اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساختمان داده ها و الگوریتم ها: قوی تر از همیشه

349,950 تومان
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 ساختمان داده ها و الگوریتم ها: قوی تر از همیشه

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر ساختمان داده‌ها و اهمیت آن‌ها
  • 2. مفاهیم پایهٔ الگوریتم‌ها و تحلیل پیچیدگی
  • 3. تحلیل پیچیدگی زمانی و مکانی الگوریتم‌ها (Big O Notation)
  • 4. آرایه‌ها: ساختار، عملیات و کاربردها
  • 5. لیست‌های پیوندی: یک‌طرفه، دوطرفه و دایره‌ای
  • 6. پشته (Stack): مفاهیم، پیاده‌سازی و کاربردها
  • 7. صف (Queue): مفاهیم، پیاده‌سازی و کاربردها
  • 8. درخت‌ها: مفاهیم پایه و انواع درخت‌ها
  • 9. درخت‌های جستجوی دودویی (BST): ساختار و عملیات
  • 10. عمق‌بخشی اول جستجو (DFS) در درخت‌ها
  • 11. عرض‌بخشی اول جستجو (BFS) در درخت‌ها
  • 12. درخت‌های متوازن: AVL و Red-Black Trees (مفاهیم پایه)
  • 13. هرم‌ها (Heaps): Min-Heap و Max-Heap
  • 14. کیسه‌ها (Priority Queues) مبتنی بر هرم
  • 15. جداول هش (Hash Tables): مفاهیم و توابع هش
  • 16. روش‌های حل برخورد در جداول هش (Chaining, Open Addressing)
  • 17. گراف‌ها: مفاهیم پایه و نمایش گراف‌ها
  • 18. نمایش ماتریسی و لیست مجاورت گراف‌ها
  • 19. پیمایش گراف: DFS و BFS
  • 20. مسیرهای کوتاه در گراف‌ها: الگوریتم دایکسترا
  • 21. مسائل مرتب‌سازی: مرتب‌سازی حبابی، انتخابی و درجی
  • 22. مرتب‌سازی ادغامی (Merge Sort)
  • 23. مرتب‌سازی سریع (Quick Sort)
  • 24. مرتب‌سازی هرمی (Heap Sort)
  • 25. مرتب‌سازی شمارشی (Counting Sort)
  • 26. مرتب‌سازی مبنایی (Radix Sort)
  • 27. الگوریتم‌های جستجو: جستجوی خطی و دودویی
  • 28. جستجو در رشته‌ها: الگوریتم نایف (Naive)
  • 29. الگوریتم‌های جستجوی پیشرفته در رشته‌ها (مفاهیم)
  • 30. مجموعه‌های مجزا (Disjoint Sets) و عملیات آن‌ها
  • 31. ساختمان داده‌های پیشرفته برای مجموعه‌های مجزا (Union-Find)
  • 32. اشجار پوشای کمینه (Minimum Spanning Trees): الگوریتم پریم
  • 33. اشجار پوشای کمینه: الگوریتم کروسکال
  • 34. مسائل یافتن دور در گراف‌ها
  • 35. مفاهیم برنامه‌نویسی پویا (Dynamic Programming)
  • 36. مثال‌هایی از برنامه‌نویسی پویا: مسئله کوله‌پشتی (Knapsack)
  • 37. مثال‌هایی از برنامه‌نویسی پویا: دنباله فیبوناچی
  • 38. مثال‌هایی از برنامه‌نویسی پویا: طولانی‌ترین زیردنباله مشترک (LCS)
  • 39. مفاهیم الگوریتم‌های حریصانه (Greedy Algorithms)
  • 40. مثال‌هایی از الگوریتم‌های حریصانه: انتخاب فعالیت (Activity Selection)
  • 41. مثال‌هایی از الگوریتم‌های حریصانه: مسئله رمزگذاری (Huffman Coding)
  • 42. مفاهیم الگوریتم‌های تصادفی (Randomized Algorithms)
  • 43. مفاهیم الگوریتم‌های موازی (Parallel Algorithms)
  • 44. مفاهیم الگوریتم‌های توزیع‌شده (Distributed Algorithms)
  • 45. مقدمه‌ای بر پیچیدگی محاسباتی (Computational Complexity)
  • 46. کلاس‌های پیچیدگی P و NP
  • 47. مسائل NP-Complete و NP-Hard (مفاهیم)
  • 48. کاربرد ساختمان داده‌ها در پایگاه‌های داده
  • 49. کاربرد ساختمان داده‌ها در سیستم‌عامل‌ها
  • 50. کاربرد ساختمان داده‌ها در شبکه‌های کامپیوتری
  • 51. کاربرد ساختمان داده‌ها در طراحی کامپایلر
  • 52. تحلیل و طراحی الگوریتم‌های کارآمد
  • 53. مروری بر ساختمان داده‌های خاص (Tries, Suffix Trees)
  • 54. ساختمان داده‌های فضایی (Spatial Data Structures)
  • 55. ساختمان داده‌ها برای داده‌های جریانی (Streaming Data)
