एल्गोरिथ्म्स और डेटा स्ट्रक्चर्स

एल्गोरिदम और डेटा संरचनाएँ

✨ स्तर
🕗 अवधि
💻 अभ्यास
मध्यम
4-8 महीने
400+ कोडिंग अभ्यास
एल्गोरिदम और डेटा संरचनाओं पर इस व्यापक पाठ्यक्रम में आपका स्वागत है। इस पाठ्यक्रम के अंत तक, आपके पास प्रोग्राम को बड़े स्तर पर अनुकूलित (ऑप्टिमाइज़) करने, प्रत्येक प्रोग्राम की दक्षता का सहज अंदाज़ा लगाने, और Google, Meta, Amazon जैसी शीर्ष टेक कंपनियों के इंटरव्यू में सफल होने के लिए पर्याप्त ज्ञान होगा। यह पाठ्यक्रम एल्गोरिदम और डेटा संरचनाओं की बुनियाद से शुरू होता है और आगे चलकर इस क्षेत्र के सबसे लोकप्रिय विषयों में गहराई से प्रवेश करता है।
notion image
notion image
Google, Meta, Netflix और Amazon जैसी बड़ी टेक कंपनियाँ अपने इंटरव्यू में डेटा संरचनाओं और एल्गोरिदम का गहरा ज्ञान परखती हैं। यह पाठ्यक्रम पूरा करने के बाद आप इन इंटरव्यूज़ के लिए तैयार हो जाएँगे।
Toptal या Turing जैसी फ़्रीलांस प्लेटफ़ॉर्म्स भी अपने आवेदकों से डेटा संरचनाओं और एल्गोरिदम में पारंगत होने की अपेक्षा रखती हैं। इसलिए, उनकी चयन प्रक्रिया में कई इंटरव्यू होते हैं जो एल्गोरिदमिक ज्ञान पर केंद्रित रहते हैं।

📚 पूर्व-आवश्यकताएँ

यह पाठ्यक्रम उन लोगों के लिए बनाया गया है, जिन्हें पहले से किसी जनरल-पर्पज़ प्रोग्रामिंग भाषा (जैसे Python, C++, Java या C#) का कुछ अनुभव है, और जो एल्गोरिदम व डेटा संरचनाओं की दुनिया में गहराई से उतरना चाहते हैं। पाठ्यक्रम शुरू करने से पहले, आपको लूप्स के साथ काम करने, फ़ंक्शन्स बनाने और बिल्ट-इन डेटा संरचनाओं (जैसे लिस्ट, सेट, या मैप) का उपयोग करने में आत्मविश्वास होना चाहिए।

🤩 पाठ्यक्रम से अपेक्षित परिणाम

पाठ्यक्रम पूरा होने पर, आप अलग-अलग लोकप्रिय डेटा संरचनाओं का उपयोग करके कुशल एल्गोरिदम लिखना सीख जाएँगे, जो साधारण तरीकों की तुलना में कई गुना तेज़ प्रदर्शन करेंगे। हम एल्गोरिदम लिखने के बेहतरीन तरीक़ों पर चर्चा करेंगे और यह भी देखेंगे कि एल्गोरिदमिक इंटरव्यू के लिए खुद को कैसे तैयार करें।
यह पाठ्यक्रम हर कॉन्सेप्ट में महारत हासिल करने पर केंद्रित है। लिहाज़ा, आप विभिन्न एल्गोरिदम के साथ काम करेंगे और उनकी कई प्रकार की वैरिएशन्स को लागू करके ढेरों समस्याएँ हल करेंगे, ताकि उन कॉन्सेप्ट्स में पूरी तरह निपुण हो सकें।

