Heap (Computer Science)

```wiki

كومة البيانات (Heap) في علم الحاسوب

كومة البيانات (Heap) هي هيكل بيانات متخصص يستخدم على نطاق واسع في علم الحاسوب. تعتبر الكومة نوعاً من شجرة ثنائية (Binary Tree) تحقق خاصية كومة (Heap Property). هذه الخاصية تحدد العلاقة بين قيمة العقدة الأبوية وقيم العقد التابعة لها. تستخدم الكومات في العديد من الخوارزميات الهامة، بما في ذلك خوارزميات الترتيب (Sorting)، مثل ترتيب الكومة (Heap Sort)، و في تنفيذ قائمة الأولويات (Priority Queue).

أنواع الكومات

هناك نوعان رئيسيان من الكومات:

الكومة الصغرى (Min Heap): في الكومة الصغرى، قيمة كل عقدة أصغر من أو تساوي قيم العقد التابعة لها. وبالتالي، تكون أصغر قيمة في الكومة دائماً في العقدة الجذرية. تستخدم الكوميات الصغرى غالباً لتنفيذ قوائم الأولويات حيث يكون الوصول إلى العنصر ذي الأولوية القصوى (الأصغر) سريعاً.
الكومة الكبرى (Max Heap): في الكومة الكبرى، قيمة كل عقدة أكبر من أو تساوي قيم العقد التابعة لها. وبالتالي، تكون أكبر قيمة في الكومة دائماً في العقدة الجذرية. تستخدم الكوميات الكبرى أيضاً لتنفيذ قوائم الأولويات، ولكنها مناسبة بشكل خاص عندما تحتاج إلى الوصول إلى العنصر ذي الأولوية الدنيا (الأكبر) بسرعة.

تمثيل الكومة

يمكن تمثيل الكومة باستخدام مصفوفة (Array) بدلاً من استخدام مؤشرات (Pointers) لتمثيل العلاقات بين العقد. هذا التمثيل فعال من حيث الذاكرة ويسمح بحساب مواقع العقد التابعة والأبوية بسهولة:

بالنسبة لعقدة في الفهرس `i`:

   *   العقدة الأبوية: `(i - 1) / 2` (تقسيم صحيح)
   *   العقدة التابعة اليسرى: `2 * i + 1`
   *   العقدة التابعة اليمنى: `2 * i + 2`

عمليات الكومة

العمليات الأساسية التي يمكن إجراؤها على الكومة تشمل:

الإدراج (Insertion): إضافة عنصر جديد إلى الكومة. يتم إدراج العنصر الجديد عادةً في أسفل الكومة (نهاية المصفوفة) ثم يتم تصحيح الكومة لأعلى (Heapify Up) لإعادة بناء خاصية الكومة.
الحذف (Deletion): إزالة العنصر من الكومة. عادةً ما يتم حذف العنصر الجذري (الأصغر أو الأكبر، حسب نوع الكومة). يتم استبدال العنصر الجذري بالعنصر الأخير في الكومة ثم يتم تصحيح الكومة لأسفل (Heapify Down) لإعادة بناء خاصية الكومة.
الوصول إلى الحد الأدنى/الأقصى (Get Min/Max): إرجاع العنصر الأصغر (في الكومة الصغرى) أو العنصر الأكبر (في الكومة الكبرى) دون إزالته. هذه العملية بسيطة لأن العنصر المطلوب موجود دائماً في العقدة الجذرية.

خوارزمية تصحيح الكومة لأعلى (Heapify Up)

تُستخدم خوارزمية تصحيح الكومة لأعلى لإعادة بناء خاصية الكومة بعد إدراج عنصر جديد. تعتمد الخوارزمية على مقارنة العنصر الجديد بالعقدة الأبوية الخاصة به. إذا كان العنصر الجديد يخالف خاصية الكومة (على سبيل المثال، أصغر من الأب في الكومة الصغرى)، يتم تبديل العنصر الجديد بالأب، ثم يتم تكرار العملية مع العقدة الأبوية الجديدة حتى يتم استعادة خاصية الكومة.

