प्रोग्रामिंग में डेटा प्रकार डेटा के प्रकार और प्रकृति को दर्शाता है जिसका उद्देश्य उपयोगकर्ता द्वारा उपयोग किया जाना है। यह डेटा प्रकार है जो संकलक या दुभाषिया से निपटने जा रहा है और मुख्य मेमोरी में संबंधित भंडारण स्थान प्रदान करता है। अब डेटा स्टोर करने के लिए हमने डेटा की प्रकृति के आधार पर अलग-अलग डेटा संरचना पेश की है। चूंकि डेटा को मुख्य रूप से लीनियर और नॉनलाइनियर क्लास के रूप में वर्गीकृत किया जाता है, इसलिए विशेष रूप से नॉन लीनियर डेटा के लिए बेहतर समझ के लिए ऐसे डेटा का प्रतिनिधित्व करने के लिए ग्राफ़ और ट्री की अवधारणा है।
अब चूंकि ग्राफ और ट्री दोनों नॉनलाइनियर डेटा का प्रतिनिधित्व करते थे, इसलिए कुछ सामान्य विशेषताओं को साझा करें क्योंकि दोनों में नोड्स और एज शामिल हैं लेकिन फिर भी दोनों के बीच कुछ अंतर हैं जो नीचे सूचीबद्ध हैं।
ग्राफ और ट्री के बीच महत्वपूर्ण अंतर निम्नलिखित हैं।
| वरिष्ठ। नहीं. | कुंजी | ग्राफ़ | वृक्ष |
|---|---|---|---|
| 1 | परिभाषा | ग्राफ नॉनलाइनियर डेटा का ग्राफिकल प्रतिनिधित्व है जहां डेटा को नोड्स द्वारा दर्शाया जाता है और उनके बीच के संबंध को कनेक्टिंग पथ द्वारा दर्शाया जाता है जिसे एज के रूप में जाना जाता है। | दूसरी ओर ट्री का उपयोग गैर-रेखीय डेटा का प्रतिनिधित्व करने के लिए भी किया जाता है, लेकिन पदानुक्रम के संदर्भ में जहां डेटा को फिर से नोड द्वारा दर्शाया जाता है और इसके क्रमिक डेटा को नोड द्वारा निरूपित किया जाता है, इसे चाइल्ड नोड्स कहा जाता है। |
| 2 | कार्यान्वयन | गैर-रेखीय डेटा के प्रतिनिधित्व के लिए ग्राफ़ को इस तरह से लागू किया जाता है कि नोड्स कनेक्ट हो सकते हैं या नहीं भी हो सकते हैं या डेटा के बीच कनेक्शन का प्रतिनिधित्व करने के लिए नोड्स के बीच सेल्फ-लूप की संभावना भी हो सकती है। | दूसरी ओर ट्री को इस तरह से कार्यान्वित किया जाता है कि प्रत्येक नोड में माता-पिता या पहले नोड को छोड़कर उसका माता-पिता होना चाहिए और किसी अन्य नोड से जुड़ा होना चाहिए यानी अन्य नोड के बिना कोई नोड मौजूद नहीं हो सकता है। इसके अलावा ट्री के मामले में लूप या सेल्फ-लूप की कोई संभावना नहीं है क्योंकि डेटा प्रतिनिधित्व पदानुक्रमित प्रकृति में है। |
| 3 | डेटा खोज | चूंकि ग्राफ में सेल्फ-लूप हो सकता है इसलिए ट्रैवर्सल दृष्टिकोण पर डेटा खोजना मुश्किल है। वांछित डेटा तक पहुंचने के लिए उपयोगकर्ता को बिंदुओं को जोड़ना होगा। | दूसरी ओर पेड़ के मामले में डेटा को नोड्स के रूप में दर्शाया जाता है जो पदानुक्रमित तरीके से जुड़े होते हैं ताकि उपयोगकर्ता के लिए पेड़ के विशेष स्तर पर वांछित डेटा खोजने के लिए ट्रैवर्सल खोज संभव हो सके। |
| 4 | माता-पिता के बच्चे के संबंध | चूंकि ग्राफ़ डेटा का प्रतिनिधित्व नहीं करता है, इसलिए डेटा प्रतिनिधित्व के बीच कोई अभिभावक बाल संबंध नहीं है, इसलिए ग्राफ़ के मामले में ऐसा कोई पैरेंट नोड या चाइल्ड नोड मौजूद नहीं है। | दूसरी ओर ट्री डेटा के मामले में पदानुक्रमित तरीके से प्रतिनिधित्व किया जाता है, इसलिए माता-पिता से बच्चे का संबंध नोड्स के बीच मौजूद होता है और हाँ ट्री के मामले में पैरेंट नोड के साथ-साथ चाइल्ड नोड भी मौजूद होता है। |
| 5 | इसके विपरीत | यदि ग्राफ़ के मामले हम कह सकते हैं कि सभी ग्राफ़ ट्री नहीं हैं। | दूसरी ओर पेड़ के मामले में हम कह सकते हैं कि सभी पेड़ ग्राफ़ हैं। |
| 6 | उपयोग | ग्राफ़ का मुख्य उपयोग रंग भरना और कार्य शेड्यूलिंग है। | दूसरी ओर पेड़ों का मुख्य उपयोग छँटाई और ट्रैवर्सिंग के लिए होता है। |