دوره ساختمان داده و الگوریتم استاد محمد انصاری همراه جزوه و حل تمرین پرلایک

ابزارها و فریم‌ورک‌هایی مانند Spring و Hibernate نیز به توسعه‌دهندگان Java امکانات بیشتری می‌دهند. یکی از مشکلات رایج در الگوریتم‌ های بهینه‌ سازی، به ویژه در الگوریتم‌ های جستجو و گرادیان نزولی، مشکل گرفتار شدن در قله‌ های محلی است. این مشکل زمانی پیش می‌آید که الگوریتم به جوابی میرسد که ممکن است بهترین جواب نباشد. در واقع، الگوریتم به سمت ناحیه‌ای از فضای جستجو حرکت میکند که به نظر میرسد بهینه است، اما در واقع، این نقطه بهترین جواب ممکن نیست. این مشکل در مسائل پیچیده‌ای که فضای جستجو بزرگ و تابع هدف غیرخطی است، شایع‌ تر است.

بر اساس قوانین اغلب بازی‌های کارتی برنده او خواهد بود و اگر کارت بازیکنی زودتر تمام شود او بازنده کارت بازی خواهد بود. این بازی شامل قوانینی است که با اعمال و رعایت آن‌ها توسط برنامه‌نویس علاوه بر جذابیت بیشتر بازی، کاربر شانس برنده شده بیشتری خواهد داشت. الگوریتم برای بهینه‌سازی و تصمیم‌گیری در زمینه‌هایی مانند حمل‌ونقل، تدارکات و تخصیص منابع به کار گرفته می‌شود. در این بخش، برای نمایش محاسبه پیچیدگی زمانی از روش جست‌وجو خطی به عنوان نمونه استفاده می‌کنیم. دو عنصری که پیچیدگی‌های الگوریتم را مشخص می‌کنند به صورت واضح‌تری در زیر توضیح داده‌ایم. یاد گرفتن این مفاهیم مثل اینه که ابزارهای بهتری برای ساخت یه پروژه توی دستت باشه.

این سیستم، با استفاده از نقشه بیومتریک، ویژگی‌های چهره را (از روی یک عکس یا ویدیو) ترسیم کند. سپس این اطلاعات را گرفته و با پایگاه داده‌ای که از چهره‌های شناخته شده (و معتبر) در اختیار دارد، مقایسه تا در صورت امکان تطابقی بین آن‌ها پیدا کند. اما هنگامی که فقط برای اِعمال فیلترها مورد استفاده قرار می‌گیرد، مرحله جستجو در پایگاه داده وجود ندارد و به‌سادگی یک نقشه بیومتریک از چهره فرد می‌سازد و فیلتر مورد نظر را روی آن اعمال می‌کند. فلوچارت مجموعه ای از علائم تصویری ساده است که الگوریتم را به شکل نماد های تصویری یا نموداری شرح می دهد. با رسم کردن فلوچارت درک الگوریتم ساده تر و نوشتن برنامه آسان تر می شود.

الگوی Decorator به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا قابلیت‌های جدیدی به اشیا اضافه کنند بدون آنکه نیاز به تغییر در کلاس‌های اصلی باشد. الگوهای طراحی در پایتون Decorator برای پیاده‌سازی ویژگی‌های قابل ترکیب و انعطاف‌پذیر مناسب است. پی استور با شعار «پیشرو و استوار در مسیر دانش» و با همکاری با افراد و اشخاص برجسته در زمینه‌های علمی گوناگون برای اعتلای امر خطیر آموزش تلاش می‌کند. به طور کلی فعالیت مجموعه در چهار محور اصلی فیلم و دوره آموزشی، سورس کد آماده، پاورپوینت آماده و تحقیق و پژوهش انجام می پذیرد. کارایی یک الگوریتم معمولاً با استفاده از معیارهایی مانند زمان اجرا و فضای حافظه مصرفی ارزیابی می‌شود. این ارزیابی می‌تواند شامل تحلیل پیچیدگی زمانی (Best, Average, Worst Case) و پیچیدگی فضایی باشد.

