کتاب جستجو در C: جستجوی خطی، دودویی و اینترپولاسیون با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جستجو در C: جستجوی خطی، دودویی و اینترپولاسیون

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: الگوریتم‌ها و ساختارهای داده در زبان برنامه‌نویسی C

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های جستجو
• 2. اهمیت جستجو در علوم کامپیوتر
• 3. مروری بر انواع الگوریتم‌های جستجو
• 4. جستجوی خطی: مفهوم و پیاده‌سازی
• 5. جستجوی خطی: تحلیل پیچیدگی زمانی و مکانی
• 6. جستجوی خطی: پیاده‌سازی در C (مثال‌های عملی)
• 7. جستجوی خطی: مزایا و معایب
• 8. جستجوی خطی: کاربردهای عملی
• 9. جستجوی دودویی: پیش‌نیازها و الزامات
• 10. جستجوی دودویی: مفهوم و پیاده‌سازی
• 11. جستجوی دودویی: تحلیل پیچیدگی زمانی و مکانی
• 12. جستجوی دودویی: پیاده‌سازی در C (مثال‌های عملی)
• 13. جستجوی دودویی: مزایا و معایب
• 14. جستجوی دودویی: کاربردهای عملی
• 15. جستجوی دودویی: جستجو در آرایه‌های مرتب
• 16. جستجوی دودویی: جستجوی بازگشتی
• 17. جستجوی دودویی: جستجوی تکراری
• 18. جستجوی اینترپولاسیون: مفهوم و پیاده‌سازی
• 19. جستجوی اینترپولاسیون: تحلیل پیچیدگی زمانی و مکانی
• 20. جستجوی اینترپولاسیون: پیاده‌سازی در C (مثال‌های عملی)
• 21. جستجوی اینترپولاسیون: مزایا و معایب
• 22. جستجوی اینترپولاسیون: کاربردهای عملی
• 23. مقایسه جستجوی خطی، دودویی و اینترپولاسیون
• 24. انتخاب الگوریتم جستجوی مناسب بر اساس داده‌ها
• 25. جستجو در آرایه‌های بزرگ: ملاحظات عملکردی
• 26. بهینه‌سازی جستجو در C: استفاده از حافظه کش
• 27. پیاده‌سازی جستجو با استفاده از توابع
• 28. جستجو در آرایه‌های مرتب شده به صورت دستی
• 29. جستجو در آرایه‌های دارای الگو
• 30. جستجو در آرایه‌های پویا
• 31. جستجو در ساختارهای داده‌ای دیگر (لیست پیوندی، درخت)
• 32. پیاده‌سازی جستجو با استفاده از اشاره‌گرها
• 33. خطایابی و رفع اشکال در الگوریتم‌های جستجو
• 34. تست و ارزیابی الگوریتم‌های جستجو
• 35. جستجوی رشته‌ای در C (مقدماتی)
• 36. جستجوی الگو در رشته‌ها
• 37. جستجو در داده‌های چندبعدی
• 38. جستجوی تقریبی (Approximate Search)
• 39. جستجوی نزدیکترین همسایه (Nearest Neighbor Search)
• 40. کاربرد جستجو در پایگاه‌داده‌ها (مقدماتی)
• 41. جستجو در داده‌های بزرگ (Big Data)