این دوره جامع طراحی شده است تا شما را با مفاهیم اساسی ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها آشنا کند و مهارت‌های لازم برای پیاده‌سازی و تحلیل آن‌ها در پایتون را به شما بیاموزد. پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود:

• درک عمیق ساختمان داده‌ها: با انواع مختلف ساختمان داده‌ها از جمله آرایه‌ها، لیست‌های پیوندی، پشته‌ها، صف‌ها، درخت‌ها (مثل درخت‌های دودویی جستجو و AVL)، گراف‌ها و جداول هش به طور کامل آشنا شوید و نحوه عملکرد و کاربرد هر یک را درک کنید. این درک شامل مزایا و معایب هر ساختار در سناریوهای مختلف نیز می‌شود.

• تسلط بر الگوریتم‌های کلیدی: الگوریتم‌های جستجو (خطی و دودویی)، مرتب‌سازی (مثل مرتب‌سازی حبابی، انتخابی، درجی، ادغامی، سریع و هیپ)، الگوریتم‌های بازگشتی، و تکنیک‌های برنامه‌نویسی پویا را به خوبی فرا بگیرید و توانایی پیاده‌سازی و بهینه‌سازی آن‌ها را کسب کنید.

• تحلیل پیچیدگی زمانی و فضایی (Big O): چگونگی تحلیل کارایی الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها را با استفاده از نماد Big O (O بزرگ) بیاموزید. این مهارت به شما کمک می‌کند تا بهترین الگوریتم را برای مسائل مختلف بر اساس منابع مورد نیاز (زمان و حافظه) انتخاب و طراحی کنید.

• حل مسائل پیچیده: رویکردهای سیستماتیک برای حل مسائل پیچیده برنامه‌نویسی با استفاده از ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌های مناسب را یاد بگیرید. این شامل توانایی تشخیص اینکه کدام ساختار داده یا الگوریتم برای یک مسئله خاص بهینه‌ترین است، می‌شود.

• پیاده‌سازی عملی در پایتون: تمام مفاهیم و الگوریتم‌ها را به صورت عملی با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون پیاده‌سازی کنید. این رویکرد عملی تضمین می‌کند که شما نه تنها تئوری را می‌دانید، بلکه می‌توانید آن را به کد قابل اجرا تبدیل کنید.

• آمادگی برای مصاحبه‌های فنی: دانش و مهارت‌های لازم برای موفقیت در بخش الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها در مصاحبه‌های فنی شرکت‌های بزرگ فناوری را کسب کنید، که اغلب شامل حل مسائل کدنویسی در لحظه است.

شرکت در این دوره آموزشی مزایای متعددی برای شما به ارمغان خواهد آورد که می‌تواند مسیر شغلی شما را به طور چشمگیری بهبود بخشد:

• تقویت بنیان‌های برنامه‌نویسی: این دوره، پایه و اساس محکمی در علوم کامپیوتر برای شما ایجاد می‌کند که فراتر از سینتکس یک زبان برنامه‌نویسی است. این دانش به شما امکان می‌دهد با هر زبان دیگری نیز کارآمدتر باشید.

• افزایش توانایی حل مسئله: با یادگیری روش‌های ساختارمند برای تجزیه و تحلیل و حل مسائل، قدرت تفکر الگوریتمی شما به شدت افزایش می‌یابد. این مهارت در تمامی جنبه‌های زندگی حرفه‌ای شما ارزشمند خواهد بود.

• آمادگی برای چالش‌های شغلی: بسیاری از مصاحبه‌های فنی در شرکت‌های برتر فناوری، بر توانایی کاندیداها در حل مسائل مربوط به ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها تمرکز دارند. این دوره شما را برای رویارویی با این چالش‌ها کاملاً آماده می‌کند.

• توسعه نرم‌افزارهای کارآمدتر: با انتخاب ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌های مناسب، قادر خواهید بود نرم‌افزارهایی بنویسید که نه تنها کار می‌کنند، بلکه سریع، حافظه-بهینه و مقیاس‌پذیر هستند.

• افزایش اعتماد به نفس: تسلط بر این مفاهیم پیچیده، به شما اعتماد به نفس لازم برای پذیرش پروژه‌های چالش‌برانگیزتر و پیشرفت در مسیر شغلی خود را می‌دهد.

