مسار تعليمي

تعلّم هياكل البيانات والخوارزميات بلغة R

Q: كيف تنشئ جدول تجزئة (hash map) في R؟

باستخدام بيئة (environment): h <- new.env()، ثم h[[key]] <- value للتخزين وh[[key]] للقراءة، التي تعطي NULL عند غياب المفتاح. البيئات قائمة على التجزئة، ومفاتيحها سلاسل نصية، ولها دلالات المراجع، لذا فالدالة التي تغيّر بيئة تغيّرها لمن استدعاها أيضاً، بخلاف المتجه أو القائمة. أما القائمة المسمّاة فتبدو كقاموس لكنها تتصرف كقيمة: غيّرها داخل دالة وستبقى نسخة المستدعي كما هي.

Q: هل يفشل الاستدعاء الذاتي العميق في R؟

قد يفشل. افتراضياً يحدّ options(expressions = 5000) من عمق تداخل التقييم، والاستدعاء الذاتي العميق، كالبحث بالعمق أولاً على امتداد سلسلة طويلة، يتوقف بالخطأ evaluation nested too deeply. ورفع قيمة هذا الخيار يمنحك بعض المساحة؛ أما الحل الموثوق فمكدس صريح داخل حلقة، وهو الهيكل الذي تبنيه في الخطوة الأولى.

Q: ما الدورات في هذا المسار التي لا تُدرَّس بلغة R؟

ثلاث دورات. البرمجة الديناميكية وسلسلة مقابلات Python تُدرَّسان بلغة Python، وعمليات البتات بلغة C++. وتجدها مُدرجة بعد الخطوات، ولكل منها رابط يفتحها بلغتها. والبرمجة الديناميكية تنتقل مباشرة، إذ يكون جدول النتائج المحفوظة في R متجهاً محجوزاً مسبقاً، أما معاملات C++ & و| و^ و<< فتصبح الدوال bitwAnd وbitwOr وbitwXor وbitwShiftL.

Q: هل أحتاج إلى معرفة R قبل بدء هذا المسار؟

المتجهات والقوائم والدوال والحلقات والفهرسة بدءاً من 1 على الأقل. إن كانت هذه جديدة عليك، فدورة R من Coddy توصلك إلى ذلك أولاً مجاناً، ويبدأ هذا المسار من حيث تنتهي.

اسأل عن هياكل البيانات في R وستجد أن معظم الإجابات تسرد المتجهات والقوائم والمصفوفات (matrices) وإطارات البيانات (data frames) والعوامل (factors). أما هذا المسار فهو المعنى الآخر: المكدس والطابور والقائمة المترابطة والكومة والشجرة والرسم البياني كما في مقرر الخوارزميات، ولا توفر R الأساسية أياً منها. تبني كل واحد منها بلغة R، ثم تستخدمها في الترتيب والاستدعاء الذاتي والبحث في الرسوم البيانية، وتختم بأسئلة مقابلات يُصحَّح حلّك فيها. مجاناً، داخل متصفحك، مع شهادة في معظم الدورات.

ابدأ التعلم(مجاني)

377 درسًا228 تحديات702 أسئلة الاختبار

مناسب للمبتدئين
مساعدة برمجية بالذكاء الاصطناعي
دروس تفاعلية عملية
تعليق صوتي في كل درس
اختبارات لقياس معرفتك
23 شهادات مجانية على طول المسار

مسار DSA بلغة R، خطوة بخطوة

38 دورات377 درسًا228 تحديات702 أسئلة الاختبار

كل خطوة مجموعة من دورات Coddy الموجودة بالفعل، وكل زر «ابدأ» يفتحها بلغة R. أما الدورات الثلاث التي لا تُدرَّس بلغة R بعد، فتجدها مُدرجة بعد الخطوات.

