کتاب آموزش کاربردی ساختمان دادهها در پایتون: بهینهسازی الگوریتمها برای توسعه نرمافزارهای پایدار با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی ساختمان دادهها در پایتون: بهینهسازی الگوریتمها برای توسعه نرمافزارهای پایدار
موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرمافزار
موضوع میانی: الگوریتمها و ساختمان دادهها در پایتون
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. مبانی الگوریتم و تحلیل پیچیدگی زمانی و فضایی
- 2. نمادگذاری بزرگ O و ارزیابی کارایی کدهای پایتون
- 3. آشنایی با انواع دادههای داخلی و ساختارهای پایه در پایتون
- 4. مدیریت حافظه و تخصیص منابع در مفسر پایتون
- 5. آرایهها و لیستهای پیوندی در پایتون
- 6. پیادهسازی لیستهای پیوندی یکطرفه و عملیات درج و حذف
- 7. لیستهای پیوندی دوطرفه و کاربردهای بهینه در نرمافزار
- 8. مفاهیم پشته و پیادهسازی آن با استفاده از لیستها
- 9. کاربرد پشته در مدیریت فراخوانی توابع و بازگشت
- 10. مفاهیم صف و پیادهسازی صفهای خطی و حلقوی
- 11. صفهای اولویتدار و کاربرد آنها در زمانبندی پردازشها
- 12. استفاده از کتابخانه deque برای بهینهسازی صفها
- 13. مقدمهای بر مجموعهها و جداول هش در پایتون
- 14. مکانیزمهای برخورد در جداول هش و روشهای حل آن
- 15. پیادهسازی دیکشنریها و نگاشتهای کلید-مقدار
- 16. درختهای دودویی و پیمایشهای پیشوند، میانوند و پسوند
- 17. درختهای جستجوی دودویی و عملیات جستجو و درج
- 18. تعادل در درختها و اهمیت درختهای AVL
- 19. مفاهیم پایه گراف و روشهای نمایش آن با ماتریس مجاورت
- 20. نمایش گراف با لیست مجاورت در پایتون
- 21. الگوریتمهای پیمایش گراف جستجوی اول سطح BFS
- 22. الگوریتمهای پیمایش گراف جستجوی اول عمق DFS
- 23. یافتن کوتاهترین مسیر در گراف با الگوریتم دایکسترا
- 24. الگوریتمهای مرتبسازی ساده حباب، انتخابی و درج
- 25. الگوریتمهای مرتبسازی پیشرفته مرتبسازی سریع و ادغامی
- 26. تحلیل پایداری و کارایی الگوریتمهای مرتبسازی
- 27. مفاهیم جستجوی خطی و جستجوی دودویی در آرایههای مرتب
- 28. برنامهنویسی پویا و حل مسائل بهینه سازی
- 29. استراتژیهای حریصانه در طراحی الگوریتمهای کارآمد
- 30. بررسی توابع بازگشتی و بهینهسازی آنها با حافظهگذاری
- 31. ساختارهای داده غیرمتمرکز و کاربرد آنها در سیستمهای توزیعشده
- 32. بهینهسازی مصرف حافظه در پروژههای بزرگ نرمافزاری
- 33. الگوریتمهای فشردهسازی دادهها و ساختمانهای داده مرتبط
- 34. بررسی پیچیدگی مسائل در حوزههای پردازش دادههای حجیم
- 35. استانداردهای کدنویسی تمیز برای پیادهسازی ساختمان دادهها
- 36. تست و اعتبارسنجی الگوریتمها با استفاده از واحد آزمون
- 37. مدیریت خطا و استثناها در کار با ساختمان دادههای پیچیده
- 38. کاربرد ساختمان دادهها در طراحی سیستمهای مدیریت پایگاه داده
- 39. بهینهسازی عملیات ورودی و خروجی در ساختارهای داده
- 40. استفاده از کتابخانههای استاندارد پایتون برای الگوریتمهای پیشرفته
- 41. پیادهسازی ساختمان دادههای اختصاصی برای نیازهای خاص پروژه
- 42. اصول طراحی نرمافزارهای پایدار و مقیاسپذیر
- 43. ارزیابی عملکرد کد در محیطهای عملیاتی و سرورها
- 44. ملاحظات امنیتی در پیادهسازی ساختارهای داده و جلوگیری از نشت حافظه
- 45. الگوریتمهای جستجوی رشته و کاربرد آنها در پردازش متن
- 46. مفاهیم و کاربرد صفهای اولویت با استفاده از Heap
- 47. ساختارهای داده برای ذخیرهسازی سلسلهمراتبی دادهها
- 48. اصول کارایی در برنامهنویسی شیءگرا با پایتون
- 49. الگوهای طراحی مرتبط با مدیریت ساختار دادهها
- 50. نکات کاربردی در توسعه نرمافزارهای پایدار و بهینه در ایران
تگها:
Python Data Structures
آموزش مهندسی نرمافزار
الگوریتم و ساختمان داده
برنامهنویسی پایتون
برنامهنویسی شیگرا
بهینهسازی کد پایتون
تحلیل الگوریتمها
توسعه نرمافزار
ساختار دادهها در پایتون
ساختارهای دادهای پیشرفته
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.