اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی کتابی جامع ساختار دادهها و الگوریتمها با پایتون: از مبانی تا پیادهسازی پیشرفته
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره دورهی جامع ساختار دادهها و الگوریتمها با پایتون: از مبانی تا پیادهسازی پیشرفته
موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرمافزار
موضوع میانی: ساختار دادهها و الگوریتمها
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر علوم کامپیوتر و اهمیت ساختار دادهها
- 2. مبانی برنامهنویسی پایتون برای ساختار دادهها
- 3. انواع دادههای پایه و ساختارهای مجرد
- 4. مرور مفاهیم پیچیدگی زمانی و مکانی (Big O Notation)
- 5. تحلیل پیچیدگی الگوریتمهای رایج
- 6. آرایهها و عملیات پایه روی آنها
- 7. آرایههای پویا و مدیریت حافظه
- 8. لیستهای پیوندی یکطرفه و عملیات آنها
- 9. لیستهای پیوندی دوطرفه و مزایایشان
- 10. لیستهای چرخشی و کاربردهای خاص
- 11. پشتهها (Stacks) و پیادهسازی با آرایه و لیست پیوندی
- 12. کاربرد پشته در ارزیابی عبارات و بازگشت
- 13. صفها (Queues) و پیادهسازی با آرایه و لیست پیوندی
- 14. صفهای دایرهای و بهینهسازیها
- 15. درختهای دودویی و مفاهیم پایه
- 16. پیمایش درختهای دودویی (Inorder, Preorder, Postorder)
- 17. درختهای جستجوی دودویی (BST) و عملیات آن
- 18. تعادل در درختهای جستجوی دودویی (AVL Trees)
- 19. درختهای B و کاربردشان در پایگاه دادهها
- 20. هرمها (Heaps) و پیادهسازی هرم دودویی
- 21. کاربرد هرم در صف اولویت و مرتبسازی
- 22. تابع هش (Hashing) و جداول هش
- 23. روشهای حل برخورد در جداول هش (Chaining, Open Addressing)
- 24. کاربرد توابع هش در جستجو و ذخیرهسازی
- 25. گرافها و نمایش آنها (ماتریس مجاورت، لیست مجاورت)
- 26. پیمایش گراف (BFS و DFS)
- 27. مرتبسازی توپولوژیکی گراف
- 28. کوتاهترین مسیر در گراف (الگوریتم دایکسترا)
- 29. کمترین درخت پوشا (الگوریتم پریم و کروسکال)
- 30. مقدمهای بر الگوریتمهای مرتبسازی
- 31. مرتبسازی حبابی و تحلیل پیچیدگی آن
- 32. مرتبسازی انتخابی و مقایسه با حبابی
- 33. مرتبسازی درجی و کارایی آن برای دادههای تقریباً مرتب
- 34. مرتبسازی ادغامی (Merge Sort) و رویکرد تقسیم و حل
- 35. مرتبسازی سریع (Quick Sort) و بهینهسازیهای آن
- 36. مرتبسازی سطلی (Bucket Sort) و کاربردهای آن
- 37. مرتبسازی شمارشی (Counting Sort)
- 38. مرتبسازی مبنایی (Radix Sort)
- 39. تحلیل مقایسهای الگوریتمهای مرتبسازی
- 40. مقدمهای بر جستجو در ساختارهای داده
- 41. جستجوی خطی و محدودیتهای آن
- 42. جستجوی دودویی در آرایههای مرتب شده
- 43. الگوریتمهای جستجوی پیشرفته
- 44. مقدمهای بر الگوریتمهای بازگشتی
- 45. بازگشت در توابع و تحلیل آن
- 46. مثالهای کاربردی بازگشت (فاکتوریل، فیبوناچی)
- 47. طراحی الگوریتم با رویکرد تقسیم و حل
- 48. الگوریتمهای برنامهریزی پویا (Dynamic Programming)
- 49. مفهوم زیرمسئلههای همپوشان و زیرساخت بهینه
- 50. مثالهای کلاسیک برنامهریزی پویا (مسئله کولهپشتی)
- 51. کاربرد برنامهریزی پویا در رشتههای مشترک (LCS)
- 52. تکنیکهای بهینهسازی در برنامهریزی پویا
- 53. مقدمهای بر الگوریتمهای حریصانه (Greedy Algorithms)
- 54. اصول طراحی الگوریتمهای حریصانه
- 55. مثالهای کاربردی الگوریتمهای حریصانه (مسئله انتخاب فعالیت)
- 56. تفاوت الگوریتمهای حریصانه و برنامهریزی پویا
- 57. مقدمهای بر الگوریتمهای مبتنی بر جستجو (Backtracking)
- 58. الگوریتم بازگشتی برای حل مسئله هشت وزیر
- 59. کاربرد Backtracking در مسائل ترکیبیاتی
- 60. مقدمهای بر الگوریتمهای گراف
- 61. الگوریتمهای یافتن مسیر در گراف
- 62. کاربرد گراف در شبکههای اجتماعی و مسیریابی
- 63. مقدمهای بر تکنیکهای فشردهسازی دادهها
- 64. الگوریتمهای فشردهسازی بدون اتلاف (مانند Huffman)
- 65. مقدمهای بر الگوریتمهای جستجوی رشته
- 66. الگوریتم KMP (Knuth-Morris-Pratt)
- 67. الگوریتم Rabin-Karp
- 68. مقدمهای بر الگوریتمهای مرتبسازی پیشرفته
- 69. کاربرد ساختار دادهها در طراحی پایگاه داده
- 70. کاربرد ساختار دادهها در سیستمعاملها
- 71. کاربرد ساختار دادهها در شبکههای کامپیوتری
- 72. مقدمهای بر پیچیدگی محاسباتی (Complexity Classes)
- 73. کلاس P و NP
- 74. مسائل NP-Complete
- 75. الگوریتمهای تقریبی برای مسائل NP-Hard
- 76. روشهای ارزیابی عملکرد الگوریتمها
- 77. انتخاب ساختار داده مناسب برای مسئله
- 78. استانداردهای کدنویسی تمیز در پایتون
- 79. مستندسازی کد و الگوریتمها
- 80. آزمون واحد (Unit Testing) برای الگوریتمها
- 81. پروژههای عملی ساختار دادهها و الگوریتمها
- 82. ساخت یک دیکشنری سفارشی با پایتون
- 83. پیادهسازی یک سیستم پیشنهاد دهنده ساده
- 84. طراحی یک موتور جستجوی کوچک
- 85. تحلیل پیچیدگی الگوریتمهای رایج در کتابخانههای پایتون
- 86. کاربرد ساختار دادهها در بازیسازی
- 87. کاربرد ساختار دادهها در پردازش تصویر
- 88. کاربرد ساختار دادهها در یادگیری ماشین
- 89. مرور مفاهیم پیشرفتهتر (مانند درختهای تری)
- 90. مقدمهای بر الگوریتمهای موازی و توزیع شده
- 91. ساختارهای داده برای محاسبات موازی
- 92. اصول طراحی الگوریتمهای کارآمد و مقیاسپذیر
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.