1
الخطوة 1
سلسلة هياكل البيانات، الجزء الأول
ابدأ هذه الخطوةابدأالمكدس والطابور والشجرة الثنائية وجدول التجزئة والقائمة المترابطة، كل منها يُبنى من الصفر بلغة R ثم يُستخدم في حل المسائل. ومن بين الخمسة، لا يوجد بديل في R الأساسية إلا لجدول التجزئة، وهو البيئة (environment)، وبعد هذه الخطوة تعرف ما تفعله نيابة عنك.ابدأ
5 دورات، بالترتيب
66 درسًا34 تحديات
2
الخطوة 2
سلسلة هياكل البيانات، الجزء الثاني
ابدأ هذه الخطوةابدأالقائمة المترابطة المزدوجة، والأكوام وطوابير الأولوية، وأشجار البادئات (tries)، والرسوم البيانية، وشجرة AVL ذاتية التوازن. تبدأ الفهرسة في R من 1، على نحو ما ترسم الكتب المدرسية الكومة، لذا يقع ابنا العقدة عند 2 * i و2 * i + 1 من دون إزاحة عليك تذكّرها.ابدأ
5 دورات، بالترتيب
72 درسًا42 تحديات
3
الخطوة 3
خوارزميات الترتيب
ابدأ هذه الخطوةابدأالترتيب الفقاعي وبالاختيار وبالإدراج وبالدمج والسريع وبالكومة وبالعد وبالجذر، تُكتب بلغة R وتُشاهَد في أداة التصوّر. والدالة sort() نفسها تتيح لك اختيار ترتيب Shell أو الترتيب السريع أو الترتيب بالجذر عبر وسيطها method؛ وبعد هذه الخطوة تعرف ما يعنيه هذا الاختيار.ابدأ
8 دورات، بالترتيب
74 درسًا31 تحديات319 أسئلة
4
الخطوة 4
التفكير التعاوديصفحة مخصصة
ابدأ هذه الخطوةابدأتحديات الاستدعاء الذاتي بلغة R، حيث يحدّ options(expressions = 5000) من عمق تداخل الاستدعاءات، وتتيح Recall للدالة أن تستدعي نفسها من دون تكرار اسمها. كل استدعاء يحصل على بيئة جديدة، لذا يكلّف الاستدعاء الذاتي العميق ذاكرة إلى جانب الوقت. أما البرمجة الديناميكية وعمليات البتات فتجدهما مُدرجتين بعد الخطوات، لأنهما تُدرَّسان بلغتي Python وC++.ابدأ صفحة مخصصة15 درسًا15 تحديات
5
الخطوة 5
خوارزميات الرسوم البيانية
ابدأ هذه الخطوةابدأالبحث بالعرض أولاً والبحث بالعمق أولاً، وDijkstra، وBellman-Ford، والترتيب الطوبولوجي، وKruskal وPrim بلغة R، فوق الرسم البياني الذي بنيته في الخطوة الثانية. لا يوجد في R الأساسية طابور أولوية، لذا فالكومة التي بنيتها في الخطوة الثانية هي ما يحتاجه Dijkstra، وهذه هي الخوارزميات التي تشغّلها لك حزم الشبكات مثل igraph.ابدأ
7 دورات، بالترتيب
63 درسًا21 تحديات383 أسئلة
6
الخطوة 6
التدرّب على المقابلات
ابدأ هذه الخطوةابدأعشر حزم من تحديات المقابلات وبنكا أسئلة برمجية بلغة R، تُصحَّح بحالات اختبار: مسائل لم ترها من قبل، تُحَل من دون شرح مسبق، باللغة التي تحلل بها البيانات أصلاً.ابدأ
12 دورات، بالترتيب
87 درسًا85 تحديات

ما الذي تحصل عليه

كل ما ستستخدمه لتتعلّم البرمجة

Learn by Doing

Write real code, query databases, build websites, and master AI prompts. Our interactive lessons cover every skill modern developers need.

playground.js

Code Editor

1const greeting = "Hello, Coddy!"

2function sayHi(name) {

3 return greeting + " " + name

Test #1

Test #2

Test #3

Input

"Alex"

Output

"Hello, Coddy! Alex"

Build Your Coding Streak

Stay consistent and watch your progress grow! Track your daily coding habit, protect your streak with freeze days, and earn rewards for showing up every day.

12 days streak

Return tomorrow to keep your streak!

January 2026

Double or Nothing

Day 5 of 7

Streak Freeze

2 left

Code Anywhere, Anytime

Take your coding journey on the go! No setup, no downloads - just open and start coding. Available on iOS, Android and Web with 4.9 star ratings.

250

Variables

CONTINUE

4.9

Rating

You're Not Alone in This

Compete on global leaderboards, invite friends to earn rewards, and celebrate each other's wins. Coding is better with friends!

Challenger LeagueTop 7 advance

Alex7+ Days

2840

Jordan7+ Days

2650

Sam7+ Days

2420

Casey

2180

Morgan7+ Days

1950

Promotion zone

Every way to learn

Read, listen, test yourself, ask the AI, or look up anything you've already covered. Every lesson meets you where you are.

Intro to Variables

Audio

A variable is a named container that stores a value you can reference later in your program.

In Python, you create one by writing the name, an equals sign, then the value you want to store.

The value can change over time - reassigning the name simply points it to a new value.

1xSarah

Prove Your Skills

Earn certificates for every course you complete. Add them to your LinkedIn profile and resume to showcase your coding expertise to employers.

Certificate of Completion

This certifies thatJohn Doehas successfully completed

Python Fundamentals

DateJan 2026

Add to LinkedIn

لماذا تتعلم DSA بلغة R على Coddy

هياكل البيانات الأخرى. أنواع R الخاصة هي ما تعنيه معظم دروس R بعبارة هياكل البيانات، ودورة R من Coddy تعلّمها. أما مقرر الخوارزميات فيعني المكدسات والطوابير والقوائم المترابطة والأكوام والأشجار والرسوم البيانية، وهي ما لا توفره R الأساسية. وبناؤها بلغة R هو الطريقة التي يكتسب بها المحلل نصف علوم الحاسوب الذي يميل العمل مع البيانات إلى تخطيه.
تكلفة دلالات R. تنسخ R عند التعديل، لذا فالمتجه الذي يكبر بـ c(x, value) داخل حلقة يُنسَخ في كل تكرار، أي زمن تربيعي لمهمة خطية؛ والحجز المسبق يصلح ذلك. أما البيئات (environments) فلها دلالات المراجع وبحث قائم على التجزئة، ما يجعلها جدول التجزئة في R والمكان الطبيعي للعقدة التي تنوي تغييرها في مكانها.
المسار كله تقريباً بلغة R. كل هيكل بيانات وخوارزمية ترتيب وخوارزمية رسوم بيانية وتحدي استدعاء ذاتي وحزمة مقابلات يُدرَّس بلغة R. ثلاث دورات تُدرَّس بلغة أخرى، وتجدها مُدرجة بعد الخطوات مع رابط لكل منها: البرمجة الديناميكية وسلسلة مقابلات Python بلغة Python، وعمليات البتات بلغة C++. وعمليات البتات تُقرأ بشكل مختلف من منظور R، إذ إن & و| فيها معاملات منطقية، وعمليات البتات دوال مثل bitwAnd.
تصحيح على طريقة المقابلات. كل درس ينتهي بتحدٍّ بلغة R تتحقق منه حالات اختبار، وحين يفشل حلّك يقرأ Bugsy شيفرتك ويدفعك نحو التصحيح من دون أن يمنحك الإجابة. شهادة مجانية في معظم الدورات، يمكن التحقق من كل واحدة منها عبر رابط خاص بها.

أسئلة شائعة عن تعلم DSA بلغة R

هل يتناول هذا المسار هياكل البيانات في R، مثل المتجهات وإطارات البيانات؟

ليس أساساً. أنواع البيانات الخاصة بـ R هي المتجهات الذرية، والقوائم (التي يمكن أن تتداخل)، والمصفوفات (matrices)، وإطارات البيانات، والعوامل (factors)؛ وهي ما تغطيه معظم الأدلة إلى هياكل البيانات في R، ودورة R من Coddy تعلّمها. أما هذا المسار فهو المعنى في علوم الحاسوب: المكدسات والطوابير والقوائم المترابطة وجداول التجزئة والأكوام وأشجار البادئات والأشجار والرسوم البيانية، تُبنى بلغة R ثم تُستخدم في الترتيب والاستدعاء الذاتي وخوارزميات الرسوم البيانية.

هل R مناسبة لهياكل البيانات والخوارزميات؟

تصلح، مع بعض الاحتكاك. فـ R مصممة للإحصاء المتجهي (vectorized)، لا للهياكل المكونة من عقد مترابطة، لذا تحتاج القائمة المترابطة أو الشجرة إلى تفكير أكثر مما في Python، ونادراً ما تُجرى مقابلات البرمجة بلغة R. أما للمحلل، فهذا الاحتكاك هو القيمة نفسها: معرفة أن تكبير متجه داخل حلقة زمنه تربيعي، أو أن البيئة جدول تجزئة، هي ما يجعل شيفرة R تتوسع لتلائم البيانات الحقيقية.

كيف تنشئ جدول تجزئة (hash map) في R؟

باستخدام بيئة (environment): h <- new.env()، ثم h[[key]] <- value للتخزين وh[[key]] للقراءة، التي تعطي NULL عند غياب المفتاح. البيئات قائمة على التجزئة، ومفاتيحها سلاسل نصية، ولها دلالات المراجع، لذا فالدالة التي تغيّر بيئة تغيّرها لمن استدعاها أيضاً، بخلاف المتجه أو القائمة. أما القائمة المسمّاة فتبدو كقاموس لكنها تتصرف كقيمة: غيّرها داخل دالة وستبقى نسخة المستدعي كما هي.

هل يفشل الاستدعاء الذاتي العميق في R؟

قد يفشل. افتراضياً يحدّ options(expressions = 5000) من عمق تداخل التقييم، والاستدعاء الذاتي العميق، كالبحث بالعمق أولاً على امتداد سلسلة طويلة، يتوقف بالخطأ evaluation nested too deeply. ورفع قيمة هذا الخيار يمنحك بعض المساحة؛ أما الحل الموثوق فمكدس صريح داخل حلقة، وهو الهيكل الذي تبنيه في الخطوة الأولى.

ما الدورات في هذا المسار التي لا تُدرَّس بلغة R؟

ثلاث دورات. البرمجة الديناميكية وسلسلة مقابلات Python تُدرَّسان بلغة Python، وعمليات البتات بلغة C++. وتجدها مُدرجة بعد الخطوات، ولكل منها رابط يفتحها بلغتها. والبرمجة الديناميكية تنتقل مباشرة، إذ يكون جدول النتائج المحفوظة في R متجهاً محجوزاً مسبقاً، أما معاملات C++ & و| و^ و<< فتصبح الدوال bitwAnd وbitwOr وbitwXor وbitwShiftL.

هل أحتاج إلى معرفة R قبل بدء هذا المسار؟

المتجهات والقوائم والدوال والحلقات والفهرسة بدءاً من 1 على الأقل. إن كانت هذه جديدة عليك، فدورة R من Coddy توصلك إلى ذلك أولاً مجاناً، ويبدأ هذا المسار من حيث تنتهي.