1. Алгоритмы и структуры данных. Введение. Массивы | Технострим |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-05-12 13:18 Онлайн курс: «АЛГОРИТМЫ И СТРУКТУРЫ ДАННЫХ» @dlabcs @dlabcs Год: осень 2016 Технопарк Mail-ru Group, МГТУ им. Н.Э. Баумана. Лектор - Степан Мацкевич Слайды лекции: www.docme.ru/dzr6 ПРОГРАММА КУРСА: ВСЕ ВИДЕО УРОКИ (ВСЕГО 6 УРОКОВ) ПО ССЫЛКИ В АЛЬБОМЕ ВИДЕОЗАПИСЕЙ ГРУППЫ: https://vk.cc/6D9XNm 1. Алгоритмы и структуры данных. Введение. Массивы | Технострим 2. Алгоритмы и структуры данных. Списки, стек, очередь, дек | Технострим 3. Алгоритмы и структуры данных. Сортировки | Технострим 4. Алгоритмы и структуры данных. Сортировки (ч.2) | Технострим 5. Алгоритмы и структуры данных. Хеш-таблицы и код Хаффмана | Технострим 6. Алгоритмы и структуры данных. Деревья | Технострим Аннотация: Цель курса — обучить основам алгоритмического программирования, привить практические навыки решения задач с помощью базовых алгоритмов и структур данных, сформировать правильное представление о времени работы и эффективности различных алгоритмов и структур данных. Курс представляет собой изучение базовых алгоритмов и структур данных, необходимых программистам для качественного решения ежедневных задач. В курсе представлены элементарные алгоритмы для работы с массивами, сортировки. Рассказывается об элементарных структурах данных: стек, очередь, списки, куча. Также в курс включены различные деревья поиска и хеш-таблицы. Курс дает представление о том, как оценивать эффективность алгоритмов, все алгоритмы курса оцениваются по времени работы и по количеству используемой дополнительной памяти. Получаемые навыки В результате освоения дисциплины обучающиеся должны Знать: – Основные структуры данных: массив, стек, очередь, дек, очередь с приоритетом. – Алгоритмы сортировки: квадратичные, пирамидальную, сортировку слиянием, QuickSort, поразрядную. – Алгоритмы поиска порядковых статистик. – Методы оптимизации в задачах динамического программирования. – Структуры данных для создания эффективных контейнеров: хеш-таблицы, двоичные деревья поиска, АВЛ-деревья, декартовы деревья. – Алгоритм кодирования Хаффмана для сжатия данных. Уметь: – Реализовывать алгоритмы и их комбинации на языке C++ для решения поставленных задач. – Находить применения классическим алгоритмам в задачах, возникающих в процессе разработки ПО. Владеть: – Методами отладки кода на языке C++. – Навыками оценки сложности алгоритмов.с Источник: vk.com Комментарии: |
|