کتاب ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها: راهنمای جامع برای توسعه‌دهندگان
, ,

کتاب ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها: راهنمای جامع برای توسعه‌دهندگان

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000028296 دسته: , , برچسب:

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها: راهنمای جامع برای توسعه‌دهندگان

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر ساختمان داده ها
  • 2. اهمیت ساختمان داده ها در علوم کامپیوتر
  • 3. انواع ساختمان داده ها: مروری کلی
  • 4. معیارهای ارزیابی ساختمان داده ها: پیچیدگی زمانی و فضایی
  • 5. نمادگذاری Big O: درک کارایی الگوریتم ها
  • 6. تحلیل پیچیدگی زمانی: بهترین، بدترین و متوسط حالت
  • 7. تحلیل پیچیدگی فضایی
  • 8. ساختمان داده های پایه: آرایه ها
  • 9. عملیات روی آرایه ها: درج، حذف، جستجو
  • 10. آرایه های پویا (Dynamic Arrays)
  • 11. محدودیت های آرایه ها
  • 12. مقدمه ای بر ساختمان داده های خطی
  • 13. ساختمان داده های خطی: لیست های پیوندی (Linked Lists)
  • 14. انواع لیست های پیوندی: یک طرفه، دو طرفه، دایره ای
  • 15. عملیات روی لیست های پیوندی: درج، حذف، پیمایش
  • 16. مزایا و معایب لیست های پیوندی در مقایسه با آرایه ها
  • 17. کاربرد لیست های پیوندی
  • 18. ساختمان داده های خطی: پشته ها (Stacks)
  • 19. عملیات پشته: push، pop، peek
  • 20. پیاده سازی پشته با استفاده از آرایه ها
  • 21. پیاده سازی پشته با استفاده از لیست های پیوندی
  • 22. کاربردهای پشته: ارزیابی عبارات، بازگشت (Recursion)
  • 23. ساختمان داده های خطی: صف ها (Queues)
  • 24. عملیات صف: enqueue، dequeue، peek
  • 25. پیاده سازی صف با استفاده از آرایه ها
  • 26. پیاده سازی صف با استفاده از لیست های پیوندی
  • 27. صف های اولویت (Priority Queues)
  • 28. کاربردهای صف ها: زمانبندی وظایف، شبیه سازی
  • 29. ساختمان داده های غیرخطی: درخت ها (Trees)
  • 30. مفاهیم اساسی درخت: ریشه، گره، فرزند، والد، برگ
  • 31. انواع درخت ها: درخت دودویی (Binary Tree)
  • 32. درخت دودویی جستجو (Binary Search Tree – BST)
  • 33. عملیات روی BST: درج، حذف، جستجو
  • 34. حالت های متعادل کننده BST: AVL Tree، Red-Black Tree
  • 35. درخت های چندگانه (Multiway Trees)
  • 36. درخت های B و B+ (B-Trees, B+-Trees)
  • 37. کاربرد درخت ها: سازماندهی داده ها، جستجوهای سریع
  • 38. ساختمان داده های غیرخطی: گراف ها (Graphs)
  • 39. مفاهیم اساسی گراف: راس، یال، گراف جهت دار، گراف بدون جهت
  • 40. نمایش گراف: ماتریس مجاورت، لیست مجاورت
  • 41. پیمایش گراف: جستجوی اول سطح (BFS)
  • 42. پیمایش گراف: جستجوی اول عمق (DFS)
  • 43. الگوریتم های مرتبط با گراف: یافتن کوتاهترین مسیر (Dijkstra, Bellman-Ford)
  • 44. الگوریتم های مرتبط با گراف: یافتن درخت پوشای کمینه (Prim, Kruskal)
  • 45. کاربرد گراف ها: شبکه های اجتماعی، مسیریابی، مدیریت وابستگی ها
  • 46. ساختمان داده ها: جداول هش (Hash Tables)
  • 47. توابع هش (Hash Functions)
  • 48. تکنیک های حل برخورد (Collision Resolution): زنجیره سازی (Chaining)، باز کردن آدرس (Open Addressing)
  • 49. عملیات روی جداول هش: درج، حذف، جستجو
  • 50. کاربرد جداول هش: دیکشنری ها، کش ها
  • 51. ساختمان داده ها: هیپ ها (Heaps)
