Learn Data Structures Offline

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データ構造とアルゴリズムの学習、Pythonデータ構造の学習、アルゴリズムの学習。データ構造は、データを効率的に使用できるようにデータを格納するプログラム的な方法です。ほとんどすべてのエンタープライズアプリケーションは、さまざまなタイプのデータ構造を何らかの方法で使用します。このチュートリアルでは、エンタープライズレベルのアプリケーションの複雑さとアルゴリズムの必要性、およびデータ構造を理解するために必要なデータ構造について深く理解することができます。

このアプリは、コンピュータサイエンスの卒業生だけでなく、シンプルで簡単な手順でデータ構造とアルゴリズムプログラミングを学ぶことをいとわないソフトウェアプロフェッショナル向けに設計されています。

このアプリを使用する前に、Cプログラミング言語、テキストエディター、プログラムの実行などの基本を理解している必要があります。




トピック
データ構造とアルゴリズムの概要
データ構造とアルゴリズム環境のセットアップ
アルゴリズムの基本を学ぶ
漸近解析
欲張りアルゴリズム
分割統治
動的計画法
データ構造を学ぶ
データ構造の基本を学ぶ
配列データ構造を学ぶ
リンクリスト
リンクリストの基本
二重リンクリスト
循環リンクリスト
スタックとキュー
式の解析
検索テクニック
線形探索
二分探索
補間検索
ハッシュ表
ソートテクニック
ソートアルゴリズム
バブルソート
挿入ソート
選択ソート
マージソート
シェルソート
クイックソート
グラフのデータ構造
深さ優先探索
幅優先探索
ツリーデータ構造
ツリートラバーサル
二分探索木
AVLツリー
スパニングツリー
ヒープ

データ構造とアルゴリズムを学ぶ
データ構造は、データを効率的に使用できるようにデータを保存するプログラム的な方法です。ほとんどすべてのエンタープライズアプリケーションは、さまざまなタイプのデータ構造を何らかの方法で使用します。このアプリは、エンタープライズレベルのアプリケーションの複雑さとアルゴリズムの必要性を理解するために必要なデータ構造、およびデータ構造についての深い理解を提供します。

アルゴリズムを学ぶ
アルゴリズムは段階的な手順であり、目的の出力を取得するために特定の順序で実行される一連の命令を定義します。アルゴリズムは通常、基礎となる言語から独立して作成されます。つまり、アルゴリズムは複数のプログラミング言語で実装できます。

ツリーデータ構造を学ぶ
ツリーは、エッジで接続されたノードを表します。具体的には、二分木または二分探索木について説明します。バイナリツリーは、データストレージの目的で使用される特別なデータ構造です。二分木には、各ノードが最大2つの子を持つことができるという特別な条件があります。二分木には、検索がソートされた配列と同じくらい速く、挿入または削除操作がリンクリストと同じくらい速いので、順序付けられた配列とリンクされたリストの両方の利点があります。

学習スタック
スタックは抽象データ型であり、ほとんどのプログラミング言語で一般的に使用されています。実世界のスタックのように動作するため、スタックと呼ばれます。

ヒープを学ぶ
ヒープは、バランス二分木データ構造の特殊なケースであり、ルートノードキーがその子と比較され、それに応じて配置されます。

漸近解析を学ぶ
アルゴリズムの漸近分析とは、実行時のパフォーマンスの数学的境界/フレーミングを定義することです。漸近解析を使用すると、アルゴリズムの最良のケース、平均的なケース、および最悪のケースのシナリオを非常にうまく結論付けることができます。

線形検索を学ぶ
線形検索は非常に単純な検索アルゴリズムです。このタイプの検索では、すべてのアイテムを1つずつ順次検索します。すべてのアイテムがチェックされ、一致するものが見つかった場合はその特定のアイテムが返されます。それ以外の場合は、データ収集が終了するまで検索が続行されます。

データ構造のリンクリストを学ぶ
リンクリストは、リンクを介して相互に接続された一連のデータ構造です。

リンクリストは、アイテムを含む一連のリンクです。各リンクには、別のリンクへの接続が含まれています。リンクリストは、配列に次いで2番目に使用されるデータ構造です。