š Algoritmid, mille jƤrgi elada ā (2025ā2026. aasta vƤljaanne)
š Algoritmid, mille jƤrgi elada (2025ā2026 vƤljaanne) on struktureeritud, ƵppekavapƵhine akadeemiline ressurss, mis on mƵeldud BS/CS, BS/IT, tarkvaratehnika üliƵpilastele ja Ƶppijatele, kes soovivad Ƶppida algoritme. See rakendus pakub üksikasjalikke mƤrkmeid, MCQ-sid ja viktoriinid Ƶppimise, eksamite ettevalmistamise ja intervjuudeks valmisoleku toetamiseks. HƤsti organiseeritud Ƶppekava paigutusega saavad Ƶpilased arendada tugevaid probleemide lahendamise oskusi ja rakendada algoritmilisi kontseptsioone reaalsetes stsenaariumides.
See väljaanne hõlmab põhiteemasid edasijõudnutele, nagu optimaalne peatumine, ajastamine, vahemällu salvestamine, mänguteooria, juhuslikkus, Bayesi arutluskäik, ülepaigutamine, võrgundus, arvutuslik lahkus ja palju muud. Iga peatükk on hoolikalt üles ehitatud, et ühendada teoreetilised teadmised praktiliste arusaamadega, muutes selle oluliseks juhendiks õpilastele ja professionaalidele pürgijatele.
---
š Peatükid ja teemad
š¹ 1. peatükk: optimaalne peatumine
- SekretƤri probleem
- 37% reegel
- kompromissid peatamise ja jƤtkamise vahel
- Uurimine vs ekspluateerimine
š¹ 2. peatükk: uurige-kasutage
- Win-Stay, Lose-Shift heuristiline
- Gittinsi indeks
- Thompsoni proovivƵtt
- Uurimise ja ekspluateerimise tasakaalustamine eluotsuste tegemisel
š¹ 3. peatükk: sortimine
- Algoritmide sortimine igapƤevaelus
- KƵige vƤhem hiljuti kasutatud (LRU) strateegia
- VahemƤlu haldamine
- teabe tƵhus korraldamine
š¹ 4. peatükk: vahemƤllu salvestamine
- Lehekülje asendamise algoritmid
- ajaline paikkond
- LRU vs FIFO
- MƤlu ja salvestusruumi optimeerimine
š¹ 5. peatükk: ajakava koostamine
- Bayesi reegel
- Ćksiktegumtƶƶ vs multitegumtƶƶ
- Kõigepealt lühim töötlemisaeg
- EesostuƵigus
- Peksmine ja ülepea
š¹ 6. peatükk: Bayesi reegel
- Tingimuslik tƵenƤosus
- Bayesi jƤreldus
- PƵhimƤƤra tƤhelepanuta jƤtmine
- Prognooside tegemine ebakindluse all
š¹ 7. peatükk: Liigne sobivus
- Ćldistamine vs meeldejƤtmine
- Bias-Variance kompromiss
- Curve Fitting
- Mudeli keerukus ja lihtsus
š¹ 8. peatükk: LƵƵgastumine
- Piirangu lƵdvestumine
- Rahuldav vs optimeerimine
- Arvutuslik lahendamatus
- Heuristika otsuste tegemisel
š¹ 9. peatükk: VƵrgustiku loomine
- Protokolli kujundamine
- Ummikute kontroll
- TCP/IP ja pakettvahetus
- Suhtlemise Ƶiglus ja tƵhusus
š¹ 10. peatükk: juhuslikkus
- Randomiseeritud algoritmid
- Koormuse tasakaalustamine
- Monte Carlo meetodid
- Juhuse roll strateegias
š¹ 11. peatükk: MƤnguteooria
- Nashi tasakaal
- Vangi dilemma
- Mehhanismi disain
- Koostƶƶ ja konkurents
š¹ 12. peatükk: Arvutuslik lahkus
- Kognitiivse koormuse vƤhendamine
- Olge ettearvatav, et aidata teisi
- Otsuste lihtsustamine teiste jaoks
- Teabe avalikustamine
---
š Miks valida see rakendus?
- HƵlmab kogu algoritmi Ƶppekava struktureeritud akadeemilises vormingus.
- Sisaldab MCQ-d ja viktoriinid tƵhusaks harjutamiseks.
- Pakub kiiret läbivaatamist ja sügavat kontseptuaalset selgust.
- Aitab projektide, kursuste ja tehniliste vestluste ettevalmistamisel.
- Ehitab tugeva aluse algoritmilisele mƵtlemisele ja otsuste tegemisele.
---
ā See rakendus on inspireeritud
Brian Christian, Tom Griffiths, Rajeev Motwani, Prabhakar Raghavan, Fatima M. Albar, Antonie J. Jetter
š„ Laadige kohe alla!
Hankige oma algoritmid (2025ā2026 vƤljaanne) juba tƤna ja alustage enesekindlalt algoritmide valdamist!
VƤrskendatud:
25. sept 2025