Алгоритмы и структуры данных: основы
Сложность, массивы, поиск и сортировки на пальцах
Чему вы научитесь
- Оценку сложности алгоритмов (Big O)
- Массивы и связные списки
- Стеки, очереди и хеш-таблицы
- Линейный и бинарный поиск
- Простые и быстрые сортировки
- Рекурсию и обзор деревьев и графов
О курсе
Полный курс основ алгоритмов на несколько недель: оценка сложности Big O, массивы и связные списки, стеки, очереди и хеш-таблицы, линейный и бинарный поиск, простые и быстрые сортировки, основы рекурсии и обзор деревьев и графов. Каждая тема — развёрнутое объяснение, разобранный пример с кодом, наглядная иллюстрация роста сложности и практика с проверкой ответов. Фундамент, который спрашивают на собеседованиях.
12 недель · 6 ч/нед
8 разделов · 31 шагов · практика после модулей
Итоговый проект и сертификат после завершения.
Базовый: 2/5
нужна регулярная практика
План программиста
Сквозная траектория: Python, JavaScript, TypeScript, React, backend, SQL, тесты, Docker и портфолио.
Как устроено обучение
Методическая подача
структурные схемы, разборы примеров, контрольные вопросы и карты применения
реалистичные учебные ситуации, где теория сразу переводится в решение
понятие, пример, самостоятельное действие, обратная связь, перенос в проект
итоговая работа с критериями качества и понятным результатом для портфолио
Учебный микс
14 визуальных материалов · 57% по предмету
требуется ручная ревизия: слишком много общих или нерелевантных схем
Профессиональная программа
Измеримые результаты
- Писать небольшие программы на Python с ясной структурой данных и функций.
- Использовать тестовые примеры, обработку ошибок и разбиение задачи на модули.
- Понимать алгоритмическую сложность на уровне практического выбора решения.
- Оформлять итоговый проект с README, сценариями запуска и проверкой результата.
Входной уровень
- Базовая компьютерная грамотность
- Готовность регулярно писать код и исправлять ошибки
Проверка знаний
- Входная самопроверка: что уже понятно и где есть пробелы.
- Короткая практика после каждого модуля с немедленной проверкой.
- Промежуточный мини-проект, где несколько тем соединяются в одну задачу.
- Итоговая работа с критериями: точность, объяснение, самостоятельность, применимость.
Итоговый проект
Консольное приложение или мини-сервис: чтение данных, обработка, отчёт, тесты и документация.
Академическая база
Университетская вводная программа по Python и вычислительному мышлению.
Учебник, связанный с MIT 6.0001.
Когнитивная наука обучения: предзнания, практика, перенос, обратная связь.
Курс строится от результатов обучения к заданиям и проверке.
Практика извлечения, интервальные повторения и смешанная практика.
Программа курса
8 разделов · 31 урок- Карта пониманияБесплатно8 мин
- Что рисовать и фиксироватьБесплатно8 мин
- Ритм практики и повторенияБесплатно8 мин
- Проверка учебного маршрутаБесплатно10 мин
- Алгоритмы: Big O, поиск и сортировкиБесплатно60 мин
- Как мыслить алгоритмамиБесплатно6 мин
- Зачем измерять сложностьБесплатно7 мин
- Как определить сложность кодаБесплатно6 мин
- ПроверкаБесплатно4 мин
- Практика: сложностьБесплатно12 мин
- МассивыБесплатно6 мин
- Связные спискиБесплатно6 мин
- ПроверкаБесплатно4 мин
- Практика: массивы и спискиБесплатно12 мин
- Стек и очередьБесплатно7 мин
- Хеш-таблицыБесплатно6 мин
- ПроверкаБесплатно4 мин
- Практика: стек, очередь, хешБесплатно12 мин
- Линейный поискБесплатно6 мин
- Бинарный поискБесплатно7 мин
- ПроверкаБесплатно4 мин
- Практика: поискБесплатно12 мин
- Простые сортировкиБесплатно7 мин
- Быстрые сортировки и встроенные средстваБесплатно6 мин
- ПроверкаБесплатно4 мин
- Практика: сортировкиБесплатно12 мин
- РекурсияБесплатно7 мин
- Деревья и графыБесплатно6 мин
- ПроверкаБесплатно4 мин
- Практика: рекурсия и структурыБесплатно12 мин
- ИсточникиБесплатно6 мин
Отзывы
Пока нет отзывов.