‏Analysis of Algorithms چیه؟ 🩸

تحلیل الگوریتم یک کانسپت کلیدی در نظریه پیچیدگی محاسباتی( computational complexity theory) هست که منابع نظری مورد نیاز یک الگوریتم رو برای حل یک مسئله محاسباتی معین تخمین میزنه. نقش مهمی در تعیین میزان کارآمدی یک الگوریتم، به ویژه از نظر زمان و مکان داره.

بیشتر الگوریتم ها برای مدیریت ورودی های با طول دلخواه طراحی شدن، به این معنی که الگوریتم باید بدون توجه به اندازه داده ها کار کنه. تجزیه و تحلیل الگوریتم‌ها به ما کمک میکنه تا عملکردشون رو برای اندازه‌های ورودی مختلف درک کنیم و بینشی در مورد مقیاس‌پذیری و کارایی یک الگوریتم ارائه کنیم. کارایی یک الگوریتم معمولاً به صورت زیر بیان میشه:

- پیچیدگی زمانی(Time Complexity): این نشان میده که چگونه زمان اجرا یک الگوریتم با افزایش اندازه ورودی تغییر میکنه. اغلب با نماد Big-O نشون داده میشه، که یک upper bound در زمان لازم برای اجرای الگوریتم بر اساس اندازه ورودی ارائه میده. البته نمادهای دیگه‌ای مثل Θ (theta) و Ω (omega) هم وجود دارن که به ترتیب برای توصیف محدودیت‌های متوسط و پایین‌تر استفاده میشن. به این صورت:

‏Big-O — نشان‌دهنده بیشترین تعداد عملیات مورد نیاز در بدترین حالت.
‏Omega — نشان‌دهنده کمترین تعداد عملیات مورد نیاز در بهترین حالت.
‏Theta — نشان‌دهنده تعداد عملیات در حالت متوسط، وقتی که تعداد دقیق گام‌ها شناخته شده باشد.

- پیچیدگی فضایی: این مقدار حافظه یک الگوریتم رو نسبت به اندازه ورودی اندازه میگیره. برای درک میزان فضای ذخیره اضافی در هنگام اجرای الگوریتم بسیار مهم هست.

انواع Analysis of Algorithms 🌋

چهار نوع اصلی تحلیل الگوریتم وجود داره:

‏1. Worst-Case Analysis:

- این به حداکثر تعداد مراحل یا منابعی اشاره داره که یک الگوریتم برای هر ورودی با اندازه «n» نیاز داره. تجزیه و تحلیل بدترین حالت برای حصول اطمینان از اینکه الگوریتم در سخت ترین شرایط کارآمد عمل میکنه، مهم هست.
- مثال: در یک الگوریتم جستجوی خطی(linear search algorithm)، بدترین سناریو زمانی رخ میده که عنصر مورد نظر در انتهای لیست باشه، و لازم است الگوریتم قبل از یافتن هر عنصر رو اسکن کنه.

‏2. Best-Case Analysis:

- این حداقل تعداد مراحل مورد نیاز الگوریتم رو برای هر ورودی با اندازه "n" محاسبه میکنه. در حالی که مفید هست، تجزیه و تحلیل بهترین حالت در برنامه های کاربردی دنیای واقعی اهمیت کمتری داره زیرا فقط مطلوب ترین سناریو ورودی رو منعکس میکنه.
- مثال: در همون الگوریتم جستجوی خطی، بهترین حالت زمانی هست که عنصر هدف اولین عنصر باشه، یعنی جستجو پس از یک مقایسه به پایان میرسه.

‏3. Average-Case Analysis:

- این میانگین تعداد مراحلی رو که الگوریتم برای ورودی تصادفی با اندازه «n» انجام میده محاسبه میکنه. تجزیه و تحلیل میانگین مورد انتظار واقعی تری از عملکرد رو در مقایسه با بهترین و بدترین سناریو ارائه میده.
- مثال: در الگوریتم‌های مرتب‌سازی مانند quicksort، حالت متوسط ​​ممکنه سفارش‌های ورودی تصادفی رو در نظر بگیرد و تعداد مورد انتظار مقایسه رو استخراج کنه.

