Grokking Algorithms

StudyZoom

Sisältää mainoksia

Tietoa sovelluksesta

📘 Grokking Algorithms – (2025–2026 painos)

📚 Grokking Algorithms (2025–2026 Edition) on jäsennelty, opetussuunnitelmaan perustuva akateeminen resurssi, joka on suunniteltu BS/CS-, BS/IT- ja ohjelmistotekniikan opiskelijoille sekä algoritmien hallitsemiseen pyrkiville itseopiskelijoille. Tämä versio sisältää yksityiskohtaisia ​​muistiinpanoja, MCQ:ita ja tietokilpailuja, jotka tekevät algoritmien oppimisesta yksinkertaista, visuaalista ja kokeeseen sopivaa. Järjestetyn opetussuunnitelman avulla opiskelijat voivat vahvistaa ongelmanratkaisutaitojaan ja soveltaa algoritmisia käsitteitä projekteissa, haastatteluissa ja tosielämän skenaarioissa.

Tämä painos kattaa sekä perustavanlaatuiset että edistyneet algoritmiset käsitteet, kuten rekursion, lajittelun, haun, kuvaajan läpikulkua, ahneita lähestymistapoja, dynaamista ohjelmointia ja koneoppimisen perusteita. Jokainen luku on huolellisesti suunniteltu yhdistämään teoria ja käytännön ymmärrys, mikä tekee siitä olennaisen opiskelukumppanin.

📂 Luvut ja aiheet

🔹 Luku 1: Johdatus algoritmeihin

- Mitä algoritmit ovat
- Miksi algoritmeilla on väliä
- Algoritmin tehokkuuden mittaus

🔹 Luku 2: Valinnan lajittelu

- Miten valintalajittelu toimii
- Vaiheittainen opastus
- Iso O-merkintä
- Milloin valintalajittelua käytetään

🔹 Luku 3: Rekursio

- Rekursion ymmärtäminen
- Perustapaus ja rekursiivinen tapaus
- Puhelupino
- Rekursiivinen vs. iteratiivinen ajattelu

🔹 Luku 4: Pikalajittelu

- hajota ja hallitse -strategia
- Kuinka nopea lajittelu toimii
- Pivotin valinta
- Suorituskykyanalyysi

🔹 Luku 5: Hash-taulukot

- Avain-arvo-parit
- Törmäysten välttäminen
- Hash-funktiot
- Hash-taulukoiden käytännön käyttötavat

🔹 Luku 6: Breadth-First -haku

- Kaavion läpikulku
- Lyhimmän polun löytäminen
- Jonot ja kaaviot
- Toteutus koodissa

🔹 Luku 7: Dijkstran algoritmi

- Painotetut kaaviot
- Lyhin polku painotetuissa kaavioissa
- Prioriteettijonot
- Dijkstran vaiheittainen toteutus

🔹 Luku 8: Ahneet algoritmit

- Optimaalisten paikallisten valintojen tekeminen
- Aktiviteetin valinta
- Aseta kansiongelma
- Ahneiden lähestymistapojen rajoitukset

🔹 Luku 9: Dynaaminen ohjelmointi

- Ongelmien jakaminen osaongelmiin
- Päällekkäiset aliongelmat
- Memoisointi
- Esimerkkejä: Reppuongelma, pisin yhteinen jakso

🔹 Luku 10: K-Lähimmät naapurit

- Luokittelualgoritmit
- Mittausetäisyys
- Valitsemalla K
- Sovellukset suositusjärjestelmissä

🔹 Luku 11: Minne mennä seuraavaksi

- Lisälukemista ja aiheita
- Puu- ja graafialgoritmit
- Edistynyt lajittelu
- Koneoppiminen ja sen yli

🌟 Miksi valita tämä sovellus?

- Kattaa koko Grokking Algorithms -oppimäärän jäsennellyssä akateemisessa muodossa.
- Sisältää MCQ:t ja tietokilpailut tehokkaaseen harjoitteluun.
- Tarjoaa selitykset nopeaa tarkistusta ja selkeyttä varten.
- Ihanteellinen projekteihin, kurssityöhön ja teknisten haastattelujen valmisteluun.
- Rakentaa vahvan perustan algoritmiselle ongelmanratkaisulle ja ajattelulle.

✍ Tämä sovellus on saanut vaikutteita:
Aditya Bhargava, Edsger W. Dijkstra, Gabriel Valiente, Sebastian Raschka, Silvano Martello, Dan Hirschberg

📥 Lataa nyt!
Hanki Grokking-algoritmit (2025–2026-versio) jo tänään ja aloita algoritmien hallitseminen luottavaisin mielin!

Uutta

🚀 Initial Launch of Grokking Algorithms v1.0

✨ What’s Inside:
✅ Complete syllabus covering Algorithms, MCQs and Quizzes
✅ Perfect for students & learners to master algorithmic thinking

🎯 Suitable For:
👩‍🎓 Students of BSCS, BSIT, Software Engineering & Data Science
📘 University & college exams (CS/IT related subjects)
🏆 Test prep for projects, assignments & technical interviews

Start your journey in mastering core algorithms and advanced strategies today with Grokking Algorithms v1.0! 🚀