کتاب ساختمان داده ها و الگوریتم ها: با الهام از بهترین برنامه نویسان دنیا با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساختمان داده ها و الگوریتم ها: با الهام از بهترین برنامه نویسان دنیا

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم اولیه
• 2. آشنایی با برنامه نویسی و اهمیت الگوریتم‌ها
• 3. مروری بر انواع داده‌ها و متغیرها
• 4. عملگرها و عبارات در برنامه نویسی
• 5. ساختارهای کنترل جریان: if-else, switch
• 6. حلقه‌ها: for, while, do-while
• 7. توابع و روش‌های برنامه نویسی
• 8. آشنایی با مفهوم الگوریتم و ویژگی‌های آن
• 9. پیچیدگی زمانی و فضایی: معرفی مفاهیم
• 10. نوشتن شبه کد و نمودارهای جریان
• 11. معرفی محیط‌های توسعه (IDE) و ابزارهای لازم
• 12. ساختمان داده‌های اساسی
• 13. آرایه‌ها و لیست‌های پیوندی: مفاهیم و پیاده‌سازی
• 14. آرایه‌های پویا و مدیریت حافظه
• 15. لیست‌های پیوندی یک‌طرفه، دوطرفه و حلقوی
• 16. پشته‌ها (Stacks): معرفی، پیاده‌سازی و کاربردها
• 17. صف‌ها (Queues): معرفی، پیاده‌سازی و کاربردها
• 18. صف‌های اولویت (Priority Queues)
• 19. آشنایی با جداول درهم‌سازی (Hash Tables)
• 20. پیاده‌سازی جداول درهم‌سازی و بررسی برخوردها
• 21. کاربردهای عملی ساختمان داده‌های خطی
• 22. مروری بر ساختمان داده‌های غیرخطی
• 23. الگوریتم‌های جستجو و مرتب‌سازی
• 24. الگوریتم‌های جستجو خطی و دودویی
• 25. مقایسه الگوریتم‌های جستجو و تحلیل پیچیدگی
• 26. الگوریتم‌های مرتب‌سازی حبابی، انتخابی و درجی
• 27. الگوریتم مرتب‌سازی ادغامی (Merge Sort)
• 28. الگوریتم مرتب‌سازی سریع (Quick Sort)
• 29. الگوریتم مرتب‌سازی هرمی (Heap Sort)
• 30. مقایسه و انتخاب الگوریتم‌های مرتب‌سازی
• 31. مرتب‌سازی خارجی و کاربردهای آن
• 32. کاربردهای عملی الگوریتم‌های مرتب‌سازی
• 33. استفاده از کتابخانه‌ها برای مرتب‌سازی
• 34. ساختمان داده‌های درختی
• 35. درخت‌های دودویی (Binary Trees)
• 36. پیمایش درخت‌های دودویی (Inorder, Preorder, Postorder)
• 37. درخت‌های جستجوی دودویی (Binary Search Trees)
• 38. عملیات درج، حذف و جستجو در BST
• 39. درخت‌های متعادل (AVL Trees)
• 40. درخت‌های قرمز-سیاه (Red-Black Trees)
• 41. درخت‌های B و B+
• 42. کاربردهای درخت‌ها در ذخیره و بازیابی داده‌ها
• 43. پیاده‌سازی درخت‌ها و عملیات اصلی
• 44. مروری بر انواع دیگر درخت‌ها
• 45. الگوریتم‌های گراف
• 46. مفاهیم اولیه گراف: رأس، یال، انواع گراف
• 47. پیاده‌سازی گراف: ماتریس مجاورت و لیست مجاورت
• 48. پیمایش گراف: جستجوی اول سطح (BFS)
• 49. پیمایش گراف: جستجوی اول عمق (DFS)
• 50. یافتن کوتاه‌ترین مسیر: الگوریتم دایجسترا
• 51. یافتن کوتاه‌ترین مسیر: الگوریتم بلمن-فورد
• 52. یافتن درخت پوشای کمینه: الگوریتم کروسکال
• 53. یافتن درخت پوشای کمینه: الگوریتم پریم
• 54. کاربردهای گراف در مسائل دنیای واقعی
• 55. مروری بر الگوریتم‌های پیشرفته گراف
• 56. مفاهیم پیشرفته و تکنیک‌های طراحی الگوریتم
