دوره آمادگی جامع برای مصاحبه‌های برنامه‌نویسی با الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها (DSA) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آمادگی جامع برای مصاحبه‌های برنامه‌نویسی با الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها (DSA)

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها برای آمادگی مصاحبه‌های شغلی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مصاحبه‌های مهندسی نرم‌افزار
• 2. اهمیت ساختمان داده‌ها در مصاحبه‌ها
• 3. آشنایی با پیچیدگی زمانی و مکانی
• 4. تحلیل الگوریتم‌ها: نماد Big O
• 5. انواع ساختمان داده‌ها: آرایه‌ها
• 6. عملیات پایه روی آرایه‌ها
• 7. آرایه‌های پویا و کاربردهایشان
• 8. ماتریس‌ها و عملیات روی آن‌ها
• 9. ساختمان داده پشته (Stack)
• 10. کاربرد پشته در مسائل مختلف
• 11. کاربرد پشته در ارزیابی عبارات ریاضی
• 12. ساختمان داده صف (Queue)
• 13. کاربرد صف در مدیریت وظایف
• 14. صف‌های اولویت (Priority Queue)
• 15. درختان (Trees): مفاهیم پایه
• 16. درختان دودویی (Binary Trees)
• 17. پیمایش درخت دودویی: In-order, Pre-order, Post-order
• 18. درختان جستجوی دودویی (Binary Search Trees - BST)
• 19. عملیات روی BST: درج، حذف، جستجو
• 20. تعادل در BST: درختان AVL
• 21. درختان B و B+
• 22. گراف‌ها (Graphs): مفاهیم پایه
• 23. نمایش گراف: ماتریس مجاورت و لیست مجاورت
• 24. پیمایش گراف: جستجوی اول سطح (BFS)
• 25. پیمایش گراف: جستجوی اول عمق (DFS)
• 26. کوتاه‌ترین مسیر در گراف: الگوریتم دایکسترا
• 27. کوتاه‌ترین مسیر در گراف: الگوریتم بلمن-فورد
• 28. کمترین درخت فراگیر (Minimum Spanning Tree - MST)
• 29. الگوریتم پریم برای MST
• 30. الگوریتم کروسکال برای MST
• 31. مرتب‌سازی (Sorting): مقدمه
• 32. الگوریتم مرتب‌سازی حبابی (Bubble Sort)
• 33. الگوریتم مرتب‌سازی انتخابی (Selection Sort)
• 34. الگوریتم مرتب‌سازی درجی (Insertion Sort)
• 35. الگوریتم مرتب‌سازی ادغامی (Merge Sort)
• 36. الگوریتم مرتب‌سازی سریع (Quick Sort)
• 37. مرتب‌سازی هیپ (Heap Sort)
• 38. مرتب‌سازی شمارشی (Counting Sort)
• 39. مرتب‌سازی مبنایی (Radix Sort)
• 40. جستجو (Searching): مقدمه
• 41. جستجوی خطی (Linear Search)
• 42. جستجوی دودویی (Binary Search)
• 43. جستجوی درون‌یابی (Interpolation Search)
• 44. تابع هش (Hash Functions)
• 45. جدول هش (Hash Table)
• 46. حل تصادم در جداول هش: زنجیره‌سازی جداگانه
• 47. حل تصادم در جداول هش: کاوش باز (Open Addressing)
• 48. ساختمان داده رشته (String)
• 49. عملیات روی رشته‌ها
• 50. الگوریتم‌های یافتن زیررشته
• 51. الگوریتم KMP (Knuth-Morris-Pratt)
• 52. الگوریتم Rabin-Karp
• 53. برنامه‌نویسی پویا (Dynamic Programming - DP): مفاهیم
• 54. مسائل نمونه DP: دنباله فیبوناچی
• 55. مسائل نمونه DP: مسئله کوله پشتی
• 56. مسائل نمونه DP: طولانی‌ترین زیردنباله مشترک
• 57. مسائل نمونه DP: طولانی‌ترین زیردنباله افزایشی
• 58. مسائل نمونه DP: مسئله تقسیم‌بندی اعداد
• 59. الگوریتم‌های حریصانه (Greedy Algorithms): مفاهیم
• 60. مسائل نمونه الگوریتم حریصانه: مسئله انتخاب فعالیت
• 61. مسائل نمونه الگوریتم حریصانه: مسئله سکه
• 62. ساختمان داده‌های پیشرفته: Tries (درخت پیشوندی)
• 63. کاربرد Tries در جستجوی کلمات
• 64. الگوریتم‌های مرتبط با رشته‌ها: Palindrome Checking
• 65. الگوریتم‌های مرتبط با رشته‌ها: Anagram Checking
• 66. مفاهیم مرتبط با Bit Manipulation
• 67. کاربرد Bit Manipulation در مسائل الگوریتمی
• 68. مسائل الگوریتمی متداول در مصاحبه‌ها
• 69. استراتژی حل مسائل الگوریتمی
• 70. تکنیک‌های بهینه‌سازی الگوریتم‌ها
• 71. مقدمه‌ای بر ساختمان داده‌های گرافیکی
• 72. مفاهیم گراف‌های جهت‌دار و بدون جهت
• 73. کاربرد گراف‌ها در شبکه‌های اجتماعی
• 74. کاربرد گراف‌ها در مسیریابی
• 75. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های موازی
• 76. مفاهیم پایگاه داده و ساختار داده
• 77. ساختمان داده‌ی درخت B (B-Tree)
• 78. کاربرد درخت B در سیستم‌های فایل
• 79. مفاهیم الگوریتم‌های تصادفی
• 80. مقدمه‌ای بر تئوری پیچیدگی محاسباتی
• 81. دسته‌های پیچیدگی: P، NP، NP-Complete
• 82. حل مسائل NP-Complete
• 83. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های کوانتومی (در حد آشنایی)
• 84. کاربرد الگوریتم‌ها در هوش مصنوعی (در حد آشنایی)
• 85. مقدمه‌ای بر Big Data و الگوریتم‌های مرتبط
• 86. ساختمان داده‌ی Bloom Filter
• 87. ساختمان داده‌ی Skip List
• 88. الگوریتم‌های جستجوی گراف: یافتن دور (Cycle Detection)
• 89. الگوریتم‌های مرتب‌سازی Topologica
• 90. مفاهیم مرتبط با تئوری بازی‌ها و الگوریتم‌ها
• 91. مسائل الگوریتمی در حوزه پردازش تصویر (در حد آشنایی)
• 92. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 93. مدل‌های داده‌ای در پایگاه‌های NoSQL
• 94. مفاهیم مرتبط با معماری نرم‌افزار و الگوریتم‌ها
• 95. ساختمان داده‌ی Quadtree و Octree
• 96. الگوریتم‌های مرتبط با پردازش زبان طبیعی (در حد آشنایی)
• 97. استراتژی‌های تست الگوریتم‌ها
• 98. بازبینی کد و الگوریتم‌ها
• 99. آمادگی برای بخش عملی مصاحبه
• 100. نکات پایانی برای موفقیت در مصاحبه‌ها