در این حوزه‌ها و همچنین بسیاری از صنایع دیگر، الگوریتم‌ها نقش مهمی را در خودکارسازی کارها، بهبود تصمیم‌گیری و افزایش راندمان و کارایی کلی را ایفا می‌کنند. با این حال، بیشترین دغدغه را «زمان پردازنده» (CPU time) - زمان مصرفی CPU برای اجرای دستورات برنامه - به خود اختصاص داده است. همچنین باید بین «کارایی» (Performance) و «پیچیدگی» (Complexity) تفاوت قائل شویم. الگوریتم هش یک تابع هش رمز گذاری شده است که داده ها را دستکاری و غیر قابل خواندن می کند.الگوریتم هش که یک الگوریتم ریاضی است، داده های با اندازه متفاوت را به یک هش با اندازه ثابت تبدیل می کند. کاربرد این الگوریتم زمانی است که می خواهیم مطمئن شویم که داده ها در حین انتقال بدون تغییر به دست مخاطبان می رسد. الگوریتم تابع هش به گونه ای طراحی شده است که یک تابع یک طرفه و غیر قابل وارونه شدن، باشد.

انتخاب الگوریتم بهینه‌ سازی صحیح میتواند تفاوت بزرگی در کارایی و دقت نتایج شما ایجاد کند. بسته به ویژگی‌ های خاص مسئله شما، الگوریتم‌ های متفاوتی وجود دارند که میتوانند شما را به نتیجه مطلوب برسانند. اگر با فضایی پیچیده و وسیع رو به‌ رو هستید، شاید بهتر باشد از الگوریتم‌ های تصادفی مانند Simulated Annealing یا Particle Swarm Optimization استفاده کنید. یکی دیگر از چالش‌ های اصلی در استفاده از الگوریتم‌ های بهینه‌ سازی، پیچیدگی محاسباتی آن‌ ها است. به‌ویژه در مسائل با داده‌ های بزرگ و پیچیده، الگوریتم‌ های بهینه‌ سازی ممکن است نیاز به زمان محاسباتی زیادی داشته باشند تا به جواب بهینه برسند. این مسئله به‌ ویژه زمانی که فضای جستجو بسیار وسیع یا مشکل ترکیبیاتی باشد، اهمیت پیدا میکند.

اما در مقابل، با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی هوشمند می‌توان در حل این مسائل، راه‌حل‌های به مراتب بهتری را ارائه داد. از این رو، یکی از روش‌های موثر و سازنده برای حل مسئله انتخاب ویژگی و مسائل مرتبط با آن، استفاده از روش‌های بهینه‌سازی فراابتکاری و الگوریتم‌های تکاملی است. هر کدام از این الگوریتم‌ ها برای حل مسائل خاصی طراحی شده‌اند و در زمینه‌ های مختلفی مانند یادگیری ماشین، مهندسی و طراحی کاربرد دارند. الگوریتم تقسیم و حل (Divide and Conquer) یک استراتژی طراحی الگوریتم است که در آن یک مسأله بزرگ به طور مکرر به زیرمسائل کوچکتر تقسیم می‌شود تا حل آن ساده‌تر شود. این زیرمسائل به طور مستقل حل می‌شوند و سپس راه‌حل‌های آن‌ها برای تشکیل راه‌حل نهایی ترکیب می‌شوند. الگوریتم‌های معروفی مانند مرتب‌سازی سریع (Quick Sort)، مرتب‌سازی ادغامی (Merge Sort) و جستجوی دودویی (Binary Search) از این تکنیک بهره می‌برند.

الگوریتم‌ها باید به زبانی تبدیل شوند که برای کامپیوتر قابل فهم باشند. با این حال، باید به این نکته مهم توجه داشت که الگوریتم‌ها در برنامه نویسی کدهای کامپیوتر نیستند. الگوریتم‌ها با زبان با همان زبان محاوره انسان‌ها (زبان‌های طبیعی | Natural Language) نوشته می‌شوند. فرادرس به عنوان یکی از بزرگترین تولید کنندگان محتوای آموزشی فارسی در دنیا، فیلم‌های آموزشی بسیار خوبی را درباره انواع الگوریتم‌ها و تکنیک‌های پیاده‌سازی و استفاده از آن‌ها را منتشر کرده است. فیلم‌های آموزشی فرادرس با توجه به دو حوزه برنامه‌نویسی عملی و فعالیت‌های تحصیلی تولید شده‌اند.

