دوره ساختمان داده ها و الگوریتم ها: برای ارتقای سطح برنامه نویسی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

1,990,000 تومان
ساختمان داده ها و الگوریتم ها: ارتقای سطح برنامه نویسی ساختمان داده ها و الگوریتم ها: دریچه ای به سوی برنامه نویسی حرفه ای معرفی دوره آیا تا به حال با خود فکر کرده‌اید که چرا برخی برنامه‌ها به طرز شگف...
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 497,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: ساختمان داده ها و الگوریتم ها: برای ارتقای سطح برنامه نویسی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی برنامه نویسی و تفکر الگوریتمی
  • 2. آشنایی با انواع داده‌ها و متغیرها
  • 3. عملگرها و عبارات در برنامه نویسی
  • 4. ساختارهای کنترلی شرطی (if, else, switch)
  • 5. حلقه‌های تکرار (for, while, do-while)
  • 6. آرایه‌ها: تعریف، مقداردهی و دسترسی
  • 7. آرایه‌های چندبعدی
  • 8. مفهوم تابع و مزایای استفاده از آن
  • 9. پارامترها و آرگومان‌های تابع
  • 10. انواع توابع: بازگشتی و غیربازگشتی
  • 11. مفهوم ساختمان داده و اهمیت آن
  • 12. انواع ساختمان داده: خطی و غیرخطی
  • 13. مقدمه‌ای بر پیچیدگی زمانی و مکانی الگوریتم‌ها (Big O Notation)
  • 14. روش‌های محاسبه پیچیدگی زمانی الگوریتم‌ها
  • 15. آرایه‌های پویا (Dynamic Arrays)
  • 16. لیست پیوندی: تعریف و انواع آن (یک‌طرفه، دوطرفه، حلقوی)
  • 17. عملیات پایه روی لیست پیوندی (اضافه کردن، حذف کردن، جستجو)
  • 18. پشته (Stack): تعریف و کاربردها
  • 19. پیاده‌سازی پشته با استفاده از آرایه و لیست پیوندی
  • 20. صف (Queue): تعریف و کاربردها
  • 21. پیاده‌سازی صف با استفاده از آرایه و لیست پیوندی
  • 22. صف اولویت (Priority Queue)
  • 23. درخت: تعریف و اصطلاحات پایه (ریشه، گره، برگ، پدر، فرزند)
  • 24. درخت دودویی: تعریف و ویژگی‌ها
  • 25. پیمایش درخت دودویی (Preorder, Inorder, Postorder)
  • 26. درخت جستجوی دودویی (Binary Search Tree - BST)
  • 27. عملیات پایه روی درخت جستجوی دودویی (جستجو، درج، حذف)
  • 28. درخت متوازن (Balanced Tree)
  • 29. درخت AVL: تعریف و ویژگی‌ها
  • 30. چرخش‌ها در درخت AVL (Rotation)
  • 31. درخت قرمز-سیاه (Red-Black Tree)
  • 32. B-Tree: تعریف و کاربردها
  • 33. Heap: تعریف و انواع آن (Min Heap, Max Heap)
  • 34. پیاده‌سازی Heap با استفاده از آرایه
  • 35. Heap Sort: الگوریتم مرتب‌سازی با استفاده از Heap
  • 36. گراف: تعریف و اصطلاحات پایه (راس، یال، گراف جهت‌دار، گراف بدون جهت)
  • 37. روش‌های نمایش گراف (ماتریس مجاورت، لیست مجاورت)
  • 38. پیمایش گراف (BFS, DFS)
  • 39. کاربردهای BFS و DFS در حل مسائل
  • 40. مرتب‌سازی توپولوژیکی (Topological Sort)
  • 41. الگوریتم دایکسترا (Dijkstra's Algorithm) برای یافتن کوتاه‌ترین مسیر
  • 42. الگوریتم فلوید-وارشال (Floyd-Warshall Algorithm)
  • 43. الگوریتم کروسکال (Kruskal's Algorithm) برای یافتن درخت پوشای کمینه
  • 44. الگوریتم پریم (Prim's Algorithm) برای یافتن درخت پوشای کمینه
  • 45. مفهوم درهم‌سازی (Hashing) و جدول درهم‌سازی (Hash Table)
  • 46. توابع درهم‌ساز (Hash Functions)
  • 47. روش‌های حل تصادم (Collision Resolution) در جدول درهم‌سازی (Chaining, Open Addressing)
  • 48. الگوریتم‌های مرتب‌سازی: Bubble Sort
  • 49. الگوریتم‌های مرتب‌سازی: Insertion Sort
  • 50. الگوریتم‌های مرتب‌سازی: Selection Sort
  • 51. الگوریتم‌های مرتب‌سازی: Merge Sort
