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Advanced Data Structures & Algorithms in Practice

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Advanced Data Structures & Algorithms in Practice

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niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

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Ce que vous apprendrez

  • Master advanced data structures such as heaps, binary search trees, and segment trees.

  • Apply dynamic programming techniques to solve complex optimization problems.

  • Solve graph-related problems using algorithms like BFS, DFS, and Dijkstra’s algorithm.

  • Use bit manipulation to solve problems efficiently and work with recursion and backtracking.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Performance Tuning
  • Catégorie : Theoretical Computer Science
  • Catégorie : Computational Thinking
  • Catégorie : Algorithms
  • Catégorie : Data Structures
  • Catégorie : Graph Theory
  • Catégorie : Computer Programming

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Python Programming

Détails à connaître

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avril 2026

Évaluations

11 devoirs

Enseigné en Anglais

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Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation "DSA In Python + Top 130 Leetcode Problems for MAANG"
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 9 modules dans ce cours

In this module, we will introduce the heap data structure and its crucial role in optimizing algorithmic solutions. You will learn how to implement heap operations like insertion, deletion, and heapify in Python. Additionally, you will apply these concepts to solve real-world practice problems involving heaps.

Inclus

9 vidéos2 lectures1 devoir

In this module, we will explore the binary search tree (BST) and its properties, focusing on insertion, deletion, and searching. You will learn how to implement a BST in Python and solve problems such as finding the kth smallest element and validating a BST structure.

Inclus

8 vidéos1 devoir

In this module, we will dive into dynamic programming and its techniques for solving optimization problems. You will learn key strategies such as memoization and tabulation, applying these to solve various problems like coin change and longest palindromic substring.

Inclus

13 vidéos1 devoir

In this module, we will cover the disjoint set data structure and explore how union and find operations can be optimized using techniques like path compression. You will implement these concepts in Python and solve related problems efficiently.

Inclus

6 vidéos1 devoir

In this module, we will introduce graph theory and guide you through the implementation of different graph types and traversal algorithms. You will also solve a wide range of graph problems, including cycle detection, shortest path algorithms, and topological sorting.

Inclus

42 vidéos1 devoir

In this module, we will learn about bitwise operators and their practical applications in problem-solving. You will gain hands-on experience solving problems like finding missing numbers, reversing integers, and counting bits using bit manipulation.

Inclus

9 vidéos1 devoir

In this module, we will explore recursion and backtracking techniques to solve problems that involve multiple possible solutions, such as the N-Queens problem. You will learn to implement both recursive and backtracking solutions to optimize your problem-solving skills.

Inclus

5 vidéos1 devoir

In this module, we will focus on string manipulation techniques and algorithms. You will work through problems like finding the minimum number of parentheses to add for validation and grouping anagrams efficiently.

Inclus

2 vidéos1 devoir

In this module, we will explore segment trees and their ability to efficiently solve range query problems. You will learn to build a segment tree and implement functions to handle queries and updates, optimizing performance for large datasets.

Inclus

7 vidéos1 lecture3 devoirs

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