‏4. Amortized Analysis:

- به دنباله ای از عملیات روی یک ساختار داده نگاه میکنه و عملکرد متوسطی رو در طول زمان ارائه میده. این به ویژه زمانی مفیده که برخی از عملیات ممکنه گران باشن، اما هزینه آنها با بسیاری از عملیات ارزان تر "Amortized" میشن.
- مثال: در تغییر اندازه آرایه پویا، در حالی که تغییر اندازه میتونه گران باشه، به ندرت اتفاق میفته، بنابراین میانگین هزینه هر insertion در هنگام در نظر گرفتن درج های متعدد(multiple insertions) کم هست.


اهمیت تحلیل الگوریتم؟

تجزیه و تحلیل الگوریتم به شناسایی کارایی یک الگوریتم از نظر زمان CPU، استفاده از حافظه، استفاده از دیسک و استفاده از شبکه کمک میکنه. در این میان، زمان CPU (پیچیدگی زمانی) معمولاً مهمترین عامل هنگام ارزیابی الگوریتم ها هست.

به صورت کلی تحلیل الگوریتم به ما کمک میکنه که بهترین الگوریتم رو با توجه به شرایط و پروژه ای که داریم انتخاب کنیم. برای اطلاعات بیشتر به این مقالات مراجعه کنید.

#algorithms
@CodeModule

یه مشت ابزار کاربردی که احتمالا از اونها بی خبر بودی 💀🔥

در حوزه فرانت‌اند روزانه ابزارهای زیادی پا به عرصه رقابت میزارن و همه اونها یک هدف دارن، راحتیه دولوپر!
مقاله زیر چندین ابزار و سایت کاربردی معرفی کرده که ارزش دیدن داره و پیشنهاد میکنم از دستشون ندید.

🔗 Link

#article #tools
@CodeModule

شرایط تحت کنترله دوستان🌝😂

#fun
@CodeModule

اگر به دنبال یک رودمپ جامع و کلی برای حوزه بک اند هستید، این رودمپ به صورت کامل از پایه تا پیشرفته، قدم به قدم راهنمایی کرده و در مورد هرکدوم توضیحاتی تکمیلی ارائه داده🌋

#roadmap
@CodeModule

دیگه وقتت رو برای نوشتن کاستوم هوک‌ها هدر نده🩸

پکیج usehooks-ts مجموعه‌ای از هوک‌های آماده و کاربردی برای پروژه‌های ریکتی هست که خوشبختانه با تایپ اسکریپت هم سازگاره. در این مجموعه، هوک های مختلفی برای انواع کارها مانند مدیریت ایونت‌ها، مدیریت لوکال استوریج، مدیریت تایمرها، دسترسی به اطلاعات مرورگر و ... پیدا میشه، که باعث ساده‌تر شدن کدنویسی، سرعت بیشتر و همچنین کاهش نیاز به نوشتن کد تکراری میشه.

🔗 Link

#react
@CodeModule

جدی خیلی زندگیشون روی رواله🥹

#fun
@CodeModule

دورهمی های کدماژول، قسمت دهم

موضوع: چطور به برنامه نویس بهتری تبدیل بشیم؟ 🧑🏻‍💻

مهمان گفتگو: آقای علیرضا صفائی‌راد

زمان برگزاری: پنجشنبه (۲۴ آبان)، ساعت ۱۰

در این میتینگ قراره درباره مسیرهایی که می‌تونن به رشد و توسعه مهارت‌های برنامه‌نویسی کمک کنن، صحبت کنیم. با هم بهترین روش ها برای آموزش و پیشرفت رو بررسی کنیم، و به این مسئله بپردازیم که چه زمان آماده ورود به بازار کار هستیم. همچنین درباره این که ...

