درخت باینری😂😬


📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

کاربرد الگوریتم بلمن فورد
پروتکل های مسیریابی: الگوریتم بلمن-فورد به طور گسترده در شبکه های کامپیوتری به عنوان مبنایی برای پروتکل های مسیریابی بردار فاصله استفاده می شود. این پروتکل ها وظیفه تعیین بهترین مسیر برای انتقال بسته های داده از طریق شبکه را بر عهده دارند. نمونه هایی از پروتکل های مسیریابی که از الگوریتم بلمن-فورد استفاده می کنند شامل پروتکل اطلاعات مسیریابی (RIP) و پروتکل دروازه مرزی (BGP) است.
تجزیه و تحلیل توپولوژی شبکه: الگوریتم بلمن-فورد را می توان برای تجزیه و تحلیل و درک توپولوژی شبکه استفاده کرد. با اجرای الگوریتم بر روی گراف شبکه، می‌تواند کوتاه‌ترین مسیر و هزینه‌های مرتبط را بین گره‌های مختلف تعیین کند. این اطلاعات برای مدیران شبکه برای بهینه سازی عملکرد شبکه و شناسایی تنگناهای بالقوه ارزشمند است.
ارائه دهندگان خدمات اینترنتی (ISP): ISPها از الگوریتم بلمن-فورد برای مهندسی ترافیک شبکه و اطمینان از مسیریابی کارآمد داده ها در شبکه های خود استفاده می کنند. با اعمال الگوریتم در توپولوژی شبکه، ISPها می توانند بهترین مسیر را برای بسته های داده برای رسیدن به مقصد، با در نظر گرفتن عواملی مانند ظرفیت پیوند، تراکم و سیاست های شبکه تعیین کنند.
پروتکل‌های برداری فاصله در شبکه‌های حسگر بی‌سیم: شبکه‌های حسگر بی‌سیم اغلب منابع محدودی مانند توان باتری و قابلیت‌های محاسباتی دارند. الگوریتم بلمن-فورد را می توان در این شبکه ها برای محاسبه کوتاه ترین مسیر و در عین حال در نظر گرفتن محدودیت های انرژی و سایر الزامات خاص شبکه پیاده سازی کرد.
شبکه های خصوصی مجازی (VPN): الگوریتم بلمن-فورد در VPN ها برای تعیین مسیر بهینه برای ترافیک شبکه بین گره های مختلف در زیرساخت VPN استفاده می شود. این به برقراری ارتباط ایمن و کارآمد بین شبکه های جغرافیایی توزیع شده کمک می کند.
تخصیص منابع در رایانش ابری: الگوریتم بلمن-فورد را می توان برای تخصیص منابع در محیط های رایانش ابری استفاده کرد. با مدل‌سازی زیرساخت ابری به‌عنوان یک نمودار، الگوریتم می‌تواند کوتاه‌ترین مسیر و هزینه‌های مرتبط را بین منابع مختلف مانند سرورها، ذخیره‌سازی و اجزای شبکه پیدا کند. این اطلاعات می تواند به بهینه سازی تخصیص منابع و تعادل بار کمک کند.


📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

کتاب راهنمای ساختار داده یک برنامه ساده و کاربر پسند برای یادگیری اصول ساختار داده است. این برنامه رویکرد دقیق گام به گام با محتوای با کیفیت را برای درک کاربر ارائه می دهد.

مباحث موجود در برنامه:
Arrays
Stacks
Queues
Linked list
Trees
Heaps
Graphs

بفرست برای دوستات تا استفاده کنند📲😉🤞
📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