  • 52. انواع هیپ: Min-Heap، Max-Heap
  • 53. عملیات روی هیپ: درج، حذف ریشه
  • 54. ساختمان داده هیپ: پیاده سازی با آرایه
  • 55. کاربرد هیپ ها: صف اولویت، مرتب سازی هیپ (Heap Sort)
  • 56. مقدمه ای بر الگوریتم ها
  • 57. تعریف الگوریتم
  • 58. ویژگی های الگوریتم خوب
  • 59. انواع الگوریتم ها: بازگشتی، تکراری
  • 60. روش های طراحی الگوریتم: تقسیم و حل (Divide and Conquer)
  • 61. الگوریتم های مرتب سازی: مرتب سازی حبابی (Bubble Sort)
  • 62. الگوریتم های مرتب سازی: مرتب سازی انتخابی (Selection Sort)
  • 63. الگوریتم های مرتب سازی: مرتب سازی درجی (Insertion Sort)
  • 64. الگوریتم های مرتب سازی: مرتب سازی ادغامی (Merge Sort)
  • 65. الگوریتم های مرتب سازی: مرتب سازی سریع (Quick Sort)
  • 66. الگوریتم های مرتب سازی: مرتب سازی هیپ (Heap Sort)
  • 67. الگوریتم های مرتب سازی: مرتب سازی شمارشی (Counting Sort)
  • 68. الگوریتم های مرتب سازی: مرتب سازی مبنایی (Radix Sort)
  • 69. الگوریتم های جستجو: جستجوی خطی (Linear Search)
  • 70. الگوریتم های جستجو: جستجوی دودویی (Binary Search)
  • 71. الگوریتم های حریصانه (Greedy Algorithms)
  • 72. مثال های الگوریتم های حریصانه: مسئله کوله پشتی (Knapsack Problem) – زیرمجموعه
  • 73. مثال های الگوریتم های حریصانه: مسئله انتخاب فعالیت (Activity Selection Problem)
  • 74. برنامه نویسی پویا (Dynamic Programming)
  • 75. مفهوم بهینه سازی زیرمسئله ها (Optimal Substructure)
  • 76. مفهوم زیرمسئله های همپوشان (Overlapping Subproblems)
  • 77. مثال های برنامه نویسی پویا: مسئله فیبوناچی
  • 78. مثال های برنامه نویسی پویا: مسئله کوله پشتی
  • 79. مثال های برنامه نویسی پویا: طولانی ترین زیردنباله مشترک (Longest Common Subsequence)
  • 80. الگوریتم های پیمایش گراف: BFS و DFS (مرور مجدد)
  • 81. الگوریتم های یافتن کوتاهترین مسیر: دایکسترا (Dijkstra)
  • 82. الگوریتم های یافتن کوتاهترین مسیر: بلمن-فورد (Bellman-Ford)
  • 83. الگوریتم های یافتن کوتاهترین مسیر: فلوید-وارشال (Floyd-Warshall)
  • 84. الگوریتم های یافتن درخت پوشای کمینه: پریم (Prim)
  • 85. الگوریتم های یافتن درخت پوشای کمینه: کروسکال (Kruskal)
  • 86. الگوریتم های جستجوی رشته: الگوریتم ساده
  • 87. الگوریتم های جستجوی رشته: الگوریتم KMP (Knuth-Morris-Pratt)
  • 88. الگوریتم های جستجوی رشته: الگوریتم Rabin-Karp
  • 89. الگوریتم های یافتن اعداد اول: غربال اراتوستن (Sieve of Eratosthenes)
  • 90. مقدمه ای بر پیچیدگی محاسباتی
  • 91. کلاس های پیچیدگی: P, NP, NP-Complete
  • 92. مسائل NP-Complete
  • 93. مقدمه ای بر ساختمان داده های پیشرفته
  • 94. ساختمان داده های درختی: Trie (Prefix Tree)
  • 95. کاربرد Trie ها: جستجوی خودکار، تکمیل خودکار
  • 96. ساختمان داده های درختی: Segment Tree
  • 97. کاربرد Segment Tree ها: پرس و جوهای بازه ای
  • 98. ساختمان داده های درختی: Fenwick Tree (Binary Indexed Tree – BIT)
  • 99. کاربرد Fenwick Tree ها: پرس و جوهای بازه ای با بروزرسانی
  • 100. ساختمان داده های گراف: Disjoint Set Union (DSU)

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها: راهنمای جامع برای توسعه‌دهندگان”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا