top of page

про курс

Принципи, що лежать в основі алгоритмів та структур даних, є актуальними для будь-якого стеку технологій. Якщо ви їх розумієте, ваш код стає більш надійним, швидким та якісним, ви починаєте бачити різні варіанти вирішення проблеми та можете обрати найкращий.
​
Ми дізнаємося як алгоритми використовуються продакшені, виведемо з нуля основні ідеї, вирішимо безліч задач та побачимо з якими труднощами стикалися автори популярних бібліотек.

навчальний план
буде гаряче

  • Асимптотика ітеративних та рекурсивних програм

  • Ймовірнісний аналіз алгоритмів

analysis of algorithms

  • Клас задач, що покриваються методом двох вказівників

  • Префікс-суми на масиві та матриці

two pointers technique

  • Коренева ідея як техніка до пришвидшення коду

  • Jump search та Galloping search

  • Binary search в продакшн системах та на невідсортованих даних

  • Нижня оцінка на задачу пошуку

searching and sqrt decomposition

  • External sort для сортування гігабайтів даних

  • Задача Convex Hull або як оптимально оточити русню стіною

  • Quick sort та Quick select. Задача Dutch National Flag

  • Звязок між Selection sort та Heap sort

sorting and "divide&conquer"

  • Find most similar websites

  • Як реалізувати підтримку TTL в Redis

  • Top-K найпопулярніших елементів

heap and linear data structures

  • LRU cache та оптимальний cache eviction алгоритм

  • Huffman coding або як стискати дані?

  • Задача планування розпорядку подій

  • Minimum spanning tree

greedy algorithms

  • Комбінаторні об'єкти та їх перебір

  • Backtracking або як заповнити Sudoku

  • Хвостова рекурсія. Tail call оптимізація

recursion

  • Reservoir sampling на MapReduce

  • Як компактно представити хеш-таблицю в пам'яті

  • Вирішення колізій. Chaining та Linear Probing

  • Bloom filter або що роботи якщо дані не влазять в пам'ять?

probabilistic algorithms and data structures

  • The algorithm behind spell checkers

  • Як виграти в Blackjack та "красиво" зменшити розмір картинки

  • Knapsack та оптимальний шлях робота в лабіринті

dynamic programming

  • Розберемо DFS та BFS і реалізуємо Web Crawler та PSTree Linu

  • Circular dependencies errors і при чому тут Topological sort

  • Знаходження найкоротших шляхів: Dijkstra, Bellman-Ford

  • Binary search tree та як їх легко балансувати? AVL, Treap

graphs and trees

читає

_іван.jpg

Іван Петрушенко

Engineering Lead y Squad, Founder в CS Osvita. 
Former: Dell Software Engineer, Fiverr Senior Software Engineer, Ring Machine Learning Engineer.

algorithms for interview

Solve problems 
at the speed of thought.

{format}

старт:

{3 місяці | 27 занять}

{3 місяці}

{12 000₴/міс}

bottom of page