اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مبانی الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها با رویکرد حل مسائل مهندسی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها با رویکرد حل مسائل مهندسی

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: طراحی و تحلیل الگوریتم‌های محاسباتی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفهوم الگوریتم و تحلیل پیچیدگی زمانی
• 2. نمادگذاری‌های مجانبی و مرتبه رشد توابع
• 3. ساختارهای داده پایه و آرایه‌ها
• 4. لیست‌های پیوندی و کاربرد آن‌ها در مدیریت حافظه
• 5. مفهوم پشته و پیاده‌سازی آن با آرایه و لیست
• 6. صف و اصول صف‌های اولویت‌دار
• 7. تحلیل مرتبه اجرایی در الگوریتم‌های بازگشتی
• 8. رابطه بازگشتی و قضیه اصلی در تحلیل الگوریتم‌ها
• 9. مرتب‌سازی انتخابی و تحلیل پایداری آن
• 10. مرتب‌سازی درجی و کارایی آن در داده‌های نیمه‌مرتب
• 11. مرتب‌سازی حبابی و مفاهیم پایه مرتب‌سازی
• 12. مرتب‌سازی ادغامی و رویکرد تقسیم و غلبه
• 13. مرتب‌سازی سریع و بهینه‌سازی انتخاب محور
• 14. صف اولویت‌دار و ساختمان داده هرم
• 15. الگوریتم مرتب‌سازی هرمی
• 16. پشته‌های دوگانه و کاربرد در حافظه
• 17. جستجوی خطی و جستجوی دودویی در آرایه‌های مرتب
• 18. درخت‌های جستجوی دودویی و عملیات پایه
• 19. توازن در درخت‌های جستجو و درخت‌های AVL
• 20. درخت‌های قرمز-سیاه و تضمین زمان اجرای لگاریتمی
• 21. مفاهیم پایه در جداول درهم‌سازی
• 22. روش‌های رفع برخورد در جداول درهم‌سازی
• 23. تحلیل کارایی جداول درهم‌سازی در سناریوهای مهندسی
• 24. گراف‌ها و روش‌های نمایش آن‌ها در حافظه
• 25. پیمایش اول سطح در گراف‌ها
• 26. پیمایش اول عمق و کاربردهای آن
• 27. الگوریتم‌های یافتن کوتاه‌ترین مسیر در گراف‌های بدون وزن
• 28. الگوریتم دایکسترا برای کوتاه‌ترین مسیر در گراف‌های وزن‌دار
• 29. الگوریتم بلمن-فورد و بررسی وزن‌های منفی
• 30. درخت پوشای کمینه و الگوریتم کروسکال
• 31. درخت پوشای کمینه و الگوریتم پریم
• 32. مفاهیم پایه در برنامه‌نویسی پویا
• 33. حل مسائل بهینه‌سازی با رویکرد برنامه‌نویسی پویا
• 34. الگوریتم‌های حریصانه و ویژگی‌های بهینگی آن‌ها
• 35. مسئله کوله‌پشتی و روش‌های حل الگوریتمی
• 36. تطابق رشته‌ها و الگوریتم‌های جستجوی متن
• 37. مفاهیم پایه در علوم رایانه نظری و مسائل تصمیم‌گیری
• 38. کلاس‌های پیچیدگی محاسباتی و مفهوم P و NP
• 39. طراحی الگوریتم‌های کارآمد برای مسائل مهندسی نرم‌افزار
• 40. مدیریت منابع و بهینه‌سازی مصرف حافظه در الگوریتم‌ها
• 41. بررسی خطاهای رایج در پیاده‌سازی ساختمان داده‌ها
• 42. اصول تست و ارزیابی کارایی الگوریتم‌ها در محیط عملیاتی
• 43. پیاده‌سازی بهینه ساختمان داده‌ها با رویکرد شیءگرا
• 44. بررسی پایداری و صحت الگوریتم‌ها در شرایط مرزی
• 45. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی الگوریتم‌های پردازش داده
• 46. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای سیستم‌های با حافظه محدود
• 47. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد در طراحی ساختمان داده‌ها
• 48. الگوریتم‌های موازی‌سازی و چالش‌های همگامی
• 49. مستندسازی و تحلیل الگوریتم‌ها برای توسعه‌دهندگان
• 50. ارائه راهکارهای الگوریتمی برای مسائل واقعی مهندسی