ملخص كتاب - Grokking Algorithms ❤
-
حابب اوضح شويه نقاط عن الكتاب والكتاب دا لمين وتلخيص كل شابتر في سطور معدوده وفي نهايه المقال هتلاقي لينك الريبو علي جيت هاب
فيه كل الاكواد والتمارين اللي في الكتاب لكل شابتر
-
الكتاب دا للمبتدئين لان بيشرح الالجورزم علي المستوي ال abstraction
وتطبيقاته بدون اي دخول او تعمق في الرياضيات فالكتاب دا يعتبر الانتري بوينت ليك
وبعدها ممكن تنتقل لكتاب Introduction to Algorithms THIRD EDITION
هو مشIntroduction زي ما انتوا فاكرين لا هو بس بيجرك مش اكتر
-
grokking Algorithms نرجع بقي لكتاب
------
chapter 1 (introduction to algorithms) :
-
performance ودا انتروداكشن بيعرفك يعني اي الجورزم وازاي تحسب ال
Big O notation لاي الجورزم وال
وازاي تقارن بين اكتر من الجورزم بيعملوا نفس الحاجه بس كل واحد بياخد وقت كد اي وبيديك مثال علي ال
Binary Search O(log n) vs Linear Search O(n)
-------
chapter 2 (Selection Sort ) :
-
ودا بيشرحلك فيه ازاي الميموري شغاله وازاي بنحفظ فيها وبيقارن بين الاري واللينكد ليست من حيث ازاي دي بتحفظ الداتا في الميموري
وازاي بترجع ومميزات وعيوب كل واحده منهم وامتي استخدم الاري وامتي استخدم اللينكد ليست
Selection Sort algorithm وفي الاخر بيطبق
-------
chapter 3(Recursion):
-
ودا بيتكلم فيه عن الريكيرجن وامتي بستخدمه وازاي بستخدمه وبيعرفك يعني اي Stack
وازاي ب call stack في الريكيرجن
-------
chapter 4(Quick Sort )
-
ودا بيشرح تكنيك Divide & Conquer
وامتي هستحدمه وازاي هستخدمه واي فايده التكنيك دا لانه مهم لو طبقته في حياتك اليوميه مش بس هنا اللي هو بتقسم اي مشكله بتواجهك لمشاكل صغيره
علشان تسهل حلها وفي نهايه الشابتر هيعمل مقارنه بين ال
Quick sort vs merge sort
Big O notation ويراجع علي ال
------
chapter 5(Hash table ):
بيتكلم عن Hash Table data structure
بستخدمها فين وامتي وازاي وبتفيدنا ازاي لو عاوزين نرجع اي داتا في وقت لا يذكر O(1)
ومميزاتها وعيوبها واي المشاكل الي هتواجهني انا وبعملها وازاي اتغلب عليها
-----
chapter 6(Breadth-first search):
ودا بيتكلم فيه عن ال graph
وازاي بنحسب ال shortest path
باستخدام BFS algorithm
عن طريق عدد ال steps
-----
chapter 7(Dijkstra's algorithm):
دا برضو الجورزم لحساب ال
shortest path بس دا بناءا علي ال
weights
-----
chapter 8(Greedy algorithm):
دا بيكلمك ازاي في مشاكل لحد دلوق ملهاش حل سريع بستخدم ال
Greedy algorithm
علشان احلها باي حل المهم يكون كويس بس مش الحل المثالي
-----
chapter 9(Dynamic Programming):
ودا هيكلمك عن الجورزمات اتحلت في الشابتر السابقه بس مش حل مثالي فبيحلها هنا بحل افضل من حيث ال Big o notation
وهو اني هنا بقسم المشكله بتاعتي لمشاكل صغيره واحل المشاكل الصغيره دي ومنها بقدر احل المشكله الاساسيه بتاعتي
----
chapter 10(K-nearest neighbors):
وهو بيكلمك عن شويه الاجورزمات مستخدمين بكثره في ال machine learning
زي مثلا Classification - Regression - Feature extraction -OCR
---
chapter 11(where to go next ):
هنا بيقلك المفروض بعد ما تخلص الكتاب دا تروح فين او شويه الجورزمات بيقلك شوف نفسك حابب اي واتعمق في مجاله
---
لينك ال Git hub repo
في اول تعليق
0 التعليقات: