Inizierai imparando cosa sono gli algoritmi e le strutture dati. Scoprirai due strutture dati: liste collegate e stack. Poi imparerai come calcolare la complessità di un algoritmo usando la notazione Big O.

Benvenuto!

Implementare una linked list

Inserire un nodo all'inizio di una lista collegata

Rimuovere il primo nodo da una lista collegata

Capire la Big O Notation

Notazione Big O: vero o falso?

Esercitarti con la notazione Big O

Lavorare con gli stack

Implementare uno stack con il metodo push

Implementare il metodo pop per uno stack

Usare LifoQueue di Python

Lavora con liste collegate e stack e comprendi la notazione Big O

Questo secondo capitolo ti insegnerà le basi delle queue, delle hash table, degli alberi e dei grafi. Scoprirai anche cos’è la ricorsione.

Lavorare con le code

Implementare una coda per le attività della stampante

Usare SimpleQueue di Python

Tabelle hash

Correggere i bug in un dizionario

Iterare su un dizionario annidato

Alberi e grafi

Correggere bug in un'implementazione di un albero

Creare un grafo pesato

Capire la ricorsione

Sequenza di Fibonacci

Torri di Hanoi

Queue, hash table, alberi, grafi e ricorsione

Questo capitolo si concentra sugli algoritmi di ricerca, come la ricerca lineare, la ricerca binaria, la depth first search e la breadth first search. Studierai anche gli alberi di ricerca binaria e come effettuare ricerche al loro interno.

Ricerca lineare e ricerca binaria

Implementare la ricerca binaria

Ricerca binaria con ricorsione

Albero di ricerca binaria (BST)

Inserire un nodo in un albero binario di ricerca

Trovare il nodo minimo di un BST

Depth First Search (DFS)

Stampare i titoli dei libri in ordine alfabetico

Usare la visita in pre-ordine con la notazione polacca

Implementare la DFS per i grafi

Breadth First Search (BFS)

Usare la breadth first search negli alberi binari

Trovare un vertice del grafo usando BFS

Algoritmi di ricerca

Questo capitolo ti insegnerà alcuni algoritmi di ordinamento, come bubble sort, selection sort, insertion sort, merge sort e quicksort.

Bubble Sort

Bubble sort

Ordinare numeri con il bubble sort

Correggere un bug nell'algoritmo bubble sort

Selection sort e Insertion sort

Programmando selection sort

Insertion sort

Ordinare le carte con l'insertion sort

Merge sort

Opzioni

Vero

Falso

Merge sort: vero o falso?

Correggere un bug nell'algoritmo di merge sort

Quicksort

Ordinare numeri con quicksort

Implementazione dell'algoritmo quicksort

Congratulazioni!

Algoritmi di ordinamento

Course Glossary

La maggior parte dei programmi si basa su poche strutture dati e algoritmi. In questo corso di quattro ore scoprirai cosa c’è “sotto il cofano” nella maggior parte delle interazioni con il tuo computer! Ti familiarizzerai con alcune tra le strutture dati più comuni: liste collegate, stack, queue, grafi e alberi. Implementerai anche algoritmi popolari, come Depth First Search, Breadth First Search, Bubble sort, Merge sort e Quicksort.

I video includono trascrizioni dal vivo che puoi visualizzare cliccando su "Show transcript" in basso a sinistra nei video.
Il glossario del corso si trova a destra, nella sezione risorse.
Per ottenere i crediti CPE, devi completare il corso e raggiungere un punteggio del 70% nella valutazione qualificata. Puoi accedere alla valutazione cliccando sul riquadro dei crediti CPE sulla destra.

<h2>Riconoscere le strutture dati e gli algoritmi più comuni</h2>
La maggior parte dei programmi per computer si basa su alcune strutture di dati e algoritmi. Scopri cosa c'è dietro le quinte della maggior parte delle interazioni con il tuo computer in questo corso di quattro ore! Imparerai a usare alcune delle strutture dati più comuni: liste collegate, pile, code e alberi. Implementerai anche algoritmi famosi, come la ricerca in profondità, la ricerca in larghezza, l'ordinamento a bolle, l'ordinamento con fusione e l'ordinamento rapido.

<h2>Impara a riconoscere le strutture dati e gli algoritmi nella vita di tutti i giorni</h2>
Farai pratica usando strutture dati e algoritmi su mazzi di carte, playlist musicali, piatti internazionali e pile di libri. Alla fine del corso, saprai riconoscere le strutture dati e gli algoritmi più comuni e usarli nelle app di tutti i giorni!

<h2>Analizza l'efficienza degli algoritmi</h2>
Lungo il percorso, ti fermerai ad analizzare gli algoritmi più diffusi in termini di efficienza. Imparerai a usare la "notazione O grande", lo standard del settore per descrivere quanto è complicato un algoritmo.

<h2>Metti a punto le tue conoscenze di programmazione Python</h2>
Essere esperti in strutture dati e algoritmi vuol dire riuscire a risolvere i problemi di tutti i giorni usando un codice efficiente. Farai pratica con Python, ma queste competenze di base ti serviranno per qualsiasi linguaggio di programmazione.


Introduction to Object-Oriented Programming in Python

Esplora strutture dati come liste collegate, stack, code, tabelle hash, grafi e algoritmi di ricerca.

Strutture dati e algoritmi in Python

Scopri le strutture dati come liste collegate, pile, code, tabelle hash e grafici; e anche gli algoritmi di ricerca e ordinamento!

Sviluppatore Python

Python for Software Engineering

Toolbox di programmazione Python

Merge sort usa la strategia divide et impera.

La prima parte di merge sort divide ricorsivamente i dati in due parti e continua a dividere finché ogni lista non ha un solo elemento.

La seconda parte di merge sort unisce le parti divise in un'altra lista.

Merge sort: vero o falso?

Strutture dati e algoritmi in Python

esercizio interattivo pratico