Алгоритмы и структуры данных

Алгоритмы и структуры данных

✨ Уровень

🕗 Продолжительность

💻 Практика

Средний

4-8 месяцев

400+ упражнений по программированию

Добро пожаловать в курс по алгоритмам и структурам данных. К окончанию курса вы обретёте достаточно знаний, чтобы значительно оптимизировать программы, научитесь понимать их эффективность и будете готовы к собеседованиям в ведущих IT-компаниях, таких как Google, Meta, Amazon и другие. В этом курсе мы начинаем с основ алгоритмов и структур данных и переходим к самым популярным темам в этой области.

martin97_A_wallpaper_with_formulas_math_and_connected_graph_wit_5dd4aca4-53a3-4f89-9a57-b4172fd477cc.jpg
top-tech-companies.png

Крупные технологические компании, такие как Google, Meta, Netflix и Amazon, проводят собеседования, уделяя особое внимание глубоким знаниям в области структур данных и алгоритмов. Освоив этот курс, вы будете готовы к таким интервью.

Фриланс-площадки вроде Toptal или Turing также требуют свободного владения структурой данных и алгоритмами. Поэтому их отбор зачастую включает несколько этапов, сфокусированных на проверке алгоритмического мышления.

📚 Предварительные требования

Этот курс рассчитан на людей, которые уже владеют любым языком программирования общего назначения (например, Python, C++, Java или C#) и хотят углубиться в мир алгоритмов и структур данных. Перед началом желательно уверенно работать с циклами, уметь писать функции и использовать базовые структуры данных (такие как списки, множества или словари).

🤩 Результаты

По окончании этого курса вы научитесь эффективно использовать популярные структуры данных для написания алгоритмов, которые по скорости будут на порядок превосходить наивные решения. Мы рассмотрим лучшие практики написания кода и подготовки к алгоритмическим собеседованиям.

Этот курс ориентирован на действительно глубокое понимание каждого концепта. Вы будете изучать различные алгоритмы и реализовывать их вариации в многочисленных задачах, чтобы полностью овладеть каждым из них.

💻 Учитесь на практике

В этом курсе процесс обучения — практический! Каждый новый материал сопровождается несколькими интерактивными заданиями, которые нужно пройти, чтобы двигаться дальше. Всего в курсе более 400 практических задач по программированию. Мы убеждены, что лучший способ получить глубокие знания — это практика. Здесь вы найдёте множество интересных и одновременно сложных упражнений, которые помогут развить навыки решения задач по каждой пройденной теме.

⚡ Учитесь в своём темпе

Вы можете заниматься в интенсивном режиме и завершать сразу несколько уровней за неделю или, наоборот, двигаться постепенно, уделяя больше времени каждому понятию. Темп обучения полностью зависит от вас. Единственное обязательное условие для успешного окончания курса — регулярные занятия. Практика по 1–2 часа каждый день даёт значительно больше результатов, чем однократное занятие раз в неделю на много часов подряд.

Чтобы вы не застряли на каком-то этапе, у нас есть форум для вопросов. Вы можете задавать свои вопросы и помогать другим участникам, отвечая на их вопросы под каждым заданием.

🎓 Учебный план

Курс ориентирован на фундаментальные знания о структурах данных и алгоритмах, с понятной и последовательной подачей материала. Чтобы учебный процесс был увлекательным, темы разделены на уровни, а прохождение каждого уровня означает, что вы полностью освоили очередную концепцию. Ниже перечислены основные разделы, которые мы будем разбирать:

Задачи на реализацию (Implementation problems)

  • Алгоритм уже дан нам в условии задачи

  • Работа с базовыми структурами данных (массивами, словарями, множествами и т.п.)

