دوره تسلط بر ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌های پایتون: آمادگی برای آزمون‌های فنی و مصاحبه‌های استخدامی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌های پایتون: آمادگی برای آزمون‌های فنی و مصاحبه‌های استخدامی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: مهندسی نرم‌افزار و طراحی الگوریتم

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در تحلیل پیچیدگی زمانی و مرتبه اجرایی الگوریتم‌ها
• 2. معرفی نمادهای مجانبی و تحلیل کارایی الگوریتم در پایتون
• 3. آرایه‌ها و لیست‌های پایتون در مدیریت حافظه و ذخیره‌سازی داده‌ها
• 4. کاربرد لیست‌های پیوندی در طراحی ساختارهای داده پویا
• 5. تحلیل الگوریتم‌های جستجوی خطی و جستجوی دودویی
• 6. اصول و پیاده‌سازی پشته برای مدیریت فراخوانی توابع
• 7. ساختارهای داده صف و کاربرد آن در الگوریتم‌های زمان‌بندی
• 8. کاربرد صف‌های اولویت‌دار در حل مسائل بهینه‌سازی
• 9. مفاهیم پایه بازگشت و حل مسائل با استفاده از توابع بازگشتی
• 10. الگوریتم‌های مرتب‌سازی حبابی و انتخابی و تحلیل کارایی آن‌ها
• 11. الگوریتم‌های مرتب‌سازی ادغامی و سریع با رویکرد تقسیم و غلبه
• 12. ساختار داده‌های دیکشنری و پیاده‌سازی جدول‌های هش در پایتون
• 13. مدیریت برخورد در جداول هش و تحلیل پیچیدگی جستجو
• 14. مبانی درخت‌های دودویی و پیمایش‌های پیش‌وند میانه و پس‌وند
• 15. درخت‌های جستجوی دودویی و الگوریتم‌های درج و حذف گره‌ها
• 16. مفاهیم پایه درخت‌های متوازن و معرفی درخت‌های AVL
• 17. ساختارهای داده پشته و صف در پیاده‌سازی گراف‌ها
• 18. الگوریتم‌های پیمایش سطح اول و عمق اول در گراف‌ها
• 19. تشخیص مسیر و اتصال در گراف‌ها با الگوریتم‌های پیمایش
• 20. یافتن کوتاه‌ترین مسیر در گراف‌های وزن‌دار با الگوریتم دایکسترا
• 21. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی پویا و حل مسائل بهینه‌سازی
• 22. استراتژی‌های حریصانه در طراحی الگوریتم‌های کارآمد
• 23. بررسی مسائل کلاسیک کوله‌پشتی با رویکرد برنامه‌نویسی پویا
• 24. تحلیل الگوریتم‌های بازگشت با یادداشت‌گذاری برای افزایش سرعت
• 25. مفاهیم پایه در تحلیل فضای حافظه مصرفی الگوریتم‌ها
• 26. پیاده‌سازی ساختار داده‌های گراف به صورت ماتریس و لیست مجاورت
• 27. الگوریتم‌های مرتب‌سازی توپولوژیک در گراف‌های جهت‌دار
• 28. حل مسائل جستجو در رشته‌ها با استفاده از الگوریتم‌های کارآمد
• 29. بهینه‌سازی کدهای پایتون با استفاده از ساختمان داده‌های داخلی
• 30. اصول تست‌نویسی و ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها در محیط‌های عملیاتی
• 31. تکنیک‌های مدیریت حافظه و بهینه‌سازی در پایتون
• 32. پیچیدگی زمانی در مسائل سخت و مفاهیم مقدماتی کلاس‌های P و NP
• 33. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد پایتون برای پیاده‌سازی ساختارهای داده
• 34. الگوریتم‌های یافتن زیررشته و تطبیق الگو
• 35. حل مسائل مصاحبه‌های فنی با استفاده از تکنیک دو اشاره‌گر
• 36. روش‌های بهینه‌سازی بازگشت با استفاده از حافظه پنهان
• 37. طراحی الگوریتم‌های جستجو در فضای حالت برای مسائل منطقی
• 38. معرفی ساختار داده‌های پیشرفته برای مدیریت مجموعه‌های مجزا
• 39. تحلیل و پیاده‌سازی الگوریتم‌های یافتن کوتاه‌ترین مسیر بین تمام زوج گره‌ها
• 40. استراتژی‌های حل مسائل پیچیده با تقسیم‌بندی و شکستن مسئله
• 41. ارتقای مهارت حل مسئله برای آزمون‌های فنی و برنامه‌نویسی پیشرفته