  • 52. الگوریتم‌های مرتب‌سازی: Quick Sort
  • 53. الگوریتم‌های مرتب‌سازی: Radix Sort
  • 54. پیچیدگی زمانی و مکانی الگوریتم‌های مرتب‌سازی
  • 55. الگوریتم‌های جستجو: Linear Search
  • 56. الگوریتم‌های جستجو: Binary Search
  • 57. مقایسه الگوریتم‌های جستجو
  • 58. الگوریتم‌های تقسیم و غلبه (Divide and Conquer)
  • 59. الگوریتم‌های برنامه‌نویسی پویا (Dynamic Programming)
  • 60. مسائل بهینه‌سازی (Optimization Problems)
  • 61. الگوریتم‌های حریصانه (Greedy Algorithms)
  • 62. الگوریتم‌های عقب‌گرد (Backtracking Algorithms)
  • 63. مسئله کوله‌پشتی (Knapsack Problem)
  • 64. مسئله فروشنده دوره‌گرد (Traveling Salesman Problem - TSP)
  • 65. مسئله هشت وزیر (Eight Queens Problem)
  • 66. الگوریتم‌های جستجوی رشته (String Searching Algorithms)
  • 67. الگوریتم KMP (Knuth-Morris-Pratt)
  • 68. الگوریتم Boyer-Moore
  • 69. الگوریتم Rabin-Karp
  • 70. الگوریتم‌های فشرده‌سازی داده (Data Compression Algorithms)
  • 71. الگوریتم هافمن (Huffman Coding)
  • 72. ساختمان داده‌ی Trie
  • 73. کاربردهای Trie در جستجوی رشته و تکمیل خودکار
  • 74. ساختمان داده‌ی Bloom Filter
  • 75. کاربردهای Bloom Filter در بررسی عضویت
  • 76. مفهوم ساختمان داده‌های پایدار (Persistent Data Structures)
  • 77. آشنایی با روش‌های تقریبی (Approximation Algorithms)
  • 78. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های موازی (Parallel Algorithms)
  • 79. آشنایی با کتابخانه‌های استاندارد ساختمان داده در زبان‌های مختلف (C++, Java, Python)
  • 80. پیاده‌سازی ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها در زبان C++
  • 81. پیاده‌سازی ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها در زبان Java
  • 82. پیاده‌سازی ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها در زبان Python
  • 83. تحلیل و مقایسه عملکرد ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها
  • 84. بهینه‌سازی کد (Code Optimization)
  • 85. رفع اشکال و تست کد (Debugging and Testing)
  • 86. کاربرد ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها در مسائل دنیای واقعی
  • 87. کاربرد ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها در طراحی پایگاه داده
  • 88. کاربرد ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها در گرافیک کامپیوتری
  • 89. کاربرد ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها در هوش مصنوعی
  • 90. کاربرد ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها در یادگیری ماشین
  • 91. کاربرد ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها در پردازش تصویر
  • 92. کاربرد ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها در امنیت سایبری
  • 93. کاربرد ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها در بازی‌سازی
  • 94. مسائل حل شده با استفاده از ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها
  • 95. روش‌های حل مسائل برنامه‌نویسی
  • 96. مسائل الگوریتمی در مسابقات برنامه‌نویسی
  • 97. منابع و مراجع برای یادگیری بیشتر
  • 98. مباحث پیشرفته در ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها
  • 99. معرفی ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌های تخصصی برای کاربردهای خاص
  • 100. آماده‌سازی برای مصاحبه‌های شغلی مرتبط با برنامه نویسی
ساختمان داده ها و الگوریتم ها: ارتقای سطح برنامه نویسی

