алгоритмы и структуры данных обучение
Алгоритмы и структуры данных
АЛГОРИТМЫ И СТРУКТУРЫ ДАННЫХ. ПРОДВИНУТЫЙ ПОТОК:
Лекция 1. Сортировки
Содержание лекции: 00:07 Сортировка кучей. 00:55 ShiftUp операции. 09:51 Очередь с приоритетом. 15:33 HeapSort. 18:28 Быстрая сортировка Хоара. 20:21 Алгоритм сортировки. 25:02 Реализация. 39:47 Оценка времени работы. 01:04:00 Выбор пивота. 01:10:11 k-ая порядковая статистика. 01:13:34 k-ая порядковая статистика. Альтернативный алгоритм.
Лекция 2. Продолжение сортировок
Содержание лекции: 1:24 kая статистика. Второй алгоритм. 15:26 Оценка времени работы. 20:27 Сортировка Тима Петерса. 33:54 Сортировка Тима Петерса. Вычисление ранов. 36:57 Слияние ранов. 01:07:37 Типы сортировок. 01:10:29 Сортировка подсчётом.
Лекция 3. Продолжение сортировок
Содержание лекции: 01:14 Карманная сортировка. 15:50 Карманная сортировка. Второй алгоритм. 17:55 Поразрядная сортировка, LSD. 25:30 Альтернативная реализация, MSD. 59:32 Внешняя сортировка. 01:08:30 Оценка эффективности.
Лекция 4. Динамический массив
Лекция 5. Базовые структуры данных
Содержание лекции: 00:07 Начало. Односвязный и двусвязный список. 02:29 Операции в списке и время их работы. 04:56 Удаление из списка. 06:54 Реализация списка. 20:56 Объединение списков. 24:32 Сравнение списка и массива. 29:34 Стек. 32:44 Реализация стека. 34:50 Очередь. 37:53 Дек. 39:15 Вторая реализация для стека. 44:47 Поддержка минимума. 49:21 Персистентнтные структуры данных. 54:45 Очередь из шести стеков. 1:30:22 Реализация очереди из шести стеков.
Лекция 6. Хеш-таблица и k-ичная куча
Лекция 7. Деление чисел и многочленов
Содержание лекции: 00:07 начало. Деление чисел. 29:36 перемножение многочленов, улучшенная асимптотика.
Лекция 8. Фибоначчиева куча
Содержание лекции: 15:35 удаление минимума. 17:28 поиск нового минимума. 25:41 код. 32:03 пример работы кода. 39:30 оценка времени работы поиска нового минимума. 48:24 Decrease-Key. 52:32 код. 57:02 анализ времени работы Cascading-Cut и Decrease-Key.
Лекция 9. Деревья поиска
Содержание лекции: 01:00 начало. Деревья поиска. 17:45 определение дерева поиска. 21:48 поиск и вставка. 29:10 минимум/максимум/замена/удаление. 46:00 АВЛ-дерево. 50:00 вращения. 01:13:03 вставка.
Лекции Технопарка. 1 семестр. Алгоритмы и структуры данных
Очередной пост в рамках нашего цикла лекций Технопарка. В этот раз мы предлагаем вашему вниманию курс, посвящённый алгоритмам и структурам данных. Автор курса — Степан Мацкевич, сотрудник компании ABBYY.
Лекция 1. Основы
Начало первой лекции посвящено обсуждению основных понятий, на которых строится вся дальнейшая программа курса: что такое алгоритм и структура данных. Описаны базовые виды алгоритмов, их характеристики и методы анализа. Далее рассматриваются примеры создания алгоритмов для вычисления чисел Фибоначчи, проверки числа на простоту, быстрого возведения числа в целую степень. В конце лекции рассказывается об особенностях использования алгоритмов для работы с массивами: создание однопроходных алгоритмов, поиск минимального элемента, бинарный поиск.
Лекция 2. Элементарные структуры данных
Вторая лекция посвящена изучению элементарных структур данных. В начале даётся определение понятия «абстрактного типа данных». Далее лектор рассказывает о том, что такое амортизационный анализ и каковы его особенности.
