کتاب ساختمان داده ها و الگوریتم ها: با صداقت و شفافیت
, ,

کتاب ساختمان داده ها و الگوریتم ها: با صداقت و شفافیت

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000006826 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 داده ها و الگوریتم ها: با صداقت و شفافیت

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه: چرا الگوریتم و ساختمان داده مهم است؟
  • 2. الگوریتم چیست؟ ویژگی‌ها و تعریف دقیق
  • 3. ساختمان داده چیست؟ معرفی انواع داده‌ها
  • 4. اندازه‌گیری کارایی: پیچیدگی زمانی و فضایی
  • 5. تحلیل مجانبی و نماد O بزرگ (Big O Notation)
  • 6. نمادهای امگا (Ω) و تتا (Θ)
  • 7. تحلیل بهترین، بدترین و متوسط حالت (Best, Worst, Average Case)
  • 8. قواعد محاسبه Big O برای حلقه‌ها و توابع بازگشتی
  • 9. کلاس‌های پیچیدگی رایج (O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), …)
  • 10. مفهوم بازگشت (Recursion) به عنوان یک ابزار فکری
  • 11. آرایه‌ها: ساختار و دسترسی به عناصر
  • 12. آرایه‌های پویا (Dynamic Arrays) و مدیریت حافظه
  • 13. عملیات روی آرایه‌ها و پیچیدگی آنها
  • 14. لیست پیوندی (Linked List): مقدمه و مفهوم گره (Node)
  • 15. لیست پیوندی یک‌طرفه (Singly Linked List)
  • 16. پیاده‌سازی افزودن و حذف در لیست پیوندی یک‌طرفه
  • 17. لیست پیوندی دوطرفه (Doubly Linked List)
  • 18. لیست پیوندی دایره‌ای (Circular Linked List)
  • 19. مقایسه آرایه و لیست پیوندی: کی و چرا از هرکدام استفاده کنیم؟
  • 20. نوع داده انتزاعی (Abstract Data Type – ADT) چیست؟
  • 21. پشته (Stack): مفهوم LIFO
  • 22. پیاده‌سازی پشته با آرایه
  • 23. پیاده‌سازی پشته با لیست پیوندی
  • 24. کاربردهای پشته: ارزیابی عبارات و مدیریت فراخوانی توابع
  • 25. صف (Queue): مفهوم FIFO
  • 26. پیاده‌سازی صف با آرایه
  • 27. پیاده‌سازی صف با لیست پیوندی
  • 28. صف دایره‌ای (Circular Queue)
  • 29. صف دوطرفه (Deque) و کاربردهای آن
  • 30. الگوریتم‌های جستجو: جستجوی خطی (Linear Search)
  • 31. جستجوی دودویی (Binary Search): پیش‌نیازها و پیاده‌سازی
  • 32. تحلیل پیچیدگی جستجوی دودویی
  • 33. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های مرتب‌سازی و اهمیت آنها
  • 34. مرتب‌سازی حبابی (Bubble Sort): ساده اما ناکارآمد
  • 35. مرتب‌سازی انتخابی (Selection Sort)
  • 36. مرتب‌سازی درجی (Insertion Sort) و کارایی آن برای داده‌های تقریباً مرتب
  • 37. مقایسه مرتب‌سازی‌های ساده (O(n^2))
  • 38. الگوریتم‌های تقسیم و حل (Divide and Conquer)
  • 39. مرتب‌سازی ادغامی (Merge Sort): الگوریتم و پیاده‌سازی
  • 40. تحلیل پیچیدگی Merge Sort
  • 41. مرتب‌سازی سریع (Quick Sort): انتخاب محور (Pivot)
  • 42. الگوریتم پارتیشن‌بندی در Quick Sort
  • 43. تحلیل بهترین و بدترین حالت Quick Sort
  • 44. مرتب‌سازی‌های غیرمقایسه‌ای: مرتب‌سازی شمارشی (Counting Sort)
  • 45. مرتب‌سازی مبنایی (Radix Sort)
  • 46. مقدمه‌ای بر ساختارهای داده درختی
  • 47. اصطلاحات درخت: ریشه، گره، برگ، ارتفاع، عمق
  • 48. درخت دودویی (Binary Tree)
  • 49. پیمایش درخت دودویی: Pre-order, In-order, Post-order
  • 50. پیمایش سطحی (Level-order Traversal)
