Structured Data (داده‌های ساختار یافته) به موتورهای جستجو کمک می‌کنند تا محتوای صفحات وب شما را بهتر درک کنند. این درک بهتر، به نوبه خود، می‌تواند منجر به نمایش بهتر و برجسته‌تر سایت شما در نتایج جستجو (نتایج جستجوی گوگل) شود. در این پست، به بررسی ۱۴ تکنیک مهم در بهره‌گیری از داده‌های ساختار یافته می‌پردازیم.

• ✔️

  انتخاب نوع مناسب اسکیما:

  با دقت نوع اسکیما را بر اساس محتوای صفحه خود انتخاب کنید (مثلا، Product، Article، Event و غیره).
• ✔️

  بهره‌گیری از Schema.org:

  از واژگان و استانداردهای Schema.org به عنوان مرجع اصلی خود استفاده کنید.
• ✔️

  اولویت‌بندی داده‌های مهم:

  برچسب‌گذاری داده‌های کلیدی و مهم‌ترین اطلاعات صفحه را در اولویت قرار دهید.
• ✔️

  اعتبارسنجی با ابزارهای گوگل:

  همواره داده‌های ساختار یافته خود را با ابزارهای گوگل Rich Results Test و Schema Markup Validator تست کنید.
• ✔️

  ارائه اطلاعات دقیق و کامل:

  از ارائه اطلاعات ناقص یا نادرست خودداری کنید. دقت و کامل بودن داده‌ها بسیار مهم است.
• ✔️

  توجه به دستورالعمل‌های گوگل:

  دستورالعمل‌های گوگل در مورد داده‌های ساختار یافته را به دقت مطالعه و رعایت کنید.
• ✔️

  بهره‌گیری از فرمت JSON-LD:

  فرمت JSON-LD به عنوان فرمت پیشنهادی گوگل برای پیاده‌سازی Structured Data شناخته می‌شود.
• ✔️

  اجتناب از اسپم کردن:

  از اضافه کردن اطلاعات غیرمرتبط یا گمراه‌کننده به عنوان Structured Data خودداری کنید.

• ✔️

  بهره‌گیری از اسکیما برای تصاویر و ویدیوها:

  برای تصاویر و ویدیوهای خود نیز اسکیما تعریف کنید تا موتورهای جستجو آنها را بهتر شناسایی کنند.
• ✔️

  تمرکز بر تجربه کاربری:

  داده‌های ساختار یافته را طوری پیاده‌سازی کنید که به بهبود تجربه کاربری سایت شما کمک کند.

• ✔️

  بهره‌گیری از Rich Snippets به عنوان راهنما:

  از Rich Snippets نمایش داده شده در نتایج جستجو الهام بگیرید و سعی کنید مشابه آنها را پیاده‌سازی کنید.
• ✔️

  کنترل و نظارت بر عملکرد عملکرد:

  پس از پیاده‌سازی، عملکرد Structured Data خود را با ابزارهای گوگل Search Console مانیتور کنید.

این تکنیک‌ها، پایه‌ای برای استفاده بهینه از Structured Data هستند. با پیاده‌سازی صحیح آنها، می‌توانید شانس دیده شدن وب‌سایت خود را در نتایج جستجو افزایش دهید.

14 تکنیک کلیدی در استراکچرد دیتا

1. آرایه (Array)

آرایه‌ها ساده‌ترین و پرکاربردترین نوع ساختار داده هستند. عناصر یک آرایه به صورت متوالی در حافظه ذخیره می‌شوند و از طریق اندیس قابل دسترسی هستند. مزیت اصلی آرایه‌ها دسترسی تصادفی (Random Access) به عناصر است که با بهره‌گیری از اندیس در زمان ثابت (O(1)) انجام می‌شود. اما اضافه یا حذف کردن عناصر در وسط یک آرایه به دلیل نیاز به جابجایی سایر عناصر، زمان‌بر است. آرایه‌ها در پیاده‌سازی بسیاری از الگوریتم‌ها و ساختارهای داده دیگر نقش اساسی دارند. نوع داده عناصر آرایه باید یکسان باشد. آرایه‌ها می‌توانند یک‌بعدی یا چندبعدی باشند. طول آرایه در برخی زبان‌ها ثابت و در برخی دیگر (مانند پایتون) قابل تغییر است.

