Grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen mit Python

Algorithmen und Datenstrukturen sind die unverzichtbaren Bausteine effizienter Software. Ohne ein solides Verständnis dieser Kernkonzepte ist es schwierig, schnellen, skalierbaren und wartbaren Python-Code zu schreiben.Dieser Kurs bietet einen strukturierten, textbasierten Ansatz zur Beherrschung der Grundlagen der Berechnung. Am Ende dieses Programms werden Sie selbstbewusst grundlegende Algorithmen analysieren, implementieren und optimieren, wodurch Sie Ihre Fähigkeit, komplexe Programmierprobleme zu lösen, erheblich verbessern und Ihre gesamten Python-Kenntnisse erhöhen. Was Sie lernen werden: * Verstehen und Berechnen der Zeit- und Raumkomplexität mit der Big O-Notation zur Vorhersage der Algorithmusleistung. * Implementieren Sie lineare und nichtlineare Datenstrukturen, einschließlich verknüpfter Listen, Stapel, Warteschlangen und Hash-Maps. * Grundlegende Suchalgorithmen (lineare und binäre Suche) und klassische Sortiermethoden (Merge Sort, Quicksort, Insert Sort) beherrschen. * Üben Sie iterative und rekursive Techniken zum Durchqueren von Bäumen und zum Lösen dynamischer Programmierprobleme. * Anwenden von Graph-Darstellungen (Adjazenzlisten/-Matrizen) und Traversen-Algorithmen wie Breadth-First Search (BFS) und Depth-first Search (DFS). * Lernen Sie, moderne Python-Funktionen wie Typhinweise und grundlegende Testmuster zu verwenden, um die Korrektheit und Robustheit der Implementierung sicherzustellen. Der Kurs beginnt mit theoretischen Konzepten und Komplexitätsanalyse, geht Schritt für Schritt in die Implementierung grundlegender Datenstrukturen über und gipfelt in der praktischen Anwendung und Optimierung der wichtigsten Algorithmen. Dieses Programm richtet sich an Python-Programmierer, die neu in der formalen Algorithmusstudie sind oder eine rigorose, praktische Überprüfung der Grundlagen der Berechnung benötigen.Keine fortgeschrittene Mathematik oder vorherige Algoriths-Kurse sind erforderlich. Bauen Sie noch heute Ihre Rechenmeisterschaft auf.