اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساختمان داده ها و الگوریتم ها: آموزش از پایه

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 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 ساختمان داده ها و الگوریتم ها: آموزش از پایه

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر ساختمان داده‌ها و اهمیت آن‌ها
  • 2. انواع داده‌های پایه‌ای در برنامه‌نویسی
  • 3. آرایه‌ها: تعریف، عملیات و کاربردها
  • 4. ماتریس‌ها و نمایش چندبعدی داده‌ها
  • 5. لیست‌های پیوندی: مفاهیم و انواع
  • 6. لیست‌های پیوندی یک‌طرفه
  • 7. عملیات روی لیست‌های پیوندی یک‌طرفه
  • 8. لیست‌های پیوندی دوطرفه
  • 9. عملیات روی لیست‌های پیوندی دوطرفه
  • 10. لیست‌های دوری
  • 11. پشته‌ها: مفاهیم و پیاده‌سازی
  • 12. عملیات پشته (Push, Pop, Peek)
  • 13. کاربردهای پشته در حل مسائل
  • 14. صف‌ها: مفاهیم و پیاده‌سازی
  • 15. عملیات صف (Enqueue, Dequeue, Peek)
  • 16. کاربردهای صف در شبیه‌سازی و پردازش
  • 17. درخت‌ها: مفاهیم پایه و اصطلاحات
  • 18. انواع درخت‌ها
  • 19. درخت‌های دودویی: تعریف و خواص
  • 20. پیمایش درخت دودویی (Inorder, Preorder, Postorder)
  • 21. درخت‌های جستجوی دودویی (BST)
  • 22. عملیات روی درخت‌های جستجوی دودویی
  • 23. درخت‌های متوازن (AVL, Red-Black)
  • 24. مقدمه‌ای بر درخت‌های B و B+
  • 25. کاربرد درخت‌ها در پایگاه‌های داده و سیستم‌های فایل
  • 26. هیپ‌ها: مفاهیم و انواع
  • 27. هیپ دودویی (Min-Heap, Max-Heap)
  • 28. عملیات روی هیپ‌ها
  • 29. کاربرد هیپ در مرتب‌سازی و صف اولویت
  • 30. گراف‌ها: مفاهیم و نمایش
  • 31. نمایش ماتریسی گراف‌ها
  • 32. نمایش لیستی گراف‌ها (Adjacency List)
  • 33. پیمایش گراف (BFS, DFS)
  • 34. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یافتن کوتاه‌ترین مسیر (Dijkstra, Bellman-Ford)
  • 35. الگوریتم‌های درخت پوشای کمینه (Prim, Kruskal)
  • 36. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های مرتب‌سازی
  • 37. مرتب‌سازی حبابی (Bubble Sort)
  • 38. مرتب‌سازی انتخابی (Selection Sort)
  • 39. مرتب‌سازی درجی (Insertion Sort)
  • 40. مرتب‌سازی ادغامی (Merge Sort)
  • 41. مرتب‌سازی سریع (Quick Sort)
  • 42. مرتب‌سازی هیپ (Heap Sort)
  • 43. مقایسه الگوریتم‌های مرتب‌سازی
  • 44. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های جستجو
  • 45. جستجوی خطی (Linear Search)
  • 46. جستجوی دودویی (Binary Search)
  • 47. تکنیک‌های تقسیم و حل (Divide and Conquer)
  • 48. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی پویا (Dynamic Programming)
  • 49. مثال‌های کاربردی برنامه‌نویسی پویا
  • 50. تکنیک‌های حریصانه (Greedy Algorithms)
  • 51. مثال‌های کاربردی الگوریتم‌های حریصانه
  • 52. مقدمه‌ای بر تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌ها
  • 53. نمادگذاری O بزرگ (Big O Notation)
  • 54. پیچیدگی زمانی و فضایی
  • 55. تحلیل الگوریتم‌های بازگشتی
  • 56. تکنیک‌های بهینه‌سازی الگوریتم‌ها
  • 57. طراحی الگوریتم‌های کارآمد
  • 58. مقدمه‌ای بر ساختمان داده‌های پیشرفته
  • 59. جداول هش (Hash Tables)
  • 60. تکنیک‌های حل تصادم در جداول هش
  • 61. درخت‌های Tries
  • 62. درخت‌های Segment
  • 63. ساختمان داده‌های گراف پیشرفته
  • 64. الگوریتم‌های یافتن مؤلفه‌های همبند قوی
  • 65. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های رشته‌ای
  • 66. الگوریتم KMP (Knuth-Morris-Pratt)
  • 67. الگوریتم Rabin-Karp
  • 68. مقدمه‌ای بر ساختمان داده‌های فضایی
  • 69. درخت‌هایkd
  • 70. مقدمه‌ای بر نظریه پیچیدگی محاسباتی
  • 71. کلاس‌های P و NP
  • 72. مسائل NP-Complete
  • 73. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های موازی
  • 74. طراحی الگوریتم‌ها برای پردازنده‌های چندگانه
  • 75. مقدمه‌ای بر ساختمان داده‌های توزیع‌شده
  • 76. مفاهیم پایه‌ای ساختمان داده‌های توزیع‌شده
  • 77. مقدمه‌ای بر رمزنگاری و امنیت داده‌ها
  • 78. ساختمان داده‌های مرتبط با رمزنگاری
  • 79. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و ساختمان داده‌ها
  • 80. کاربرد ساختمان داده‌ها در الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 81. مقدمه‌ای بر ساختمان داده‌ها در سیستم‌های عامل
  • 82. مدیریت حافظه و ساختمان داده‌ها
  • 83. مقدمه‌ای بر ساختمان داده‌ها در شبکه‌های کامپیوتری
  • 84. پروتکل‌ها و ساختمان داده‌ها
  • 85. مقدمه‌ای بر ساختمان داده‌ها در پردازش گرافیکی
  • 86. نمایش صحنه و ساختمان داده‌ها
  • 87. مقدمه‌ای بر ساختمان داده‌ها در پردازش زبان طبیعی
  • 88. مدل‌سازی متن و ساختمان داده‌ها
  • 89. کاربرد ساختمان داده‌ها در پایگاه داده‌های NoSQL
  • 90. ساختمان داده‌های بهینه‌سازی شده برای NoSQL
  • 91. مقدمه‌ای بر ساختمان داده‌های بیولوژیکی
  • 92. کاربرد ساختمان داده‌ها در تحلیل داده‌های زیستی
  • 93. مقدمه‌ای بر ساختمان داده‌ها در محاسبات علمی
  • 94. شبیه‌سازی و ساختمان داده‌ها
  • 95. مقدمه‌ای بر ساختمان داده‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 96. الگوریتم‌های توصیه‌گر و ساختمان داده‌ها
  • 97. مقدمه‌ای بر ساختمان داده‌های مرتبط با هوش مصنوعی
  • 98. یادگیری و ساختمان داده‌ها
  • 99. مقدمه‌ای بر ساختمان داده‌ها در بازی‌سازی
  • 100. مدیریت اشیاء بازی و ساختمان داده‌ها
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: آموزش برنامه نویسی الگوریتم الگوریتم پایه برنامه نویسی پیچیدگی الگوریتمی داده ساختار ساختمان داده ساختمان داده پایه یادگیری الگوریتم یادگیری ساختمان داده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.