سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها با پایتون: از مبانی تا کاربرد

کتاب ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها با پایتون: از مبانی تا کاربرد

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها با پایتون: از مبانی تا کاربرد

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: مبانی ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار
  • 2. اهمیت ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها در توسعه نرم‌افزار
  • 3. آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون برای ساختمان داده‌ها
  • 4. مفاهیم پایه برنامه‌نویسی در پایتون
  • 5. انواع داده‌ها و متغیرها در پایتون
  • 6. ساختمان داده‌های خطی: آرایه‌ها و لیست‌ها
  • 7. عملیات پایه بر روی آرایه‌ها و لیست‌ها
  • 8. پیچیدگی زمانی و مکانی الگوریتم‌ها (Big O Notation)
  • 9. تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌های متداول
  • 10. ساختمان داده پشته (Stack) و کاربردهای آن
  • 11. پیاده‌سازی پشته با استفاده از لیست در پایتون
  • 12. کاربرد پشته در ارزیابی عبارات ریاضی
  • 13. ساختمان داده صف (Queue) و کاربردهای آن
  • 14. پیاده‌سازی صف با استفاده از لیست در پایتون
  • 15. کاربرد صف در شبیه‌سازی و مدیریت وظایف
  • 16. ساختمان داده‌های درختی: درخت‌های دودویی (Binary Trees)
  • 17. پیمایش درخت‌های دودویی (Inorder, Preorder, Postorder)
  • 18. درخت‌های جستجوی دودویی (Binary Search Trees - BST)
  • 19. عملیات پایه بر روی BST (درج، حذف، جستجو)
  • 20. بهینه‌سازی BST: درخت‌های متوازن (Balanced Trees)
  • 21. مقدمه‌ای بر درخت‌های AVL
  • 22. درج و حذف در درخت‌های AVL
  • 23. مقدمه‌ای بر درخت‌های قرمز-سیاه (Red-Black Trees)
  • 24. کاربرد درخت‌ها در پایگاه داده‌ها و سیستم‌های فایل
  • 25. ساختمان داده گراف (Graph) و مفاهیم آن
  • 26. نمایش گراف در حافظه (ماتریس مجاورت، لیست مجاورت)
  • 27. الگوریتم پیمایش گراف: جستجوی اول سطح (BFS)
  • 28. الگوریتم پیمایش گراف: جستجوی اول عمق (DFS)
  • 29. یافتن کوتاه‌ترین مسیر در گراف: الگوریتم دایکسترا (Dijkstra)
  • 30. یافتن کوتاه‌ترین مسیر بین تمام زوج گره‌ها: الگوریتم فلوید-وارشال (Floyd-Warshall)
  • 31. درخت پوشای کمینه (Minimum Spanning Tree - MST)
  • 32. الگوریتم پریم (Prim) برای یافتن MST
  • 33. الگوریتم کروسکال (Kruskal) برای یافتن MST
  • 34. ساختمان داده هرم (Heap) و انواع آن (Min-Heap, Max-Heap)
  • 35. پیاده‌سازی هرم با استفاده از آرایه
  • 36. عملیات پایه بر روی هرم (درج، حذف ریشه)
  • 37. کاربرد هرم در الگوریتم صف اولویت (Priority Queue)
  • 38. مرتب‌سازی هرمی (Heap Sort)
  • 39. ساختمان داده جدول هش (Hash Table) و مفاهیم آن
  • 40. توابع هش (Hash Functions) و اصول طراحی آن‌ها
  • 41. روش‌های حل تصادم در جداول هش (Chaining, Open Addressing)
  • 42. پیاده‌سازی جدول هش با استفاده از دیکشنری پایتون
  • 43. کاربرد جداول هش در جستجوی سریع و ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 44. الگوریتم‌های مرتب‌سازی: مرتب‌سازی حبابی (Bubble Sort)
  • 45. الگوریتم‌های مرتب‌سازی: مرتب‌سازی انتخابی (Selection Sort)
  • 46. الگوریتم‌های مرتب‌سازی: مرتب‌سازی درجی (Insertion Sort)
  • 47. الگوریتم‌های مرتب‌سازی: مرتب‌سازی ادغامی (Merge Sort)
  • 48. الگوریتم‌های مرتب‌سازی: مرتب‌سازی سریع (Quick Sort)