خوارزمية تصحيح الكومة لأسفل (Heapify Down)

تُستخدم خوارزمية تصحيح الكومة لأسفل لإعادة بناء خاصية الكومة بعد حذف العنصر الجذري. تعتمد الخوارزمية على مقارنة العقدة الجذرية بالعقد التابعة لها. إذا كانت العقدة الجذرية تخالف خاصية الكومة، يتم تبديلها بالعقدة التابعة الأصغر (في الكومة الصغرى) أو الأكبر (في الكومة الكبرى). ثم يتم تكرار العملية مع العقدة التابعة الجديدة حتى يتم استعادة خاصية الكومة.

تطبيقات الكومة

قائمة الأولويات (Priority Queue): تعتبر الكومة هي هيكل البيانات الأمثل لتنفيذ قائمة الأولويات.
خوارزمية ترتيب الكومة (Heap Sort): تعتبر خوارزمية ترتيب الكومة خوارزمية ترتيب فعالة تعتمد على هيكل الكومة.
خوارزمية ديكسترا (Dijkstra's Algorithm): تستخدم خوارزمية ديكسترا الكومة للعثور على أقصر مسار في الرسم البياني.
خوارزمية بريم (Prim's Algorithm): تستخدم خوارزمية بريم الكومة للعثور على الحد الأدنى للشجرة الممتدة في الرسم البياني.

الكومة في سياق الخيارات الثنائية (Binary Options)

على الرغم من أن الكومة ليست هيكل بيانات يستخدم بشكل مباشر في تداول الخيارات الثنائية (Binary Options)، إلا أن المفاهيم المتعلقة بها يمكن أن تكون مفيدة في تحليل البيانات وتطوير استراتيجيات تداول. على سبيل المثال:

إدارة المخاطر (Risk Management): يمكن استخدام الكومة لتحديد الصفقات ذات الأولوية القصوى بناءً على مستوى المخاطر. يمكن ترتيب الصفقات في كومة صغرى بناءً على نسبة المخاطر إلى العائد، مما يسمح للمتداول بالتركيز على الصفقات الأقل خطورة أولاً.
تحليل حجم التداول (Volume Analysis): يمكن استخدام الكومة لتتبع حجم التداول في فترة زمنية معينة. يمكن إضافة حجم التداول لكل فترة زمنية إلى الكومة، مما يسمح للمتداول بتحديد الفترات الزمنية ذات الحجم الأكبر أو الأصغر.
تصفية الإشارات (Signal Filtering): يمكن استخدام الكومة لتصفية إشارات التداول بناءً على قوة الإشارة. يمكن ترتيب الإشارات في كومة صغرى بناءً على قوة الإشارة، مما يسمح للمتداول بالتركيز على الإشارات الأقوى أولاً.
تحديد الاتجاهات (Trend Identification): يمكن استخدام الكومة لتحديد الاتجاهات في أسعار الأصول. يمكن إضافة أسعار الأصول إلى الكومة، مما يسمح للمتداول بتحديد الاتجاهات الصعودية أو الهبوطية.

استراتيجيات التداول ذات الصلة

استراتيجية مارتينغال (Martingale Strategy): تتضمن مضاعفة حجم التداول بعد كل خسارة. يمكن استخدام الكومة لتتبع حجم التداول الحالي وتحديد الحجم التالي.
استراتيجية المضاعفة (Anti-Martingale Strategy): تتضمن مضاعفة حجم التداول بعد كل ربح. يمكن استخدام الكومة لتتبع حجم التداول الحالي وتحديد الحجم التالي.
استراتيجية المتوسط المتحرك (Moving Average Strategy): تتضمن استخدام المتوسط المتحرك لتحديد الاتجاهات. يمكن استخدام الكومة لتخزين أسعار الأصول وحساب المتوسط المتحرك.