  • 51. درخت جستجوی دودویی (Binary Search Tree – BST)
  • 52. عملیات جستجو در BST
  • 53. عملیات درج در BST
  • 54. عملیات حذف در BST: موارد ساده و پیچیده
  • 55. مشکل عدم توازن در BST و تأثیر آن بر کارایی
  • 56. مقدمه‌ای بر درخت‌های متوازن (Self-Balancing Trees)
  • 57. درخت AVL: مفهوم ضریب توازن (Balance Factor)
  • 58. چرخش‌ها در درخت AVL (Rotations)
  • 59. درخت قرمز-سیاه (Red-Black Tree): مفاهیم و قوانین
  • 60. هیپ (Heap): مفهوم و انواع (Min-Heap, Max-Heap)
  • 61. پیاده‌سازی هیپ با استفاده از آرایه
  • 62. عملیات درج و حذف در هیپ
  • 63. الگوریتم Heapify
  • 64. مرتب‌سازی هرمی (Heap Sort)
  • 65. صف اولویت (Priority Queue) و پیاده‌سازی آن با هیپ
  • 66. جدول درهم‌سازی (Hash Table): انگیزه و مفهوم اصلی
  • 67. توابع درهم‌سازی (Hash Functions): ویژگی‌های یک تابع خوب
  • 68. مدیریت برخورد (Collision Handling): زنجیره‌سازی (Chaining)
  • 69. مدیریت برخورد: آدرس‌دهی باز (Open Addressing)
  • 70. درخت پیشوندی (Trie): ساختار و کاربردها در جستجوی رشته
  • 71. مقدمه‌ای بر گراف‌ها: تعاریف و اصطلاحات
  • 72. انواع گراف: جهت‌دار، بی‌جهت، وزن‌دار
  • 73. روش‌های نمایش گراف: ماتریس مجاورت (Adjacency Matrix)
  • 74. روش‌های نمایش گراف: لیست مجاورت (Adjacency List)
  • 75. مقایسه روش‌های نمایش گراف
  • 76. پیمایش گراف: جستجوی اول سطح (Breadth-First Search – BFS)
  • 77. کاربردهای BFS: یافتن کوتاه‌ترین مسیر در گراف بی‌وزن
  • 78. پیمایش گراف: جستجوی اول عمق (Depth-First Search – DFS)
  • 79. کاربردهای DFS: تشخیص چرخه و همبندی
  • 80. مرتب‌سازی توپولوژیک (Topological Sort) برای گراف‌های جهت‌دار غیرمدور (DAG)
  • 81. درخت پوشای کمینه (Minimum Spanning Tree – MST)
  • 82. الگوریتم پریم (Prim) برای یافتن MST
  • 83. الگوریتم کراسکال (Kruskal) برای یافتن MST
  • 84. مجموعه‌های مجزا (Disjoint Sets) و کاربرد آن در الگوریتم کراسکال
  • 85. الگوریتم‌های حریصانه (Greedy Algorithms): استراتژی و اثبات
  • 86. مثال الگوریتم حریصانه: مسئله خرد کردن سکه
  • 87. برنامه‌نویسی پویا (Dynamic Programming): مفهوم اصلی
  • 88. هم‌پوشانی زیرمسائل (Overlapping Subproblems)
  • 89. زیرساختار بهینه (Optimal Substructure)
  • 90. روش بهینه‌سازی با حافظه (Memoization – Top-Down)
  • 91. روش جدول‌بندی (Tabulation – Bottom-Up)
  • 92. مقایسه Memoization و Tabulation
  • 93. مثال برنامه‌نویسی پویا: دنباله فیبوناچی
  • 94. مسئله کوله‌پشتی (Knapsack Problem) با برنامه‌نویسی پویا
  • 95. طولانی‌ترین زیررشته مشترک (Longest Common Subsequence)
  • 96. عقب‌گرد (Backtracking): مفهوم و کاربرد
  • 97. مثال عقب‌گرد: مسئله هشت وزیر (N-Queens Problem)
  • 98. الگوریتم دایکسترا (Dijkstra) برای یافتن کوتاه‌ترین مسیر
  • 99. الگوریتم بلمن-فورد (Bellman-Ford) و مسیرهای با وزن منفی
  • 100. الگوریتم فلوید-وارشال (Floyd-Warshall) برای تمام زوج‌های کوتاه‌ترین مسیر

📚 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 داده ها و الگوریتم ها: با صداقت و شفافیت”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا