اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی همراه برنامه‌نویس: تحلیل جامع الگوریتم‌ها

349,950 تومان
همراه برنامه‌نویس: تحلیل جامع الگوریتم‌ها - کلید کارایی و بهینه‌سازی کد همراه برنامه‌نویس: تحلیل جامع الگوریتم‌ها مسیر شما به سوی نوشتن کدهای سریع‌تر، کارآمدتر و مقیاس‌پذیرتر معرفی دوره: قدرتمندترین ا...
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 87,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره همراه برنامه‌نویس: تحلیل جامع الگوریتم‌ها

موضوع کلی: علوم کامپیوتر

موضوع میانی: طراحی و تحلیل الگوریتم‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی ریاضیات برای تحلیل الگوریتم‌ها
  • 2. مجموعه‌ها، روابط و توابع
  • 3. نمادهای مجانبی (O, Ω, Θ)
  • 4. تحلیل زمان اجرا و پیچیدگی فضا
  • 5. مدل‌های محاسباتی: RAM و ماشین تورینگ
  • 6. مرور ساختارهای داده ابتدایی: آرایه‌ها، لیست‌های پیوندی
  • 7. آرایه‌های پویا و لیست‌های پیوندی دوطرفه
  • 8. پشته‌ها و صف‌ها
  • 9. درخت‌ها: مفاهیم و انواع
  • 10. درخت‌های دودویی و پیمایش آن‌ها
  • 11. درخت‌های جستجوی دودویی
  • 12. درخت‌های AVL و تعادل آن‌ها
  • 13. درخت‌های B و B+
  • 14. هیف (Heap) و هیف‌سورت
  • 15. جدول‌های درهم‌سازی (Hash Tables)
  • 16. الگوریتم‌های مرتب‌سازی: مرتب‌سازی انتخابی، درجی، حبابی
  • 17. مرتب‌سازی ادغامی (Merge Sort)
  • 18. مرتب‌سازی سریع (Quick Sort)
  • 19. مرتب‌سازی هرمی (Heap Sort)
  • 20. مرتب‌سازی مبنایی (Radix Sort)
  • 21. مقایسه الگوریتم‌های مرتب‌سازی
  • 22. مبانی طراحی الگوریتم: تقسیم و حل
  • 23. کاربرد تقسیم و حل: ضرب ماتریس استراسن
  • 24. برنامه‌نویسی پویا: مفاهیم و کاربردها
  • 25. دنباله فیبوناچی با برنامه‌نویسی پویا
  • 26. مسئله کوله‌پشتی با برنامه‌نویسی پویا
  • 27. کوتاه‌ترین مسیر با برنامه‌نویسی پویا (Floyd-Warshall)
  • 28. زیردنباله مشترک بیشینه (LCS)
  • 29. برنامه‌نویسی حریصانه: مفاهیم و کاربردها
  • 30. مسئله کوله‌پشتی کسری با الگوریتم حریصانه
  • 31. کدهای هافمن
  • 32. نظریه گراف: مفاهیم و نمایش‌ها
  • 33. پیمایش گراف: DFS و BFS
  • 34. یافتن مولفه‌های همبندی
  • 35. تشخیص دور در گراف
  • 36. الگوریتم‌های کوتاه‌ترین مسیر: Dijkstra
  • 37. الگوریتم‌های کوتاه‌ترین مسیر: Bellman-Ford
  • 38. درخت پوشای کمینه: Prim
  • 39. درخت پوشای کمینه: Kruskal
  • 40. مسائل NP-Complete و NP-Hard
  • 41. مقدمه‌ای بر نظریه پیچیدگی محاسباتی
  • 42. اثبات NP-Completeness
  • 43. کاهش‌ها و تبدیل‌ها
  • 44. جستجو و مرتب‌سازی: جستجوی دودویی
  • 45. جستجوی درهم‌سازی
  • 46. الگوریتم‌های رشته‌ای: KMP
  • 47. الگوریتم‌های رشته‌ای: Boyer-Moore
  • 48. تطبیق الگو
  • 49. فشرده‌سازی داده‌ها: ران-لنگ (Run-length)
  • 50. فشرده‌سازی داده‌ها: Huffman
