Grokking Algorithms

StudyZoom

შეიცავს რეკლამას

ამ აპის შესახებ

📘 Grokking Algorithms - (2025–2026 გამოცემა)

📚 Grokking Algorithms (2025–2026 გამოცემა) არის სტრუქტურირებული, სილაბუსზე დაფუძნებული აკადემიური რესურსი, რომელიც შექმნილია BS/CS, BS/IT და პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინერიის სტუდენტებისთვის, ასევე თვითმსწავლელებისთვის, რომლებიც მიზნად ისახავს ალგორითმების დაუფლებას. ეს გამოცემა გთავაზობთ დეტალურ შენიშვნებს, MCQ-ებს და ვიქტორინებს, რათა ალგორითმის სწავლა მარტივი, ვიზუალური და გამოცდისთვის მზად იყოს. ორგანიზებული სილაბუსის განლაგებით, სტუდენტებს შეუძლიათ გააძლიერონ პრობლემის გადაჭრის უნარები და გამოიყენონ ალგორითმული ცნებები პროექტებში, ინტერვიუებსა და რეალურ სამყაროში არსებულ სცენარებში.

ეს გამოცემა მოიცავს როგორც ფუნდამენტურ, ისე მოწინავე ალგორითმულ კონცეფციებს, როგორიცაა რეკურსია, დახარისხება, ძიება, გრაფიკის გადაკვეთა, ხარბ მიდგომები, დინამიური პროგრამირება და მანქანათმცოდნეობის საფუძვლები. თითოეული თავი საგულდაგულოდ არის შემუშავებული, რომ შერწყმას თეორია პრაქტიკულ გაგებასთან, რაც მას სასწავლო არსებით თანამგზავრად აქცევს.

📂 თავები და თემები

🔹 თავი 1: შესავალი ალგორითმებში

- რა არის ალგორითმები
- რატომ აქვს მნიშვნელობა ალგორითმებს
- ალგორითმის ეფექტურობის გაზომვა

🔹 თავი 2: შერჩევის დალაგება

- როგორ მუშაობს შერჩევის დალაგება
- ნაბიჯ-ნაბიჯ გავლა
- Big O ნოტაცია
- როდის გამოვიყენოთ შერჩევის დალაგება

🔹 თავი 3: რეკურსია

- რეკურსიის გაგება
- საბაზისო საქმე და რეკურსიული საქმე
- ზარის დასტა
- რეკურსიული წინააღმდეგ განმეორებითი აზროვნება

🔹 თავი 4: სწრაფი დახარისხება

- დაყავი და იბატონე სტრატეგია
- როგორ მუშაობს სწრაფი დახარისხება
- Pivot-ის არჩევა
- შესრულების ანალიზი

🔹 თავი 5: ჰეშის ცხრილები

- გასაღები-მნიშვნელობის წყვილები
- შეჯახების თავიდან აცილება
- ჰეშის ფუნქციები
- ჰეშ ცხრილების პრაქტიკული გამოყენება

🔹 თავი 6: სიგანე-პირველი ძიება

- გრაფიკის გავლა
- უმოკლესი გზის პოვნა
- რიგები და გრაფიკები
- იმპლემენტაცია კოდექსში

🔹 თავი 7: დიკსტრას ალგორითმი

- შეწონილი გრაფიკები
- უმოკლესი გზა შეწონილ გრაფიკებში
- პრიორიტეტული რიგები
- დიკსტრას ნაბიჯ-ნაბიჯ აღსრულება

🔹 თავი 8: ხარბ ალგორითმები

- ოპტიმალური ადგილობრივი არჩევანის გაკეთება
- აქტივობის შერჩევა
- დააყენეთ საფარის პრობლემა
- ხარბ მიდგომების შეზღუდვები

🔹 თავი 9: დინამიური პროგრამირება

- პრობლემების ქვეპრობლემებად დაყოფა
- გადახურვის ქვეპრობლემები
- დამახსოვრება
- მაგალითები: Knapsack პრობლემა, ყველაზე გრძელი საერთო ქვემიმდევრობა

🔹 თავი 10: K- უახლოესი მეზობლები

- კლასიფიკაციის ალგორითმები
- მანძილის გაზომვა
- არჩევით კ
- აპლიკაციები სარეკომენდაციო სისტემებში

🔹 თავი 11: სად წავიდეთ შემდეგ

- შემდგომი კითხვა და თემები
- ხე და გრაფიკის ალგორითმები
- გაფართოებული დახარისხება
- მანქანათმცოდნეობა და მიღმა

🌟 რატომ ავირჩიოთ ეს აპლიკაცია?

- მოიცავს Grokking Algorithms-ის სრულ სილაბუსს სტრუქტურირებულ აკადემიურ ფორმატში.
- მოიცავს MCQ-ებს და ვიქტორინებს ეფექტური პრაქტიკისთვის.
- გთავაზობთ განმარტებებს სწრაფი გადასინჯვისა და სიცხადისთვის.
- იდეალურია პროექტებისთვის, კურსებისთვის და ტექნიკური ინტერვიუს მოსამზადებლად.
- აშენებს ძლიერ საფუძვლებს ალგორითმული პრობლემის გადაჭრასა და აზროვნებაში.

✍ ეს აპლიკაცია შთაგონებულია:
ადიტია ბჰარგავა, ედსგერ ვ. დიკსტრა, გაბრიელ ვალიენტე, სებასტიან რაშკა, სილვანო მარტელო, დენ ჰირშბერგი

📥 ჩამოტვირთეთ ახლავე!
მიიღეთ თქვენი Grokking Algorithms (2025–2026 გამოცემა) დღესვე და დაიწყეთ ალგორითმების დაუფლება დარწმუნებით!

სიახლე

🚀 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! 🚀