دوره چگونه یک الگوریتم را بهینه کنیم همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره چگونه یک الگوریتم را بهینه کنیم

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی الگوریتم
• 2. تحلیل پیچیدگی زمانی
• 3. تحلیل پیچیدگی فضایی
• 4. نمادهای مجانبی (Big O, Theta, Omega)
• 5. بهبود حلقه‌ها و کاهش تکرار
• 6. استفاده از حافظه نهان (Caching)
• 7. تکنیک پنجره لغزان (Sliding Window)
• 8. الگوریتم دو-pointer
• 9. تکنیک تقسیم و حل (Divide and Conquer)
• 10. بهینه‌سازی با برنامه‌نویسی پویا
• 11. بهبود جستجوی خطی با جستجوی دودویی
• 12. ساختار داده‌های بهینه برای جستجو
• 13. استفاده از هش‌مپ و هش‌ست
• 14. بهبود مرتب‌سازی با الگوریتم‌های سریع
• 15. مرتب‌سازی سریع (Quick Sort)
• 16. مرتب‌سازی ادغامی (Merge Sort)
• 17. مرتب‌سازی هیپ (Heap Sort)
• 18. بهینه‌سازی با هیپ (Heap)
• 19. استفاده از صف اولویت
• 20. الگوریتم‌های حریصانه (Greedy)
• 21. کاهش پیچیدگی با پیش‌پردازش
• 22. تکنیک فشرده‌سازی داده‌ها
• 23. بهینه‌سازی بازگشت (Tail Recursion)
• 24. تکنیک حافظه‌سازی (Memoization)
• 25. بهبود پیمایش گراف با BFS و DFS
• 26. الگوریتم دایکسترا و بهینه‌سازی آن
• 27. الگوریتم فلوید-وارشال
• 28. الگوریتم KMP برای جستجوی رشته
• 29. بهینه‌سازی با درخت‌های باینری جستجو
• 30. درخت‌های AVL و تعادل
• 31. درخت سرخ-سیاه
• 32. درخت باینری ایندکس (Fenwick Tree)
• 33. درخت قطعه (Segment Tree)
• 34. بهینه‌سازی با Union-Find
• 35. الگوریتم‌های رشته‌ای (String Algorithms)
• 36. تکنیک رولینگ هش (Rolling Hash)
• 37. الگوریتم رابین-کارپ
• 38. بهینه‌سازی با بیت‌مپ و بیت‌ست
• 39. تکنیک تفکیک بلوکی (Square Root Decomposition)
• 40. الگوریتم Mo برای پرس‌وجوهای محدوده
• 41. بهینه‌سازی با موازی‌سازی (Parallelism)
• 42. استفاده از GPU برای الگوریتم‌های موازی
• 43. معاوضه زمان-حافظه (Time-Memory Tradeoff)
• 44. بهینه‌سازی حلقه با باز کردن (Loop Unrolling)
• 45. پیش‌بینی شاخه و بهبود پایداری
• 46. الگوریتم‌های تصادفی (Randomized Algorithms)
• 47. بهینه‌سازی با شبیه‌سازی تبرید (Simulated Annealing)
• 48. الگوریتم‌های ژنتیک برای بهینه‌سازی
• 49. بهینه‌سازی با جستجوی محلی
• 50. الگوریتم‌های تقریبی (Approximation Algorithms)
• 51. کاهش ابعاد و فشرده‌سازی ماتریس
• 52. الگوریتم‌های ماتریسی سریع (Strassen)
• 53. بهینه‌سازی I/O و دسترسی به دیسک
• 54. استفاده از حافظه مجازی و صفحه‌بندی
• 55. بهینه‌سازی شبکه و انتقال داده
• 56. الگوریتم‌های تطبیقی (Adaptive Algorithms)
• 57. تکنیک‌های Profiling و شناسایی گلوگاه
• 58. ابزارهای اندازه‌گیری عملکرد (Benchmarking)
• 59. بهبود کد با کامپایلر و بهینه‌سازی سطح پایین
• 60. بهینه‌سازی حافظه و مدیریت کش
• 61. الگوریتم‌های جریان داده (Streaming Algorithms)
• 62. فیلتر بلوم (Bloom Filter) و کاربردها
• 63. تکنیک اسکیپ لیست (Skip List)
• 64. بهینه‌سازی با درخت‌های سه‌تایی (Trie)
• 65. الگوریتم‌های مسیریابی بهینه
• 66. الگوریتم‌های زمانبندی و صف
• 67. بهینه‌سازی الگوریتم‌های عددی
• 68. الگوریتم‌های رمزنگاری کارآمد
• 69. بهینه‌سازی کد با پروفایلر (Profiler)
• 70. تکنیک‌های Refactoring برای سرعت
• 71. الگوریتم‌های تطبیق الگو و جستجوی سریع
• 72. بهبود الگوریتم‌های ماشین‌آموزی پایه
• 73. بهینه‌سازی با کاهش ابعاد (PCA)
• 74. الگوریتم‌های خوشه‌بندی بهینه (K-Means)
• 75. بهینه‌سازی الگوریتم‌های مرتب‌سازی خارجی
• 76. تکنیک‌های پیمایش درخت بهینه
• 77. الگوریتم‌های بیشینه جریان (Max Flow)
• 78. الگوریتم تطبیق دوگانه (Hungarian Algorithm)
• 79. بهینه‌سازی با برنامه‌ریزی خطی
• 80. الگوریتم‌های جستجوی تصادفی (Random Search)
• 81. تکنیک‌های کاهش پیچیدگی نمایی
• 82. بهینه‌سازی الگوریتم‌های بازگشتی
• 83. استفاده از ساختمان داده‌های سفارشی
• 84. الگوریتم‌های تطبیق رشته با خودکار (Automaton)
• 85. بهینه‌سازی با پیش‌بینی و الگوهای آماری
• 86. الگوریتم‌های فشرده‌سازی بدون اتلاف
• 87. بهینه‌سازی الگوریتم‌های رمزگذاری
• 88. تکنیک‌های Debugging عملکردی
• 89. بررسی موارد واقعی و مطالعه موردی بهینه‌سازی