  • 51. فشرده‌سازی داده‌ها: Lempel-Ziv
  • 52. تحلیل میانگین و بدترین حالت
  • 53. تحلیل سر‌به‌سر (Amortized Analysis)
  • 54. ساختارهای داده پیشرفته: درخت‌های R
  • 55. ساختارهای داده پیشرفته: درخت‌های KD
  • 56. ساختارهای داده پیشرفته: درخت‌های Segment
  • 57. ساختارهای داده پیشرفته: درخت‌های Fenwick
  • 58. مسائل بهینه‌سازی ترکیبیاتی: برنامه‌ریزی خطی
  • 59. برنامه‌ریزی عدد صحیح
  • 60. مسائل جریان بیشینه
  • 61. مسائل تطبیق
  • 62. الگوریتم‌های تقریبی: مفاهیم
  • 63. الگوریتم‌های تقریبی برای مسئله کوله‌پشتی
  • 64. الگوریتم‌های تقریبی برای مسئله پوشش رأسی
  • 65. محاسبات موازی و الگوریتم‌های موازی
  • 66. مدل‌های محاسبات موازی
  • 67. آشنایی با الگوریتم‌های توزیع‌شده
  • 68. الگوریتم‌های تصادفی (Randomized Algorithms): مفاهیم
  • 69. الگوریتم‌های تصادفی: Quicksort
  • 70. الگوریتم‌های تصادفی: Las Vegas و Monte Carlo
  • 71. آنالیز الگوریتم‌های بازگشتی: روش جایگذاری
  • 72. آنالیز الگوریتم‌های بازگشتی: روش درختی
  • 73. آنالیز الگوریتم‌های بازگشتی: قضیه اصلی (Master Theorem)
  • 74. پیدا کردن میانه و انتخاب
  • 75. الگوریتم‌های مرتب‌سازی در زمان خطی
  • 76. ساختارهای داده غیرقابل تغییر
  • 77. طراحی API برای ساختارهای داده
  • 78. بهبود عملکرد: بهینه‌سازی حافظه
  • 79. بهبود عملکرد: بهینه‌سازی کش
  • 80. بهبود عملکرد: موازی‌سازی
  • 81. آزمون و خطایابی الگوریتم‌ها
  • 82. اندازه‌گیری عملکرد الگوریتم‌ها
  • 83. انتخاب ساختار داده مناسب
  • 84. کاربرد الگوریتم‌ها در طراحی سیستم‌ها
  • 85. الگوریتم‌های داده‌کاوی: انجمنی
  • 86. الگوریتم‌های داده‌کاوی: خوشه‌بندی
  • 87. آشنایی با یادگیری ماشین: الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 88. آشنایی با یادگیری ماشین: درخت تصمیم
  • 89. الگوریتم‌های گراف: جریان بیشینه
  • 90. الگوریتم‌های گراف: مطابقت بیشینه
  • 91. پیاده‌سازی الگوریتم‌ها در زبان‌های مختلف
  • 92. مروری بر کتابخانه‌های الگوریتمی
  • 93. چالش‌های طراحی الگوریتم در دنیای واقعی
  • 94. فرهنگ لغت اصطلاحات رایج در تحلیل الگوریتم‌ها
  • 95. منابع و مراجع برای مطالعه بیشتر
  • 96. برنامه‌نویسی همراه با تحلیل الگوریتم
  • 97. آینده تحلیل و طراحی الگوریتم‌ها
  • 98. اخلاقیات در طراحی الگوریتم‌ها
  • 99. جمع‌بندی و مرور کلی مطالب
  • 100. آماده‌سازی برای مصاحبه‌های شغلی
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: Algorithm Analysis Asymptotic Analysis Big O Notation Computer Science Data Structures آموزش تحلیل الگوریتم بهینه‌سازی کد پیچیدگی الگوریتم پیچیدگی زمانی تحلیل الگوریتم ساختمان داده طراحی الگوریتم علوم کامپیوتر مصاحبه برنامه نویسی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.