اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مبانی و کاربردهای الگوریتم‌ها برای مصاحبه‌های شغلی و مباحث فنی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی و کاربردهای الگوریتم‌ها برای مصاحبه‌های شغلی و مباحث فنی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر علوم کامپیوتر و الگوریتم‌ها
• 2. چرا الگوریتم‌ها مهم هستند؟
• 3. مفاهیم پایه در تحلیل الگوریتم
• 4. پیچیدگی زمانی و فضایی
• 5. نمادگذاری اُو (Big O Notation)
• 6. مثال‌هایی از پیچیدگی‌های رایج
• 7. تحلیل الگوریتم‌های بازگشتی
• 8. قضیه اصلی برای بازگشتی‌ها
• 9. روش حل بازگشتی: تقسیم و حل
• 10. الگوریتم‌های مرتب‌سازی مقدماتی
• 11. مرتب‌سازی حبابی
• 12. مرتب‌سازی انتخابی
• 13. مرتب‌سازی درجی
• 14. الگوریتم‌های مرتب‌سازی پیشرفته
• 15. مرتب‌سازی ادغامی
• 16. مرتب‌سازی سریع (Quick Sort)
• 17. مرتب‌سازی هرمی (Heap Sort)
• 18. مرتب‌سازی شمارشی
• 19. مرتب‌سازی مبنایی
• 20. مقدمه‌ای بر ساختمان داده‌ها
• 21. آرایه‌ها و لیست‌های پیوندی
• 22. لیست پیوندی یک‌طرفه
• 23. لیست پیوندی دوطرفه
• 24. لیست پیوندی دایره‌ای
• 25. پشته‌ها (Stacks)
• 26. عملیات پشته: Push و Pop
• 27. کاربرد پشته‌ها در ارزیابی عبارات
• 28. صف‌ها (Queues)
• 29. عملیات صف: Enqueue و Dequeue
• 30. کاربرد صف‌ها در شبیه‌سازی
• 31. درخت‌ها
• 32. مفاهیم پایه درخت: ریشه، گره، برگ
• 33. درخت دودویی
• 34. درخت جستجوی دودویی (BST)
• 35. عملیات در BST: درج، جستجو، حذف
• 36. توازن در درخت‌های دودویی
• 37. درخت‌های متوازن (AVL Trees)
• 38. درخت‌های B و B+
• 39. هرم‌ها (Heaps)
• 40. هرم دودویی
• 41. عملیات هرم: درج، حذف ریشه
• 42. کاربرد هرم‌ها در مرتب‌سازی
• 43. گراف‌ها
• 44. مفاهیم پایه گراف: راس، یال، درجه
• 45. نمایش گراف: ماتریس مجاورت، لیست مجاورت
• 46. پیمایش گراف: جستجوی اول سطح (BFS)
• 47. پیمایش گراف: جستجوی اول عمق (DFS)
• 48. درخت پوشای کمینه (Minimum Spanning Tree)
• 49. الگوریتم پریم
• 50. الگوریتم کروسکال
• 51. کوتاه‌ترین مسیر در گراف
• 52. الگوریتم دایکسترا
• 53. الگوریتم بلمن-فورد
• 54. جفت‌یابی در گراف
• 55. الگوریتم‌های جستجو
• 56. جستجوی خطی
• 57. جستجوی دودویی
• 58. کاربرد جستجوی دودویی در آرایه‌های مرتب شده
• 59. الگوریتم‌های هشینگ
• 60. جداول هش
• 61. توابع هش
• 62. روش‌های حل تصادم در جداول هش
• 63. الگوریتم‌های برنامه‌نویسی پویا (Dynamic Programming)
• 64. مفاهیم اصلی DP
• 65. مثال: دنباله فیبوناچی
• 66. مثال: مسئله کوله‌پشتی
• 67. الگوریتم‌های حریصانه (Greedy Algorithms)
• 68. مفاهیم اصلی الگوریتم حریصانه
• 69. مثال: مسئله انتخاب فعالیت
• 70. مثال: مسئله کدگذاری هافمن
• 71. الگوریتم‌های رشته‌ای
• 72. جستجوی رشته: الگوریتم ناکت-کارپ
• 73. الگوریتم‌های فشرده‌سازی داده‌ها
• 74. مقدمه‌ای بر فشرده‌سازی
• 75. فشرده‌سازی بدون اتلاف
• 76. فشرده‌سازی با اتلاف
• 77. الگوریتم‌های مرتبط با اعداد اول
• 78. آزمون اول بودن
• 79. تولید اعداد اول
• 80. کاربردها در رمزنگاری
• 81. مقدمه‌ای بر پیچیدگی محاسباتی
• 82. کلاس‌های پیچیدگی P و NP
• 83. مسائل NP-کامل
• 84. مسائل NP-سخت
• 85. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های موازی
• 86. مفاهیم موازی‌سازی
• 87. چالش‌های الگوریتم‌های موازی
• 88. کاربردها در سیستم‌های توزیع‌شده
• 89. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های تصادفی
• 90. کاربرد اعداد تصادفی در الگوریتم‌ها
• 91. مثال: الگوریتم مونت کارلو
• 92. طراحی الگوریتم برای مصاحبه‌های شغلی
• 93. نکات کلیدی برای حل مسائل الگوریتمی
• 94. تکنیک‌های بهینه‌سازی الگوریتم‌ها
• 95. مرور و تمرین الگوریتم‌های کلیدی
• 96. ساختمان داده‌های پیشرفته برای مصاحبه
• 97. چالش‌های الگوریتمی در مصاحبه‌های فنی
• 98. استراتژی‌های موفقیت در مصاحبه‌های الگوریتمی
• 99. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری الگوریتم‌ها