Лекция 3. Сортировки (часть 1)
Лекция 4. Сортировки (часть 2)
Лекция 5. Хеш-таблицы
Из этой лекции вы сначала узнаете, что такое метод поиска хешированием, какие бывают хеш-функции (в том числе хеш-функции строк). Затем идёт подробное рассмотрение хеш-таблиц и способов их применения: что они собой представляют, каковы основные методы разрешения коллизий (метод цепочек и метод открытой адресации), а также методы вставки, удаления и поиска элементов. Напоследок проводится сравнение хеш-таблиц по затратам времени и памяти.
Лекция 6. Деревья
Последняя лекция в рамках курса АиСД посвящена таким структурам данных, как деревья. Разумеется, в начале лекции дается определение понятия «деревья», рассматриваются их характеристики и приводятся примеры. Затем вы узнаете, как деревья представлены в памяти, какие есть способы обхода дерева. Далее рассматриваются так называемые двоичные деревья поиска и группа самобалансирующихся деревьев: декартовы и АВЛ-деревья. И в завершение лекции рассказывается об абстрактном типе данных «ассоциативный массив».
Алгоритмы и структуры данных для разработчиков
Вы получите фундаментальные знания и научитесь решать реальные задачи с помощью алгоритмов. Сможете устроиться в любую компанию и участвовать в сложных высокооплачиваемых проектах.
Кому подойдёт этот курс
Junior-разработчикам
Вы научитесь применять алгоритмы и создавать новые, повысите свой профессиональный уровень и сможете устроиться в крупную компанию.
Middle-разработчикам
Вы сможете участвовать в сложных проектах, связанных с высоконагруженными системами и обработкой больших объёмов данных.
Тем, кто готовится к олимпиадам
Вы освоите базовые алгоритмы и структуры данных и сможете применять их для решения олимпиадных задач.
Чему вы научитесь
Освоите базовые алгоритмы
Сможете реализовывать базовые алгоритмы на массивах и разные виды алгоритмов бинарного поиска. Познакомитесь с принципами построения хэш-таблиц и способами решения проблемы коллизий хэш-функций.
Работать со структурами данных
Научитесь работать с различными структурами данных: связными списками, очередями, стэками, двусторонними очередями (деками), кучами, бинарными, B-, R- и суффиксными деревьями, а также различными видами графов.
Познакомитесь с вариантами алгоритмов
Научитесь реализовывать алгоритмы сортировки SelectionSort, QuickSort и MergeSort, сможете создавать и применять рекурсивные и жадные алгоритмы.
Поймете, как оценивать сложность алгоритмов
Научитесь оценивать сложность различных типов алгоритмов по времени и памяти. Сможете оценивать программный код и находить способы его оптимизации и ускорения.
О Skillbox
Как пользоваться платформой
Изучаете тему
В курсе — практические видеоуроки.
Выполняете задания
В том темпе, в котором вам удобно.
Работаете с преподавателем
Закрепляете знания и исправляете ошибки.
Получаете сертификат
И дополняете им своё портфолио.
Программа
Вас ждут онлайн-лекции и практические задания.
Введение в алгоритмы
Познакомитесь со структурой курса, с понятиями алгоритма и структуры данных, а также с простейшими алгоритмами на массивах.
Алгоритм бинарного поиска
Узнаете, что такое бинарный поиск, как он работает, почему и насколько он эффективнее простого поиска перебором, а также о его возможностях и тонкостях.
Хеш-таблицы и хеш-функции
Изучите принципы построения хеш-таблиц и особенности работы с ними, познакомитесь с понятием хеш-функции, проблемой их коллизий, а также решением этой проблемы.
Связные списки
Узнаете, по каким принципам строятся и как работают односвязный и двусвязный списки, чем они лучше и чем хуже массивов.
Стек и очередь
Познакомитесь со структурами данных — стек, очередь и дек (двусвязная очередь), узнаете принципы их построения и работы.
Алгоритмы сортировки
Узнаете о принципах и особенностях популярных алгоритмов сортировки — SelectionSort, QuickSort и MergeSort. Научитесь оценивать на их примерах сложность алгоритмов по времени и памяти.
Рекурсивные алгоритмы
Научитесь создавать и применять рекурсивные алгоритмы, а также познакомитесь с принципами оценки их сложности.