💻 व्यावहारिक अभ्यास द्वारा सीखें

🔥
एल्गोरिदम सीखने का लक्ष्य केवल सैद्धांतिक बातें जानना नहीं है। असल लक्ष्य है समस्या-समाधान कौशल विकसित करना।
इस पाठ्यक्रम में आप अभ्यास के माध्यम से सीखेंगे! हर कॉन्सेप्ट के लिए कई इंटरऐक्टिव चुनौतियाँ हैं, जिन्हें हल करने पर ही आप अगले स्तर पर जा पाएँगे। दरअसल, इस पाठ्यक्रम में 400 से ज़्यादा व्यावहारिक कोडिंग समस्याएँ शामिल हैं। हमारा मानना है कि हाथों-हाथ अभ्यास करना ही गहराई से सीखने का सबसे अच्छा तरीका है। यहाँ आपको हर कॉन्सेप्ट पर अभ्यास करने के लिए ढेरों रोचक और चुनौतीपूर्ण एक्सरसाइज़ मिलेंगी।

⚡ अपने रफ़्तार से पढ़ें

आप चाहे तेज़ी से आगे बढ़ें और एक ही सप्ताह में कई स्तर पूरे कर लें, या फिर धीरे-धीरे हर कॉन्सेप्ट पर लंबा समय लें—रफ़्तार पूरी तरह से आपके हाथ में है। पाठ्यक्रम को सफलतापूर्वक पूरा करने की एक ही शर्त है—नियमितता। हर दिन 1 या 2 घंटे का अभ्यास, हफ़्ते में केवल एक बार कई घंटे देने से कहीं ज़्यादा असरदार साबित होता है।
इस बात का ध्यान रखने के लिए कि आप कहीं अटक न जाएँ, एक फ़ोरम भी उपलब्ध है जहाँ आप सवाल पूछ सकते हैं या दूसरों के सवालों के जवाब देकर उनकी मदद कर सकते हैं।

