دوره جامع «طراحی الگوریتم ویژه آمادگی کنکور ارشد همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع «طراحی الگوریتم ویژه آمادگی کنکور ارشد

موضوع کلی: الگوریتم‌ها و بهینه‌سازی محاسباتی

موضوع میانی: طراحی و تحلیل الگوریتم‌ها در مهندسی کامپیوتر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر طراحی الگوریتم
• 2. اهمیت طراحی الگوریتم در علوم کامپیوتر
• 3. ویژگی‌های یک الگوریتم خوب
• 4. مراحل طراحی و تحلیل الگوریتم
• 5. مدل محاسباتی RAM
• 6. تحلیل زمانی الگوریتم‌ها
• 7. تحلیل فضایی الگوریتم‌ها
• 8. نمادگذاری مجانبی Big-O
• 9. نمادگذاری Big-Theta
• 10. نمادگذاری Big-Omega
• 11. مقایسه نرخ رشد توابع
• 12. تحلیل بهترین، بدترین و حالت متوسط
• 13. تحلیل سرانگشتی الگوریتم‌ها
• 14. مفاهیم پایه بازگشت (Recursion)
• 15. طراحی الگوریتم‌های بازگشتی
• 16. تحلیل الگوریتم‌های بازگشتی
• 17. روابط بازگشتی
• 18. روش جایگذاری برای حل روابط بازگشتی
• 19. روش درخت بازگشتی
• 20. روش قضیه مستر (Master Theorem)
• 21. تقسیم و حل (Divide and Conquer)
• 22. طراحی الگوریتم‌های تقسیم و حل
• 23. الگوریتم جستجوی دودویی
• 24. تحلیل جستجوی دودویی
• 25. الگوریتم Merge Sort
• 26. تحلیل زمانی Merge Sort
• 27. الگوریتم Quick Sort
• 28. تحلیل بدترین و متوسط Quick Sort
• 29. انتخاب عنصر میانی در Quick Sort
• 30. الگوریتم Selection
• 31. الگوریتم انتخاب خطی (Median of Medians)
• 32. الگوریتم ضرب ماتریس ساده
• 33. الگوریتم Strassen برای ضرب ماتریس
• 34. تحلیل الگوریتم Strassen
• 35. الگوریتم‌های کاهش مسئله (Decrease and Conquer)
• 36. الگوریتم‌های افزایش تدریجی (Incremental)
• 37. روش حریصانه (Greedy Algorithms)
• 38. ویژگی‌های الگوریتم‌های حریصانه
• 39. الگوریتم انتخاب فعالیت‌ها
• 40. الگوریتم زمان‌بندی کارها
• 41. الگوریتم کد هافمن
• 42. ساخت درخت هافمن
• 43. الگوریتم کروسکال برای درخت پوشای کمینه
• 44. الگوریتم پریم برای درخت پوشای کمینه
• 45. تحلیل الگوریتم‌های MST
• 46. ساختار Union-Find
• 47. الگوریتم دایکسترا برای کوتاه‌ترین مسیر
• 48. محدودیت‌های الگوریتم دایکسترا
• 49. الگوریتم بلمن–فورد
• 50. مقایسه الگوریتم‌های کوتاه‌ترین مسیر
• 51. الگوریتم فلوید–وارشال
• 52. برنامه‌نویسی پویا (Dynamic Programming)
• 53. مراحل طراحی الگوریتم‌های DP
• 54. مقایسه Greedy و Dynamic Programming
• 55. مسئله دنباله مشترک طولانی (LCS)
• 56. پیاده‌سازی الگوریتم LCS
• 57. تحلیل پیچیدگی LCS
• 58. مسئله کوله‌پشتی (Knapsack)
• 59. کوله‌پشتی صفر و یک
• 60. کوله‌پشتی کسری
• 61. مسئله ضرب زنجیره‌ای ماتریس‌ها
• 62. طراحی الگوریتم Matrix Chain Multiplication
• 63. مسئله برش میله (Rod Cutting)
• 64. الگوریتم‌های DP بالا به پایین
• 65. الگوریتم‌های DP پایین به بالا
• 66. مسئله مسیر کوتاه در گراف با DP
• 67. الگوریتم‌های Backtracking
• 68. ساختار کلی الگوریتم Backtracking
• 69. مسئله هشت وزیر
• 70. حل مسئله N-Queens
• 71. مسئله رنگ‌آمیزی گراف
• 72. مسئله کوله‌پشتی با Backtracking
• 73. الگوریتم‌های Branch and Bound
• 74. کاربرد Branch and Bound در کوله‌پشتی
• 75. مفاهیم پیچیدگی محاسباتی
• 76. کلاس‌های پیچیدگی P و NP
• 77. مسائل NP-Complete
• 78. کاهش چندجمله‌ای
• 79. مسئله SAT
• 80. مسئله 3-SAT
• 81. مسئله Clique
• 82. مسئله Vertex Cover
• 83. مسئله Hamiltonian Cycle
• 84. مسئله Traveling Salesman Problem
• 85. تقریب الگوریتم‌ها (Approximation Algorithms)
• 86. الگوریتم تقریبی برای Vertex Cover
• 87. الگوریتم‌های تصادفی (Randomized Algorithms)
• 88. الگوریتم‌های Las Vegas
• 89. الگوریتم‌های Monte Carlo
• 90. تحلیل احتمالی الگوریتم‌ها
• 91. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های موازی
• 92. مدل‌های محاسبات موازی
• 93. الگوریتم‌های گراف پیشرفته
• 94. الگوریتم جریان بیشینه (Max Flow)
• 95. الگوریتم Ford–Fulkerson
• 96. الگوریتم Edmonds–Karp
• 97. کاربردهای Max Flow