Сложность алгоритмов и О-нотация
Узнаете, что такое О-нотация, научитесь оценивать сложность алгоритмов и различать их по памяти и времени.
Жадные алгоритмы
Познакомитесь с принципами работы жадных алгоритмов на примере итераций с двумя и тремя индексами, а также алгоритмов на строках.
Деревья. Двоичные деревья поиска
Узнаете о принципах работы и особенностях деревьев на примере бинарного дерева. Познакомитесь с алгоритмами поиска, добавления и удаления элементов из него.
Деревья. Обход в ширину и глубину
Познакомитесь со сложными типами деревьев, которые применяют на практике. Узнаете, как они устроены, и научитесь с ними работать.
Куча (Heap)
Изучите основные принципы балансировки деревьев. Познакомитесь со структурой данных «куча».
Бор. Суффиксное дерево. B-дерево
Узнаете, что такое суффиксные деревья и как они применяются в алгоритмах поиска и сжатия.
Графы и рекурсивные алгоритмы
Узнаете, какие бывают графы, что такое ребро, вершина, взвешенный и ориентированный граф.
Топологическая сортировка и неочевидные применения графов
Научитесь решать задачи обхода графов в ширину и в глубину и поиска кратчайшего пути. Познакомитесь с принципами топологической сортировки и другими задачами, которые решают на графах.
Алгоритмы сжатия информации
Изучите алгоритмы сжатия информации без потерь. Узнаете, по каким принципам работают современные алгоритмы архивации и какие алгоритмы используются для сжатия аудиофайлов и изображений.
Битовые алгоритмы
Научитесь работать с основными битовыми операциями и алгоритмами, которые часто применяют на практике. Изучите маски и битовые индексы.
Алгоритмы хэширования. Криптографические алгоритмы.
Изучите принципы работы алгоритма расчёта контрольных сумм CRC и алгоритмов хэширования MD5 и SHA. Познакомитесь с алгоритмами симметричного и асимметричного шифрования, а также популярными алгоритмами RSA и AES.
Получить презентацию курса и консультацию специалиста
Похоже произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.
Алгоритмы
для разработчиков
18-й поток стартует 16 ноября.
Мы добавили возможность проходить курс на языке C#.
Что нужно для обучения на курсе?
Помогите нам сделать курс лучше
Что вас ждёт на курсе
Это курс о базовых алгоритмах и структурах данных. Благодаря нему вы научитесь быстрее писать чистый код, видеть разные варианты решения задачи и сравнивать их по эффективности. Если вы планируете менять место работы, знание алгоритмов пригодится на собеседованиях — в программу курса входит пробное алгоритмическое собеседование с обратной связью. Кроме того, вы получите консультацию или сопровождение при поиске работы.
Курс рассчитан на 4 месяца при нагрузке примерно 10 часов в неделю, но вы можете проходить его быстрее — новые уроки будут доступны вам по мере изучения материала.
Образовательная инфраструктура
Основа всего обучения — это практика. Сначала вы изучаете теоретическую часть в интерактивном учебнике, а затем получаете до 15 практических задач по каждой пройденной теме. Всего на курсе более 100 задач.
Интерактивный учебник — это веб-платформа Практикума, в которую встроены уроки и небольшие тесты.
Практическая работа идёт в Яндекс.Контесте — специальной платформе, созданной для проверки алгоритмических задач. Вы можете проходить обучение на одном из языков: Python, Java, C++, JavaScript, Go, C#. Мы рекомендуем вам использовать тот, который вы знаете лучше всего. Все задачи останутся доступны и после окончания обучения, поэтому при желании вы сможете попробовать сдать их на любом другом поддерживаемом языке.
Команда экспертов, сокурсников и поддержки
Команда экспертов состоит из код-ревьюеров и наставников. Они прошли путь от джуниоров до старших разработчиков и готовы делиться своим опытом.
Задача код-ревьюеров — проверять ваши самостоятельные работы и оставлять замечания по делу. Задача наставников — помогать разобраться в материале, отвечать на вопросы и проводить вебинары.
Студенты обучаются в группах и общаются в Slack — корпоративном мессенджере, которым пользуются многие IT-компании. Сокурсники видят друг друга, задают и отвечают на вопросы. В итоге получается дружелюбное сообщество, которое значительно помогает в обучении.
