Po ukończeniu tych kursów czuję się pewnie w tworzeniu profesjonalnych wizualizacji i pulpitów nawigacyjnych
Shoebur RahmanSpecjalista ds. zakupów, Giz Bangladesh
Opis kursu
Rozpoznawanie popularnych struktur danych i algorytmów
Większość programów komputerowych opiera się na kilku strukturach danych i algorytmach. Dowiedz się, co kryje się pod maską większości Twoich interakcji z komputerem w tym czterogodzinnym kursie! Zapoznasz się z niektórymi z najczęściej używanych struktur danych: listami wiązanymi, stosami, kolejkami i drzewami. Będziesz też implementować popularne algorytmy, takie jak przeszukiwanie w głąb, przeszukiwanie wszerz, sortowanie bąbelkowe, sortowanie przez scalanie i szybkie sortowanie.Naucz się dostrzegać struktury danych i algorytmy w codziennym życiu
Będziesz ćwiczyć stosowanie struktur danych i algorytmów do talii kart, playlist muzycznych, międzynarodowych potraw i stosów książek. Wyjdziesz z umiejętnością rozpoznawania popularnych struktur danych i algorytmów oraz ich implementowania w codziennych aplikacjach!Analizuj efektywność algorytmów
Po drodze zatrzymasz się, aby przeanalizować popularne algorytmy pod kątem ich wydajności. Poznasz „Big O Notation”, branżowy standard opisu złożoności algorytmu.Rozwijaj swoją wiedzę z programowania w Pythonie
Dobra znajomość struktur danych i algorytmów oznacza umiejętność rozwiązywania codziennych problemów za pomocą wydajnego kodu. Będziesz to ćwiczyć w Pythonie, a te fundamentalne i uniwersalne umiejętności zabierzesz ze sobą do każdego języka programowania.Wymagania wstępne
Program nauczania
Plan kursu
1
Listy powiązane, stosy i notacja dużego O
Na początku poznasz pojęcia algorytmu i struktury danych. Odkryjesz dwie struktury danych: listy powiązane i stosy. Następnie nauczysz się obliczać złożoność algorytmu za pomocą notacji dużego O.
- Witaj!50 XP
- Implementacja listy jednokierunkowej100 XP
- Wstawianie węzła na początku listy powiązanej100 XP
- Usuwanie pierwszego węzła z listy powiązanej100 XP
- Notacja Big O50 XP
- Notacja Big O: prawda czy fałsz?100 XP
- Ćwiczenie z notacją Big O100 XP
- Praca ze stosami50 XP
- Implementacja stosu z metodą push100 XP
- Implementacja metody pop dla stosu100 XP
- Korzystanie z LifoQueue w Pythonie100 XP
2
Kolejki, tablice haszujące, drzewa, grafy i rekurencja
W tym rozdziale poznasz podstawy kolejek, tablic haszujących, drzew i grafów jako struktur danych. Dowiesz się również, czym jest rekurencja.
3
Algorytmy wyszukiwania
Ten rozdział poświęcony jest algorytmom wyszukiwania: wyszukiwaniu liniowemu, wyszukiwaniu binarnemu, przeszukiwaniu w głąb i przeszukiwaniu wszerz. Przeanalizujesz też binarne drzewa wyszukiwań i sposoby przeszukiwania ich zawartości.
4
Algorytmy sortowania
W tym rozdziale poznasz wybrane algorytmy sortowania: sortowanie bąbelkowe, sortowanie przez wybieranie, sortowanie przez wstawianie, sortowanie przez scalanie i quicksort.
Struktury danych i algorytmy w Pythonie
Kurs
ukończony