این امر باعث می‌شود که کد شما برای خودتان و سایر توسعه‌دهندگان آسان‌تر قابل درک باشد. همچنین می‌توانید در انتهای آموزش نسخه‌ی PDF این مقاله را به صورت رایگان دانلود کرده و آن را روی کامپیوتر، موبایل یا تبلت خود ذخیره کنید. الگوریتم‌ها در رمزنگاری اطلاعات، تشخیص تهدیدات سایبری، و کنترل دسترسی به اطلاعات مهم به کار می‌روند. در بازارهای مالی و بورس، الگوریتم‌ها برای معاملات سریع و افزایش بهره‌وری استفاده می‌شوند. در فرآیند خرید و فروش آنلاین، الگوریتم‌ها در مدیریت موجودی، پیشنهاد محصولات و پردازش تراکنش‌ها نقش کلیدی دارند.

هدف دستورهای پخت این است که نتایج یکسانی به دست بیاید و به افراد (صرف نظر از پیشینه آن‌ها) کمک کنند تا با دنبال کردن دستورالعمل‌های دقیق، غذای خاصی را تهیه کنند. به این ترتیب، دستورهای پخت مانند الگوریتم‌های علوم کامپیوتر هستند، که مراحلی را برای تولید نتایج تکرارپذیر مشخص می‌کنند. الگوریتم برنامه نویسی روشی یا فرمولی است که برای حل مسئله استفاده می‌شود. بخشی از منطق این الگوریتم برنامه نویسی به تصادفی بودن اختصاص یافته است. الگوریتم تصادفی عموما با حجم زیادی از اطلاعات سروکار دارد که پردازش آن‌ها دشوار خواهد بود. عنصر تصادفی می‌تواند زمان مورد نیاز برای یافتن راه حل صحیح یا احتمال درست بودن یک نتیجه خاص پس از اجرای الگوریتم در یک زمان معین باشد.

این الگوریتم‌ ها به ما کمک میکنند تا با استفاده از داده‌ ها و منابع محدود، بهترین نتیجه ممکن را بدست آوریم. این فرآیند به ویژه در مواردی که حل مسئله به صورت مستقیم ممکن نیست، بسیار کاربردی است. در این مقاله، ما به بررسی جامع الگوهای طراحی در پایتون پرداختیم و نحوه به کارگیری آن‌ها را با مثال‌های کد توضیح دادیم. الگوریتم یک مجموعه دستورالعمل‌های واضح و مشخص است که برای حل یک مسئله یا انجام یک وظیفه به کار می‌رود. الگوریتم‌ها در برنامه‌نویسی، داده‌کاوی، یادگیری ماشین، بهینه‌سازی و بسیاری از زمینه‌های دیگر کاربرد دارند. جستجوی باینری (Binary) ساختار داده‌ها را بر اساس فواصل جستجو می‌کند.

الگوریتم پویا با تقسیم یک مسئله به قسمت های کوچک تر اقدام به حل مشکل می کند. این الگوریتم با این رویکرد که راه حل بهینه برای مشکل بزرگ، وابسته به راه حل های بهینه برای بخش های کوچک تر است، عمل می کند. الگوریتم موتور جستجو یکی از الگوریتم های پرکاربرد در برنامه نویسی است. الگوریتم جستجو متشکل از فرمولی منحصر به فرد است که یک موتور جستجو با استفاده از آن عمل بازیابی اطلاعات خاصی را که قبلا ذخیره شده است در یک ساختار داده ای استفاده می کند. بله؛ سایت درسمن برای حرفه ای تر شدن شما در حوزه یادگیری الگوریتم به مباحث پیشرفته تری در دوره های الگوریتم 2 و 3 پرداخته تا بتوانید ازپس حل هر مسئله و الگوریتمی بر بیایید.