  • 56. مفاهیم داده‌کاوی و ساختمان داده‌های مرتبط
  • 57. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 58. الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification Algorithms)
  • 59. الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering Algorithms)
  • 60. شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)
  • 61. یادگیری عمیق (Deep Learning) و ساختمان داده‌ها
  • 62. کاربرد ساختمان داده‌ها در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 63. مفاهیم رمزنگاری و ساختمان داده‌های امنیتی
  • 64. ساختمان داده‌ها برای داده‌های کلان (Big Data)
  • 65. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده‌ها
  • 66. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های ژنتیک (Genetic Algorithms)
  • 67. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی ترکیبیاتی (Combinatorial Optimization)
  • 68. ساختمان داده‌ها در پردازش تصویر
  • 69. ساختمان داده‌ها در رباتیک
  • 70. مفاهیم تحلیل الگوریتم‌های عددی
  • 71. کاربرد ساختمان داده‌ها در شبیه‌سازی
  • 72. طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر با استفاده از ساختمان داده‌ها
  • 73. اصول طراحی الگوریتم‌های امن
  • 74. مقدمه‌ای بر ساختمان داده‌های خود-تنظیم‌شونده (Self-Adjusting Data Structures)
  • 75. ساختمان داده‌ها برای مدیریت حافظه
  • 76. مفاهیم ساختارهای داده‌ای غیرمعمول (Unusual Data Structures)
  • 77. طراحی و تحلیل الگوریتم‌های خاص برای کاربردهای صنعتی
  • 78. کاربرد ساختمان داده‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 79. مفاهیم الگوریتم‌های گرافیکی و ساختمان داده‌های مرتبط
  • 80. ساختمان داده‌ها در محاسبات علمی
  • 81. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی الگوریتم‌ها
  • 82. تکنیک‌های کاهش پیچیدگی زمانی
  • 83. مفاهیم ساختمان داده‌های توزیع‌شده برای داده‌های حجیم
  • 84. ساختمان داده‌ها در بازی‌های کامپیوتری
  • 85. کاربرد ساختمان داده‌ها در واقعیت مجازی و افزوده
  • 86. مقدمه‌ای بر ساختمان داده‌های کوانتومی (مفاهیم اولیه)
  • 87. ساختمان داده‌ها در سیستم‌های نهفته (Embedded Systems)
  • 88. تحلیل عملکردی ساختمان داده‌ها در عمل
  • 89. طراحی ساختمان داده‌ها برای کاربردهای خاص پزشکی
  • 90. مقدمه‌ای بر ساختمان داده‌ها در اقتصاد سنجی
  • 91. ساختمان داده‌ها در مدیریت زنجیره تأمین
  • 92. کاربرد ساختمان داده‌ها در سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS)
  • 93. مفاهیم ساختمان داده‌ها در رباتیک نرم (Soft Robotics)
  • 94. ساختمان داده‌ها در پردازش سیگنال
  • 95. اصول طراحی الگوریتم‌های کارآمد برای داده‌های نامنظم
  • 96. ساختمان داده‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده با تحمل خطا
  • 97. مقدمه‌ای بر ساختمان داده‌های خود-ترمیم‌شونده (Self-Healing Data Structures)
  • 98. کاربرد ساختمان داده‌ها در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 99. ساختمان داده‌ها در سیستم‌های بلادرنگ (Real-time Systems)
  • 100. مفاهیم ساختمان داده‌ها در پردازش گراف‌های بزرگ
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: الگوریتم الگوریتم کاربردی برنامه نویسی پیچیدگی الگوریتم داده ساختار ساختمان داده ساختمان داده پیشرفته ساختمان داده و الگوریتم طراحی الگوریتم علم کامپیوتر

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.