Grokking Algorithms

StudyZoom

Innehåller annonser

Om appen

📘 Grokking Algorithms – (2025–2026 Edition)

📚 Grokking Algorithms (2025–2026 Edition) är en strukturerad, kursplansbaserad akademisk resurs designad för BS/CS, BS/IT och Software Engineering-studenter, såväl som självlärare som strävar efter att behärska algoritmer. Den här utgåvan innehåller detaljerade anteckningar, MCQ:er och frågesporter för att göra algoritminlärning enkel, visuell och klar för examen. Med en organiserad kursplanslayout kan eleverna stärka sina problemlösningsförmåga och tillämpa algoritmiska koncept i projekt, intervjuer och verkliga scenarier.

Den här utgåvan täcker både grundläggande och avancerade algoritmiska begrepp som rekursion, sortering, sökning, genomgång av grafer, giriga tillvägagångssätt, dynamisk programmering och grunderna i maskininlärning. Varje kapitel är noggrant utformat för att blanda teori med praktisk förståelse, vilket gör det till en viktig studiekompis.

📂 Kapitel och ämnen

🔹 Kapitel 1: Introduktion till algoritmer

- Vad är algoritmer
- Varför algoritmer är viktiga
- Mätning av algoritmens effektivitet

🔹 Kapitel 2: Urvalssortering

- Hur urvalssortering fungerar
- Steg-för-steg genomgång
- Stor O-notation
- När ska man använda urvalssortering

🔹 Kapitel 3: Rekursion

- Förstå rekursion
- Base Case och Rekursive Case
- Call Stack
- Rekursivt kontra iterativt tänkande

🔹 Kapitel 4: Snabbsortering

- Dela-och-härska-strategi
- Hur snabbsortering fungerar
- Att välja en pivot
- Prestandaanalys

🔹 Kapitel 5: Hash-tabeller

- Nyckel-värdepar
- Undvika kollisioner
- Hash-funktioner
- Praktisk användning av hashtabeller

🔹 Kapitel 6: Bredth-First Search

- Grafövergång
- Att hitta den kortaste vägen
- Köer och grafer
- Implementering i kod

🔹 Kapitel 7: Dijkstras algoritm

- Viktade grafer
- Kortaste vägen i viktade grafer
- Prioriterade köer
- Dijkstras steg-för-steg-utförande

🔹 Kapitel 8: giriga algoritmer

- Göra optimala lokala val
- Aktivitetsval
- Problem med inställning av lock
- Begränsningar av giriga tillvägagångssätt

🔹 Kapitel 9: Dynamisk programmering

- Bryta upp problem i delproblem
- Överlappande delproblem
- Memoisering
- Exempel: Knapsäcksproblem, längsta vanliga efterföljd

🔹 Kapitel 10: K-Närmaste grannar

- Klassificeringsalgoritmer
- Mätning av avstånd
- Att välja K
- Tillämpningar i rekommendationssystem

🔹 Kapitel 11: Vart ska man gå härnäst

- Ytterligare läsning och ämnen
- Träd och grafalgoritmer
- Avancerad sortering
- Machine Learning and Beyond

🌟 Varför välja den här appen?

- Täcker hela kursplanen för Grokking Algorithms i ett strukturerat akademiskt format.
- Inkluderar MCQs och frågesporter för effektiv träning.
- Ger förklaringar för snabb översyn och tydlighet.
- Idealisk för projekt, kurser och tekniska intervjuförberedelser.
- Bygger starka grunder i algoritmisk problemlösning och tänkande.

✍ Den här appen är inspirerad av:
Aditya Bhargava, Edsger W. Dijkstra, Gabriel Valiente, Sebastian Raschka, Silvano Martello, Dan Hirschberg

📥 Ladda ner nu!
Skaffa dina Grokking Algorithms (2025–2026 Edition) idag och börja bemästra algoritmer med tillförsikt!

Nyheter

🚀 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! 🚀