اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش جامع و کاربردی ساختمان داده و الگوریتم‌های بهینه با پایتون (ویژه توسعه‌دهندگان)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع و کاربردی ساختمان داده و الگوریتم‌های بهینه با پایتون (ویژه توسعه‌دهندگان)

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: الگوریتم‌ها و ساختارهای داده در زبان برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی الگوریتم و تحلیل پیچیدگی زمانی و فضایی
• 2. نمادگذاری بزرگ O برای ارزیابی کارایی کد
• 3. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی و اصول کدنویسی تمیز در پایتون
• 4. ساختار داده‌های پایه در پایتون و مدیریت حافظه
• 5. آرایه‌ها و لیست‌های پیوندی در پایتون
• 6. عملیات درج حذف و جستجو در لیست‌های پیوندی
• 7. مفهوم پشته و پیاده‌سازی آن با لیست‌های پایتون
• 8. کاربرد پشته در معکوس‌سازی رشته‌ها و ارزیابی عبارات ریاضی
• 9. مفهوم صف و پیاده‌سازی آن با کتابخانه‌های استاندارد
• 10. صف‌های دوطرفه و کاربردهای آن‌ها در صف‌های اولویت‌دار
• 11. بازگشت و حل مسائل با استفاده از توابع بازگشتی
• 12. تحلیل زمان اجرای توابع بازگشتی و جایگزین‌های حلقوی
• 13. الگوریتم‌های جستجوی خطی و جستجوی دودویی
• 14. بهینه‌سازی جستجو در داده‌های مرتب شده
• 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 تحلیل پیچیدگی آن
• 19. مقدمه‌ای بر ساختار درخت و اصطلاحات پایه
• 20. درخت‌های جستجوی دودویی و عملیات پایه
• 21. پیمایش درخت‌های دودویی به روش‌های پیش‌ترتیب میان‌ترتیب و پس‌ترتیب
• 22. درخت‌های متوازن و اهمیت آن‌ها در بهینه‌سازی
• 23. مفاهیم پایه گراف و روش‌های نمایش آن با ماتریس مجاورت
• 24. نمایش گراف با لیست مجاورت در پایتون
• 25. الگوریتم جستجوی اول سطح در گراف
• 26. الگوریتم جستجوی اول عمق در گراف
• 27. یافتن کوتاه‌ترین مسیر در گراف‌های وزن‌دار
• 28. مفهوم جدول هش و مدیریت برخوردها
• 29. پیاده‌سازی دیکشنری در پایتون و تحلیل عملکرد آن
• 30. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی پویا و زیرمسئله‌های هم‌پوشان
• 31. حل مسئله فیبوناچی با روش برنامه‌نویسی پویا
• 32. مسئله کوله‌پشتی و بهینه‌سازی منابع
• 33. الگوریتم‌های حریصانه و کاربرد آن‌ها در مسائل بهینه‌سازی
• 34. بررسی مسئله کوتاه‌ترین مسیر با الگوریتم دایکسترا
• 35. مفاهیم پایه در طراحی الگوریتم‌های کارآمد
• 36. بهینه‌سازی مصرف حافظه در ساختارهای داده بزرگ
• 37. تکنیک‌های تست و عیب‌یابی کدهای الگوریتمی
• 38. اصول نگهداری و توسعه‌پذیری کدهای مهندسی نرم‌افزار
• 39. معرفی کتابخانه‌های استاندارد پایتون برای الگوریتم‌های پیشرفته
• 40. حل مسائل کاربردی در تحلیل داده با ساختارهای داده بهینه