Grokking Algorithms

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À propos de l'application

📘 Grokking Algorithms – (Édition 2025-2026)

📚 Grokking Algorithms (Édition 2025-2026) est une ressource académique structurée, basée sur un programme, conçue pour les étudiants en licence/informatique, licence/informatique et génie logiciel, ainsi que pour les autodidactes souhaitant maîtriser les algorithmes. Cette édition propose des notes détaillées, des QCM et des quiz pour un apprentissage des algorithmes simple, visuel et prêt pour l'examen. Grâce à un programme structuré, les étudiants peuvent renforcer leurs compétences en résolution de problèmes et appliquer les concepts algorithmiques dans des projets, des entretiens et des situations réelles.

Cette édition couvre des concepts algorithmiques fondamentaux et avancés tels que la récursivité, le tri, la recherche, le parcours de graphes, les approches gloutonnes, la programmation dynamique et les bases du machine learning. Chaque chapitre est soigneusement conçu pour allier théorie et pratique, ce qui en fait un outil d'étude essentiel.

Chapitres et sujets

Chapitre 1 : Introduction aux algorithmes

- Définition des algorithmes
- Importance des algorithmes
- Mesure de l'efficacité des algorithmes

Chapitre 2 : Tri par sélection

- Fonctionnement du tri par sélection
- Présentation pas à pas
- Notation Big O
- Quand utiliser le tri par sélection

Chapitre 3 : Récursivité

- Comprendre la récursivité
- Cas de base et cas récursif
- Pile d'appels
- Pensée récursive vs. itérative

Chapitre 4 : Tri rapide

- Stratégie « diviser pour régner »
- Fonctionnement du tri rapide
- Choisir un pivot
- Analyse des performances

Chapitre 5 : Tables de hachage

- Paires clé-valeur
- Éviter les collisions
- Fonctions de hachage
- Utilisations pratiques des tables de hachage

Chapitre 6 : Largeur d'abord Recherche

- Parcours de graphe
- Recherche du plus court chemin
- Files d'attente et graphes
- Implémentation dans le code

🔹 Chapitre 7 : Algorithme de Dijkstra

- Graphes pondérés
- Plus court chemin dans les graphes pondérés
- Files d'attente prioritaires
- Exécution pas à pas de Dijkstra

🔹 Chapitre 8 : Algorithmes gloutons

- Choix locaux optimaux
- Sélection d'activité
- Problème de couverture d'ensemble
- Limites des approches gloutonnes

🔹 Chapitre 9 : Programmation dynamique

- Décomposition des problèmes en sous-problèmes
- Sous-problèmes superposés
- Mémorisation
- Exemples : Problème du sac à dos, Plus longue sous-séquence commune

🔹 Chapitre 10 : K-plus proches voisins

- Algorithmes de classification
- Mesure de distance
- Choix de K
- Applications aux systèmes de recommandation

🔹 Chapitre 11 : Où aller ensuite ?

- Lectures et sujets complémentaires
- Algorithmes arborescents et graphes
- Tri avancé
- Apprentissage automatique et au-delà

🌟 Pourquoi choisir cette application ?

- Couvre l'intégralité du programme Grokking Algorithms dans un format académique structuré.
- Comprend des QCM et des quiz pour une pratique efficace.
- Fournit des explications pour une révision rapide et claire.
- Idéal pour les projets, les travaux dirigés et la préparation aux entretiens techniques.
- Développe des bases solides en résolution de problèmes et en réflexion algorithmique.

✍ Cette application est inspirée par :
Aditya Bhargava, Edsger W. Dijkstra, Gabriel Valiente, Sebastian Raschka, Silvano Martello, Dan Hirschberg

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Nouveautés

🚀 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

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