اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های کاربردی با جاوا اسکریپت

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های کاربردی با جاوا اسکریپت

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر طراحی و پیاده‌سازی الگوریتم‌های کاربردی
• 2. مفاهیم پایه در علوم کامپیوتر
• 3. اهمیت ساختمان داده‌ها در برنامه‌نویسی
• 4. مروری بر زبان برنامه‌نویسی جاوا اسکریپت
• 5. انواع داده‌ها در جاوا اسکریپت
• 6. ساختمان داده‌های خطی
• 7. آرایه‌ها و عملیات روی آن‌ها
• 8. ماتریس‌ها و کاربردهایشان
• 9. ساختمان داده‌های پشته (Stack)
• 10. پیاده‌سازی پشته با آرایه
• 11. کاربردهای پشته در مسائل برنامه‌نویسی
• 12. ساختمان داده‌های صف (Queue)
• 13. پیاده‌سازی صف با آرایه
• 14. کاربردهای صف در مسائل برنامه‌نویسی
• 15. ساختمان داده‌های لیست پیوندی (Linked List)
• 16. لیست پیوندی یک‌طرفه
• 17. عملیات روی لیست پیوندی یک‌طرفه
• 18. لیست پیوندی دوطرفه
• 19. عملیات روی لیست پیوندی دوطرفه
• 20. لیست پیوندی دایره‌ای
• 21. کاربرد لیست‌های پیوندی در مسائل مختلف
• 22. ساختمان داده‌های درخت (Tree)
• 23. درخت دودویی جستجو (Binary Search Tree)
• 24. عملیات درج و حذف در BST
• 25. جستجو در BST
• 26. درخت متوازن (Balanced Tree)
• 27. مفاهیم پیچیدگی زمانی و فضایی الگوریتم‌ها
• 28. نمادگذاری Big O
• 29. تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌های رایج
• 30. الگوریتم‌های مرتب‌سازی
• 31. مرتب‌سازی حبابی (Bubble Sort)
• 32. مرتب‌سازی انتخابی (Selection Sort)
• 33. مرتب‌سازی درجی (Insertion Sort)
• 34. مرتب‌سازی ادغامی (Merge Sort)
• 35. مرتب‌سازی سریع (Quick Sort)
• 36. پیچیدگی زمانی الگوریتم‌های مرتب‌سازی
• 37. کاربرد الگوریتم‌های مرتب‌سازی
• 38. الگوریتم‌های جستجو
• 39. جستجوی خطی (Linear Search)
• 40. جستجوی دودویی (Binary Search)
• 41. کاربرد الگوریتم‌های جستجو
• 42. ساختمان داده‌های گراف (Graph)
• 43. نمایش گراف با ماتریس مجاورت
• 44. نمایش گراف با لیست مجاورت
• 45. پیمایش گراف
• 46. پیمایش اول سطح (Breadth-First Search - BFS)
• 47. پیمایش اول عمق (Depth-First Search - DFS)
• 48. کاربرد الگوریتم‌های پیمایش گراف
• 49. کوتاه‌ترین مسیر در گراف
• 50. الگوریتم دایکسترا (Dijkstra's Algorithm)
• 51. مفاهیم الگوریتم‌های حریصانه (Greedy Algorithms)
• 52. مثال‌هایی از الگوریتم‌های حریصانه
• 53. مفاهیم الگوریتم‌های برنامه‌نویسی پویا (Dynamic Programming)
• 54. مثال‌هایی از الگوریتم‌های برنامه‌نویسی پویا
• 55. مسائل بهینه‌سازی با برنامه‌نویسی پویا
• 56. مقدمه‌ای بر توابع هش (Hash Functions)
• 57. جدول هش (Hash Table)
• 58. مدیریت تصادم در جدول هش
• 59. کاربرد جدول هش
• 60. ساختمان داده‌های هرم (Heap)
• 61. هرم دودویی (Binary Heap)
• 62. عملیات درج و حذف در هرم
• 63. هرم اولویت (Priority Queue)
• 64. کاربرد هرم
• 65. الگوریتم‌های مرتب‌سازی مبتنی بر هرم
• 66. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های رشته (String Algorithms)
• 67. جستجو در رشته‌ها
• 68. الگوریتم KMP
• 69. کاربرد الگوریتم‌های رشته
• 70. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های گراف پیشرفته
• 71. کمترین درخت پوشا (Minimum Spanning Tree)
• 72. الگوریتم پریم (Prim's Algorithm)
• 73. الگوریتم کروسکال (Kruskal's Algorithm)
• 74. مسائل تطابق در گراف
• 75. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های توزیع‌شده
• 76. مفاهیم پیچیدگی در الگوریتم‌های توزیع‌شده
• 77. الگوریتم‌های اجماع
• 78. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های تصادفی
• 79. کاربرد الگوریتم‌های تصادفی
• 80. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های عددی
• 81. حل معادلات عددی
• 82. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های هندسی
• 83. مسائل هندسی پایه
• 84. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی ترکیبیاتی
• 85. مسائل بهینه‌سازی در مسائل ترکیبیاتی
• 86. طراحی الگوریتم‌های کارآمد
• 87. روش‌های طراحی الگوریتم
• 88. تحلیل و ارزیابی الگوریتم‌ها
• 89. پیاده‌سازی الگوریتم‌ها در جاوا اسکریپت
• 90. بهینه‌سازی کد جاوا اسکریپت
• 91. تست و اشکال‌زدایی الگوریتم‌ها
• 92. کاربرد الگوریتم‌ها در مسائل واقعی
• 93. مطالعات موردی الگوریتم‌های کاربردی
• 94. معماری نرم‌افزار و الگوریتم‌ها
• 95. الگوریتم‌ها در سیستم‌های پایگاه داده
• 96. الگوریتم‌ها در شبکه‌های کامپیوتری
• 97. الگوریتم‌ها در هوش مصنوعی
• 98. یادگیری ماشین و الگوریتم‌ها
• 99. الگوریتم‌ها در تحلیل داده‌ها
• 100. طراحی الگوریتم‌های مقیاس‌پذیر