2. لیست پیوندی (Linked List)

لیست پیوندی مجموعه‌ای از گره‌ها است که هر گره شامل داده و یک اشاره‌گر به گره بعدی در لیست است. بر خلاف آرایه‌ها، عناصر لیست پیوندی به صورت متوالی در حافظه ذخیره نمی‌شوند و به همین دلیل، اندازه لیست می‌تواند به صورت پویا تغییر کند. اضافه و حذف کردن عناصر در لیست پیوندی بسیار سریع‌تر از آرایه‌ها انجام می‌شود (با پیچیدگی زمانی O(1) اگر محل درج یا حذف مشخص باشد). دسترسی به عناصر در لیست پیوندی به صورت ترتیبی است و برای دسترسی به عنصر nام، باید از ابتدای لیست شروع کرده و n گره را پیمایش کرد (پیچیدگی زمانی O(n)). برای پیمایش یک لیست پیوندی یک اشاره گر به گره سر (head) مورد نیاز است.

3. پشته (Stack)

پشته یک ساختار داده LIFO (Last-In, First-Out) است، به این معنی که آخرین عنصری که وارد پشته می‌شود، اولین عنصری است که خارج می‌شود. دو عمل اصلی در پشته عبارتند از Push (اضافه کردن عنصر) و Pop (حذف کردن عنصر). پشته‌ها معمولاً با بهره‌گیری از آرایه‌ها یا لیست‌های پیوندی پیاده‌سازی می‌شوند. پشته‌ها در بسیاری از کاربردها، از جمله مدیریت فراخوانی توابع، ارزیابی عبارات محاسباتی و الگوریتم‌های backtracking استفاده می‌شوند. عمل Push عنصر را به بالای پشته اضافه می‌کند. عمل Pop عنصر بالای پشته را حذف و برمی‌گرداند. عمل Peek عنصر بالای پشته را بدون حذف کردن برمی‌گرداند.

4. صف (Queue)

صف یک ساختار داده FIFO (First-In, First-Out) است، به این معنی که اولین عنصری که وارد صف می‌شود، اولین عنصری است که خارج می‌شود. دو عمل اصلی در صف عبارتند از Enqueue (اضافه کردن عنصر) و Dequeue (حذف کردن عنصر). صف‌ها معمولاً با بهره‌گیری از آرایه‌ها یا لیست‌های پیوندی پیاده‌سازی می‌شوند. صف‌ها در بسیاری از کاربردها، از جمله مدیریت درخواست‌ها، زمان‌بندی فرآیندها و الگوریتم‌های جستجوی سطح اول (BFS) استفاده می‌شوند. عمل Enqueue عنصر را به انتهای صف اضافه می‌کند. عمل Dequeue عنصر ابتدای صف را حذف و برمی‌گرداند. عمل Peek عنصر ابتدای صف را بدون حذف کردن برمی‌گرداند.

5. درخت (Tree)

درخت یک ساختار داده سلسله‌مراتبی است که شامل گره‌ها و یال‌ها است. یک گره ریشه وجود دارد که تمام گره‌های دیگر از آن منشعب می‌شوند. هر گره در درخت می‌تواند تعدادی گره فرزند داشته باشد، اما فقط یک گره پدر. درخت دودویی درختی است که هر گره حداکثر دو فرزند دارد. درخت جستجوی دودویی، یک درخت دودویی است که در آن مقدار هر گره از تمام مقادیر موجود در زیردرخت چپ بزرگتر و از تمام مقادیر موجود در زیردرخت راست کوچکتر است. درخت‌های متوازن (مانند AVL و قرمز-سیاه) اطمینان حاصل می‌کنند که عملیات جستجو، درج و حذف در زمان لگاریتمی (O(log n)) انجام می‌شوند.

6. درخت جستجوی دودویی (Binary Search Tree – BST)

درخت جستجوی دودویی (BST) نوع خاصی از درخت دودویی است که در آن مقدار هر گره بزرگتر از تمام مقادیر موجود در زیردرخت سمت چپ آن و کوچکتر از تمام مقادیر موجود در زیردرخت سمت راست آن است.این ویژگی، جستجو، درج و حذف عناصر را در BST بسیار کارآمد می‌کند، به شرطی که درخت متوازن باشد.در بهترین حالت، پیچیدگی زمانی برای عملیات جستجو، درج و حذف در BST، O(log n) است، اما در بدترین حالت (وقتی درخت به صورت خطی باشد)، به O(n) می‌رسد.BSTها در پیاده‌سازی مجموعه‌ها، نقشه‌ها و الگوریتم‌های مرتب‌سازی استفاده می‌شوند.

برای حذف یک گره در BST، ممکن است نیاز به یافتن جانشین (successor) یا پیشین (predecessor) آن باشد.

پیمایش درخت BST به صورت inorder (چپ، ریشه، راست) عناصر را به ترتیب صعودی برمی‌گرداند.تراورس یک درخت BST را می توان به سه روش انجام داد: پیش ترتیب (Preorder)، میان ترتیب (Inorder) و پس ترتیب (Postorder).

7. هیپ (Heap)

هیپ یک درخت دودویی کامل است که ویژگی هیپ را برآورده می‌کند.دو نوع هیپ وجود دارد: هیپ بیشینه (Max Heap) و هیپ کمینه (Min Heap).در هیپ بیشینه، مقدار هر گره بزرگتر یا مساوی با مقدار گره‌های فرزند خود است، بنابراین بزرگترین عنصر همیشه در ریشه قرار دارد.در هیپ کمینه، مقدار هر گره کوچکتر یا مساوی با مقدار گره‌های فرزند خود است، بنابراین کوچکترین عنصر همیشه در ریشه قرار دارد.هیپ‌ها معمولاً با بهره‌گیری از آرایه‌ها پیاده‌سازی می‌شوند و در الگوریتم‌های مرتب‌سازی (مانند Heapsort) و پیاده‌سازی صف‌های اولویت‌دار استفاده می‌شوند.

عملیات اصلی در هیپ عبارتند از Insert (اضافه کردن عنصر) و Extract-Min/Max (حذف کردن کوچکترین/بزرگترین عنصر).

پیچیدگی زمانی برای Insert و Extract-Min/Max در هیپ، O(log n) است.از هیپ برای پیدا کردن k امین بزرگترین/کوچکترین عنصر آرایه می توان استفاده کرد.

8. گراف (Graph)

گراف یک ساختار داده است که شامل مجموعه‌ای از گره‌ها (vertices) و یال‌ها (edges) است. یال‌ها ارتباط بین گره‌ها را نشان می‌دهند. گراف‌ها می‌توانند جهت‌دار (directed) یا بدون جهت (undirected) باشند. در گراف‌های جهت‌دار، یال‌ها یک جهت مشخص دارند، در حالی که در گراف‌های بدون جهت، یال‌ها دوطرفه هستند. الگوریتم‌های جستجوی عمق اول (DFS) و جستجوی سطح اول (BFS) از الگوریتم های مهم پیمایش گراف هستند. گراف‌ها می‌توانند با بهره‌گیری از ماتریس مجاورت یا لیست مجاورت پیاده‌سازی شوند. الگوریتم دایجسترا برای پیدا کردن کوتاهترین مسیر از یک راس مبدا به سایر رئوس در یک گراف وزن دار استفاده می شود.

9. جدول درهم‌سازی (Hash Table)

جدول درهم‌سازی یک ساختار داده است که امکان ذخیره و بازیابی سریع داده‌ها را با بهره‌گیری از یک تابع درهم‌سازی (hash function) فراهم می‌کند. تابع درهم‌سازی کلید (key) را به یک اندیس در جدول درهم‌سازی تبدیل می‌کند. در بهترین حالت، پیچیدگی زمانی برای جستجو، درج و حذف در جدول درهم‌سازی، O(1) است، اما در بدترین حالت (وقتی تصادم (collision) زیادی رخ دهد)، به O(n) می‌رسد. روش‌های مختلفی برای حل تصادم وجود دارد، از جمله زنجیره‌سازی جداگانه (separate chaining) و آدرس‌دهی باز (open addressing). جدول های درهم سازی برای پیاده سازی دیکشنری ها و مجموعه ها بسیار مناسب هستند. انتخاب تابع درهم سازی مناسب برای عملکرد خوب جدول درهم سازی بسیار مهم است. فاکتور بار (load factor) یک جدول درهم سازی نسبت تعداد عناصر ذخیره شده به اندازه جدول است.

10. درخت TRIE

درخت TRIE یک ساختار داده درختی است که برای ذخیره و جستجوی رشته ها استفاده می شود. هر گره در درخت نشان دهنده یک پیشوند از یک رشته است. گره ریشه نشان دهنده رشته خالی است. فرزندان یک گره نشان دهنده کاراکترهای ممکن پس از پیشوند مربوط به آن گره هستند. TRIE ها برای جستجوی خودکار (autocomplete) و بررسی املایی (spell checking) بسیار مناسب هستند. عملکرد جستجو در TRIE به طول رشته مورد جستجو بستگی دارد و نه به تعداد رشته های ذخیره شده در درخت. TRIE ها فضای بیشتری نسبت به سایر ساختارهای داده مانند جدول های درهم سازی مصرف می کنند. از TRIE ها می توان برای ذخیره و جستجوی IP Address و DNA sequence ها نیز استفاده کرد. پیاده سازی عملیات درج و جستجو در TRIE نسبتاً ساده است.