Побитовые операции (Bitwise operations)

  • Двоичное представление чисел (int → bin, bin → int)

  • Отрицательные числа в двоичной системе

  • Побитовые операции OR, AND, XOR

  • Представление чисел в различных системах счисления (base-10 → base-k, base-k → base-10)

Префиксные суммы (Prefix sums)

  • Одномерные префиксные суммы

  • Двумерные префиксные суммы

Скользящее окно / Два указателя (Sliding window / Two pointers)

  • Поиск суммы с помощью скользящего окна

  • Поиск уникальных значений с использованием скользящего окна

Теория чисел (Number theory)

  • Проверка простоты: ,

  • Решето Эратосфена

  • Факторизация числа

  • Наибольший общий делитель (GCD) и Наименьшее общее кратное (LCM)

  • Модульная арифметика

Бинарный поиск (Binary Search)

  • Линейный поиск против двоичного поиска

  • Поиск значения в отсортированном массиве с помощью двоичного поиска

  • Поиск вещественного числа с заданной точностью

  • Особенности выбора левой и правой границ

  • Двоичный поиск по ответу

Сортировка (Sorting)

  • Bogosort

  • Сортировка выбором

  • Сортировка вставками

  • Пузырьковая сортировка

Жадные алгоритмы (Greedy Algorithms)

  • Использование жадного подхода

  • Жадные эвристики

Динамическое программирование (Dynamic Programming)

  • Одномерное динамическое программирование (например, Фибоначчи)

  • Задача о монетах (минимальное число монет)

  • Задача о монетах (количество способов)

Рекурсия (Recursion)

  • Факторы ветвления

  • Код Грея

  • Задача о ханойских башнях

  • Рекурсивное деление задачи на подзадачи

Разделяй и властвуй и продвинутая сортировка (Divide & Conquer & Advanced Sorting)

  • Сортировка слиянием (Merge sort)

  • Быстрая сортировка (Quick sort)

  • Сортировка «на месте» (in-place)

  • Сложность любой сортировки на сравнениях не может быть менее

Связанный список (Linked List)

  • Узлы (Nodes) и рёбра

  • Обход и поиск

  • Удаление и вставка элементов

Очередь и стек (Queue & Stack)

  • Порядок вставки и удаления

  • Оптимизация поиска с помощью стека

Двоичное дерево и дерево бинарного поиска (Binary Tree & Binary Search Tree: BST)

  • Построение бинарного дерева

  • Поиск в бинарном дереве

  • Обновление и удаление элементов в дереве

Куча (Heap)

  • Heapify (приведение к куче)

  • Пирамидальная сортировка (Heap sort)

Хеширование (Hashing)

  • Хеш-функции

  • Коллизии

Продвинутое динамическое программирование (Advanced Dynamic Programming)

  • Расстояние редактирования (Edit Distance)

  • Задача о рюкзаке (Knapsack problem)

  • Наибольшая возрастающая подпоследовательность (Longest Increasing Subsequence)

  • Эффективное умножение n матриц

Представления графов (Graph Representations)

  • Матрица смежности

  • Список смежности

  • Список рёбер

  • Степени вершин

Поиск в ширину (Breadth-First Search: BFS)

  • BFS (поиск в ширину) в графах

  • Поиск кратчайшего пути

  • BFS на сетке

  • BFS в других структурах

Поиск в глубину (Depth-First Search: DFS)

  • Проверка связности

  • Поиск циклов

  • Топологическая сортировка

  • Проверка на двудольность (Bipartidness)

Префиксное дерево (Trie)

  • Поиск подстрок в строках

Алгоритм Дейкстры (Dijkstra)

  • Поиск кратчайшего пути в взвешенном графе

  • Приёмы упрощения и оптимизации решения для различных типов задач

Бэктрекинг (Backtracking)

  • Задача N ферзей

  • Раскраска графа

  • Заполнение таблиц числами

Дерево отрезков (Segment Tree)

  • Базовое построение сегментного дерева (конструирование, получение значения, обновление)

  • Запросы на диапазоне и обновление значений

  • Двоичный поиск по префиксу

  • Хранение нескольких значений в одной вершине

  • Предварительная обработка входных данных и использование сегментного дерева

Сложность алгоритмов (Algorithm Complexity)

  • Формальная запись Big

  • P против NP

🚀 Welcome

Обучение на 80% состоит из самостоятельной работы. Завершение этого курса — это ваше собственное достижение, и мы будем поддерживать вас на каждом этапе!