اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی تسلط بر ساختمان دادهها و الگوریتمها برای موفقیت در مصاحبههای برنامهنویسی
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره تسلط بر ساختمان دادهها و الگوریتمها برای موفقیت در مصاحبههای برنامهنویسی
موضوع کلی: علوم کامپیوتر و الگوریتمها
موضوع میانی: ساختمان دادهها و الگوریتمها برای مصاحبههای فنی
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر مصاحبههای فنی و علوم کامپیوتر
- 2. اهمیت ساختمان دادهها و الگوریتمها در مصاحبهها
- 3. مروری بر مفاهیم پایهای علوم کامپیوتر
- 4. آشنایی با پیچیدگی زمانی و فضایی (Big O Notation)
- 5. تحلیل الگوریتمهای پایه
- 6. مرتبسازیها: مرتبسازی حبابی، درج، انتخابی
- 7. مرتبسازی سریع (Quick Sort)
- 8. مرتبسازی ادغامی (Merge Sort)
- 9. مرتبسازی هرمی (Heap Sort)
- 10. مرتبسازی خطی: شمارشی، مبنایی، سطلی
- 11. ساختمان دادههای خطی: آرایهها و لیستهای پیوندی
- 12. لیستهای پیوندی یکطرفه
- 13. لیستهای پیوندی دوطرفه
- 14. لیستهای پیوندی دایرهای
- 15. پشتهها (Stacks) و کاربردهای آنها
- 16. صفها (Queues) و کاربردهای آنها
- 17. ساختمان دادههای درختی: درختان
- 18. درختان دودویی جستجو (BST)
- 19. عمقسنجی و پیمایش در درختان
- 20. درختان متوازن: درختان AVL
- 21. درختان قرمز-سیاه (Red-Black Trees)
- 22. هرمها (Heaps) و هرمهای دودویی
- 23. ساختمان دادههای گراف
- 24. نمایش گراف: ماتریس مجاورت و لیست مجاورت
- 25. پیمایش گراف: جستجوی اول سطح (BFS)
- 26. پیمایش گراف: جستجوی اول عمق (DFS)
- 27. مسیرهای کوتاه در گرافها
- 28. الگوریتم دایکسترا
- 29. الگوریتم بلمن-فورد
- 30. کمترین درخت پوشا (MST)
- 31. الگوریتم پریم
- 32. الگوریتم کروسکال
- 33. ساختمان دادههای جدولی: هشینگ
- 34. توابع هش و برخوردها (Collisions)
- 35. روشهای حل برخورد: زنجیرهسازی جداگانه
- 36. روشهای حل برخورد: آدرسدهی باز (Linear Probing)
- 37. روشهای حل برخورد: آدرسدهی باز (Quadratic Probing)
- 38. روشهای حل برخورد: آدرسدهی باز (Double Hashing)
- 39. ساختمان دادههای پیشرفته: تریها (Tries)
- 40. کاربرد تریها در جستجو و تکمیل خودکار
- 41. ساختمان دادههای پیشرفته: گرافهای جهتدار بدون دور (DAG)
- 42. برنامهنویسی پویا (Dynamic Programming) - مفاهیم پایه
- 43. مسئله کولهپشتی (Knapsack Problem)
- 44. کوتاهترین مسیر در DAG
- 45. دنباله فیبوناچی با برنامهنویسی پویا
- 46. مسئله بیشترین زیردنباله مشترک (LCS)
- 47. مسئله تقسیمبندی مجموعه (Partition Problem)
- 48. مسئله شمارش راهها (Counting Paths)
- 49. مسئله فروشنده دورهگرد (Traveling Salesperson Problem) - رویکرد برنامهنویسی پویا
- 50. الگوریتمهای حریصانه (Greedy Algorithms)
- 51. انتخاب فعالیتها (Activity Selection)
- 52. کدگذاری هافمن (Huffman Coding)
- 53. مسئله زمانبندی کارها (Job Scheduling)
- 54. الگوریتمهای جستجوی دودویی
- 55. الگوریتمهای جستجوی خطی
- 56. مقدمهای بر الگوریتمهای تصادفی
- 57. الگوریتمهای یافتن میانه (Median Finding)
- 58. الگوریتمهای مرتبسازی تصادفی
- 59. الگوریتمهای تقریبی
- 60. مقدمهای بر الگوریتمهای موازی
- 61. مقدمهای بر الگوریتمهای توزیعشده
- 62. مفاهیم پایه الگوریتمهای کوانتومی
- 63. مقدمهای بر نظریه محاسباتی
- 64. پیچیدگی کلاس P و NP
- 65. مسائل NP-کامل
- 66. روشهای اثبات NP-کامل بودن
- 67. الگوریتمهای جستجوی رشته
- 68. الگوریتم ناکس-موریس-پرات (KMP)
- 69. الگوریتم راین-کارپ (Rabin-Karp)
- 70. الگوریتمهای مرتبط با اعداد اول
- 71. غربال اراتستن
- 72. محاسبه فاکتوریل
- 73. توانرسانی سریع
- 74. الگوریتم اقلیدس (بزرگترین مقسومعلیه مشترک)
- 75. مقدمهای بر رمزنگاری
- 76. رمزنگاری متقارن
- 77. رمزنگاری نامتقارن
- 78. امضای دیجیتال
- 79. ساختمان دادهها و الگوریتمها در پایگاه دادهها
- 80. الگوریتمهای مرتبسازی پایگاه دادهها
- 81. ساختمان دادهها و الگوریتمها در شبکههای کامپیوتری
- 82. پروتکلهای مسیریابی
- 83. الگوریتمهای فشردهسازی دادهها
- 84. کاربرد ساختمان دادهها در سیستمعاملها
- 85. زمانبندی پردازنده
- 86. مدیریت حافظه
- 87. مقدمهای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
- 88. الگوریتمهای جستجو در هوش مصنوعی
- 89. الگوریتمهای یادگیری ماشین پایه
- 90. شبکههای عصبی مصنوعی
- 91. یادگیری عمیق (Deep Learning)
- 92. کاربرد ساختمان دادهها در پردازش تصویر
- 93. الگوریتمهای پردازش تصویر پایه
- 94. کاربرد ساختمان دادهها در پردازش زبان طبیعی
- 95. الگوریتمهای پردازش زبان طبیعی پایه
- 96. الگوریتمهای تحلیل دادههای بزرگ
- 97. ساختمان دادهها و الگوریتمها برای تحلیل دادههای حجیم
- 98. استراتژیهای حل مسئله در مصاحبهها
- 99. نکات مهم برای موفقیت در مصاحبههای فنی
- 100. مرور جامع ساختمان دادهها و الگوریتمها
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.