استراتيجية مؤشر القوة النسبية (RSI Strategy): تتضمن استخدام مؤشر القوة النسبية لتحديد مناطق ذروة الشراء والبيع. يمكن استخدام الكومة لتخزين أسعار الأصول وحساب مؤشر القوة النسبية.
استراتيجية بولينجر باندز (Bollinger Bands Strategy): تتضمن استخدام نطاقات بولينجر لتحديد التقلبات. يمكن استخدام الكومة لتخزين أسعار الأصول وحساب نطاقات بولينجر.
استراتيجية الاختراق (Breakout Strategy): تتضمن تحديد نقاط الاختراق في الأسعار. يمكن استخدام الكومة لتخزين أسعار الأصول وتحديد نقاط الاختراق.
استراتيجية التداول العكسي (Reversal Trading Strategy): تتضمن تحديد نقاط انعكاس الأسعار. يمكن استخدام الكومة لتخزين أسعار الأصول وتحديد نقاط الانعكاس.
استراتيجية التداول المتأرجح (Swing Trading Strategy): تتضمن الاستفادة من تقلبات الأسعار على المدى القصير. يمكن استخدام الكومة لتخزين أسعار الأصول وتحديد نقاط الدخول والخروج.
استراتيجية التداول اليومي (Day Trading Strategy): تتضمن الاستفادة من تقلبات الأسعار خلال يوم تداول واحد. يمكن استخدام الكومة لتخزين أسعار الأصول وتحديد نقاط الدخول والخروج.
استراتيجية التداول بناءً على الأخبار (News-Based Trading Strategy): تتضمن اتخاذ قرارات التداول بناءً على الأخبار الاقتصادية والسياسية. يمكن استخدام الكومة لتخزين الأخبار ذات الصلة وتحديد تأثيرها على الأسعار.

مؤشرات فنية ذات صلة

مؤشر الماكد (MACD): يستخدم لتحديد الاتجاه وقوة الاتجاه.
مؤشر الاستوكاستيك (Stochastic Oscillator): يستخدم لتحديد مناطق ذروة الشراء والبيع.
مؤشر المتوسط المتحرك التقاربي التباعدي (Convergence Divergence): يستخدم لتحديد التباعد بين المتوسطات المتحركة.
مؤشر فيبوناتشي (Fibonacci Retracements): يستخدم لتحديد مستويات الدعم والمقاومة.
مؤشر حجم التداول المتراكم (On Balance Volume): يستخدم لتأكيد الاتجاهات.

تحليل حجم التداول

تحليل حجم التداول هو أداة مهمة لتحديد قوة الاتجاه. يمكن استخدام الكومة لتتبع حجم التداول وتحديد الفترات الزمنية ذات الحجم الأكبر أو الأصغر.

الاتجاهات في الخيارات الثنائية

تحديد الاتجاهات هو مفتاح النجاح في تداول الخيارات الثنائية. يمكن استخدام الكومة لتخزين أسعار الأصول وتحديد الاتجاهات الصعودية أو الهبوطية.

خاتمة

تعتبر الكومة هيكل بيانات قوي ومتعدد الاستخدامات. على الرغم من أنها ليست هيكل بيانات يستخدم بشكل مباشر في تداول الخيارات الثنائية، إلا أن المفاهيم المتعلقة بها يمكن أن تكون مفيدة في تحليل البيانات وتطوير استراتيجيات تداول فعالة. فهم كيفية عمل الكومة يمكن أن يعزز قدراتك في إدارة المخاطر، وتحليل حجم التداول، وتصفية الإشارات، وتحديد الاتجاهات، وبالتالي تحسين أداء التداول الخاص بك.

ابدأ التداول الآن

سجّل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع 10 دولار) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع 5 دولار)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin لتصلك: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات اتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين