Grokking Algorithms

StudyZoom

Hirdetéseket tartalmaz

Az alkalmazásról

📘 Grokking Algorithms – (2025-2026-os kiadás)

📚 A Grokking Algorithms (2025–2026-os kiadás) egy strukturált, tanterv-alapú akadémiai forrás, amelyet BS/CS, BS/IT és szoftvermérnöki hallgatók, valamint önálló tanulók számára terveztek, akiknek célja az algoritmusok elsajátítása. Ez a kiadás részletes jegyzeteket, MCQ-kat és kvízeket tartalmaz, amelyek egyszerűvé, vizuálisan és vizsgára készsé teszik az algoritmusok tanulását. A szervezett tanterv-elrendezéssel a tanulók erősíthetik problémamegoldó készségeiket, és algoritmikus fogalmakat alkalmazhatnak projektekben, interjúkban és valós forgatókönyvekben.

Ez a kiadás magában foglalja az alapvető és haladó algoritmikus fogalmakat, például a rekurziót, a rendezést, a keresést, a gráfbejárást, a mohó megközelítéseket, a dinamikus programozást és a gépi tanulás alapjait. Minden fejezetet gondosan úgy terveztek, hogy az elméletet a gyakorlati megértéssel vegyítsék, így a tanulmány elengedhetetlen társává válik.

📂 Fejezetek és témák

🔹 1. fejezet: Bevezetés az algoritmusokba

- Mik az algoritmusok
- Miért számítanak az algoritmusok?
- Algoritmus hatékonyságának mérése

🔹 2. fejezet: Kijelölés rendezése

- Hogyan működik a kijelölés rendezése
- Lépésről lépésre végigjátszás
- Nagy O jelölés
- Mikor kell használni a kijelölés rendezést

🔹 3. fejezet: Rekurzió

- A rekurzió megértése
- Alapeset és rekurzív eset
- A Call Stack
- Rekurzív vs. Iteratív gondolkodás

🔹 4. fejezet: Gyors rendezés

- Oszd meg és uralkodj stratégia
- Hogyan működik a gyors rendezés
- Pivot kiválasztása
- Teljesítményelemzés

🔹 5. fejezet: Hash táblázatok

- Kulcs-érték párok
- Az ütközések elkerülése
- Hash függvények
- A hash-táblázatok gyakorlati felhasználása

🔹 6. fejezet: Szélesség-első keresés

- Grafikon bejárás
- A legrövidebb ösvény megtalálása
- Sorok és grafikonok
- Megvalósítás a kódban

🔹 7. fejezet: Dijkstra algoritmusa

- Súlyozott grafikonok
- Súlyozott grafikonok legrövidebb útvonala
- Elsőbbségi sorok
- Dijkstra lépésről lépésre történő végrehajtása

🔹 8. fejezet: Mohó algoritmusok

- Optimális helyi választások meghozatala
- Tevékenység kiválasztása
- Set Cover Probléma
- A mohó megközelítések korlátai

🔹 9. fejezet: Dinamikus programozás

- A problémák részproblémákra bontása
- Átfedő részproblémák
- Memoizáció
- Példák: hátizsákprobléma, leghosszabb közös utósorozat

🔹 10. fejezet: K-Legközelebbi szomszédok

- Osztályozási algoritmusok
- Távolságmérés
- K-t választva
- Alkalmazások az ajánlórendszerekben

🔹 11. fejezet: Merre tovább

- További olvasnivalók és témák
- Fa és gráf algoritmusok
- Speciális rendezés
- Gépi tanulás és azon túl

🌟 Miért válassza ezt az alkalmazást?

- Lefedi a Grokking Algorithms teljes tananyagát strukturált akadémiai formában.
- Tartalmazza az MCQ-kat és a kvízeket a hatékony gyakorlat érdekében.
- Magyarázatokat ad a gyors átdolgozás és az egyértelműség érdekében.
- Ideális projektekhez, tanfolyamokhoz és műszaki interjúk előkészítéséhez.
- Erős alapokat épít ki az algoritmikus problémamegoldásban és gondolkodásban.

✍ Ezt az alkalmazást a következők ihlették:
Aditya Bhargava, Edsger W. Dijkstra, Gabriel Valiente, Sebastian Raschka, Silvano Martello, Dan Hirschberg

📥 Töltse le most!
Szerezze be Grokking algoritmusait (2025–2026-os kiadás) még ma, és kezdje el magabiztosan elsajátítani az algoritmusokat!

Újdonságok

🚀 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! 🚀