دوره الگوریتم های رایج برای مهندسان کامپیوتر همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره الگوریتم های رایج برای مهندسان کامپیوتر

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مبانی الگوریتم‌ها و پیچیدگی
• 2. مفاهیم اساسی تحلیل الگوریتم‌ها
• 3. تحلیل پیچیدگی زمانی و فضایی
• 4. نمادگذاری اُ (Big O Notation)
• 5. روش‌های مرتب‌سازی مقدماتی (Bubblesort, Insertsort)
• 6. مرتب‌سازی ادغامی (Mergesort)
• 7. مرتب‌سازی سریع (Quicksort)
• 8. مرتب‌سازی هرمی (Heapsort)
• 9. مرتب‌سازی سطلی (Bucket Sort)
• 10. مرتب‌سازی شمارشی (Counting Sort)
• 11. مرتب‌سازی مبنایی (Radix Sort)
• 12. ساختارهای دادهٔ پشته (Stack) و صف (Queue)
• 13. لیست‌های پیوندی (Linked Lists)
• 14. درخت‌های جستجوی دودویی (Binary Search Trees)
• 15. عمق‌سنجی و پیمایش درخت‌ها
• 16. درخت‌های متوازن (AVL Trees)
• 17. درخت‌های قرمز-سیاه (Red-Black Trees)
• 18. درخت‌های B و B+
• 19. هرم‌ها (Heaps) و هیپ‌سازی
• 20. کاربرد هیپ در صف اولویت (Priority Queue)
• 21. گراف‌ها و نمایش آن‌ها (ماتریس مجاورت، لیست مجاورت)
• 22. پیمایش گراف (BFS و DFS)
• 23. مرتب‌سازی توپولوژیکی (Topological Sort)
• 24. کوتاه‌ترین مسیر در گراف (الگوریتم دایکسترا)
• 25. کوتاه‌ترین مسیر در گراف (الگوریتم بلمن-فورد)
• 26. کوتاه‌ترین مسیر در گراف‌های بدون وزن (BFS)
• 27. کوتاه‌ترین مسیر بین همهٔ زوج راس‌ها (الگوریتم فلوید-وارشال)
• 28. کوچکترین درخت پوشا (Minimum Spanning Tree)
• 29. الگوریتم پریم (Prim's Algorithm)
• 30. الگوریتم کروسکال (Kruskal's Algorithm)
• 31. مسئلهٔ فروشندهٔ دوره‌گرد (TSP) - رویکردهای تقریبی
• 32. الگوریتم‌های حریصانه (Greedy Algorithms)
• 33. برنامه‌ریزی پویا (Dynamic Programming) - مفاهیم پایه
• 34. مثال‌های برنامه‌ریزی پویا (مسئلهٔ کوله‌پشتی)
• 35. مثال‌های برنامه‌ریزی پویا (دنبالهٔ مشترک طولانی)
• 36. مثال‌های برنامه‌ریزی پویا (زنجیرهٔ ضرب ماتریس‌ها)
• 37. الگوریتم‌های جستجو (خطی، دودویی)
• 38. جستجوی میانه (Median Finding)
• 39. تکنیک تقسیم و حل (Divide and Conquer)
• 40. کاربرد تکنیک تقسیم و حل در مرتب‌سازی
• 41. الگوریتم‌های تصادفی (Randomized Algorithms)
• 42. الگوریتم‌های تقریبی (Approximation Algorithms)
• 43. مسائل NP-Complete و NP-Hard
• 44. معرفی الگوریتم‌های NP-Complete
• 45. روش‌های یافتن راه‌حل برای مسائل NP-Complete
• 46. مقدمه‌ای بر نظریهٔ پیچیدگی محاسباتی
• 47. پیچیدگی زمانی و فضایی در سطوح بالاتر
• 48. کلاس‌های پیچیدگی P و NP
• 49. کاهش مسئله (Problem Reduction)
• 50. الگوریتم‌های جستجوی پیشرفته
• 51. الگوریتم‌های مبتنی بر شاخه و کران (Branch and Bound)
• 52. الگوریتم‌های جستجوی محلی (Local Search)
• 53. الگوریتم‌های کلونی مورچگان (Ant Colony Optimization)
• 54. الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithms)
• 55. الگوریتم‌های بهینه‌سازی ازدحام ذرات (Particle Swarm Optimization)
• 56. الگوریتم‌های یادگیری ماشین مرتبط با الگوریتم‌ها
• 57. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) - مقدمات
• 58. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) - مقدمات
• 59. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) - مفاهیم
• 60. الگوریتم‌های جستجوی گراف در هوش مصنوعی
• 61. کاربرد الگوریتم‌ها در پایگاه داده
• 62. الگوریتم‌های مرتب‌سازی و جستجو در پایگاه داده
• 63. ساختارهای دادهٔ کارآمد برای نمایه سازی (Indexing)
• 64. الگوریتم‌های پردازش تراکنش (Transaction Processing)
• 65. مفاهیم رمزنگاری و الگوریتم‌های مرتبط
• 66. الگوریتم‌های رمزنگاری متقارن (AES)
• 67. الگوریتم‌های رمزنگاری نامتقارن (RSA)
• 68. توابع درهم‌سازی (Hashing Functions)
• 69. کاربرد الگوریتم‌ها در شبکه‌های کامپیوتری
• 70. پروتکل‌های مسیریابی (Routing Protocols)
• 71. الگوریتم‌های تصمیم‌گیری در شبکه‌های توزیع شده
• 72. تحلیل ترافیک شبکه و پیش‌بینی
• 73. الگوریتم‌های فشرده‌سازی داده‌ها
• 74. الگوریتم‌های جستجوی رشته (KMP, Boyer-Moore)
• 75. الگوریتم‌های پردازش تصویر
• 76. الگوریتم‌های تشخیص الگو
• 77. مقدمه‌ای بر محاسبات موازی و توزیع شده
• 78. الگوریتم‌های موازی برای مرتب‌سازی
• 79. الگوریتم‌های موازی برای گراف‌ها
• 80. الگوریتم‌های توزیع شده برای مسائل بزرگ داده
• 81. معرفی Big Data و الگوریتم‌های آن
• 82. کاربرد الگوریتم‌ها در علم داده
• 83. تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis)
• 84. الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering Algorithms)
• 85. الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification Algorithms)
• 86. الگوریتم‌های رگرسیون (Regression Algorithms)
• 87. مقدمه‌ای بر مفاهیم الگوریتمیک پیشرفته
• 88. پیچیدگی محاسبات کوانتومی (مقدماتی)
• 89. الگوریتم‌های کوانتومی (مانند شور و گرور)
• 90. ملاحظات اخلاقی در طراحی الگوریتم‌ها
• 91. امنیت الگوریتم‌ها و حملات رایج
• 92. تحلیل الگوریتم‌ها در زمان واقعی (Real-time)
• 93. بهینه‌سازی الگوریتم‌ها برای سخت‌افزارهای خاص
• 94. جمع‌بندی و مروری بر الگوریتم‌های کلیدی
• 95. مطالعات موردی کاربردی الگوریتم‌ها در صنعت
• 96. آخرین پیشرفت‌ها در حوزهٔ الگوریتم‌ها