Vei începe prin a înțelege ce sunt algoritmii și structurile de date. Vei descoperi două structuri de date: listele înlănțuite și stivele. Apoi vei învăța cum să calculezi complexitatea unui algoritm folosind notația Big O.

Bun venit!

Implementarea unei liste înlănțuite

Inserarea unui nod la începutul unei liste înlănțuite

Eliminarea primului nod dintr-o listă înlănțuită

Înțelegerea notației Big O

Opțiuni

Adevărat

Fals

Notația Big O: adevărat sau fals?

Exersând cu notația Big O

Lucrul cu stive

Implementarea unui Stack cu metoda push

Implementarea metodei pop pentru un stac

Utilizarea `LifoQueue()` din Python

Liste înlănțuite, stive și notația Big O

Acest al doilea capitol îți prezintă elementele de bază ale structurilor de date: cozi, tabele hash, arbori și grafuri. Vei descoperi, de asemenea, ce este recursivitatea.

Lucrul cu cozi

Implementarea unei cozi pentru sarcinile unei imprimante

Folosirea SimpleQueue din Python

Tabele hash

Corectarea erorilor dintr-un dicționar

Iterarea printr-un dicționar imbricat

Arbori și grafuri

Corectarea erorilor dintr-o implementare de arbore

Construirea unui graf ponderat

Înțelegerea recursivității

Șirul Fibonacci

Turnurile din Hanoi

Cozi, tabele hash, arbori, grafuri și recursivitate

Acest capitol se concentrează pe algoritmi de căutare, precum căutarea liniară, căutarea binară, Depth First Search și Breadth First Search. Vei studia și arborii binari de căutare și modul în care se realizează căutarea în cadrul acestora.

Căutarea liniară și căutarea binară

Implementarea căutării binare

Căutare binară folosind recursivitate

Arbore Binar de Căutare (BST)

Inserarea unui nod într-un arbore binar de căutare

Găsirea nodului minim dintr-un BST

Căutarea în adâncime (DFS)

Afișarea titlurilor de cărți în ordine alfabetică

Parcurgerea pre-order și notația poloneză

Implementarea DFS pentru grafuri

Breadth First Search (BFS)

Utilizarea algoritmului breadth first search în arbori binari

Găsirea unui vârf într-un graf folosind BFS

Algoritmi de căutare

Acest capitol îți prezintă câțiva algoritmi de sortare: bubble sort, selection sort, insertion sort, merge sort și quicksort.

Bubble Sort

Sortarea numerelor cu bubble sort

Corectarea unui bug în algoritmul bubble sort

Selection Sort și Insertion Sort

Implementarea sortării prin selecție

Sortarea cărților de joc folosind insertion sort

Sortarea prin interclasare

Merge sort: adevărat sau fals?

Corectarea unui bug în algoritmul de sortare prin interclasare

Quicksort

Sortarea numerelor folosind quicksort

Implementarea algoritmului quicksort

Felicitări!

Algoritmi de sortare

Course Glossary

Majoritatea programelor de calculator se bazează pe câteva structuri de date și algoritmi. Descoperă ce se ascunde în spatele celor mai comune interacțiuni cu calculatorul, în acest curs de patru ore! Te vei familiariza cu unele dintre cele mai utilizate structuri de date: liste înlănțuite, stive, cozi, grafuri și arbori. Vei implementa, de asemenea, algoritmi populari, precum Depth First Search, Breadth First Search, Bubble sort, Merge sort și Quicksort.

Videourile conțin transcrieri live pe care le poți afișa făcând clic pe „Show transcript" în colțul din stânga jos al fiecărui video.
Glosarul cursului se găsește în secțiunea de resurse din dreapta.
Pentru a obține credite CPE, trebuie să finalizezi cursul și să obții un scor de 70% la evaluarea calificată. Poți naviga la evaluare făcând clic pe notificarea CPE credits din dreapta.

<h2>Recunoaște structurile de date și algoritmii populari</h2>
Majoritatea programelor de calculator se bazează pe câteva structuri de date și algoritmi. Află ce se află sub capota majorității interacțiunilor tale cu computerul în acest curs de patru ore! Vei face cunoștință cu unele dintre cele mai comune structuri de date: liste înlănțuite, stive, cozi și arbori. Vei implementa, de asemenea, algoritmi populari, precum Depth First Search, Breadth First Search, Bubble sort, Merge sort și Quicksort.

<h2>Învață să identifici structurile de date și algoritmii în viața de zi cu zi</h2>
Vei exersa aplicarea structurilor de date și a algoritmilor la pachete de cărți, playlisturi muzicale, preparate internaționale și teancuri de cărți. Vei dobândi abilitatea de a recunoaște structuri de date și algoritmi comuni și de a-i implementa în aplicații de zi cu zi!

<h2>Analizează eficiența algoritmilor</h2>
Pe parcurs, te vei opri pentru a analiza algoritmi populari din perspectiva eficienței lor. Vei înțelege „Big O Notation”, standardul din industrie pentru descrierea complexității unui algoritm.

<h2>Acuțește-ți cunoștințele de programare Python</h2>
A fi bine familiarizat cu structurile de date și algoritmi înseamnă să poți transforma problemele de zi cu zi în soluții folosind cod eficient. Vei exersa acest lucru în Python, iar aceste abilități fundamentale și transferabile le vei putea folosi în orice limbaj de programare.


Introduction to Object-Oriented Programming in Python

Explorează structuri de date precum liste înlănțuite, stive, cozi, tabele hash și grafuri; algoritmi de căutare și sortare.

Structuri de date și algoritmi în Python

Explorează structuri de date precum liste înlănțuite, stive, cozi, tabele hash și grafuri; și algoritmi de căutare și sortare!

Dezvoltator Python

Python pentru inginerie software

Setul de instrumente pentru programarea Python

Timpul este constant într-un algoritm de O(1).

Notația Big O măsoară în secunde timpul necesar unui algoritm pentru a procesa datele.

Notația Big O măsoară complexitatea în cazul cel mai favorabil al unui algoritm.

Notația Big O: adevărat sau fals?

Structuri de date și algoritmi în Python

Exercițiu interactiv practic