على خاصية الكومة:

class MinHeap {
    constructor() {
        this.heap = [];
    }

    getMin() {
        return this.heap[0];
    }

    insert(value) {
        this.heap.push(value);
        this.bubbleUp();
    }

    bubbleUp() {
        let index = this.heap.length - 1;
        while (index > 0) {
            let parentIndex = Math.floor((index - 1) / 2);
            if (this.heap[parentIndex] 




  
  
  استخدام Min Heap لأوقات تعافي الرياضيين


الآن، دعونا نطبق هذا على السيناريو الخاص بنا:


const recoveryTimes = new MinHeap();
recoveryTimes.insert(10); // Athlete A
recoveryTimes.insert(7);  // Athlete B
recoveryTimes.insert(12); // Athlete C

console.log("Fastest recovery time:", recoveryTimes.getMin()); // Outputs: 7




هنا، يسمح الحد الأدنى من الكومة للطبيب بالتعرف بسرعة على الرياضي الذي يتمتع بأسرع وقت للتعافي، وهو أمر بالغ الأهمية لاتخاذ قرارات في الوقت الفعلي أثناء جلسة التدريب.


  
  
  حالة استخدام الكومة القصوى: مراقبة مقاييس الأداء القصوى


 من ناحية أخرى، يعد الحد الأقصى للكومة مثاليًا للسيناريوهات التي تحتاج فيها إلى تتبع أعلى القيم، مثل مراقبة مقاييس الأداء القصوى مثل الحد الأقصى لمعدل ضربات القلب الذي تم الوصول إليه أثناء التمرين المكثف.


  
  
  إنشاء ماكس كومة


يمكن تنفيذ الكومة القصوى بشكل مشابه للكومة الصغيرة، مع بعض التعديلات:


class MaxHeap {
    constructor() {
        this.heap = [];
    }

    getMax() {
        return this.heap[0];
    }

    insert(value) {
        this.heap.push(value);
        this.bubbleUp();
    }

    bubbleUp() {
        let index = this.heap.length - 1;
        while (index > 0) {
            let parentIndex = Math.floor((index - 1) / 2);
            if (this.heap[parentIndex] >= this.heap[index]) break;
            [this.heap[parentIndex], this.heap[index]] = [this.heap[index], this.heap[parentIndex]];
            index = parentIndex;
        }
    }

    extractMax() {
        if (this.heap.length === 1) return this.heap.pop();
        const max = this.heap[0];
        this.heap[0] = this.heap.pop();
        this.bubbleDown();
        return max;
    }

    bubbleDown() {
        let index = 0;
        const length = this.heap.length;
        const element = this.heap[0];

        while (true) {
            let leftChildIndex = 2 * index   1;
            let rightChildIndex = 2 * index   2;
            let leftChild, rightChild;
            let swap = null;

            if (leftChildIndex  element) swap = leftChildIndex;
            }

            if (rightChildIndex  element) ||
                    (swap !== null && rightChild > leftChild)
                ) {
                    swap = rightChildIndex;
                }
            }

            if (swap === null) break;
            [this.heap[index], this.heap[swap]] = [this.heap[swap], this.heap[index]];
            index = swap;
        }
    }
}






  
  
  استخدام Max Heap لذروة معدل ضربات القلب


دعونا نفكر في كيفية استخدام الحد الأقصى لتتبع معدل ضربات القلب الأقصى للرياضيين أثناء التمرين:


const heartRates = new MaxHeap();
heartRates.insert(150); // Athlete A
heartRates.insert(165); // Athlete B
heartRates.insert(160); // Athlete C

console.log("Peak heart rate:", heartRates.getMax()); // Outputs: 165




هنا، يضمن الحد الأقصى من الكومة أن الطبيب يمكنه التعرف بسرعة على الرياضي الذي وصل إلى أعلى معدل ضربات قلب، مما قد يشير إلى أن المزيد من الاهتمام أو التهدئة ضروري.


  
  
  عمليات الكومة الأساسية الأخرى


بالإضافة إلى إدراج العناصر واسترجاع القيم الدنيا أو القصوى، تدعم الكومة العمليات الأساسية الأخرى، مثل:

• استخراج الحد الأدنى/الحد الأقصى: يؤدي هذا إلى إزالة جذر الكومة (أصغر عنصر في الكومة الأدنى أو الأكبر في الكومة القصوى) وإعادة توازن الكومة.
• Heapify: تحويل مصفوفة عشوائية إلى كومة، مما يضمن الحفاظ على خاصية الكومة.
• نظرة خاطفة: عرض القيمة الدنيا أو القصوى دون إزالتها من الكومة.

تعد هذه العمليات ضرورية لإدارة البيانات ومعالجتها بكفاءة في الوقت الفعلي، مما يجعل الأكوام أداة قيمة في تطبيقات التكنولوجيا الصحية.

تبسيط عمليات الكومة في بايثون وجافا سكريبت

في Python، توفر وحدة heapq طريقة بسيطة وفعالة لإدارة الحد الأدنى من الكومة باستخدام القوائم. إليك مثال:

import heapq

# Create an empty list to represent the heap
recovery_times = []

# Add elements to the heap
heapq.heappush(recovery_times, 10)  # Athlete A
heapq.heappush(recovery_times, 7)   # Athlete B
heapq.heappush(recovery_times, 12)  # Athlete C

# Retrieve the smallest element (fastest recovery time)
fastest_recovery_time = heapq.heappop(recovery_times)
print(f"Fastest recovery time: {fastest_recovery_time}")  # Outputs: 7

بالنسبة لجافا سكريبت، على الرغم من عدم وجود وحدة كومة كومة مدمجة، يمكنك استخدام مكتبات الطرف الثالث مثل @datastructures-js/priority-queue لتحقيق وظائف مماثلة:

// First, you would need to install the @datastructures-js/priority-queue library using npm:
// npm install @datastructures-js/priority-queue

const { MinPriorityQueue } = require('@datastructures-js/priority-queue');

// Create a new min heap
const minHeap = new MinPriorityQueue();

// Add elements to the heap
minHeap.enqueue(10); // Athlete A
minHeap.enqueue(7);  // Athlete B
minHeap.enqueue(12); // Athlete C

// Retrieve the smallest element
const fastestRecoveryTime = minHeap.dequeue().element;
console.log("Fastest recovery time:", fastestRecoveryTime); // Outputs: 7

من خلال الاستفادة من هذه الأدوات، يمكنك التركيز على الجوانب المهمة لتطبيقك، مثل تحليل بيانات الرياضي، دون التورط في تفاصيل تنفيذ الكومة.

استرجاع البيانات بكفاءة في جافا سكريبت

تعد الكومة، وخاصةً الحد الأدنى والحد الأقصى، أدوات قوية لإدارة البيانات المهمة واسترجاعها بكفاءة في JavaScript. سواء كنت تتتبع أوقات التعافي أو تراقب مقاييس الأداء القصوى، فإن هذه الهياكل تساعد الأطباء ومتخصصي التكنولوجيا الصحية على اتخاذ قرارات مستنيرة بسرعة. من خلال فهم وتنفيذ الكومة، يمكنك التأكد من أن بيانات الرياضي الخاصة بك منظمة، ويمكن الوصول إليها، وجاهزة للتحليل عندما يكون الأمر أكثر أهمية.

باستخدام الأكوام في تطبيقات التكنولوجيا الصحية، ستتمكن من التعامل مع البيانات بطريقة تدعم نتائج أفضل للرياضيين، وتوفير الرؤى اللازمة لتحسين الأداء والتعافي.