این دوره آموزشی، فراتر از یک معرفی صرف به ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌هاست. رویکرد آن کاملاً عملی و کاربردی بوده و پیاده‌سازی تک‌تک مفاهیم را با استفاده از زبان قدرتمند سی‌شارپ و فریم‌ورک دات‌نت (.NET) آموزش می‌دهد. شما با مفاهیم نظری بنیادین DSA آشنا می‌شوید، اما تأکید اصلی بر روی کاربرد عملی و پیاده‌سازی قدم به قدم است. یاد می‌گیرید که چگونه برای هر مسئله، بهترین ساختمان داده و الگوریتم را انتخاب کنید. هدف اصلی، تقویت توانایی حل مسئله، افزایش مهارت‌های تحلیل الگوریتم و بهبود چشمگیر کارایی کدهای شماست.

• درک عمیق از ساختمان داده‌های بنیادین: تسلط کامل بر آرایه‌ها، لیست‌های پیوندی (یک‌طرفه، دوطرفه و حلقوی)، پشته‌ها، صف‌ها، درختان (دودویی، جستجوی دودویی و متعادل) و گراف‌ها، و کاربردهای آن‌ها.
• تحلیل کارایی الگوریتم‌ها: توانایی تحلیل و مقایسه پیچیدگی زمانی و فضایی (Big O Notation) الگوریتم‌ها برای ارزیابی بهینگی.
• پیاده‌سازی عملی الگوریتم‌های جستجو و مرتب‌سازی: تسلط بر جستجوی خطی و دودویی و انواع مرتب‌سازی (حبابی، انتخابی، درجی، ادغامی، سریع، هیپ‌سورت) با سی‌شارپ.
• آشنایی با الگوریتم‌های بازگشتی و تکراری: درک مفاهیم بازگشت (Recursion) و تکرار (Iteration) و توانایی پیاده‌سازی آن‌ها.
• تسلط بر جدول‌های درهم‌سازی (Hash Tables): درک عمیق از هشینگ، حل تصادم‌ها و کاربردهای آن‌ها در ذخیره‌سازی سریع داده‌ها.
• حل مسائل چالش‌برانگیز: به کارگیری دانش DSA برای حل مسائل پیچیده مصاحبه‌های فنی و رقابت‌های برنامه‌نویسی با سی‌شارپ.
• طراحی راه‌حل‌های کارآمد: توانایی طراحی و پیاده‌سازی راه‌حل‌هایی که از نظر کارایی و مصرف حافظه در بالاترین سطح هستند.

• بهبود عملکرد برنامه‌ها: افزایش کارایی و سرعت برنامه‌ها با انتخاب و پیاده‌سازی صحیح ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها.
• آمادگی برای فرصت‌های شغلی برتر: تسلط بر DSA، کلید موفقیت در مصاحبه‌های فنی شرکت‌های پیشرو تکنولوژی است.
• تقویت مهارت‌های تفکر تحلیلی و حل مسئله: تربیت ذهن برای تجزیه و تحلیل مسائل پیچیده و یافتن راه‌حل‌های منطقی و کارآمد.
• طراحی معماری نرم‌افزاری بهینه: قابلیت طراحی معماری نرم‌افزاری مقیاس‌پذیر و پایدار.
• درک عمیق‌تر از فریم‌ورک‌ها: استفاده مؤثرتر از کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌ها با درک اصول داخلی آن‌ها.
• ایجاد ذهنیت برنامه‌نویسی ساختاریافته: تولید کدی تمیزتر، قابل فهم‌تر و بهینه‌تر.
• تمایز در بازار کار: برنامه‌نویسان مسلط به DSA ارزش بیشتری در بازار کار دارند و از فرصت‌های شغلی بهتری برخوردارند.

• آشنایی پایه با زبان برنامه‌نویسی سی‌شارپ: مفاهیم متغیرها، انواع داده‌ها، حلقه‌ها، شرط‌ها، توابع و متدها.
• درک اولیه از برنامه‌نویسی شی‌گرا (OOP): آشنایی با کلاس‌ها و اشیاء.
• نصب محیط توسعه: داشتن ویژوال استودیو یا Visual Studio Code برای تمرینات عملی.
• اشتیاق به یادگیری و حل مسئله: عامل اصلی موفقیت در این دوره.
• تفکر منطقی: برای درک عمیق‌تر الگوریتم‌ها و طراحی راه‌حل‌ها.
• نیازی به دانش قبلی در مورد DSA نیست؛ دوره از صفر شروع می‌شود.

این دوره به صورت ماژولار طراحی شده و سرفصل‌ها شما را گام به گام از مفاهیم پایه تا پیشرفته راهنمایی می‌کنند:

• مقدمه و تحلیل پیچیدگی: معرفی Big O Notation و روش‌های تحلیل کارایی (زمان و حافظه) الگوریتم‌ها با مثال.
• آرایه‌ها و لیست‌های پیوندی: بررسی آرایه‌ها، لیست‌های پیوندی یک‌طرفه، دوطرفه و حلقوی و عملیات پایه بر روی آن‌ها.
• پشته‌ها و صف‌ها: یادگیری مفاهیم LIFO و FIFO و کاربردهای عملی پشته‌ها و صف‌ها.
• جدول‌های درهم‌سازی: درک هشینگ و حل تصادم‌ها و کاربردها در ذخیره‌سازی داده.
• درختان: مباحث درختان دودویی، جستجوی دودویی (BST) و متعادل (AVL/Red-Black)، و انواع پیمایش درختان.
• گراف‌ها: نمایش گراف‌ها، پیمایش گراف (DFS, BFS)، و الگوریتم‌های کوتاه‌ترین مسیر (Dijkstra) و درخت فراگیر کمینه (Prim/Kruskal).
• الگوریتم‌های جستجو و مرتب‌سازی: پوشش جستجوی خطی و دودویی، و انواع مرتب‌سازی (ادغامی، سریع، حبابی و غیره) با تحلیل کارایی.
• بازگشت و برنامه‌نویسی پویا: درک بازگشت (Recursion) و معرفی برنامه‌نویسی پویا (Dynamic Programming) برای حل مسائل بهینه‌سازی.
• تکنیک‌های طراحی الگوریتم: آشنایی با رویکردهای حریصانه (Greedy) و تقسیم و غلبه (Divide and Conquer).
• پروژه‌های عملی: تمرینات و پروژه‌های متعدد برای پیاده‌سازی DSA در سناریوهای واقعی.