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O App Data Structure and Algorithm foi projetado para aprendizado rápido, revisões, referências na hora de exames e entrevistas.

Este aplicativo tem 130 tópicos em 5 capítulos, totalmente baseados em conhecimentos práticos e também em uma base sólida de conhecimento teórico com notas escritas em inglês muito simples e compreensível.

Este aplicativo cobre a maioria dos tópicos relacionados e explicações detalhadas com todos os tópicos básicos.

Alguns dos tópicos abordados no aplicativo são:
1. Introdução aos algoritmos
2. Eficiência do algoritmo
3. Análise da ordenação por inserção
4. Ordenação por inserção
5. A abordagem de divisão e conquista
6. Analisando algoritmos de divisão e conquista
7. Notação assintótica
8. Notação assintótica em equações e desigualdades
9. Notações padrão e funções comuns
10. O problema da contratação
11. Variáveis ​​aleatórias indicadoras
12. Bolas e caixas
13. Análise probabilística e usos posteriores de variáveis ​​aleatórias indicadoras
14. Sequências
15. O problema da contratação on-line
16. Visão geral das recorrências
17. O método de substituição para recorrências
18. O método da árvore de recursão
19. O método mestre
20. Prova do teorema mestre
21. A prova para potências exatas
22. Pisos e tetos
23. Algoritmos randomizados
24. Pilhas
25. Manutenção da propriedade de heap
26. Construção de um heap
27. O algoritmo heapsort
28. Filas de prioridade
29. Descrição do quicksort
30. Desempenho do quicksort
31. Uma versão aleatória do quicksort
32. Análise do quicksort
33. Limites inferiores para classificação
34. Classificação por contagem
35. Classificação por radix
36. Mínimo e máximo
37. Seleção em tempo linear esperado
38. Classificação por bucket
39. Seleção em tempo linear de pior caso
40. Pilhas e filas
41. Listas vinculadas
42. Implementação de ponteiros e objetos
43. Representação de árvores enraizadas
44. Tabelas de endereço direto
45. Tabelas de hash
46. Funções de hash
47. Endereçamento aberto
48. Hash perfeito
49. Introdução à árvore de pesquisa binária
50. Consultando uma árvore de pesquisa binária
51. Inserção e exclusão
52. Árvores de pesquisa binárias construídas aleatoriamente
53. Árvores Rubro-Negras
54. Rotações da árvore rubro-negra
55. Inserção na árvore rubro-negra
56. Exclusão na árvore rubro-negra
57. Estatísticas de ordem dinâmica
58. Aumentando uma Estrutura de Dados
59. Árvores de Intervalo
60. Visão Geral da Programação Dinâmica
61. Programação de linha de montagem
62. Multiplicação de cadeia de matrizes
63. Elementos da programação dinâmica
64. Maior subsequência comum
65. Árvores de busca binárias ótimas
66. Algoritmos Gulosos
67. Elementos da estratégia gulosa
68. Códigos de Huffman
69. Fundamentos teóricos para métodos gulosos
70. Um problema de programação de tarefas
71. Análise agregada
72. O método contábil
73. O método potencial 74.
Tabelas dinâmicas
75. Árvores B
76. Definição de árvores B
77. Operações básicas em árvores B
78. Excluindo uma chave de uma árvore B
79. Pilhas Binomiais
80. Operações em pilhas binomiais
81. Pilhas de Fibonacci
82. Operações de pilha mesclável
83. Diminuindo uma chave e excluindo um nó
84. Limitando o grau máximo
85. Estruturas de dados para conjuntos disjuntos
86. Representação de lista encadeada de conjuntos disjuntos
87. Florestas de conjuntos disjuntos
88. Análise de união por classificação com compressão de caminho
89. Representações de gráficos
90. Busca em largura
91. Busca em profundidade
92. Classificação topológica
93. Componentes fortemente conectados
94. Árvores de abrangência mínima
95. Desenvolvendo uma árvore de abrangência mínima
96. Os algoritmos de Kruskal e Prim
97. Caminhos mais curtos de fonte única
98. O algoritmo de Bellman-Ford
99. Caminhos mais curtos de fonte única em gráficos acíclicos direcionados
100. Algoritmo de Dijkstra
101. Restrições de diferença e caminhos mais curtos
102. Caminhos mais curtos e multiplicação de matrizes
103. O algoritmo de Floyd-Warshall

Este aplicativo será útil para referência rápida. A revisão de todos os conceitos pode ser concluída em várias horas usando este aplicativo.

Algoritmos faz parte dos cursos de educação em ciência da computação e engenharia de software e programas de graduação em tecnologia da informação de várias universidades.

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