Чтобы процесс обучения был комфортным, у студентов есть куратор и команда поддержки в чате. Куратор отвечает за организационные вопросы: напоминает о дедлайнах, присылает полезные ссылки и записи вебинаров и поддерживает в трудные моменты. Команда поддержки 24/7 помогает справляться с любыми техническими сложностями.
Помощь с трудоустройством
Некоторые студенты планируют менять работу. Для них мы проводим базовые консультации с разбором резюме и портфолио.
Желающие могут участвовать в программе сопровождения с полным разбором стратегии поиска работы, включая возможность устроиться в Яндекс.
Мы не гарантируем, что вас возьмут в определённую компанию, но готовы максимально помогать с подготовкой и ориентированием на рынке труда. При этом важно, что ответственность за успех и основная часть усилий остаются на студенте.
Яндекс вернёт деньги за курс каждому, кто устроится к ним разработчиком в течение 6 месяцев после окончания курса. Подробные условия акции по ссылке.
Сколько стоит обучение
Вводная часть —
бесплатно
Платное продолжение
13 000 ₽ помесячный платёж.
Итоговая сумма составит 52 000 ₽
50 000 ₽ при оплате сразу за
4 месяца обучения.
Как освоить алгоритмы?
Чтобы что-то было сделано компьютером, нужно указать ему, как это сделать. Нужно написать программу с пошаговым объяснением: какие задачи компьютер должен выполнить и каким образом. В этом нам помогают алгоритмы.
Алгоритмы — это набор инструкций, используемых компьютерами для решения тех или иных задач, ведущих к достижению конечной цели.
Знание алгоритмов имеет важнейшее значение для создания и разработки эффективных компьютерных программ. В этой статье я хотел бы поделиться своим опытом изучения алгоритмов в университете и рассказать о том, как он помог мне в учебе и карьере.
Первое знакомство
Я начал программировать, когда ещё учился в средней школе. А первые шаги делал, создавая калькуляторы и светофоры на Visual Basic. Позже освоил HTML и Java. В то время я разрабатывал настольные и веб-приложения. Я просто писал хоть какой код, о внутренней логике и не задумывался.
Поступив в университет на специальность компьютерных наук, на втором курсе я начал изучать структуры данных и алгоритмы. Это был обязательный курс, поэтому его должен был пройти каждый.
Из программиста в разработчики
Изучение структур данных и алгоритмов стало поворотным пунктом в моём понимании компьютерного программирования: теперь я думал больше как инженер-разработчик, а не как программист. Почему я так говорю? Приведу несколько примеров.
Пример 1: алгоритмы сортировки
Алгоритмы сортировки — это одна из базовых тем, которую в первую очередь проходят на курсе по изучению структур данных и алгоритмов в университете.
Различают следующие алгоритмы сортировки:
Изучив различные алгоритмы сортировки, я понял, что для каждой задачи нужен свой алгоритм сортировки. Все алгоритмы сортировки различаются по временной сложности, которая зависит от размера данных. Наибольшее значение имеет их время выполнения при разработке приложений, даже если это всего лишь несколько секунд. Кроме того, я узнал о внутренних алгоритмах сортировки (сортировка элементов на месте) и внешних алгоритмах сортировки (требуют дополнительного пространства для хранения элементов во время сортировки). Всё это заставило меня тщательно обдумывать выбор алгоритмов сортировки для каждого конкретного приложения, принимая во внимание ограничения по времени и памяти.