🎓 पाठ्यक्रम संरचना

यह पाठ्यक्रम डेटा संरचनाओं और एल्गोरिदम के मूलभूत सिद्धांतों पर केंद्रित है और हर कॉन्सेप्ट को सहज तरीक़े से पेश करता है। इसे और दिलचस्प बनाने के लिए कॉन्सेप्ट्स को अलग-अलग स्तरों में बाँटा गया है। हर स्तर पार करने का मतलब है कि आपने किसी नए कॉन्सेप्ट में महारत हासिल कर ली है। इस पाठ्यक्रम में मुख्यतः ये विषय शामिल हैं:
Implementation problems (इम्प्लिमेंटेशन समस्याएँ)
  • समस्या में एल्गोरिदम स्पष्ट रूप से दिया होता है
  • बुनियादी डेटा संरचनाएँ जैसे arrays, dictionaries, sets आदि पर काम
Bitwise operations (बिटवाइज ऑपरेशन्स)
  • संख्याओं का बाइनरी रूपांतरण (int → bin, bin → int)
  • ऋणात्मक संख्याओं का बाइनरी में अभिव्यक्तिकरण
  • Bitwise OR, AND, XOR
  • base-k रूपांतरण (base-10 → base-k, base-k → base-10)
Prefix sums (प्रिफिक्स सम्स)
  • 1D प्रिफिक्स सम
  • 2D प्रिफिक्स सम
Sliding window / Two pointers (स्लाइडिंग विंडो / टू पॉइंटर्स)
  • сумма निकालने के लिए स्लाइडिंग विंडो
  • अद्वितीय मान खोजने के लिए स्लाइडिंग विंडो
Number theory (नंबर थ्योरी)
  • प्राइमलिटी चेक - ,
  • Sieve of Eratosthenes
  • प्राइम फैक्टराइज़ेशन
  • सबसे बड़ा कॉमन भाजक (GCD) और सबसे छोटा कॉमन गुणज (LCM)
  • Modular arithmetic
Binary Search (बाइनरी सर्च)
  • लिनियर सर्च बनाम बाइनरी सर्च
  • सॉर्टेड ऐरे में बाइनरी सर्च के ज़रिए कोई मान खोजना
  • फ्लोटिंग-पॉइंट संख्या को तय सटीकता (प्रिसिशन) के साथ खोजना
  • उत्तर में बाएँ छोर को शामिल करना बनाम दाएँ छोर को शामिल करना
  • उत्तर पर बाइनरी सर्च (Binary search the answer)
Sorting (सॉर्टिंग)
  • Bogosort
  • Selection sort
  • Insertion sort
  • Bubble sort
Greedy Algorithms (ग्रीडी एल्गोरिदम)
  • ग्रीडी रणनीति का पालन
  • ग्रीडी हीयुरिस्टिक्स
Dynamic Programming (डायनमिक प्रोग्रामिंग)
  • 1D डायनमिक प्रोग्रामिंग (फ़ाइबोनैचि इत्यादि)
  • कॉइन चेंज (न्यूनतम सिक्के)
  • कॉइन चेंज (विभिन्न तरीकों की संख्या)
Recursion (रिकर्शन)
  • ब्रैंचिंग फ़ैक्टर
  • ग्रे कोड
  • टावर्स ऑफ हनोई
  • छोटी उप-समस्याओं में समस्या का विभाजन
Divide & Conquer & Advanced Sorting (डिवाइड एंड कॉन्कर एवं एडवांस्ड सॉर्टिंग)
  • Merge sort
  • Quick sort
  • इन-प्लेस सॉर्टिंग
  • तुलना-आधारित सॉर्टिंग की जटिलता हमेशा ≥ होती है
Linked List (लिंक्ड लिस्ट)
  • Nodes और links
  • Traversal और सर्च
  • डिलीट और इंसर्ट ऑपरेशन्स
Queue & Stack (क्यू और स्टैक)
  • इनसेर्शन और पॉप ऑर्डर
  • स्टैक के साथ सर्च को बेहतर बनाना
Binary Tree & Binary Search Tree (BST) (बाइनरी ट्री और बाइनरी सर्च ट्री)
  • बाइनरी ट्री का निर्माण
  • बाइनरी ट्री में सर्च
  • ट्री से एलिमेंट अपडेट और डिलीट करना
Heap (हीप)
  • Heapify
  • Heap sort
Hashing (हैशिंग)
  • हैशिंग फ़ंक्शन्स
  • कोलिज़न
Advanced Dynamic Programming (एडवांस्ड डायनमिक प्रोग्रामिंग)
  • Edit Distance
  • Knapsack समस्या
  • Longest Increasing Subsequence
  • n मैट्रिसेज़ के कुशल गुणन की विधि
Graph Representations (ग्राफ़ रिप्रेज़ेंटेशन)
  • Adjacency मैट्रिक्स
  • Adjacency लिस्ट
  • Edge लिस्ट
  • वर्टिसीज़ की डिग्री
Breadth-First Search (BFS) (ब्रेड्थ-फ़र्स्ट सर्च)
  • ग्राफ़ पर BFS
  • सबसे छोटा पथ खोजना
  • ग्रिड पर BFS
  • अन्य संरचनाओं पर BFS
Depth-First Search (DFS) (डेप्थ-फ़र्स्ट सर्च)
  • कनेक्टेडनेस
  • साइकल
  • टोपोलॉजिकल सॉर्ट
  • Bipartidness
Trie (ट्राई)
  • स्ट्रिंग सर्चिंग
Dijkstra (डिज्कस्ट्रा)
  • वेटेड ग्राफ़ में सबसे छोटा पथ खोजना
  • अलग-अलग समस्याओं में प्रदर्शन सुधारने और सरल बनाने के लिए उपयोगी ट्रिक्स
Backtracking (बैकट्रैकिंग)
  • N Queens
  • ग्राफ़ कलरिंग
  • ग्रिड में मान भरना
Segment Tree (सेगमेंट ट्री)
  • बेसिक सेगमेंट ट्री - बनाना, जांचना, अपडेट करना
  • रेंज क्वेरी और वैल्यू अपडेट
  • प्रिफिक्स पर बाइनरी सर्च
  • एक नोड में कई मान स्टोर करना
  • इनपुट का प्रीप्रोसेस करके सेगमेंट ट्री का उपयोग
Algorithm Complexity (एल्गोरिदम जटिलता)
  • Big (बिग ओ) नोटेशन को औपचारिक रूप से समझना
  • P बनाम NP

🚀 स्वागत है

सीखना 80% व्यक्तिगत प्रयास होता है। इस पाठ्यक्रम को पूरा करना आपकी उपलब्धि होगी और हम इस यात्रा में आपका साथ देने के लिए तत्पर हैं!