Ju lutem prisni...

OUR TOP Program

Programim i orientuar nga objekti (OOP)

Algorithm

Klasa Klasa 6
Niveli Fillestar
Kohëzgjatja 23 orë 59 minuta
Çertifikata pas përfundimit
Të gjitha klasat janë të disponueshme online

Rreth kursit

Algoritmet janë procedura apo sete hapash të mirëpërcaktuara që përdoren për të zgjidhur një problem apo për të kryer një detyrë specifike. Ato janë thelbësore në shkencën kompjuterike dhe matematikë, duke shërbyer si bazë për zhvillimin e softuerit, zgjidhjen e problemeve komplekse dhe optimizimin e proceseve.

Algoritmet janë procedura apo sete hapash të mirëpërcaktuara që përdoren për të zgjidhur një problem apo për të kryer një detyrë specifike. Ato janë thelbësore në shkencën kompjuterike dhe matematikë, duke shërbyer si bazë për zhvillimin e softuerit, zgjidhjen e problemeve komplekse dhe optimizimin e proceseve.

Shfaq më shumë

Çfarë do të mësoni?

Algoritmet janë procedura apo sete hapash të mirëpërcaktuara që përdoren për të zgjidhur një problem apo për të kryer një detyrë specifike. Ato janë thelbësore në shkencën kompjuterike dhe matematikë, duke shërbyer si bazë për zhvillimin e softuerit, zgjidhjen e problemeve komplekse dhe optimizimin e proceseve. Ja disa koncepte kryesore që lidhen me algoritmet: Efikasiteti: Algoritmet maten sipas kompleksitetit të tyre në kohë dhe hapësirë, të cilat tregojnë sa shpejt apo sa burime përdorin. Shembuj praktikë: Merge Sort, Quicksort, dhe Karatsuba Multiplication janë disa nga algoritmet e njohura për zgjidhjen e problemeve specifike si renditja apo shumëzimi i shpejtë. Analiza e performancës: Përdoren koncepte si Big O, Omega, dhe Theta për të kuptuar sjelljen e algoritmeve në raste të ndryshme (më të mirë, mesatare, më të keqe). Aplikime praktike: Përfshijnë detyra si kërkimi në grafe, renditja e të dhënave, zgjedhja e elementeve, dhe shumëzimi i matricave. Algoritmet janë një mjet i domosdoshëm për të strukturuar dhe zgjidhur probleme në mënyrë të organizuar dhe të efektshme.

Kurrikula e lëndës

Why study Algorithms

Integer Multiplication

Merge Sort Motivation and Example

About the Course

Merge Sort Motivation and Example

Merge Sort Pseudocode

Merge Sort Analysis

Guiding Principles for Analysis of Algorithms

The Gist

Big Oh Notation

Basic Examples

Big Omega and Theta

Additional Examples Review Optional

On log n Algorithm for Counting Inversions

On log n Algorithm for Counting Inversions

Strassen's Subcubic Matrix Multiplication Algorithm

On log n Algorithm for Closest Pair I Advanced

On log n Algorithm for Closest Pair II Advanced

Motivation

Formal Statement

Examples

Proof

Interpretation of the 3 Cases

Proof II

Quicksort Overview

Partitioning Around a Pivot

Correctness of Quicksort

Choosing a Good Pivot

Analysis I A Decomposition Principle Advanced

Analysis I A Decomposition Principle Advanced

Analysis II The Key Insight Advanced

Analysis III Final Calculations Advanced Optional

Part I Review Optional

Part II Review Optional

Randomized Selection Algorithm

Randomized Selection Analysis

Deterministic Selection Algorithm Advanced Optional

Deterministic Selection Analysis

Deterministic Selection Analysis II Advanced

Omega log n Lower Bound for Comparison Based Sorting Advanced

Graphs and Minimum Cuts

Graph Representations

Random Contraction Algorithm

Analysis of Contraction Algorithm

Counting Minimum Cuts

Graph Search Overview

Breadth First Search BFS The Basics