کتاب آموزش جامع ساختمان داده‌ها با رویکرد حل مسئله در پایتون با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع ساختمان داده‌ها با رویکرد حل مسئله در پایتون

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: الگوریتم‌ها و ساختارهای داده

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی الگوریتم و تحلیل پیچیدگی زمانی و فضایی
  • 2. نمادگذاری بزرگ O در ارزیابی کارایی الگوریتم‌ها
  • 3. آرایه‌های یک‌بعدی و مدیریت حافظه در پایتون
  • 4. آرایه‌های چندبعدی و کاربرد آن‌ها در مدل‌سازی داده‌ها
  • 5. ساختار داده لیست پیوندی یک‌طرفه و پیاده‌سازی گره‌ها
  • 6. عملیات درج و حذف در لیست‌های پیوندی
  • 7. لیست‌های پیوندی دوطرفه و مزایای پیمایش دوجهته
  • 8. پشته و کاربرد آن در مدیریت فراخوانی توابع
  • 9. ساختار داده صف و پیاده‌سازی صف‌های حلقوی
  • 10. صف‌های اولویت‌دار و کاربرد در زمان‌بندی پردازش‌ها
  • 11. مفاهیم بازگشت و پیاده‌سازی توابع بازگشتی
  • 12. الگوریتم‌های جستجوی خطی و جستجوی دودویی
  • 13. مرتب‌سازی حبابی و تحلیل پیچیدگی آن
  • 14. مرتب‌سازی انتخابی و مرتب‌سازی درجی
  • 15. الگوریتم مرتب‌سازی سریع و استراتژی تقسیم و غلبه
  • 16. مرتب‌سازی ادغامی و تحلیل کارایی آن
  • 17. ساختار داده هش‌مپ و مدیریت برخورد در جداول هش
  • 18. توابع درهم‌ساز و کاربرد آن‌ها در بهینه‌سازی جستجو
  • 19. درخت‌های دودویی جستجو و پیمایش‌های پیش‌ترتیب
  • 20. درخت‌های دودویی جستجو و پیمایش‌های میان‌ترتیب و پس‌ترتیب
  • 21. درخت‌های متوازن و معرفی درخت‌های AVL
  • 22. مفاهیم پایه گراف و نمایش گراف‌ها با ماتریس مجاورت
  • 23. نمایش گراف‌ها با لیست مجاورت
  • 24. الگوریتم جستجوی اول سطح در گراف‌ها
  • 25. الگوریتم جستجوی اول عمق در گراف‌ها
  • 26. یافتن کوتاه‌ترین مسیر در گراف با الگوریتم دایکسترا
  • 27. مفاهیم پایه برنامه‌نویسی پویا و بهینه‌سازی
  • 28. حل مسائل بهینه‌سازی با روش برنامه‌نویسی پویا
  • 29. الگوریتم‌های حریصانه و کاربرد در بهینه‌سازی
  • 30. ساختار داده هیپ و کاربرد آن در صف‌های اولویت
  • 31. درخت‌های پوشای کمینه و الگوریتم پریم
  • 32. درخت‌های پوشای کمینه و الگوریتم کروسکال
  • 33. مدیریت حافظه و زباله‌روب در پایتون
  • 34. تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌های بازگشتی با رابطه بازگشتی
  • 35. ساختار داده دیکشنری در پایتون و پیاده‌سازی داخلی
  • 36. مجموعه‌ها و کاربرد آن‌ها در مدیریت داده‌های غیرتکراری
  • 37. بررسی کارایی ساختمان داده‌های داخلی پایتون
  • 38. الگوریتم‌های مرتب‌سازی غیرمقایسه‌ای
  • 39. پیاده‌سازی ساختارهای داده با استفاده از کلاس‌ها و شی‌گرایی
  • 40. حل مسائل پیچیده با ترکیب ساختارهای داده
  • 41. بهینه‌سازی کدهای پایتون با انتخاب ساختار داده مناسب
  • 42. مفاهیم پایه در طراحی الگوریتم‌های کارآمد
  • 43. بررسی محدودیت‌های زمانی و حافظه در مسائل مهندسی نرم‌افزار
  • 44. تکنیک‌های تست و عیب‌یابی کدهای مبتنی بر ساختمان داده
  • 45. کاربرد ساختمان داده‌ها در طراحی سیستم‌های نرم‌افزاری
  • 46. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی ساختمان داده‌ها
  • 47. اصول تمیزنویسی کد در پیاده‌سازی الگوریتم‌ها
  • 48. مستندسازی و گزارش‌نویسی در پروژه‌های مهندسی نرم‌افزار
  • 49. آشنایی با کتابخانه‌های استاندارد پایتون برای ساختمان داده‌ها
  • 50. ارزیابی نهایی و تحلیل پروژه‌های کاربردی در علوم رایانه
تگ‌ها: Data Structures Python Programming آموزش پایتون الگوریتم و ساختمان داده برنامه‌نویسی پایتون تحلیل الگوریتم‌ها ساختمان داده در پایتون ساختمان داده‌ها علوم کامپیوتر مهندسی نرم‌افزار

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.