11. درخت بازه (Interval Tree)

درخت بازه یک ساختار داده درختی است که برای ذخیره و جستجوی بازه های زمانی استفاده می شود. هر گره در درخت نشان دهنده یک بازه است. درخت بازه به طور معمول برای یافتن تمام بازه هایی که با یک بازه مشخص تداخل دارند استفاده می شود. کاربردهای رایج درخت بازه شامل زمان بندی رویداد، مدیریت منابع و پایگاه داده های زمانی است. ساختار یک درخت بازه به این صورت است که هر گره شامل بازه خود و همچنین مقدار ماکزیمم انتهای بازه ها در زیردرخت خود است. پیاده سازی درخت بازه پیچیده تر از سایر ساختارهای داده درختی مانند درخت جستجوی دودویی است. زمان جستجو در درخت بازه به تعداد بازه های منطبق بستگی دارد. درخت بازه می‌تواند برای یافتن بازه هایی که شامل یک نقطه مشخص هستند نیز استفاده شود.

12. درخت فِنویک (Fenwick Tree) / درخت شاخص دودویی (Binary Indexed Tree)

درخت فن‌ویک یک ساختار داده است که برای محاسبه سریع مجموع پیشوندی عناصر یک آرایه استفاده می‌شود.این ساختار داده به طور خاص در مواردی که نیاز به به‌روزرسانی مکرر عناصر آرایه و محاسبه سریع مجموع پیشوندی وجود دارد، بسیار کارآمد است.برخلاف محاسبه مستقیم مجموع پیشوندی که O(n) زمان می‌برد، درخت فن‌ویک می‌تواند این کار را در زمان O(log n) انجام دهد.به‌روزرسانی یک عنصر آرایه در درخت فن‌ویک نیز با پیچیدگی زمانی O(log n) انجام می‌شود.درخت فن‌ویک فضای کمتری نسبت به ساختارهای داده مشابه مانند درخت‌های Segment مصرف می‌کند.

این ساختار داده معمولاً برای حل مسائل مربوط به بازه‌ها و مجموعه‌ها در رقابت‌های برنامه‌نویسی استفاده می‌شود.

پیاده سازی درخت فن‌ویک نسبتاً ساده است و نیاز به درک عملیات بیتی دارد.درخت فن‌ویک نمی‌تواند برای محاسبه مجموع بازه‌های دلخواه (غیر پیشوندی) به طور مستقیم استفاده شود؛ برای این کار نیاز به انجام محاسبات اضافی است.

13. درخت مقطع (Segment Tree)

درخت مقطع یک ساختار داده درختی است که برای انجام عملیات روی بازه‌های یک آرایه استفاده می‌شود.این عملیات می‌تواند شامل یافتن حداقل، حداکثر، مجموع یا سایر اطلاعات آماری در یک بازه مشخص باشد.درخت مقطع به طور کلی برای حل مسائلی که نیاز به پاسخ دادن به سوالات مربوط به بازه‌های مختلف یک آرایه به طور مکرر دارند، بسیار کارآمد است.پیچیدگی زمانی برای ساخت درخت مقطع O(n) است، در حالی که پیچیدگی زمانی برای انجام عملیات روی یک بازه خاص O(log n) است.درخت مقطع فضای بیشتری نسبت به درخت فن‌ویک مصرف می‌کند.

این ساختار داده می‌تواند برای حل مسائل مربوط به بازه‌ها، بیشینه‌سازی، کمینه‌سازی و جستجوی بازه‌ای استفاده شود.

پیاده‌سازی درخت مقطع معمولاً با بهره‌گیری از تقسیم و غلبه (Divide and Conquer) انجام می‌شود.درخت مقطع می‌تواند برای حل مسائل پیچیده‌تری مانند یافتن بازه با بیشترین مجموع یا بازه با بیشترین فراوانی نیز استفاده شود.

14. مجموعه جدا از هم (Disjoint Set) / ساختار داده Union-Find

مجموعه جدا از هم یک ساختار داده است که برای مدیریت مجموعه‌هایی از عناصر است که هیچ عنصری بین آنها مشترک نیست.این ساختار داده دو عمل اصلی دارد: Find و Union.عمل Find برای تعیین اینکه کدام مجموعه یک عنصر مشخص به آن تعلق دارد استفاده می شود.این عمل معمولاً با یافتن نماینده (representative) مجموعه انجام می شود.عمل Union برای ادغام دو مجموعه مجزا در یک مجموعه واحد استفاده می شود.مجموعه جدا از هم برای حل مسائلی مانند یافتن مولفه های متصل یک گراف، تعیین اینکه آیا دو گره در یک گراف به هم متصل هستند یا نه، و حل مسائل مربوط به خوشه بندی استفاده می شود.

دو تکنیک مهم برای بهبود عملکرد مجموعه جدا از هم عبارتند از فشرده‌سازی مسیر (Path Compression) و اتحاد بر اساس رتبه (Union by Rank).

با بهره‌گیری از این تکنیک ها، پیچیدگی زمانی عملیات Find و Union تقریباً ثابت (inverse Ackermann function) می شود.ساختار داده مجموعه جدا از هم نسبتاً ساده است اما می‌تواند برای حل مسائل پیچیده بسیار قدرتمند باشد.