Пример 2: синтаксический анализ математических выражений
При вводе какого-нибудь математического выражения в калькулятор или в ячейку электронной таблицы, например MS Excel, оно автоматически вычисляется, и мы получаем ответ. Вы когда-нибудь задумывались о том, как это выражение высчитывается? А вот нам пришлось разработать программное обеспечение для работы с электронными таблицами и реализовать парсер выражений. Именно тогда я узнал о популярном алгоритме сортировочной станции. В нём используется очередь для хранения значений и стек для хранения операторов. Я узнал о реальных приложениях, в которых применяются такие структуры данных, как очереди и стеки (изучал их на курсе по структурам данных и алгоритмам), и понял лежащую в их основе логику. Меня так и распирала гордость оттого, что удалось самостоятельно реализовать алгоритм сортировочной станции, хотя таких реализаций тогда было уже полным-полно. 😃
Пример 3: списки, множества и словари
Когда нужно сохранить кучу значений, я применяю списки. Раньше я не задумывался, нужно ли соблюдать очерёдность или нужно ли допускать дубли: просто использовал список для всего подряд. Узнав о том, что, помимо списков, существуют ещё словари и множества, я понял, что всё это можно применять в различных сценариях. Так, сделав правильный выбор в той или иной ситуации и отдав предпочтение, скажем словарю, можно фактически ускорить выполнение кода. Например, если надо проверить принадлежность элемента, гораздо быстрее это будет сделать во множестве или словаре (на это требуется константное время), чем при использовании списка (требуется время, пропорциональное длине списка). Кроме того, список допускает наличие дублей, в то время как множество — нет.
Всё это примеры из моего опыта, иллюстрирующие переход от мышления программиста к мышлению инженера-разработчика. Когда я делал выбор в пользу более подходящей структуры данных или более быстрого алгоритма, происходило значительное улучшение производительности моего кода.
С чего начать?
Изучаем концепции программирования
Прежде чем приступать к изучению алгоритмов, я бы порекомендовал освоить такие понятия программирования, как переменные, функции, классы и особенно понятия объектно-ориентированного программирования (ООП). Это будет вашим фундаментом для понимания более продвинутых концепций из области компьютерных наук.
Осваиваем алгоритмы и их принципы работы
Анализ временной и пространственной сложности — это очень важная тема, которую необходимо освоить, чтобы анализировать алгоритмы. Затем можно перейти к более продвинутым алгоритмам, таким как алгоритмы на графах.
Самое важное — чётко понимать, что происходит внутри алгоритма. Раньше я брал простые примеры и применял алгоритм, чтобы посмотреть, что происходит на каждом его шаге. Проработка примеров помогала мне лучше понять, что происходит в алгоритме, причём мне никогда не приходилось эти алгоритмы запоминать. Если меня попросят написать псевдокод для алгоритма, я смогу легко связать его с примером и проработать его, вместо того чтобы запоминать каждый шаг.
Погружаемся в код с головой
На курсе нам предлагалось реализовать различные структуры данных с нуля, используя основные их операции. Например, двоичные деревья поиска (BST) в C++ с операциями вставки, удаления, поиска, обхода с предварительной выборкой, обхода с отложенной выборкой и обхода с порядковой выборкой. Приходилось создавать класс BST и реализовывать все эти операции в виде функций. Предлагалось даже сравнивать время выполнения определённых операций с различными размерами наборов данных. Это был отличный опыт. Я многому научился благодаря этим занятиям и стал лучше разбираться в операциях. Такой учебный процесс с практическими заданиями помог мне лучше понять концепцию алгоритмов.
Можно начать программировать с языков, поддерживающих ООП. Это легко с очень простыми в освоении языками:
Для новичков один из этих языков будет в самый раз.
Ресурсы для обучения
Онлайн-курсы
Можно заниматься дистанционно на:
и многие другие платформы. Для лучшего понимания можно попробовать приведённые там упражнения.
Средства интерактивной визуализации алгоритмов
Кроме того, можно попробовать платформы визуализации алгоритмов:
Они доступны в Интернете и понимают пошаговый механизм работы алгоритмов.
Упражнения на закрепление
Освоив азы, можно переходить к практическим занятиям, закрепляя пройденный материал в упражнениях. Вот платформы, на которых собраны очень хорошие задачи самых разных уровней сложности:
Чем больше практики, тем лучше понимание. Закрепление учебного материала в упражнениях — это хороший способ узнать, как изученные теории можно применить в решении задач.
Подводя итоги
Резюмируем статью списком из десяти рекомендаций для тех, кто приступает к изучению алгоритмов:
Дополнительные материалы для чтения
Если хотите узнать больше о структурах данных и алгоритмах, то можете ознакомиться со следующими статьями:
Заключение
Не забывайте о том, что путь к совершенству — практика!
Надеюсь, для вас эта статья была полезной и познавательной.