Du börjar med att lära dig vad algoritmer och datastrukturer är. Du utforskar två datastrukturer: länkade listor och stackar. Sedan lär du dig att beräkna komplexiteten hos en algoritm med hjälp av Big O-notation.

Välkommen!

Implementera en länkad lista

Infoga en nod i början av en länkad lista

Ta bort den första noden från en länkad lista

Förstå Big O-notation

Alternativ

Sant

Falskt

Big O-notation: sant eller falskt?

Öva på Big O-notation

Arbeta med stackar

Implementera en stack med push-metoden

Implementera pop-metoden för en stack

Använda Pythons LifoQueue

Arbeta med länkade listor och stackar samt förstå Big O-notation

I det här kapitlet lär du dig grunderna i datastrukturerna köer, hashtabeller, träd och grafer. Du får också en introduktion till rekursion.

Arbeta med köer

Implementera en kö för skrivaruppgifter

Använda Pythons SimpleQueue

Hashtabeller

Rätta fel i en ordbok

Iterera över en nästlad ordbok

Träd och grafer

Rätta buggar i en trädimplementering

Bygga en viktad graf

Förstå rekursion

Fibonacci-sekvensen

Tornen i Hanoi

Köer, hashtabeller, träd, grafer och rekursion

Det här kapitlet fokuserar på sökalgoritmer som linjärsökning, binärsökning, djupet-först-sökning och bredden-först-sökning. Du studerar även binära sökträd och hur man söker i dem.

Linjär sökning och binär sökning

Implementera binärsökning

Binärsökning med rekursion

Binärt sökträd (BST)

Infoga en nod i ett binärt sökträd

Hitta minimumnoden i ett BST

Djupet-först-sökning (DFS)

Skriv ut boktitlar i alfabetisk ordning

Pre-order-traversering med polsk notation

Implementera DFS för grafer

Bredden-först-sökning (BFS)

Använda bredden-först-sökning i binära träd

Hitta en nod i en graf med BFS

Sökalgoritmer

Det här kapitlet introducerar dig till sorteringsalgoritmer som bubbelsortering, urvalssortering, insättningssortering, sammanfogningssortering och quicksort.

Bubble sort

Sortera tal med bubble sort

Rätta ett fel i bubble sort-algoritmen

Urvalssortering och insättningssortering

Koda urvalssortering

Sortera kort med insertionssortering

Mergesort

Merge sort: sant eller falskt?

Rätta ett fel i merge sort-algoritmen

Quicksort

Sortera tal med quicksort

Implementera quicksort-algoritmen

Grattis!

Sorteringsalgoritmer

Course Glossary

De flesta datorprogram bygger på ett fåtal datastrukturer och algoritmer. I den här fyratimmarskursen får du lära dig vad som finns bakom kulisserna i de flesta av dina datorinteraktioner! Du bekantar dig med några av de vanligaste datastrukturerna: länkade listor, stackar, köer, grafer och träd. Du implementerar också populära algoritmer, till exempel djupet-först-sökning, bredden-först-sökning, bubbelsortering, sammanfogningssortering och quicksort.

Videorna innehåller textning som du kan visa genom att klicka på "Show transcript" längst ned till vänster i videospelaren.
Kursens ordlista finns till höger i resursavsnittet.
För att få CPE-poäng behöver du slutföra kursen och uppnå minst 70 % på det kvalificerade provet. Du når provet via CPE-länken till höger.

<h2>Känn igen populära datastrukturer och algoritmer</h2>
De flesta datorprogram bygger på några få datastrukturer och algoritmer. Lär dig vad som ligger bakom kulisserna i de flesta av dina datorinteraktioner i den här fyra timmar långa kursen! Du kommer att bekanta dig med några av de vanligaste datastrukturerna: länkade listor, stackar, köer och träd. Du kommer också att implementera populära algoritmer, såsom Depth First Search, Breadth First Search, Bubble sort, Merge sort och Quicksort.

<h2>Lär dig att upptäcka datastrukturer och algoritmer i vardagen</h2>
Du kommer att öva på att tillämpa datastrukturer och algoritmer på kortlekar, musikspellistor, internationella maträtter och bokhögar. Du kommer att lämna kursen med förmågan att känna igen vanliga datastrukturer och algoritmer, och implementera dem i vardagliga applikationer!

<h2>Analysera algoritmers effektivitet</h2>
På vägen kommer du att stanna upp för att analysera populära algoritmer utifrån deras effektivitet. Du kommer att få grepp om ”Big O-notation”, branschstandarden för att beskriva en algoritms komplexitet.

<h2>Skärp dina kunskaper i Python-programmering</h2>
Att vara väl förtrogen med datastrukturer och algoritmer innebär att kunna ta vardagliga problem och lösa dem med effektiv kod. Du kommer att öva på detta i Python, och du tar med dig dessa grundläggande och överförbara färdigheter till vilket programmeringsspråk som helst.


Introduction to Object-Oriented Programming in Python

Utforska datastrukturer som länkade listor, stackar, köer, hash-tabeller och grafer; samt vanliga algoritmer.

Datastrukturer och algoritmer i Python

Utforska datastrukturer som länkade listor, stackar, köer, hashtabeller och grafer samt sök- och sorteringsalgoritmer!

Pythonutvecklare

Python för mjukvaruteknik

Python-programmeringsverktygslåda

Tiden är konstant i en algoritm med O(1).

Big O-notation används för att mäta hur många sekunder det tar för en algoritm att köra.

Big O-notation används för att mäta en algoritms bästa-fallskomplexitet.

Big O-notation: sant eller falskt?

Datastrukturer och algoritmer i Python

Interaktiv övning med praktiskt arbete