KURS ISHI

KIRISH O'zbekistonda raqamli iqtisodiyotning yalpi ichki mahsulotdagi ulushi 2023-yilda 5,6% ga yetdi va bu ko'rsatkichni 2030-yilga borib 10% ga yetkazish strategik maqsad qilib belgilangan [1]. Axborot texnologiyalari xizmatlari eksporti esa 2023-yilda 340 million dollardan oshdi, bu 2022-yilga nisbatan 2,5 barobar o'sishni ko'rsatadi [2]. Bu o'sish sur'atlari katta hajmdagi ma'lumotlarni samarali boshqarish va qayta ishlashga bo'lgan ehtiyojni keskin oshirmoqda. Global miqyosda esa, ma'lumotlar bazalarini boshqarish tizimlari bozori 2023-yilda 60 milliard AQSh dollaridan oshdi va 2028-yilga borib 100 milliard dollarga yetishi prognoz qilinmoqda, bu yillik o'rtacha 10,7% o'sishni anglatadi [3]. Mazkur kontekstda xeshlash usullari kabi ma'lumotlar tuzilmalari va algoritmlarining optimallashtirilishi dasturiy ta'minotning umumiy unumdorligini, ma'lumotlarga kirish tezligini va tizimlar barqarorligini ta'minlashda fundamental rol o'ynaydi. Hozirgi davrda ma'lumotlar hajmining eksponensial o'sishi va real vaqt rejimida qayta ishlashga bo'lgan talab, mavjud xeshlash algoritmlarining samaradorligini doimiy ravishda takomillashtirishni talab qilmoqda. Aksariyat ilovalar, jumladan, katta ma'lumotlar (Big Data) tizimlari, sun'iy intellekt platformalari, kesh tizimlari va xavfsizlik protokollari xeshlash usullariga asoslanadi. Biroq, kolliziyalarni hal qilishning samarali strategiyalarini ishlab chiqish, xeshlash funksiyalarini optimallashtirish va dinamik yuklanishlarga moslashuvchan xesh-jadval tizimlarini yaratish masalalari hali ham to'liq hal etilmagan dolzarb muammolar hisoblanadi. Ayniqsa, resurs cheklovlari mavjud bo'lgan mobil qurilmalar va o'rnatilgan tizimlar uchun optimallashtirilgan xeshlash algoritmlarini ishlab chiqish hamda mavjud algoritmlarning samaradorligini turli ma'lumotlar to'plamlari va yuklanish ko'rsatkichlari ostida chuqur tahlil qilish zarurati mavjud. Xeshlash usullari bo'yicha ilmiy tadqiqotlar uzoq tarixga ega bo'lib, ko'plab xorijiy olimlar tomonidan chuqur o'rganilgan. Donald Knuth "The Art of Computer Programming" asarida xeshlash nazariyasiga fundamental hissa qo'shgan, turli xeshlash funksiyalari va kolliziyalarni hal qilish usullarini atroflicha tahlil qilgan [5]. Thomas Cormen, Charles Leiserson, Ronald Rivest va Clifford Stein (CLR S) o'zlarining "Introduction to Algorithms" kitobida xeshlashning matematik asoslari, zanjirli ...