Data Structure and Algorithm

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Some of the topics Covered in the app are:

1. Introduction to Algorithms

2. Efficiency of algorithm

3. Analysis of insertion sort

4. Insertion sort

5. The divide-and-conquer approach

6. Analyzing divide-and-conquer algorithms

7. Asymptotic notation

8. Asymptotic notation in equations and inequalities

9. Standard notations and common functions

10. The hiring problem

11. Indicator random variables

12. Balls and bins

13. Probabilistic analysis and further uses of indicator random variables

14. Streaks

15. The on-line hiring problem

16. Overview of Recurrences

17. The substitution method for recurrences

18. The recursion-tree method

19. The master method

20. Proof of the master theorem

21. The proof for exact powers

22. Floors and ceilings

23. Randomized algorithms

24. Heaps

25. Maintaining the heap property

26. Building a heap

27. The heapsort algorithm

28. Priority queues

29. Description of quicksort

30. Performance of quicksort

31. A randomized version of quicksort

32. Analysis of quicksort

33. Lower bounds for sorting

34. Counting sort

35. Radix sort

36. Minimum and maximum

37. Selection in expected linear time

38. Bucket sort

39. Selection in worst-case linear time

40. Stacks and queues

41. Linked lists

42. Implementing pointers and objects

43. Representing rooted trees

44. Direct-address tables

45. Hash tables

46. Hash functions

47. Open addressing

48. Perfect hashing

49. introduction to binary search tree

50. Querying a binary search tree

51. Insertion and deletion

52. Randomly built binary search trees

53. Red-Black Trees

54. Rotations of red black tree

55. Insertion in red black tree

56. Deletion in red black tree

57. Dynamic order statistics

58. Augmenting a Data Structure

59. Interval Trees

60. Overview of Dynamic Programming

61. Assembly-line scheduling

62. Matrix-chain multiplication

63. Elements of dynamic programming

64. Longest common subsequence

65. Optimal binary search trees

66. Greedy Algorithms

67. Elements of the greedy strategy

68. Huffman codes

69. Theoretical foundations for greedy methods

70. A task-scheduling problem

71. Aggregate analysis

72. The accounting method

73. The potential method

74. Dynamic tables

75. B-Trees

76. Definition of B-trees

77. Basic operations on B-trees

78. Deleting a key from a B-tree

79. Binomial Heaps

80. Operations on binomial heaps

81. Fibonacci Heaps

82. Mergeable-heap operations

83. Decreasing a key and deleting a node

84. Bounding the maximum degree

85. Data Structures for Disjoint Sets

86. Linked-list representation of disjoint sets

87. Disjoint-set forests

88. Analysis of union by rank with path compression

89. Representations of graphs

90. Breadth-first search

91. Depth-first search

92. Topological sort

93. Strongly connected components

94. Minimum Spanning Trees

95. Growing a minimum spanning tree

96. The algorithms of Kruskal and Prim

97. Single-Source Shortest Paths

98. The Bellman-Ford algorithm

99. Single-source shortest paths in directed acyclic graphs

100. Dijkstra's algorithm

101. Difference constraints and shortest paths

102. Shortest paths and matrix multiplication

103. The Floyd-Warshall algorithm

Algorithms is part of computer science & software engineering education courses and information technology degree programs of various universities.

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Alguns dos tópicos abordados no aplicativo são:

1. Introdução aos Algoritmos

2. Eficiência do algoritmo

3. Análise da ordenação por inserção

4. Inclusão tipo

5. A abordagem de dividir e conquistar

6. Analisando algoritmos de dividir para conquistar

7. notação assintótica

8. notação assintótica em equações e desigualdades

9. notações normalizadas e funções comuns

10. O problema contratando

11. variáveis ​​aleatórias Indicador

12. Esferas e caixas

13. análise e outras utilizações probabilísticos de variáveis ​​aleatórias indicador

14. Estrias

15. O on-line problema contratando

16. Visão de recorrências

17. O método de substituição para as recorrências

18. O método de recursão-árvore

19. O método mestre

20. A prova do teorema mestre

21. A prova de poderes exatos

22. pisos e tetos

23. algoritmos randomizados

24. Montes

25. Manter a propriedade heap

26. Construir um montão

27. O algoritmo heapsort

28. filas de prioridade

29. Descrição de quick

30. Desempenho de quicksort

31. Uma versão randomizado de quicksort

Análise 32. do quicksort

33. limites inferiores para a classificação

tipo 34. Counting

35. Radix tipo

36. mínimo e máximo

37. Seleção em tempo linear esperado

38. Bucket tipo

39. Seleção em tempo linear no pior caso

40. Pilhas e filas

41. As listas vinculadas

42. ponteiros de execução e objetos

43. Representando árvores enraizadas

44. mesas-endereço direto

45. As tabelas de hash

46. ​​As funções hash

47. Abra abordando

48. hashing perfeito

49. Introdução à árvore de busca binária

50. Consultando uma árvore de busca binária

51. Inclusão e exclusão

52. árvores de busca binária aleatoriamente construídos

53. Árvores Vermelho-Preto

54. As rotações de árvore rubro-negra

55. Inserção na árvore rubro-negra

56. Supressão na árvore rubro-negra

57. estatísticas de ordem dinâmicos

58. Aumentando uma estrutura de dados

59. Intervalo Trees

60. Visão geral da Programação Dinâmica

Assembleia-line 61. agendamento

62. multiplicação de cadeia Matrix

63. Elementos de programação dinâmica

64. Maior subsequência comum

65. árvores de busca binária Optimal

66. algoritmos gulosos

67. Elementos da estratégia gulosa

68. códigos Huffman

69. bases teóricas para a métodos ávidos

70. Um problema-agendamento de tarefas

71. análise agregada

72. O método de contabilidade

73. O método potencial

74. tabelas dinâmicas

75. B-Árvores

76. Definição de árvores-B

77. Operações básicas sobre árvores-B

78. A exclusão de uma chave de um B-tree

79. binomial Heaps

80. Operações em montões binomial

81. Fibonacci Heaps

82. operações Mergeable-montão

83. Diminuir uma chave e exclusão de um nó

84. delimitadora o grau máximo

85. Estruturas de Dados para conjuntos disjuntos

86. representação-Linked lista de conjuntos disjuntos

87. florestas Disjuntos-estabelecidos

88. Análise de união pelo Rank com compressão caminho

89. Representações de gráficos

90. Amplitude-primeira pesquisa

91. Profundidade-primeira pesquisa

92. ordenação topológica

93. componentes fortemente ligado

94. Árvores geradora mínima

95. Crescendo uma árvore geradora mínima

96. Os algoritmos de Kruskal e Prim

97. Single-Fonte caminhos mais curtos

algoritmo 98. A Bellman-Ford

99. caminhos mais curtos de uma única fonte de gráficos acíclicos dirigidos

100. algoritmo de Dijkstra

101. constrangimentos Diferença e caminhos mais curtos

102. caminhos mais curtos e a multiplicação de matrizes

algoritmo 103. O Floyd-Warshall

Algoritmos é parte da ciência e software cursos de educação de engenharia de computadores e programas de graduação de tecnologia da informação de várias universidades.