Effiziente Datenverarbeitung erfordert die Beherrschung von Sortier- und Suchalgorithmen. Dieses Modul deckt weit verbreitete Sortierverfahren wie Bubblesort, Quicksort und Merge Sort ab, wobei der Schwerpunkt auf deren Effizienz und realen Anwendungen liegt. Die Lernenden werden diese Algorithmen in .NET Core implementieren, ihre Zeit- und Platzkomplexität analysieren und Suchtechniken wie lineare und binäre Suche erkunden. Durch die Anwendung der binären Suche in sortierten Datensätzen werden die Teilnehmer die Leistung des Back-End-Systems verbessern und Kompromisse zwischen verschiedenen Algorithmen bewerten.

Hierarchische und vernetzte Datenstrukturen sind für viele Back-End-Anwendungen unerlässlich. In diesem Modul werden Baumstrukturen, einschließlich binärer Bäume und balancierter Bäume (z. B. AVL-Bäume), zusammen mit Traversierungstechniken wie Preorder-, Inorder- und Postorder-Traversierung vorgestellt. Die Lernenden erforschen auch Konzepte der Graphentheorie und implementieren Traversierungsalgorithmen wie Depth-First Search (DFS) und Breadth-First Search (BFS), um praktische Back-End-Herausforderungen zu lösen. Die Analyse der Zeit- und Platzkomplexität dieser Strukturen wird den Entwicklern helfen, die Systemleistung zu optimieren.

Fortgeschrittene Problemlösungstechniken wie Dynamische Programmierung und Greedy-Algorithmen spielen eine entscheidende Rolle bei der Optimierung von Back-End-Systemen. Dieses Modul behandelt die Implementierung von Lösungen der Dynamischen Programmierung (z. B. Fibonacci-Sequenz, längste gemeinsame Teilfolge) und untersucht, wie Hashing und Hash-Tabellen Suchvorgänge verbessern. Die Lernenden werden diese fortgeschrittenen Algorithmen auf reale Backend-Aufgaben anwenden, wie z. B. die Verarbeitung von Datenbank-Abfragen und Authentifizierungssystemen, und dabei Kompromisse zwischen verschiedenen algorithmischen Ansätzen evaluieren.

KI-unterstützte Entwicklungstools wie Microsoft Copilot können die Implementierung und Optimierung komplexer Algorithmen rationalisieren. In diesem Modul wird untersucht, wie Copilot die Back-End-Effizienz durch Unterstützung beim Schreiben und Optimieren von Datenstrukturen und Algorithmen in .NET Core verbessert. Die Lernenden werden Copilot verwenden, um fortgeschrittene Algorithmen wie Dijkstras kürzester Weg und A*-Suche zu implementieren, KI-generierten Code auf Leistungsverbesserungen zu analysieren und ein umfassendes Optimierungsprojekt abzuschließen. Durch den Einsatz von Copilot können Entwickler ihre Herangehensweise an den Entwurf von Algorithmen und deren Skalierbarkeit verfeinern.