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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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Certains des sujets abordés dans l'application sont:

1. Introduction aux algorithmes
2. Efficacité de l'algorithme
3. Analyse du tri par insertion
4. Insertion de tri
5. L'approche diviser pour régner
6. Analyse des algorithmes diviser pour régner
7. notation Asymptotic
8. notation asymptotique dans les équations et les inégalités
9. notations standard et des fonctions communes
10. Le problème d'embauche
11. Indicateur des variables aléatoires
12. Balles et poubelles
13. analyse probabilistes et d'autres utilisations des indicateurs variables aléatoires
14. Mèches
15. Le problème d'embauche en ligne
16. Vue d'ensemble de récurrences
17. La méthode de substitution pour récurrences
18. La méthode récursivité arbre
19. Le procédé de maître
20. Démonstration du théorème maître
21. La preuve des pouvoirs exacts
22. Les planchers et les plafonds
23. algorithmes probabilistes
24. tas
25. Le maintien de la propriété de tas
26. Construire un tas
27. L'algorithme de heapsort
28. files d'attente prioritaires
29. Description des quicksort
30. Performance de quicksort
31. Une version randomisée de quicksort
32. Analyse des quicksort
33. minorations de tri
34. sorte de comptage
35. sorte Radix
36. minimum et maximum
37. La sélection dans le temps linéaire prévu
38. Godet sorte
39. La sélection dans le temps linéaire pire cas
40. Les piles et les files d'attente
41. Les listes chaînées
42. Mise en œuvre des pointeurs et des objets
43. Représentant arborescences
44. tables Adresse directe
45. tables de hachage
46. ​​Les fonctions de hachage
47. adressage ouvert
48. Hashing parfait
49. Introduction à l'arbre de recherche binaire
50. Interrogation un arbre de recherche binaire
51. L'insertion et la suppression
52. arbres binaires construits au hasard
53. Les arbres rouge-noir
54. Rotations de l'arbre rouge noir
55. Insertion dans un arbre rouge noir
56. Suppression dans l'arbre rouge noir
57. Statistiques de commande dynamique
58. une structure de données Augmentation
59. Les arbres Intervalle
60. Vue d'ensemble de la programmation dynamique
61. planification Assemblée ligne
62. multiplication matrice-chaîne
63. Les éléments de programmation dynamique
64. La plus longue séquence commune
65. arbres binaires de recherche optimale
66. algorithmes gloutons
67. Les éléments de la stratégie gourmande
68. codes de Huffman
69. Les fondements théoriques des méthodes gourmandes
70. Un problème de tâche planification
71. Analyse globale
72. La méthode comptable
73. La méthode potentielle
74. tableaux dynamiques
75. B-Trees
76. Définition B-arbres
77. Opérations de base sur B-arbres
78. Suppression d'une clé d'un B-tree
79. binomiale Heaps
80. Les opérations sur les tas binomial
81. Fibonacci Heaps
82. opérations tas Fusionnable
83. La diminution de la clé et la suppression d'un nœud
84. Bondissant le degré maximal
85. Structures de données pour disjoints
86. Représentation liste chaînée des ensembles disjoints
87. forêts ensembles disjoints
88. L'analyse de l'union par rang avec compression de chemin
89. Représentations graphiques
90. recherche en largeur d'abord
91. Profondeur première recherche
92. sorte topologiques
93. composantes fortement connexes
94. Arbres minimum Spanning
95. Growing un arbre couvrant minimal
96. Les algorithmes de Kruskal et Prim
97. source unique des plus courts chemins
98. L'algorithme Bellman-Ford
99. source unique des plus courts chemins dans les graphes acycliques orientés
100. L'algorithme de Dijkstra
101. contraintes de différence et les chemins les plus courts
102. Plus courts chemins et la multiplication de matrices
103. L'algorithme de Floyd-Warshall

Les algorithmes fait partie des cours de formation en génie sciences et logiciels informatiques et des programmes universitaires de technologie de l'information de diverses universités.


Algos sur la liste liée, Stack, Arbre, table de Hash, (insertion, rapide, Tas) trié

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