اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش جامع تحلیل و پیاده‌سازی الگوریتم‌ها با استفاده از ابزارهای توسعه مدرن (VS Code)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع تحلیل و پیاده‌سازی الگوریتم‌ها با استفاده از ابزارهای توسعه مدرن (VS Code)

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: الگوریتم‌ها و ساختارهای داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی تحلیل پیچیدگی زمانی و مرتبه اجرایی الگوریتم‌ها
• 2. نصب و پیکربندی محیط توسعه VS Code برای برنامه‌نویسی الگوریتمی
• 3. آشنایی با ساختار داده‌های پایه و آرایه‌ها در حافظه
• 4. پیاده‌سازی و تحلیل عملی آرایه‌ها در محیط VS Code
• 5. آشنایی با لیست‌های پیوندی یک‌طرفه و دوطرفه
• 6. پیاده‌سازی لیست‌های پیوندی و مدیریت حافظه پویا
• 7. مفهوم پشته و کاربرد آن در فراخوانی توابع
• 8. پیاده‌سازی پشته با استفاده از آرایه و لیست پیوندی
• 9. مفهوم صف و کاربرد آن در سیستم‌های نوبتی
• 10. پیاده‌سازی انواع صف و صف‌های اولویت‌دار
• 11. تحلیل الگوریتم‌های جستجوی خطی و دودویی
• 12. پیاده‌سازی جستجوی دودویی و تحلیل پیچیدگی آن
• 13. مبانی بازگشت و حل مسائل با استفاده از توابع بازگشتی
• 14. تحلیل و بهینه‌سازی توابع بازگشتی با ابزارهای دیباگ VS Code
• 15. مرتب‌سازی حبابی و تحلیل کارایی آن
• 16. مرتب‌سازی انتخابی و مرتب‌سازی درجی
• 17. مرتب‌سازی سریع و استراتژی تقسیم و غلبه
• 18. مرتب‌سازی ادغامی و مدیریت حافظه در بازگشت
• 19. آشنایی با جداول هش و توابع درهم‌ساز
• 20. رفع تصادم در جداول هش و پیاده‌سازی عملی
• 21. مبانی درخت‌های دودویی و پیمایش آن‌ها
• 22. پیاده‌سازی درخت جستجوی دودویی
• 23. عملیات درج و حذف در درخت‌های جستجوی دودویی
• 24. آشنایی با درخت‌های متوازن و اهمیت آن‌ها
• 25. مبانی گراف‌ها و روش‌های نمایش گراف در حافظه
• 26. پیمایش گراف با الگوریتم جستجوی اول سطح
• 27. پیمایش گراف با الگوریتم جستجوی اول عمق
• 28. یافتن کوتاه‌ترین مسیر در گراف با الگوریتم دایکسترا
• 29. آشنایی با الگوریتم‌های حریصانه در حل مسائل بهینه‌سازی
• 30. مبانی برنامه‌نویسی پویا و حل مسائل با زیرمسئله‌های همپوشان
• 31. پیاده‌سازی مسئله کوله‌پشتی با رویکرد برنامه‌نویسی پویا
• 32. تحلیل پیچیدگی فضا و زمان در الگوریتم‌های پیشرفته
• 33. استفاده از ابزارهای Profiler در VS Code برای تحلیل عملکرد
• 34. بهینه‌سازی کدهای الگوریتمی برای افزایش سرعت اجرا
• 35. آشنایی با مفاهیم پایه‌ای انطباق کد با استانداردهای مهندسی نرم‌افزار
• 36. بررسی الگوهای طراحی در پیاده‌سازی ساختارهای داده
• 37. تست واحد و اطمینان از صحت عملکرد الگوریتم‌ها
• 38. مدیریت خطاها و استثناها در پیاده‌سازی ساختار داده‌ها
• 39. ارائه نهایی پروژه و مستندسازی الگوریتم‌های پیاده‌سازی شده