فلش‌کارت‌های آموزشی حل مسائل الگوریتمی پیشرفته با رویکرد عملی

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب حل مسائل الگوریتمی پیشرفته با رویکرد عملی

موضوع کلی: مبانی علوم کامپیوتر و الگوریتم‌ها

موضوع میانی: طراحی و تحلیل الگوریتم‌ها

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه ای بر حل مسائل الگوریتمی پیشرفته
• 2. مرور مفاهیم پایه الگوریتم ها
• 3. تحلیل پیچیدگی زمانی و مکانی
• 4. مرتب سازی پیشرفته (QuickSort، MergeSort، HeapSort)
• 5. ساختارهای داده پیشرفته (درختان، گراف ها، جداول هش)
• 6. الگوریتم های گراف (BFS، DFS، Dijkstra، Floyd-Warshall)
• 7. برنامه نویسی پویا (Dynamic Programming)
• 8. طراحی الگوریتم های حریصانه (Greedy Algorithms)
• 9. تکنیک تقسیم و حل (Divide and Conquer)
• 10. مسائل ترکیبیاتی و شمارشی
• 11. الگوریتم های رشته ای (String Algorithms)
• 12. الگوریتم های جستجو (Binary Search، Interpolation Search)
• 13. الگوریتم های مرتب سازی درونی و بیرونی
• 14. کاربرد الگوریتم ها در علوم کامپیوتر
• 15. مسائل مربوط به درختان دودویی جستجو (BST)
• 16. درختان متوازن (AVL، Red-Black Trees)
• 17. هرم ها (Heaps) و کاربردهای آن
• 18. جداول هش (Hash Tables) و رفع تصادم
• 19. درختان پیشوند (Tries)
• 20. ساختارهای داده برای فواصل (Interval Trees)
• 21. ساختارهای داده فضایی (K-D Trees)
• 22. الگوریتم های جستجو در گراف (A* Search)
• 23. مسائل کمترین پوشش (Minimum Spanning Tree)
• 24. مسائل کوتاهترین مسیر در گراف های جهت دار
• 25. مسائل جریان در شبکه (Network Flow)
• 26. مسائل تطابق در گراف (Graph Matching)
• 27. الگوریتم های جستجوی دودویی روی پاسخ
• 28. برنامه نویسی پویا روی زیرمسائل همپوشان
• 29. برنامه نویسی پویا روی ساختارهای درختی
• 30. برنامه نویسی پویا روی رشته ها
• 31. برنامه نویسی پویا روی گراف ها
• 32. مسائل زمانبندی (Scheduling Problems)
• 33. مسائل کوله پشتی (Knapsack Problems)
• 34. مسائل تقسیم بندی (Partition Problems)
• 35. مسائل بیشترین زیردنباله مشترک (LCS)
• 36. مسائل کمترین ویرایش (Edit Distance)
• 37. الگوریتم های جستجوی تطابق رشته (KMP، Rabin-Karp)
• 38. الگوریتم های نمایش رشته (Suffix Arrays، Suffix Trees)
• 39. مسائل مربوط به فاکتوریل و ترکیب
• 40. مسائل احتمالات و شمارش
• 41. تکنیک های تولید اعداد تصادفی
• 42. الگوریتم های عددی (GCD، LCM)
• 43. جبر خطی عددی (ماتریس ها)
• 44. مقدمه ای بر هندسه محاسباتی
• 45. مسائل مربوط به نقاط و خطوط
• 46. پوش محدب (Convex Hull)
• 47. مثلث بندی (Triangulation)
• 48. مسائل مربوط به نواحی و اشکال هندسی
• 49. الگوریتم های جستجو و مرتب سازی در هندسه
• 50. کاربرد الگوریتم ها در گرافیک کامپیوتری
• 51. مقدمه ای بر نظریه اعداد
• 52. مفاهیم پایه در نظریه اعداد
• 53. الگوریتم های رمزنگاری (RSA، ECC)
• 54. مسائل مربوط به اعداد اول
• 55. معادلات سیاله (Diophantine Equations)
• 56. مقدمه ای بر یادگیری ماشین
• 57. الگوریتم های طبقه بندی (SVM، Naive Bayes)
• 58. الگوریتم های خوشه بندی (K-Means)
• 59. الگوریتم های رگرسیون (Linear Regression)
• 60. مقدمه ای بر تحلیل داده ها
• 61. تجسم داده ها
• 62. پاکسازی داده ها
• 63. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 64. الگوریتم های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 65. تحلیل احساسات
• 66. مدل سازی موضوع (Topic Modeling)
• 67. مقدمه ای بر الگوریتم های موازی
• 68. الگوریتم های تقسیم و ترکیب موازی
• 69. الگوریتم های مبتنی بر پیام رسانی
• 70. مقدمه ای بر الگوریتم های توزیع شده
• 71. توافق در سیستم های توزیع شده
• 72. انتخاب رهبر (Leader Election)
• 73. مقدمه ای بر بهینه سازی
• 74. بهینه سازی خطی
• 75. بهینه سازی غیرخطی
• 76. الگوریتم های بهینه سازی (Simulated Annealing، Genetic Algorithms)
• 77. مسائل بهینه سازی در گراف ها
• 78. مسائل بهینه سازی در زنجیره تامین
• 79. مقدمه ای بر تست الگوریتم ها
• 80. تست واحد و تست یکپارچه سازی
• 81. تست کارایی و تست بار
• 82. نکات عملی برای حل مسائل پیچیده
• 83. استراتژی های اشکال زدایی (Debugging)
• 84. استفاده از ابزارهای کمکی (Profilers، Debuggers)
• 85. اهمیت مستندسازی کد
• 86. مرور و بازنگری کد (Code Review)
• 87. مطالعه موردی: حل مسائل واقعی با الگوریتم ها
• 88. آمادگی برای مصاحبه های فنی الگوریتمی
• 89. تمرین مسائل متنوع و چالش برانگیز
• 90. یادگیری از اشتباهات و بهبود مستمر
• 91. منابع بیشتر برای مطالعه و تمرین
• 92. جمع بندی و چشم انداز آینده الگوریتم ها