Data Science [Stepik] Добрые, добрые структуры данных (2024)

[Moderator]

Автор: Stepik

Название: Добрые, добрые структуры данных (2024)

Описание:

Для грамотной разработки программного кода нужно не только хорошо владеть языком программирования, но и предельно ясно представлять себе как эффективно организовывать хранение и обработку данных в процессе работы программы. Именно для этого и нужно знать основные структуры данных, понимать как они работают, какие у них преимущества и недостатки, чтобы грамотно выбирать лучшие способы представления данных при решении каждой конкретной задачи.

Этот курс - очередная важная ступенька вашего становления, как грамотного IT-специалиста в области программирования. После того, как вы изучили базовые возможности языка, его объектно-ориентированную составляющую, следующим логичным шагом является изучение типовых, часто используемых структур данных, знание их сильных и слабых сторон для эффективного использования в своих проектах.
Любая более-менее состоятельная программа использует хотя бы одну простейшую структуру данных, например, массивы. А в более сложных проектах всегда присутствуют и более сложные вроде связных списков, хэш-таблиц, множеств, ассоциативных массивов и так далее. Все это нужно знать, чтобы ваши программы получались максимально быстрыми и при этом экономно расходовали память устройства. Мало того, почти всегда на собеседованиях при приеме на работу на должность программиста задаются вопросы по структурам данных и способах оценки сложности алгоритмов, как правило, с позиции "О большого" (Big O). Как раз все эти важные темы входят в данный курс. Его прохождение позволит вам не только увереннее составлять алгоритмы, но и успешнее проходить собеседования при будущем трудоустройстве.

Чему вы научитесь:

1. Узнаете как правильно определять вычислительную сложность типовых алгоритмов (показатель О большое - Big O).
2. Познакомитесь со статическими и динамическими массивами.
3. Подробно изучите одно- и двусвязные списки, а также их использование для построения очередей и стеков.
4. Увидите, что из себя представляют бинарные деревья и как они применяются для описания упорядоченных множеств.
5. Познакомитесь с префиксными (нагруженными) деревьями и их применением для построения ассоциативных массивов.
6. Изучите основы хэш-таблиц, способы построения хэш-функций и методами устранения коллизий.

Программа курса:
1. Учимся оценивать вычислительную сложность алгоритмов

• Введение в Big O
• Big O логарифмической и факториальной сложности

2. Простейшие структуры данных

• Статический массив
• Статический массив на С++
• Динамический массив
• Динамический массив на Python
• Динамический массив на С++

3. Связные списки

• Односвязный список
• Односвязный список на С++
• Двусвязный список
• Двусвязный список на С++ с нуля
• Класс list двусвязного списка библиотеки STL языка С++

4. Очереди и стек

• Очереди типов FIFO и LIFO
• Очередь collections.deque на Python
• Класс deque очереди библиотеки STL языка C++
• Стек (stack)
• Реализация стека на Python и C++

5. Деревья и множества

• Бинарные деревья
• Способы обхода и удаления вершин бинарного дерева
• Бинарное дерево на Python
• Множества (set). Операции над множествами
• Множества set и multiset в C++
• Контейнер map библиотеки STL в C++
• Префиксное (нагруженное, Trie) дерево. Ассоциативные массивы

6. Хэш-таблицы

• Хэш-таблицы
• Универсальное хэширование
• Метод открытой адресации. Двойное хэширование
• Хэш-таблицы в языках Python и С++

В курс входят:

• 28 уроков
• 6часов 21минута видео
• 187 тестов
• 76 интерактивных задач

Преподаватель: Сергей Балакирев

 

Подробнее:

Ссылки и информация для скачивания: