دوره تسلط بر منطق برنامه‌نویسی و بهینه‌سازی ساختارهای داده با پایتون (ویژه توسعه‌دهندگان) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر منطق برنامه‌نویسی و بهینه‌سازی ساختارهای داده 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 تفکر الگوریتمی و حل مسئله در علوم رایانه
• 2. آشنایی با محیط توسعه و مدیریت حافظه در پایتون
• 3. متغیرها و ساختارهای کنترلی پایه
• 4. بررسی پیچیدگی زمانی و نماد O بزرگ
• 5. تحلیل پیچیدگی فضایی و بهینه‌سازی منابع سیستم
• 6. آرایه‌ها و لیست‌ها در پایتون و مدیریت حافظه آن‌ها
• 7. کارایی عملیات در لیست‌ها و تحلیل زمان اجرا
• 8. ساختار داده‌های چندتایی و مجموعه‌ها
• 9. کاربرد دیکشنری‌ها در بهینه‌سازی جستجو
• 10. پشته و کاربرد آن در بازگشت و فراخوانی توابع
• 11. صف و الگوریتم‌های مدیریت صف در پردازش داده‌ها
• 12. لیست‌های پیوندی یک‌طرفه و تحلیل ساختار آن‌ها
• 13. لیست‌های پیوندی دوطرفه و مدیریت حافظه
• 14. مبانی بازگشت و حل مسائل با توابع بازگشتی
• 15. الگوریتم‌های جستجوی خطی و دودویی
• 16. مرتب‌سازی حبابی و درجی
• 17. مرتب‌سازی انتخابی و تحلیل کارایی
• 18. مرتب‌سازی ادغامی و رویکرد تقسیم و حل
• 19. مرتب‌سازی سریع و بهینه‌سازی انتخاب محور
• 20. درخت‌های دودویی و پیمایش‌های اصلی
• 21. درخت‌های جستجوی دودویی و عملیات درج و حذف
• 22. تراز کردن درخت‌ها و درخت‌های AVL
• 23. هیپ‌ها و کاربرد آن‌ها در صف‌های اولویت‌دار
• 24. مفاهیم پایه گراف و روش‌های نمایش آن
• 25. الگوریتم جستجوی اول سطح در گراف
• 26. الگوریتم جستجوی اول عمق در گراف
• 27. الگوریتم دایجسترا برای یافتن کوتاه‌ترین مسیر
• 28. الگوریتم‌های حریصانه در بهینه‌سازی
• 29. برنامه‌نویسی پویا و حل مسائل بهینه
• 30. جدول‌های هش و مدیریت برخورد
• 31. الگوریتم‌های تطبیق الگو در رشته‌ها
• 32. بهینه‌سازی کدهای پایتون با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
• 33. مدیریت استثناها و پایداری کدهای الگوریتمی
• 34. تکنیک‌های پیشرفته در کار با تکرارکننده‌ها و مولدها
• 35. استفاده از کتابخانه Collections برای ساختارهای داده بهینه
• 36. پیاده‌سازی ساختارهای داده سفارشی با کلاس‌ها
• 37. آشنایی با الگوریتم‌های مرتب‌سازی داخلی پایتون
• 38. تحلیل عملکرد برنامه‌ها با ابزارهای پروفایلینگ
• 39. اصول کدنویسی تمیز و خوانا در توسعه نرم‌افزار
• 40. تست واحد و اطمینان از صحت الگوریتم‌ها
• 41. مفاهیم پیشرفته شیءگرایی در ساختار داده‌ها
• 42. الگوریتم‌های فشرده‌سازی داده‌ها
• 43. نگاهی به ساختارهای داده موازی
• 44. بهینه‌سازی عملیات ریاضی با کتابخانه‌های عددی
• 45. بررسی الگوهای طراحی در پیاده‌سازی ساختارها
• 46. تکنیک‌های memoization برای افزایش سرعت توابع
• 47. مدیریت منابع و بهینه‌سازی ورودی و خروجی
• 48. نقش ساختارهای داده در سیستم‌های پایگاه داده
• 49. ارزیابی نهایی و طراحی پروژه عملی بهینه‌سازی