• پایتون به عنوان ابزار قدرتمند: استفاده از پایتون، با سینتکس خوانا و کتابخانه‌های غنی‌اش، فرآیند یادگیری مفاهیم پیچیده را تسهیل می‌کند و به شما امکان می‌دهد سریع‌تر به پیاده‌سازی و آزمایش ایده‌های خود بپردازید.

برای بهره‌مندی حداکثری از این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی اولیه با پایتون: شما باید با مفاهیم اساسی پایتون مانند متغیرها، انواع داده، حلقه‌ها (for, while)، دستورات شرطی (if/else)، توابع، لیست‌ها و دیکشنری‌ها آشنا باشید. نیازی به تسلط کامل نیست، اما درک مبانی ضروری است.

• مفاهیم پایه برنامه‌نویسی: داشتن درک کلی از منطق برنامه‌نویسی و نحوه عملکرد کدها، بسیار کمک‌کننده خواهد بود. این شامل تفکر منطقی و توانایی حل مسائل ساده کدنویسی است.

• اشتیاق به یادگیری: مهم‌تر از همه، داشتن اشتیاق و انگیزه برای یادگیری مفاهیم جدید و چالش‌برانگیز در علوم کامپیوتر، کلید موفقیت شما در این دوره خواهد بود.

اگر تازه با پایتون شروع کرده‌اید، توصیه می‌شود ابتدا یک دوره مقدماتی پایتون را پشت سر بگذارید تا با مبانی این زبان آشنا شوید.

این دوره به دقت ساختاربندی شده تا شما را گام به گام با مهم‌ترین ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها آشنا کند. سرفصل‌های کلیدی عبارتند از:

• مقدمه‌ای بر ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها و تحلیل Big O: در این بخش، اهمیت DSA، نحوه ارزیابی کارایی الگوریتم‌ها و مفهوم پیچیدگی زمانی و فضایی با استفاده از نماد Big O (مثل O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n), O(n!)) به طور کامل بررسی می‌شود. همچنین، بهترین، بدترین و میانگین حالت عملکرد الگوریتم‌ها مورد بحث قرار می‌گیرد.

• آرایه‌ها (Arrays) و لیست‌های پیوندی (Linked Lists): بررسی آرایه‌های ثابت و پویا، عملیات اصلی روی آرایه‌ها (افزودن، حذف، جستجو)، و سپس معرفی لیست‌های پیوندی شامل لیست‌های پیوندی یک‌طرفه، دوطرفه و حلقوی. مقایسه عملکرد آرایه‌ها و لیست‌های پیوندی در سناریوهای مختلف.

• پشته‌ها (Stacks) و صف‌ها (Queues): اصول LIFO (Last-In, First-Out) برای پشته‌ها و FIFO (First-In, First-Out) برای صف‌ها. پیاده‌سازی این ساختمان داده‌ها با استفاده از لیست‌ها و کاربردهای عملی آن‌ها (مثل تابع Undo/Redo، مدیریت تماس‌ها، صف‌های چاپ).

• درخت‌ها (Trees): مقدمه‌ای بر ساختار درخت، درخت‌های دودویی (Binary Trees)، درخت‌های دودویی جستجو (Binary Search Trees – BSTs)، درخت‌های AVL و Red-Black. روش‌های پیمایش درخت (Pre-order, In-order, Post-order) و کاربردهای آن‌ها (مثل سیستم‌های فایل، سلسله مراتب داده).

• جداول هش (Hash Tables): مفهوم هشینگ (Hashing)، توابع هش (Hash Functions)، حل برخوردها (Collision Resolution) با روش‌هایی مانند زنجیره‌ای (Chaining) و آدرس‌دهی باز (Open Addressing). بررسی کاربردها در فرهنگ لغت‌ها (Dictionaries) و مجموعه داده‌ها (Sets) برای دسترسی سریع.

• گراف‌ها (Graphs): معرفی گراف‌ها، نمایش گراف‌ها (لیست مجاورت و ماتریس مجاورت). الگوریتم‌های پیمایش گراف (BFS – جستجوی اول سطح و DFS – جستجوی اول عمق)، و الگوریتم‌های مسیر یاب کوتاه (Dijkstra) و درخت پوشای کمینه (Kruskal, Prim). کاربردهای عملی در شبکه‌های اجتماعی، مسیریابی و غیره.

