Grokking Algorithms

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इस ऐप्लिकेशन के बारे में जानकारी

📘 ग्रोकिंग एल्गोरिदम - (2025-2026 संस्करण)

📚 ग्रोकिंग एल्गोरिदम (2025-2026 संस्करण) एक संरचित, पाठ्यक्रम-आधारित शैक्षणिक संसाधन है, जिसे बीएस/सीएस, बीएस/आईटी और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग के छात्रों के साथ-साथ एल्गोरिदम में महारत हासिल करने के इच्छुक स्व-शिक्षकों के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह संस्करण एल्गोरिदम सीखने को सरल, दृश्य और परीक्षा-तैयार बनाने के लिए विस्तृत नोट्स, MCQ और प्रश्नोत्तरी प्रदान करता है। एक व्यवस्थित पाठ्यक्रम लेआउट के साथ, छात्र अपने समस्या-समाधान कौशल को मजबूत कर सकते हैं और परियोजनाओं, साक्षात्कारों और वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में एल्गोरिदम संबंधी अवधारणाओं को लागू कर सकते हैं।

यह संस्करण मूलभूत और उन्नत दोनों प्रकार की एल्गोरिदम संबंधी अवधारणाओं जैसे कि रिकर्सन, सॉर्टिंग, सर्चिंग, ग्राफ ट्रैवर्सल, लालची दृष्टिकोण, डायनेमिक प्रोग्रामिंग और मशीन लर्निंग की मूल बातें शामिल करता है। प्रत्येक अध्याय को सिद्धांत को व्यावहारिक समझ के साथ मिश्रित करने के लिए सावधानीपूर्वक डिज़ाइन किया गया है, जो इसे एक आवश्यक अध्ययन साथी बनाता है।

📂 अध्याय और विषय

🔹 अध्याय 1: एल्गोरिदम का परिचय

- एल्गोरिदम क्या हैं
- एल्गोरिदम क्यों महत्वपूर्ण हैं
- एल्गोरिदम दक्षता मापना

🔹 अध्याय 2: चयन क्रम

- चयन क्रम कैसे काम करता है
- चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका
- बिग O संकेतन
- चयन क्रम का उपयोग कब करें

🔹 अध्याय 3: पुनरावर्तन

- पुनरावर्तन को समझना
- आधार स्थिति और पुनरावर्ती स्थिति
- कॉल स्टैक
- पुनरावर्ती बनाम पुनरावृत्तीय सोच

🔹 अध्याय 4: त्वरित क्रम

- विभाजित-और-जीत रणनीति
- त्वरित क्रम कैसे काम करता है
- पिवट चुनना
- प्रदर्शन विश्लेषण

🔹 अध्याय 5: हैश तालिकाएँ

- कुंजी-मान युग्म
- टकराव से बचना
- हैश फ़ंक्शन
- हैश के व्यावहारिक उपयोग सारणी

🔹 अध्याय 6: चौड़ाई-प्रथम खोज

- ग्राफ़ ट्रैवर्सल
- सबसे छोटा रास्ता ढूँढना
- कतारें और ग्राफ़
- कोड में कार्यान्वयन

🔹 अध्याय 7: डिज्कस्ट्रा का एल्गोरिथम

- भारित ग्राफ़
- भारित ग्राफ़ में सबसे छोटा रास्ता
- प्राथमिकता कतारें
- डिज्कस्ट्रा का चरण-दर-चरण निष्पादन

🔹 अध्याय 8: लालची एल्गोरिथम

- इष्टतम स्थानीय विकल्प बनाना
- गतिविधि चयन
- सेट कवर समस्या
- लालची दृष्टिकोणों की सीमाएँ

🔹 अध्याय 9: गतिशील प्रोग्रामिंग

- समस्याओं को उप-समस्याओं में तोड़ना
- अतिव्यापी उप-समस्याएँ
- मेमोइज़ेशन
- उदाहरण: नैप्सैक समस्या, सबसे लंबा उभयनिष्ठ उप-अनुक्रम

🔹 अध्याय 10: K-निकटतम पड़ोसी

- वर्गीकरण एल्गोरिथम
- मापन दूरी
- K चुनना
- अनुशंसा प्रणालियों में अनुप्रयोग

🔹 अध्याय 11: आगे क्या करें

- आगे पढ़ने की सामग्री और विषय
- वृक्ष और ग्राफ़ एल्गोरिदम
- उन्नत सॉर्टिंग
- मशीन लर्निंग और उससे आगे

🌟 इस ऐप को क्यों चुनें?

- संरचित शैक्षणिक प्रारूप में संपूर्ण ग्रोकिंग एल्गोरिदम पाठ्यक्रम को शामिल करता है।
- प्रभावी अभ्यास के लिए MCQ और प्रश्नोत्तरी शामिल हैं।
- त्वरित संशोधन और स्पष्टता के लिए स्पष्टीकरण प्रदान करता है।
- परियोजनाओं, पाठ्यक्रम और तकनीकी साक्षात्कार की तैयारी के लिए आदर्श।
- एल्गोरिथम समस्या-समाधान और सोच में मजबूत नींव बनाता है।

✍ यह ऐप इनसे प्रेरित है:
आदित्य भार्गव, एड्सगर डब्ल्यू. डिज्कस्ट्रा, गेब्रियल वैलिएंटे, सेबेस्टियन रास्चका, सिल्वानो मार्टेलो, डैन हिर्शबर्ग

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इसमें नया क्या है

🚀 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! 🚀