https://play.google.com/store/apps/details?id=com.appionic.dsa

👉Binary Search👈

مزایای جستجوی باینری:
🔷جستجوی باینری سریعتر از جستجوی خطی است، به خصوص برای آرایه های بزرگ.
🔷کارآمدتر از سایر الگوریتم‌های جستجو با پیچیدگی زمانی مشابه، مانند جستجوی درون‌یابی یا جستجوی نمایی.
🔷جستجوی باینری برای جستجوی مجموعه داده های بزرگی که در حافظه خارجی ذخیره می شوند، مانند هارد دیسک یا در فضای ابری، مناسب است.
معایب جستجوی باینری:
🔶آرایه باید مرتب شود.
🔶جستجوی باینری مستلزم آن است که ساختار داده مورد جستجو در مکان های حافظه پیوسته ذخیره شود.
🔶جستجوی باینری مستلزم این است که عناصر آرایه قابل مقایسه باشند، به این معنی که آنها باید بتوانند مرتب شوند.
کاربردهای جستجوی باینری:
🟡جستجوی دودویی می تواند به عنوان بلوک ساختمانی برای الگوریتم های پیچیده تر مورد استفاده در یادگیری ماشینی، مانند الگوریتم هایی برای آموزش شبکه های عصبی یا یافتن فراپارامترهای بهینه برای یک مدل، استفاده شود.
🟡می توان از آن برای جستجو در گرافیک های کامپیوتری مانند الگوریتم های ردیابی پرتو یا نقشه بافت استفاده کرد.
🟡می توان از آن برای جستجو در پایگاه داده استفاده کرد.


📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

Algorithm Prim
مراحل پیاده سازی الگوریتم پریم به شرح زیر است:

1️⃣حداقل درخت پوشا را با یک راس به طور تصادفی انتخاب کنید.
2️⃣تمام لبه هایی را که درخت را به رئوس جدید متصل می کند، پیدا کنید، حداقل را پیدا کنید و آن را به درخت اضافه کنید.
3️⃣به تکرار مرحله 2 ادامه دهید تا زمانی که حداقل درخت پوشا را بدست آوریم.

در این مثال از نود B شروع کرده است شما میتوانید نود های دیگری را نیز امتحال کنید.

📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

در زمینه برنامه نویسی، الگوریتم مجموعه ای از دستورالعمل های کاملاً تعریف شده به ترتیب برای انجام یک کار خاص و دستیابی به خروجی مورد نظر است. در اینجا ما می گوییم "مجموعه ای از دستورالعمل های تعریف شده" به این معنی که در جایی کاربر نتیجه آن دستورالعمل ها را می داند در صورتی که به روش مورد انتظار اجرا شوند.

بر اساس دانش در مورد نتیجه دستورالعمل ها، دو نوع الگوریتم وجود دارد که عبارتند از: الگوریتم های قطعی و غیر قطعی.

◀️الگوریتم قطعی (Deterministic Algorithm)چیست؟
الگوریتم قطعی نوعی الگوریتم است که در آن نتیجه هر الگوریتم به طور منحصر به فرد تعریف می شود. از این رو، یک الگوریتم قطعی تعداد مراحل ثابتی را انجام می دهد و همیشه با حالت پذیرش یا رد با نتیجه یکسان به پایان می رسد. ماشین هدف همان دستورالعمل را اجرا می کند و نتایج یکسانی را ارائه می دهد که به روش یا فرآیندی که در آن دستورالعمل اجرا می شود بستگی ندارد.

الگوریتم های قطعی می توانند یک مسئله را در زمان چند جمله ای حل کنند. یک الگوریتم قطعی همیشه یک نتیجه دارد، یعنی ورودی داده شده به آن همیشه خروجی یکسانی دارد. یک تابع ریاضی یک مثال رایج از الگوریتم قطعی است.
◀️الگوریتم غیر قطعی(Non-Deterministic) چیست؟
یک الگوریتم غیر قطعی الگوریتمی است که در آن خروجی هر الگوریتم به طور منحصر به فرد تعریف نشده باشد و بنابراین نتیجه می تواند تصادفی باشد. از این رو، الگوریتم های غیر قطعی نتایج متعددی دارند.

الگوریتم های غیر قطعی مسیرهای اجرایی متعددی را طی می کنند، بنابراین تعیین وضعیت بعدی ماشین بسیار دشوار است. برخلاف الگوریتم های قطعی، یک الگوریتم غیر قطعی نمی تواند مسائل را در زمان چند جمله ای حل کند. توابع تصادفی نمونه هایی از الگوریتم های غیر قطعی هستند.

📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer

استفاده برخی از ساختارهای داده در برنامه ها و ساخت وب سایت ها

📣👨‍💻 @AlgorithmDesign_DataStructuer