• الگوریتم‌های مرتب‌سازی (Sorting Algorithms): پوشش جامع انواع الگوریتم‌های مرتب‌سازی شامل Bubble Sort, Selection Sort, Insertion Sort, Merge Sort, Quick Sort و Heap Sort. تحلیل پیچیدگی زمانی و فضایی هر یک و انتخاب بهترین الگوریتم بر اساس ویژگی‌های داده.

• الگوریتم‌های جستجو (Searching Algorithms): جستجوی خطی (Linear Search) و جستجوی دودویی (Binary Search). بررسی شرایط استفاده از هر یک و مقایسه کارایی آن‌ها.

• بازگشت (Recursion) و برنامه‌نویسی پویا (Dynamic Programming): درک عمیق مفهوم بازگشت و چگونگی نوشتن توابع بازگشتی. معرفی برنامه‌نویسی پویا به عنوان روشی برای بهینه‌سازی مسائل با زیرمسائل همپوشان و ساختار بهینه زیرمسائل. مثال‌هایی مانند دنباله فیبوناچی، مسئله کوله‌پشتی.

• مباحث پیشرفته و آمادگی برای مصاحبه: شامل بررسی مسائل رایج در مصاحبه‌های فنی، الگوهای حل مسئله و نکات کاربردی برای بهینه‌سازی راه حل‌ها.

در طول این دوره، مفاهیم صرفاً تئوری نخواهند بود؛ بلکه با مثال‌های عملی و کاربردهای واقعی همراه خواهند شد. برای مثال:

• آرایه‌ها: درک اینکه چگونه لیست‌های پایتون در واقع آرایه‌های پویا هستند و چگونگی استفاده از آن‌ها برای ذخیره‌سازی و دسترسی به مجموعه‌ای از عناصر.

• لیست‌های پیوندی: پیاده‌سازی یک لیست پخش موسیقی که به شما امکان می‌دهد آهنگ‌ها را اضافه، حذف یا به آهنگ بعدی/قبلی بروید.

• پشته‌ها: شبیه‌سازی عملکرد دکمه‌های “بازگشت” و “جلو” در یک مرورگر وب یا قابلیت “Undo/Redo” در ویرایشگرهای متن.

• صف‌ها: مدیریت وظایف در یک سیستم عامل یا شبیه‌سازی صف انتظار مشتریان در یک بانک.

• درخت‌ها: پیاده‌سازی سیستم فایل یک کامپیوتر یا سازماندهی داده‌ها برای جستجوی سریع، مانند دفترچه تلفن.

• جداول هش: ساختن یک فرهنگ لغت سفارشی یا یک کش برای بهبود سرعت دسترسی به داده‌ها.

• گراف‌ها: یافتن کوتاه‌ترین مسیر در نقشه (مثل اپلیکیشن‌های مسیریابی) یا تحلیل شبکه‌های اجتماعی برای یافتن اتصالات.

• الگوریتم‌های مرتب‌سازی: مرتب‌سازی لیست دانش‌آموزان بر اساس نمرات یا سازماندهی داده‌های بزرگ در پایگاه‌های داده.

• برنامه‌نویسی پویا: حل مسئله‌هایی مانند ساختن توالی فیبوناچی یا پیدا کردن تعداد راه‌های رسیدن به یک مقصد در یک شبکه.

این رویکرد عملی تضمین می‌کند که شما نه تنها مفاهیم را درک می‌کنید، بلکه می‌توانید آن‌ها را در پروژه‌های واقعی به کار بگیرید.

دوره یودمی: ساختمان داده و الگوریتم‌ها در پایتون ۲۰۲۳-۹ یک فرصت بی‌نظیر برای هر کسی است که می‌خواهد مهارت‌های برنامه‌نویسی خود را به سطح بالاتری ارتقا دهد. با تمرکز بر مفاهیم بنیادین، پیاده‌سازی عملی در پایتون، و آمادگی برای چالش‌های دنیای واقعی و مصاحبه‌های فنی، این دوره شما را با دانش و ابزارهایی که برای موفقیت در حوزه توسعه نرم‌افزار نیاز دارید، مجهز خواهد کرد. این سرمایه‌گذاری بر روی دانش شما، بدون شک درهای جدیدی را به روی فرصت‌های شغلی و پیشرفت حرفه‌ای شما باز خواهد کرد.

همین امروز به این دوره بپیوندید و سفر خود را برای تبدیل شدن به یک برنامه‌نویس مسلط و کارآمد آغاز کنید!