فردا شب ساعت ۱۰ این گفتگو و دورهمی رو از دست ندید‌(لینک میت رأس ساعت قرار میگیره)

@CodeModule

بنا به استقبال شما عزیزان، در هفته آینده پارت دوم این میتینگ رو خواهیم داشت و با هم قراره سوالات بیشتری رو بررسی میکنیم :))

امیدوارم که میتینگ دیشب برای شما دوستان مفید واقع شده باشه و بابت این که یکسری سوالات پاسخ نگرفتن عذرخواهی میکنم (وقت کم بود)

هرگونه انتقاد یا پیشنهادی هم در خصوص میتینگ یا محتوای چنل دارید، توی گروه با بنده در میون بزارید💙

@CodeModuleGap

کتاب Clean Code رو هنوز نخوندی؟ 🫥

ریپازیتوری زیر این کتاب رو ترجمه کرده.

دوستان دقت کنید فصل‌هایی از کتاب ترجمه نشده و بعضی از قسمت‌های کتاب، خیلی ترجمه‌ی درست و حسابی‌ای نداره. در صورت تمایل، شما هم میتونید در ترجمه این کتاب مشارکت کنید.

🔗 Link

#book
@CodeModule

مدیریت کارآمد حافظه در برنامه های بزرگ مقیاس جاوا اسکریپتی، برای اطمینان از عملکرد بهینه، جلوگیری از نشت حافظه و حفظ مقیاس پذیری ضروری هست. این مقاله استراتژی‌ها و مثال‌های کدی رو بررسی میکنه تا به شما در مدیریت کارآمد حافظه و بهینه‌سازی پروژه‌هاتون کمک کنه.

🔗 Link Article

#javascript #memory
@CodeModule

الحمدلله 📿

#fun
@CodeModule

دورهمی های کدماژول، قسمت یازدهم

موضوع: چطور به برنامه نویس بهتری تبدیل بشیم؟ (پارت دوم) 🧑🏻‍💻

مهمان گفتگو: آقای علیرضا صفائی‌راد

زمان برگزاری: پنجشنبه (۸ آذر)، ساعت ۱۰

در این میتینگ قراره درباره مسیرهایی که می‌تونن به رشد و توسعه مهارت‌های برنامه‌نویسی کمک کنن، صحبت کنیم. با هم بهترین روش ها برای آموزش و پیشرفت رو بررسی کنیم، و به این مسئله بپردازیم که چه زمان آماده ورود به بازار کار هستیم. همچنین درباره این که ...

فردا شب ساعت ۱۰ این گفتگو و دورهمی رو از دست ندید‌(لینک میت رأس ساعت قرار میگیره)

@CodeModule

اگه دوست دارید بیشتر در مورد Hight Order Function (HOF) در جاوا اسکریپت بدونید، این مقاله به صورت خلاصه و با مثال به همراه توضیحات خوب و قابل فهم، هر کدوم از فانکشن هارو توضیح داده.

🔗 Link Article

#javascript
@CodeModule

با کیا شدیم ۸۵ میلیون نفر :))

#fun
@CodeModule

منبعی پر از سوالات تخصصی Next.js 💥

در مقاله زیر میتونید مجموعه ای از سوالات کاربردی و مصاحبه ای فریمورک Next.js رو به همراه جواب مشاهده کنید. با استفاده از این مقاله، به راحتی میتونید خودتون رو به چالش بکشید و یا اطلاعاتتون رو افزایش بدید.

🔗 Link

#next #interview
@CodeModule

میدونستی با Node.js میتونی انیمیشن های جذابی توی ترمینال بسازی؟ 🚀

یکی از کارهایی که میتونید به عنوان سرگرمی انجام بدید، ساخت انیمیشن های ترمینال هست. مقاله vladimirvovk یک راهنمای جامع در مورد چگونگی انجام این کار هست. این مقاله نحوه ساخت digital rain که شبیه به Matrix هست رو نشون میده که با استفاده از process.stdout، اون رو میسازه(البته به صورت کوچیک شده). همچنین یک مقدمه کوتاهی از ANSIS هم داره که کار رو برای ساخت رنگ ها ساده میکنه و میتونید از اون توی انیمیشن هاتون استفاده کنید.

برای اطلاعات بیشتر به این مقاله مراجعه کنید.

#nodejs
@CodeModule