یک حس هوشمندی وجود دارد، یک احساس ارتباط در هر وسیله سنتی وجود دارد که زندگی ما را خیلی آسان، خیلی سریع می‌کند. همه این پیشرفت‌های فناوری توسط نرم افزاری انجام می‌شود که مجموعه‌ای از برنامه‌ها برای حل یک مشکل است. و هر برنامه براساس یک منطق / راه‌حل ساخته شده است که به عنوان الگوریتم (الگوریتم برنامه نویسی) خوانده می‌شود. این الگوریتم برنامه نویسی هنگام مدیریت ساختار داده‌ها بسیار رایج است. هشینگ (Hashing) اطلاعات با طول دلخواه را به طول ثابت و از پیش تعیین شده‌ای (مقدار هش) در می‌آورد.بدین ترتیب خلاصه‌ای از اطلاعات اولیه ارائه می‌دهد. یکی از رایج‌ترین کاربردهای جدول‌های هش رمزگذاری کلیدها یا پیام‌ها است.

الباقی کارت‌ها به صورت دست نخورده در مرکز صفحه بازی طوری قرار داده می‌شود که تصویر آن‌ها معلوم نباشد.شروع بازی به این صورت است که یکی از کارت‌های موجود در گوشه صفحه بازی برگردانده شده و بازیکنان آن را می‌بینند. بازی طبق قوانین از پیش تعیین شده آغاز می‌گردد.شخصی که نوبت بازی در اختیار اوست باید از کارت‌های خود، کارتی را وسط قرار دهد که عدد، رنگ یا سمبل و مقدار روی آن با کارت وسط برگردانده شده یکی یا هماهنگ باشد. حال اگر کارت برداشته شده شرایط قابل ارایه کردن را داشته باشد، می‌تواند آن را در وسط قرار دهد. در ادامه مقاله قصد داریم سناریوی دو بازی که با استفاده از برخی الگوریتم‌ های برنامه نویسی کار می‌کنند را تشریح کنیم. در بخش بعدی مقاله، به نحوه طراحی یک الگوریتم در برنامه نویسی پرداخته شده است.

به عنوان مثال‌های دیگری می‌توان به مسئله «دور همیلتونی» (Hamiltonian Cycle)، «رنگ‌آمیزی گراف» (M-Coloring Problem)، «موش در مِیز» (Rat in Maze Problem) نیز پرداخت که با استفاده از الگوریتم عقبگرد حل می‌شوند. برای استفاده از این روش، مسئله به چند زیر مسئله تقسیم می‌شود که دارای موضوع مشابهی هستند و این فرآیند را چندین بار تکرار می‌کند تا پاسخ برنامه به دست بیاید. هر بار که این تکرار بازگشتی انجام می‌شود، الگوریتم برخی از موارد را حل می‌کند و با بازگشت‌های مجدد ورودی‌های ساده ایجاد می‌شود. در ادامه این بخش هر کدام از این الگوریتم‌ها به صورت مختصر مورد بررسی قرار می‌گیرند. درک این پیچیدگی‌ها به ارزیابی نحوه عملکرد الگوریتم در برنامه ‌نویسی از نظر استفاده از حافظه (فضا) و زمان اجرا (زمان) کمک می‌کند. با بررسی مثال های الگوریتم برنامه نویسی دیگر می‌توانید بهتر نحوه کار الگوریتم را درک کنید.

برای انجام حل برنامه با استفاده از این الگوریتم، ابتدا باید یک درخت هافمن از کاراکترهای ورودی ایجاد شود و سپس درخت را پیمایش کرد تا کدهایی به کاراکترها اختصاص داده شوند. پیچیدگی زمانی یک الگوریتم نشان دهنده مقدار زمان مورد نیاز الگوریتم از زمان ایجاد تا پیاده‌سازی آن است. زمان مورد نیاز را می‌توان به عنوان یک تابع عددی به صورت T(n) در نظر گرفت و n تعداد مراحل الگوریتم را نشان می‌دهد. این الگوریتم با کدنویسی آن در یک زبان برنامه‌نویسی و اجرای آن عملی می‌شود. در حالی که الگوریتم‌ها مسیر روشنی را برای حل مسائل ارائه می‌دهند، ممکن است برای ایجاد آن‌ها به زمان و تلاش نیاز داشته باشیم و درک منطق پیچیده ممکن است برای برخی افراد چالش ایجاد کند.

انتخاب اشتباه الگوریتم میتواند به هدر رفتن منابع محاسباتی و زمان منجر شود. حال که با مفهوم الگوریتم و کارکرد آن آشنا شده‌ایم، ضروری است تا برای درک بهتر، به بررسی مثال‌هایی بپردازیم. اولین فردی که الگوریتم برنامه نویسی را به جهان معرفی کرد، دانشمند ایرانی به نام محمد بن موسی خوارزمی بود که در دوره‌ی عباسیان زندگی می‌کرد. به‌عنوان مثال در یک سری طولانی از اعداد صعودی، جستجوی باینری با عنصر میانی آغاز می‌شود. اگر با عدد مورد نظر تطابق نداشته باشد و زیر عدد مورد نظر باشد، آن‌گاه از فهرست بالای آن عدد برای ادامه جستجو کمک می‌گیرد.

الگوریتم‌ها می‌توانند بهترین، کارآمدترین راه را برای حل مساله پیدا کنند. بنابراین علاوه بر افزایش سرعت، حافظه کمتری از رایانه را استفاده می‌کنند. در ادامه تعدادی از پرکاربردترین الگوریتم‌های برنامه‌نویسی را نام می‌بریم و جداگانه شرح می‌دهیم. الگوریتم عقبگرد، بر اساس جستجوی بازگشتی «اول-عمق» (Depth-first)، روی یافتن راهکاری برای مسئله در حین فرایند جستجوی «شبه شمارشی» (ٍNumeration-like) تمرکز می‌کند. هنگامی‌که شرایط برآورده نشود، به عقب بر می‌گردد و مسیر دیگری را امتحان می‌کند. یکی از معروف‌ترین مثال‌های الگوریتم‌های عقبگرد، معمای «۸ وزیر» است.

تسلط بر الگوریتم و فلوچارت از اساسی‌ترین بخش‌های نوشتن یک برنامه است و یکی از اصلی‌ترین مباحث برنامه‌نویسی به ‌شمار می‌آید. این دوره طولانی نبوده و زمان زیادی از شما نخواهد گرفت و مباحث را به خوبی و در زمان کم به شما ارائه می دهد. همچنین این دوره کاملا رایگان بوده و به راحتی در یک نصف روز تمام خواهد شد! در نهایت تمام سعی ما در دوره پیش‌رو آموزش الگوریتم و فلوچارت با رویکرد ورود به دنیای برنامه نویسی بوده است. تمرکز این دوره بر روی آموزش های آکادمیک و دانشگاهی نیست و هدف ما دستیابی به ذهنیت برنامه نویسی خواهد بود. در این دوره آموزشی، شما به صورت مختصر و مفید با مباحثی آشنا خواهید شد که به شکل مستقیم در برنامه نویسی استفاده میشوند.

به خاطر داشته باشد که تلاش و استمرار در یادگیری، لازمه اصلی آموزش برنامه نویسی می باشد. در مرحله ششم نحوه نوشتن الگوریتم برنامه نویسی، بعد از ایجاد الگوریتم مورد نظر خود باید آن را تحلیل و ارزیابی کنیم. الگوریتمی که تهیه‌ کرده‌ایم برای شروع توسعه برنامه مورد نظر لازم است. در کل الگوریتم‌ برنامه نویسی بسیاری هستند که در علم کامپیوتر و ریاضی مورد استفاده قرار می‌گیرند که در این مقاله به صورت مختصر به آنان اشاره کردیم. این نکته را نیز به یاد داشته باشید که حتما برای استفاده و نوشتن از الگوریتم‌ها به مراحل آن دقت کافی را داشته باشید و مراحل را پشت سرهم انجام دهید تا به مشکلی برخورد نکنید.

در واقع این توابع هر یک به صورت بخشی کوچک و با وظایف مشخص ایجاد شده و در کنار یکدیگر، سیستم واحدی را تشکیل می‌دهند. به ‌عنوان مثال اگر بخواهید یک آرایه عددی تصادفی را به ترتیب صعودی مرتب کنید، الگوریتم مرتب‌سازی حبابی چندین بار آرایه را بررسی می‌کند تا دنباله عددی به ترتیب دلخواه برسد. این فرآیند برای داده‌های حجیم نیز به ‌کار می‌رود اما به دلیل بسیار زمان‌بر بودن تا نظم کامل داده‌ها، این موضوع توصیه نمی‌شود و بهتر است از الگوریتم‌های بهینه شده دیگر برای مرتب‌سازی استفاده کنید. زیرا که اعداد 9 و 15 و 25، جز اعداد اول نیستند و در عین حال بر 2 هم بخش پذیر نیستند. اعداد این رمز عبور می‌توانند بین ۰ تا ۹ باشند، بنابراین الگوریتم بروت فورس همه ترکیب‌های ممکن را برای رسیدن به جواب مانند ۰۰۰۱، ۰۰۰۲، ۰۰۰۳، ۰۰۰۴ و سایر اعداد امتحان می‌کند.