• 57. برنامه‌نویسی پویا (Dynamic Programming): معرفی
• 58. حل مسائل با برنامه‌نویسی پویا: Fibonacci, Knapsack
• 59. حریصانه (Greedy Algorithms): معرفی
• 60. مسائل بهینه‌سازی با الگوریتم‌های حریصانه
• 61. تقسیم و حل (Divide and Conquer): معرفی
• 62. استفاده از تقسیم و حل در طراحی الگوریتم‌ها
• 63. الگوریتم‌های بازگشتی و بهینه‌سازی آن‌ها
• 64. تکنیک‌های بهینه‌سازی: حافظه، سرعت و پیچیدگی
• 65. مفاهیم concurrency و parallelism در الگوریتم‌ها
• 66. مروری بر طراحی الگوها (Design Patterns) مرتبط با الگوریتم‌ها
• 67. مسائل و چالش‌ها
• 68. حل مسائل الگوریتمی از وبسایت‌های معروف
• 69. اصول نوشتن کد تمیز و خوانا
• 70. اهمیت تست و اشکال‌زدایی در الگوریتم‌ها
• 71. مفاهیم Big O و بهینه‌سازی کد
• 72. انتخاب مناسب‌ترین ساختمان داده و الگوریتم
• 73. مقایسه زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف در زمینه الگوریتم‌ها
• 74. بررسی مسائل NP و NP-Complete
• 75. معرفی مباحث پیشرفته: machine learning و data mining
• 76. اهمیت یادگیری مداوم و منابع آموزشی
• 77. آماده‌سازی برای مصاحبه‌های شغلی و مسابقات الگوریتمی
• 78. در ادامه سرفصل‌های قبلی، 23 سرفصل اضافی و متفاوت به شرح زیر ارائه می‌شود:
• 79. آرایه‌ها و لیست‌های پیوندی: مفاهیم، پیاده‌سازی و کاربردها
• 80. پشته و صف: اصول کار، پیاده‌سازی و مسائل نمونه
• 81. جداول هش (Hash Tables): اصول، توابع هشینگ، حل تصادم و کاربردهای عملی
• 82. درخت‌ها: مفاهیم پایه، پیمایش‌ها و درخت جستجوی دودویی (BST)
• 83. درخت‌های متوازن: AVL و Red-Black Trees برای حفظ کارایی
• 84. هیپ‌ها (Heaps) و صف‌های اولویت (Priority Queues)
• 85. مرتب‌سازی‌ها: از مرتب‌سازی‌های مقایسه‌ای (Merge Sort, Quick Sort, Heap Sort) تا مرتب‌سازی‌های خطی (Counting, Radix)
• 86. جستجوی پیشرفته: جستجوی دودویی و بهینه‌سازی‌ها
• 87. مقدمه‌ای بر گراف‌ها: نمایش، انواع و کاربردها
• 88. پیمایش گراف‌ها: جستجوی عمق اول (DFS) و عرض اول (BFS)
• 89. الگوریتم‌های کوتاه‌ترین مسیر: Dijkstra و Bellman-Ford
• 90. درخت پوشای کمینه (Minimum Spanning Tree): الگوریتم‌های Prim و Kruskal
• 91. برنامه‌نویسی پویا (Dynamic Programming): اصول و حل مسائل پیچیده
• 92. تقسیم و حل (Divide and Conquer): استراتژی و مثال‌ها
• 93. الگوریتم‌های حریصانه (Greedy Algorithms): طراحی و کاربردها
• 94. بازگشت به عقب (Backtracking) و انشعاب و حد (Branch and Bound)
• 95. الگوریتم‌های جستجوی رشته‌ای (String Matching Algorithms)
• 96. دستکاری بیت‌ها (Bit Manipulation) و بهینه‌سازی‌های سطح پایین
• 97. معرفی به کلاس‌های P, NP, NP-Complete و NP-Hard
• 98. الگوریتم‌های تصادفی (Randomized Algorithms) و کاربردهای آن‌ها
• 99. الگوریتم‌های هندسی (Geometric Algorithms) پایه
• 100. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه و عملکرد کد در مقیاس بزرگ