اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساختمان داده ها و الگوریتم ها: آموزش برای استخدام در گوگل

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب ساختمان داده ها و الگوریتم ها: آموزش برای استخدام در گوگل

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه ای بر ساختمان داده ها و الگوریتم ها
• 2. اهمیت ساختمان داده ها و الگوریتم ها برای گوگل
• 3. مرور مفاهیم پایه ریاضیات گسسته
• 4. مجموعه ها، روابط و توابع
• 5. منطق مقدماتی
• 6. اثبات به روش استقرای ریاضی
• 7. تحلیل پیچیدگی زمانی و مکانی
• 8. نمادگذاری O بزرگ، امگا کوچک، تتا
• 9. تحلیل بهترین، بدترین و متوسط حالت
• 10. روش های تحلیل الگوریتم ها
• 11. مرور انواع ساختمان داده ها
• 12. آرایه ها و لیست های پیوندی
• 13. لیست های پیوندی یک طرفه، دو طرفه و دایره ای
• 14. عملیات روی لیست های پیوندی
• 15. پشته ها (Stacks)
• 16. عملیات پشته (Push, Pop, Peek)
• 17. کاربرد پشته ها (مانند بررسی تطابق پرانتزها)
• 18. صف ها (Queues)
• 19. عملیات صف (Enqueue, Dequeue, Peek)
• 20. صف های دایره ای
• 21. کاربرد صف ها (مانند شبیه سازی صف انتظار)
• 22. درخت ها (Trees)
• 23. مفاهیم پایه درخت (ریشه، گره، برگ، ارتفاع، عمق)
• 24. انواع درخت ها (درخت دودویی، درخت دودویی جستجو)
• 25. پیمایش درخت ها (پیش ترتیب، میان ترتیب، پس ترتیب)
• 26. درخت های متوازن (AVL, Red-Black Trees)
• 27. درخت های B و B+
• 28. درخت های هرمی (Heaps)
• 29. هرم دودویی (Min-Heap, Max-Heap)
• 30. عملیات هرم (Insert, Extract-Min/Max, Heapify)
• 31. کاربرد هرم ها (مانند مرتب سازی هرمی)
• 32. گراف ها (Graphs)
• 33. مفاهیم پایه گراف (رأس، یال، درجه، مسیر)
• 34. نمایش گراف (ماتریس مجاورت، لیست مجاورت)
• 35. پیمایش گراف (BFS, DFS)
• 36. الگوریتم های گراف
• 37. یافتن کوتاهترین مسیر (Dijkstra, Bellman-Ford)
• 38. مرتب سازی توپولوژیکی
• 39. حداقل درخت پوشا (Prim, Kruskal)
• 40. ماتریس و عملیات ماتریس
• 41. مرتب سازی (Sorting)
• 42. الگوریتم های مرتب سازی ساده (Bubble Sort, Insertion Sort, Selection Sort)
• 43. الگوریتم های مرتب سازی پیشرفته (Merge Sort, Quick Sort)
• 44. مرتب سازی مبتنی بر مقایسه (Comparison Sorts)
• 45. مرتب سازی غیر مبتنی بر مقایسه (Counting Sort, Radix Sort, Bucket Sort)
• 46. الگوریتم های جستجو (Searching)
• 47. جستجوی خطی (Linear Search)
• 48. جستجوی دودویی (Binary Search)
• 49. جستجوی میانه (Interpolation Search)
• 50. توابع هش (Hash Functions)
• 51. جدول هش (Hash Table)
• 52. مدیریت تصادم در جدول هش (Chaining, Open Addressing)
• 53. کاربرد جدول هش (جستجوی سریع، ذخیره سازی داده ها)
• 54. الگوریتم های رشته ای (String Algorithms)
• 55. مطابقت الگو (Pattern Matching)
• 56. الگوریتم KMP
• 57. الگوریتم Boyer-Moore
• 58. الگوریتم Rabin-Karp
• 59. الگوریتم های بازگشتی (Recursion)
• 60. مفهوم بازگشت
• 61. موارد استفاده از بازگشت
• 62. اشکال زدایی الگوریتم های بازگشتی
• 63. الگوریتم های برنامه نویسی پویا (Dynamic Programming)
• 64. مفهوم برنامه نویسی پویا
• 65. مسائل بهینه سازی
• 66. حالت های بهینه و زیرمسائل همپوشان
• 67. روش پایین به بالا (Bottom-Up) و بالا به پایین (Top-Down)
• 68. مثال های کلاسیک (دنباله فیبوناچی، مسئله کوله پشتی، طولانی ترین زیردنباله مشترک)
• 69. الگوریتم های حریصانه (Greedy Algorithms)
• 70. مفهوم الگوریتم حریصانه
• 71. مسائل قابل حل با الگوریتم حریصانه
• 72. مثال ها (مسئله انتخاب فعالیت، مسئله کوله پشتی کسری)
• 73. الگوریتم های تقسیم و حل (Divide and Conquer)
• 74. مفهوم تقسیم و حل
• 75. مثال ها (Merge Sort, Quick Sort, جستجوی دودویی)
• 76. محدودیت ها و مزایای الگوریتم های تقسیم و حل
• 77. الگوریتم های تصادفی (Randomized Algorithms)
• 78. مفهوم الگوریتم تصادفی
• 79. کاربرد الگوریتم های تصادفی
• 80. مثال (Quick Sort تصادفی)
• 81. محدودیت ها و مزایای الگوریتم های تصادفی
• 82. پیچیدگی محاسباتی (Computational Complexity)
• 83. کلاس های پیچیدگی (P, NP, NP-Complete)
• 84. مسائل NP-Complete
• 85. روش های اثبات NP-Completeness
• 86. الگوریتم های تقریبی (Approximation Algorithms)
• 87. مفهوم الگوریتم تقریبی
• 88. کاربرد الگوریتم های تقریبی
• 89. طراحی الگوریتم های کارآمد
• 90. روش های طراحی الگوریتم
• 91. بهینه سازی و بهبود الگوریتم ها
• 92. تکنیک های کاهش پیچیدگی
• 93. اشکال زدایی و تست الگوریتم ها
• 94. پیاده سازی ساختمان داده ها و الگوریتم ها در زبان های برنامه نویسی
• 95. نکات مهم برای مصاحبه استخدام در گوگل
• 96. سوالات عملی و حل مسئله
• 97. سوالات مفهومی و تحلیل
• 98. سوالات مربوط به ساختمان داده های پیشرفته
• 99. سوالات مربوط به الگوریتم های پیشرفته
• 100. تمرین و آمادگی برای مصاحبه