این درک سطحی دیر یا زود تو پروژه‌های واقعی کارت رو سخت می‌کنه، چون نمی‌تونی مسائل پیچیده‌تر رو حل کنی. یکی دیگه از عادت‌های بدی که از عجله تو یادگیری میاد، کپی-پیست کردن کده. البته استفاده از منابعی مثل Stack Overflow یا کدهای آماده، کاملاً طبیعیه و بخشی از فرآیند برنامه‌نویسیه. ولی اگه این کار بدون درک کدی که داری استفاده می‌کنی انجام بشه، اون‌وقت به مشکل می‌خوری. سایت‌های معتبری مانند freeCodeCamp و W3Schools منابع رایگانی برای یادگیری برنامه‌نویسی فراهم کرده‌اند.

این زبان با ابزارهایی مانند Xcode ترکیب می‌شود تا فرآیند توسعه آسان‌تر و کارآمدتر شود. اگر هدف شما ورود به دنیای اپلیکیشن‌های موبایل برای iPhone و iPad است، Swift بهترین انتخاب خواهد بود. این الگوریتم‌ ها میتوانند در فضاهای جستجوی بزرگ بهتر عمل کنند و به شما کمک کنند تا بهینه‌ ترین راه‌حل را پیدا کنید. اگر مسئله شما چندین هدف مختلف دارد، انتخاب الگوریتم‌ های چندهدفه مانند NSGA-II میتواند بهترین انتخاب باشد. همچنین، برای مسائل مرتبط با یادگیری ماشین و شبکه‌ های عصبی، الگوریتم‌ های گرادیان نزولی ممکن است بهترین نتیجه را برای شما داشته باشند. به طور کلی، الگوریتم‌ های بهینه‌ سازی به مجموعه‌ ای از روش‌ ها گفته میشود که هدفشان پیدا کردن بهترین جواب (یا نزدیک‌ ترین جواب به بهترین) برای یک مسئله خاص است.

الگوریتم‌ها بر اساس مقدار زمان و فضایی که برای اجرا استفاده می‌کنند به عنوان پیچیده دسته‌بندی می‌شوند. بنابراین، میزان پیچیدگی الگوریتم اندازه‌ای از زمان و فضایی است که برای کار، ذخیره‌سازی داده‌های مورد استفاده در الگوریتم و تولید نتایج مطلوب نیاز دارد. متعاقبا، این دو عنصر مهم نیز میزان اثرگذاری الگوریتم را تعیین می‌کنند. در مرحله چهارم هر قدم برای حل مسئله را باید از ابتدا تا به انتها فهرست کنیم. پیدا کردن دستور پخت لازانیا را به عنوان بهترین نقطه شروع عملیات انتخاب کرده‌ایم. در واقع رأس ساعت ۷ باید لازانیای پخته شده‌ای داشته باشیم که آماده رفتن به سر میز شام است.

یکی از بهترین راه‌ها برای پیشرفت تو برنامه‌نویسی اینه که از بازخوردهای دیگران استفاده کنی. یه مربی، دوست باتجربه، یا حتی یه همکار پیدا کن و ازشون بخواه کدهات رو بررسی کنن. مثلاً شاید بفهمی که داری تو ساختار کد اشتباه می‌کنی یا جاهایی که می‌تونی بهینه‌تر عمل کنی رو پیدا کنی. علاوه بر این، بازخورد گرفتن بهت کمک می‌کنه با دیدگاه‌های مختلف نسبت به کدنویسی آشنا بشی، چون هر کسی ممکنه یه رویکرد متفاوت داشته باشه. یادت باشه بازخورد همیشه به معنای نقد نیست؛ گاهی یه تشویق کوچیک از طرف یه شخض باتجربه می‌تونه انگیزه زیادی بهت بده.