ساختمان داده ها و الگوریتم ها: دریچه ای به سوی برنامه نویسی حرفه ای

معرفی دوره

آیا تا به حال با خود فکر کرده‌اید که چرا برخی برنامه‌ها به طرز شگفت‌انگیزی سریع و کارآمد هستند، در حالی که برخی دیگر کند و سنگین عمل می‌کنند؟ راز این تفاوت در عمق دانش برنامه‌نویسان نهفته است؛ دانشی که ریشه در ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها دارد. این دو مفهوم، ستون فقرات هر نرم‌افزار قدرتمندی هستند و تسلط بر آن‌ها، کلید ارتقاء سطح مهارت‌های برنامه‌نویسی شماست.

دوره آموزشی "ساختمان داده ها و الگوریتم ها: برای ارتقای سطح برنامه نویسی" طراحی شده تا شما را با مفاهیم بنیادی و کاربردی در این حوزه آشنا کند. ما در این دوره، شما را گام به گام از مفاهیم اولیه تا مباحث پیشرفته همراهی می‌کنیم تا بتوانید با دیدی عمیق‌تر به مسائل برنامه‌نویسی نگاه کنید، راه‌حل‌های بهینه‌تری بیابید و در نهایت، نرم‌افزارهایی بنویسید که هم از نظر کارایی و هم از نظر مقیاس‌پذیری، حرفه‌ای و قابل اعتماد باشند.

درباره دوره

این دوره آموزشی جامع، به بررسی دقیق انواع ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌های کلیدی می‌پردازد. شما یاد خواهید گرفت که چگونه داده‌ها را به شیوه‌ای سازمان‌یافته ذخیره و مدیریت کنید تا دسترسی و پردازش آن‌ها بهینه‌تر شود. همچنین، با انواع الگوریتم‌های جستجو، مرتب‌سازی، گراف و ... آشنا شده و نحوه تحلیل کارایی آن‌ها را فرا خواهید گرفت. هدف اصلی، توانمندسازی شما برای انتخاب بهترین ساختمان داده و الگوریتم برای حل هر مسئله خاص برنامه‌نویسی است.

موضوعات کلیدی

  • درک عمیق از ساختمان داده‌های پایه مانند آرایه‌ها، لیست‌های پیوندی، پشته‌ها و صف‌ها.
  • تسلط بر ساختمان داده‌های پیشرفته شامل درخت‌ها، گراف‌ها، جداول هش و هیپ‌ها.
  • آشنایی با الگوریتم‌های کلیدی برای مرتب‌سازی، جستجو، پیمایش گراف و مسائل بهینه‌سازی.
  • روش‌های تحلیل پیچیدگی زمانی و فضایی الگوریتم‌ها (Big O Notation).
  • تکنیک‌های مهم مانند برنامه‌نویسی پویا (Dynamic Programming) و تکنیک تقسیم و حل (Divide and Conquer).
  • کاربرد عملی ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها در مسائل دنیای واقعی.

مخاطبان دوره

این دوره برای طیف گسترده‌ای از علاقه‌مندان به دنیای برنامه‌نویسی مناسب است:

  • برنامه‌نویسان مبتدی که به دنبال ایجاد یک پایه محکم در اصول برنامه‌نویسی هستند.
  • برنامه‌نویسان متوسط که می‌خواهند مهارت‌های خود را فراتر از مباحث مقدماتی ارتقا دهند و کارایی کد خود را بهبود بخشند.
  • دانشجویان رشته‌های کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار که نیاز به درک عمیق‌تر از مفاهیم درسی خود دارند.
  • افراد علاقه‌مند به شرکت در مصاحبه‌های شغلی شرکت‌های بزرگ فناوری (مانند گوگل، مایکروسافت و ...) که تسلط بر این مباحث برای موفقیت در این مصاحبه‌ها حیاتی است.
  • هر کسی که می‌خواهد برنامه‌هایی بنویسد که سریع‌تر، کارآمدتر و مقیاس‌پذیرتر باشند.

چرا این دوره را بگذرانیم؟

یادگیری ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها صرفاً یک مهارت فنی نیست، بلکه یک تغییر پارادایم در نحوه تفکر شما درباره حل مسئله است. با گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود:

  • کدنویسی بهینه‌تر: یاد بگیرید چگونه با استفاده از ساختار داده‌های مناسب، زمان و حافظه مورد نیاز برنامه‌هایتان را به طور چشمگیری کاهش دهید.
  • حل مسائل پیچیده: الگوریتم‌ها ابزارهایی قدرتمند برای حل انواع مسائل، از مرتب‌سازی ساده گرفته تا مسائل پیچیده گراف و بهینه‌سازی، هستند.
  • آمادگی برای مصاحبه‌های شغلی: بسیاری از شرکت‌های پیشرو، دانش عمیق در زمینه ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها را یکی از پیش‌نیازهای اصلی برای استخدام برنامه‌نویسان خود قرار می‌دهند.
  • افزایش درک نظری: با مبانی تئوری علم کامپیوتر آشنا شده و دیدی عمیق‌تر نسبت به عملکرد الگوریتم‌ها و محدودیت‌های محاسباتی پیدا کنید.
  • تسلط بر ابزارهای حرفه‌ای: با مفاهیم اساسی که در بسیاری از کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های مدرن مورد استفاده قرار می‌گیرند، آشنا شوید.
  • کاهش زمان توسعه: با دانستن راه‌حل‌های از پیش تعریف شده و بهینه برای مشکلات رایج، زمان توسعه پروژه‌های خود را کوتاه‌تر کنید.

سرفصل‌های جامع دوره

این دوره شامل بیش از 100 سرفصل آموزشی جامع است که تمامی جنبه‌های ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها را پوشش می‌دهد. در اینجا به برخی از مهم‌ترین مباحث اشاره می‌کنیم:

  • مقدمات و معرفی Big O Notation
  • آرایه‌ها و لیست‌های پیوندی (سینگل، دابل، سیرکولار)
  • پشته‌ها (Stacks) و کاربردهایشان
  • صف‌ها (Queues) و کاربردهایشان (مانند FIFO)
  • هشینگ و جداول هش (Hash Tables)
  • درخت‌های جستجوی دودویی (BST)
  • درخت‌های متوازن (AVL Trees, Red-Black Trees)
  • هرم‌ها (Heaps) و کاربردها (مثل Priority Queues)
  • درخت‌های B و B+
  • گراف‌ها: مفاهیم، نمایش (ماتریس، لیست مجاورت)
  • الگوریتم‌های پیمایش گراف: BFS و DFS
  • الگوریتم‌های یافتن کوتاه‌ترین مسیر: Dijkstra, Bellman-Ford
  • الگوریتم‌های Minimum Spanning Tree: Prim, Kruskal
  • الگوریتم‌های مرتب‌سازی: Bubble Sort, Insertion Sort, Selection Sort
  • الگوریتم‌های مرتب‌سازی کارآمد: Merge Sort, Quick Sort, Heap Sort
  • مرتب‌سازی‌های خطی: Counting Sort, Radix Sort
  • الگوریتم‌های جستجو: خطی، دودویی
  • مفاهیم برنامه‌نویسی پویا (Dynamic Programming)
  • تکنیک تقسیم و حل (Divide and Conquer)
  • الگوریتم‌های حریصانه (Greedy Algorithms)
  • مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های تصادفی (Randomized Algorithms)
  • مفاهیم پیچیدگی محاسباتی (P vs NP)
  • تحلیل کارایی الگوریتم‌های مبتنی بر درخت
  • تحلیل کارایی الگوریتم‌های مبتنی بر گراف
  • الگوریتم‌های رشته و تطابق الگو
  • ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها در پایگاه‌های داده
  • و بیش از 50 سرفصل تخصصی و کاربردی دیگر...
همین حالا ثبت نام کنید و آینده برنامه نویسی خود را بسازید!
✦ مجموعه ویژه یادگیری

یک دوره، چند مسیر برای یادگیری بهتر

کتاب‌های آموزشی، محتوای صوتی و تصویری و دسترسی به سامانه آنلاین فلش‌کارت؛ مجموعه‌ای برای مطالعه، تمرین و تثبیت آموخته‌ها.

📚 محتوای متنی 🎧 صوت و ویدیو 🧠 مرور هوشمند

محتویات بسته آموزشی

مجموعه‌ای از منابع برای شیوه‌های مختلف یادگیری
📚
کتاب نکته‌های خودمانی
نسخه PDF با زبان ساده، روان و کاربردی برای یادگیری راحت‌تر مفاهیم.
PDF · بیان ساده
📘
کتاب نکته‌های رسمی فارسی
نسخه PDF با نگارش استاندارد، بیان دقیق و رویکرد علمی.
PDF · نگارش رسمی
❓
کتاب پرسش و پاسخ تشریحی
نسخه PDF برای مرور مفاهیم و آشنایی با پاسخ‌های توضیحی.
PDF · یادگیری مفهومی
✅
کتاب پرسش‌های چهارگزینه‌ای
نسخه PDF برای تمرین، سنجش آموخته‌ها و آمادگی بیشتر.
PDF · تمرین و سنجش
🎧
پادکست‌های صوتی فارسی
محتوای صوتی برای یادگیری و مرور مطالب در زمان‌های مختلف.
محتوای صوتی
🎬
ویدیوهای آموزشی فارسی
محتوای ویدیویی برای تکمیل تجربه یادگیری و درک بهتر مطالب.
محتوای ویدیویی
💻
اکانت سامانه آنلاین فلش‌کارت
دسترسی به نرم‌افزار آنلاین فلش‌کارت ویژه این دوره برای تمرین و مرور مطالب.
دسترسی آنلاین
🎓
گواهی پایان دوره
امکان دریافت گواهی پس از تکمیل فعالیت‌های لازم در سامانه و طی مراحل تأیید.
پس از تکمیل شرایط
💾
بسته فیزیکی روی فلش مموری
این محصول به‌صورت فلش مموری حاوی فایل‌های آموزشی، محتوای صوتی و ویدیویی ارائه می‌شود.
تحویل فیزیکی
نکته: استفاده از سامانه آنلاین فلش‌کارت به اتصال اینترنت نیاز دارد؛ محتوای قابل استفاده آفلاین به نوع فایل‌های موجود در بسته بستگی دارد.
SMART LEARNING

🌐 سامانه آنلاین فلش‌کارت؛ مرور هدفمند و هوشمند

اکانت ارائه‌شده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلش‌کارت ویژه این دوره را فراهم می‌کند. این سامانه از الگوریتم زمان‌بندی مرور SM-2 استفاده می‌کند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم می‌کند.

به این ترتیب، کارت‌های دشوارتر می‌توانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسب‌تری داشته باشید.

🧠
مرور زمان‌بندی‌شده
📈
پیگیری پیشرفت
🔄
تمرین و تکرار هدفمند
📚 حجم آموزشی دوره
هزاران
فلش‌کارت آموزشی، به‌صورت تقریبی
۶۰ ساعت
مدت‌زمان معادل برآوردشده آموزشی

مدت‌زمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج می‌شود.

🏅

گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین

گواهی فارسی و انگلیسی · لینک اختصاصی · QR Code

پس از تکمیل فعالیت‌های لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر می‌شود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.

⚖️ توضیح مهم درباره گواهی پایان دوره

این گواهی صرفاً به‌عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.

تجربه‌ای کامل‌تر برای مطالعه، تمرین و یادگیری
express24.ir
تگ‌ها: Algorithms Code Data Structures Data Structures and Algorithms Programming SEO Software Development آموزش الگوریتم آموزش برنامه نویسی آموزش ساختمان داده الگوریتم برنامه نویسی توسعه نرم افزار ساختمان داده کدنویسی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.