  • 49. تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌های مرتب‌سازی
  • 50. مرتب‌سازی شمارشی (Counting Sort)
  • 51. مرتب‌سازی مبنایی (Radix Sort)
  • 52. مقدمه‌ای بر طراحی الگوریتم‌ها: رویکرد حریصانه (Greedy Approach)
  • 53. مسائل قابل حل با رویکرد حریصانه (مثال: مسئله انتخاب فعالیت)
  • 54. مقدمه‌ای بر طراحی الگوریتم‌ها: تقسیم و غلبه (Divide and Conquer)
  • 55. مسائل قابل حل با رویکرد تقسیم و غلبه (مثال: مرتب‌سازی ادغامی)
  • 56. مقدمه‌ای بر طراحی الگوریتم‌ها: برنامه‌نویسی پویا (Dynamic Programming)
  • 57. مسائل قابل حل با رویکرد برنامه‌نویسی پویا (مثال: مسئله کوله‌پشتی)
  • 58. مسائل بهینه‌سازی و کاربرد برنامه‌نویسی پویا
  • 59. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های گراف: کوتاه‌ترین مسیر در گراف‌های جهت‌دار بدون وزن
  • 60. الگوریتم بل‌من-فورد (Bellman-Ford) برای یافتن کوتاه‌ترین مسیر
  • 61. کشف دورهای منفی در گراف
  • 62. کاربرد گراف در شبکه‌های اجتماعی و مسیریابی
  • 63. ساختمان داده تری (Trie) و کاربردهای آن
  • 64. پیاده‌سازی تری برای جستجوی رشته‌ای
  • 65. کاربرد تری در تکمیل خودکار و دیکشنری‌ها
  • 66. آشنایی با ساختمان داده‌های پیشرفته‌تر
  • 67. ساختمان داده صف اولویت (Priority Queue) و پیاده‌سازی آن
  • 68. کاربرد صف اولویت در الگوریتم‌های مختلف
  • 69. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های جستجو: جستجوی خطی و دودویی
  • 70. بهینه‌سازی جستجو در داده‌های مرتب شده
  • 71. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های رشته‌ای
  • 72. الگوریتم KMP (Knuth-Morris-Pratt) برای جستجوی الگو
  • 73. الگوریتم‌های مرتبط با تطابق رشته‌ها
  • 74. مقدمه‌ای بر پیچیدگی محاسباتی (Computational Complexity)
  • 75. کلاس‌های پیچیدگی P و NP
  • 76. مسائل NP-Complete
  • 77. الگوریتم‌های تقریبی (Approximation Algorithms)
  • 78. کاربرد ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها در هوش مصنوعی
  • 79. کاربرد ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها در علم داده
  • 80. کاربرد ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها در شبکه‌های کامپیوتری
  • 81. کاربرد ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها در امنیت سایبری
  • 82. بهینه‌سازی کد پایتون با استفاده از ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها
  • 83. انتخاب ساختمان داده و الگوریتم مناسب برای حل مسئله
  • 84. اصول طراحی ساختمان داده‌های کارآمد
  • 85. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های موازی و توزیع شده
  • 86. چالش‌های طراحی الگوریتم برای سیستم‌های توزیع شده
  • 87. کاربرد الگوریتم‌ها در پردازش تصویر
  • 88. کاربرد الگوریتم‌ها در تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 89. مقدمه‌ای بر نظریه الگوریتم‌ها
  • 90. اثبات درستی الگوریتم‌ها
  • 91. روش‌های تست و اشکال‌زدایی الگوریتم‌ها
  • 92. ساختمان داده‌های گرافیکی و کاربردهای آن
  • 93. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و الگوریتم‌های آن
  • 94. ساختمان داده‌ها در سیستم‌های مدیریت پایگاه داده
  • 95. کاربرد الگوریتم‌ها در فشرده‌سازی داده‌ها
  • 96. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های ژنتیک
  • 97. ساختمان داده‌ها در سیستم‌عامل‌ها

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.