Сливы курсов

Большая база курсов по честной ценe

Регистрация

[GeekBrains] Алгоритмы и структуры данных на Python. Базовый курс (Алексей Петренко,Ирина Гречихина)

Быстрая оплата RUB, UAH, KZT

Moderator

Administrator
Команда форума
Регистрация
24.09.2021
Сообщения
38 211

Эффективные решения вычислительных задач
Студенты углубят базу программирования на языке Python и «прокачают» алгоритмическое мышление. Курс учит понимать фундаментальные алгоритмы и использовать их для решения практических задач. Знакомит с методами анализа данных на Python и всеми необходимыми библиотеками.

Чему Вы научитесь

Излагать идеи в виде блок-схем, читать готовые схемы и реализовывать программы на их основе;
Закрепить навыки реализации простейших алгоритмов с ветвлениями, циклами, а также рекурсивных алгоритмов;
Познакомиться с классическими структурами данных, которые применяются в программировании, и уметь использовать их реализации на языке Python;
Освоить модуль Collections и научиться работать с популярными структурами данных модуля;
Освоить классические алгоритмы, которые лежат в основе современных проектов любой степени сложности;
Узнать об алгоритмической сложности алгоритмов и научиться оценивать сложность вашего алгоритма при помощи встроенных в Python инструментов;
Познакомиться с внутренним устройством интерпретатора Python и понять структуру объектов внутри языка;
Научиться работать с деревьями и хеш-таблицами. Писать алгоритмы для работы с ними.
Программа курса:

Урок 1. Введение в алгоритмизацию и реализация простых алгоритмов на Python
Введение в алгоритмизацию. Решение практических задач.
Урок 2. Циклы. Рекурсия. Функции.
Циклы – многократное повторение однотипных действий. Рекурсивный перебор. Алгоритм Евклида. Решето Эратосфена – алгоритм определения простых чисел. Использование функций.
Урок 3. Массивы. Кортежи. Множества. Списки.
Понятие массива, кортежа, множества и списков. Обработка последовательностей, одномерных и двумерных массивов. Работа с ассоциативными массивами (таблицами данных). Двоичный (бинарный) поиск элемента в массиве.
Урок 4. Эмпирическая оценка алгоритмов на Python
Измерения времени работы с использованием timeit. Профайлер.
Урок 5. Коллекции. Список. Очередь. Словарь.
Понятие коллекции. Основные типы коллекции. Стандартные методы работы с коллекциями. Примеры применения коллекций для решения практических задач.
Урок 6. Работа с динамической памятью
Представление в памяти коллекций. Управление памятью.
Урок 7. Алгоритмы сортировки
Сортировка пузырьком. Быстрая сортировка (Quick sort). Сортировка Шелла. Сортировка сложных структур с использованием ключа. Обратная сортировка. Сортировка с использованием функции attrgetter.
Урок 8. Деревья. Хэш-функция
Двоичные деревья поиска. Проход по дереву. Хэш-функция.











 

Партнеры

Верх Низ