Le traitement efficace des données nécessite la maîtrise des algorithmes de tri et de recherche. Ce module couvre les techniques de tri largement utilisées, telles que le tri à bulles, le tri sélectif et le tri par fusion, en mettant l'accent sur leur efficacité et leurs applications dans le monde réel. Les apprenants mettront en œuvre ces algorithmes dans .NET Core, analyseront leur complexité en temps et en espace, et exploreront des techniques de recherche comme la recherche linéaire et la recherche binaire. En appliquant la recherche binaire au sein d'ensembles de données triées, les participants amélioreront les performances du système back-end et évalueront les compromis entre les différentes approches algorithmiques.

Les structures de données hiérarchiques et interconnectées sont essentielles pour de nombreuses applications back-end. Ce module présente les structures arborescentes, y compris les arbres binaires et les arbres équilibrés (par exemple, les arbres d'authentification), ainsi que les techniques de traversée telles que la traversée préordre, inordre et postordre. Les apprenants exploreront également les concepts de la théorie des graphes, en mettant en œuvre des algorithmes de parcours comme Depth-First Search (DFS) et Algorithme de parcours en largeur (BFS) pour résoudre des problèmes pratiques de back-end. L'analyse de la complexité en temps et en espace de ces structures aidera les développeurs à optimiser les performances du système.

Les techniques avancées de résolution de problèmes, telles que la programmation dynamique et les algorithmes gloutons, jouent un rôle crucial dans l'optimisation des systèmes dorsaux. Ce module couvre la mise en œuvre de solutions de programmation dynamique (par exemple, la séquence de Fibonacci, la plus longue sous-séquence commune) et explore la façon dont le hachage et les tables de hachage améliorent les opérations de recherche. Les apprenants appliqueront ces algorithmes avancés à des tâches back-end réelles, telles que le traitement des requêtes de base de données et les systèmes d'authentification, tout en évaluant les compromis entre les différentes approches algorithmiques.

Les outils de développement assistés par l'IA comme Microsoft Copilot peuvent rationaliser la mise en œuvre et l'optimisation d'algorithmes complexes. Ce module explore comment Copilot améliore l'efficacité du back-end en aidant à l'écriture et à l'optimisation des structures de données et des algorithmes dans .NET Core. Les apprenants utiliseront Copilot pour mettre en œuvre des algorithmes avancés tels que le chemin le plus court de Dijkstra et la recherche A*, analyser le code généré par l'IA pour améliorer les performances et réaliser un projet d'optimisation complet. En s'appuyant sur Copilot, les développeurs peuvent affiner leur approche de la conception algorithmique et de l'évolutivité.