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算法和数据结构是现代编程的核心，可以有效地解决复杂问题。从这个意义上讲，Python以其简单的语法和多功能性而闻名，已成为从头开始解决这些概念的理想工具。该语言广泛应用于数据分析、人工智能和软件开发等领域。因此，对于那些想要在技术领域取得成功的人来说，从头开始掌握这些技术至关重要。

为了满足这一需求，TECH开发了从零开始使用Python学习算法与数据结构创新的课程整个课程采用综合方法设计，将深入探讨列表、堆栈、队列、树、图形以及搜索和排序算法等关键主题。因此，所提出的模块将理论基础与实践练习相结合，旨在促进对所获得的知识的理解和立即应用。这样，专家们就能做好准备，应对工作世界中的真正挑战。

通过获取这些知识，毕业生将在技术、数据科学和网络安全等领域受到高度追捧。接着，这些技能将大大提高专家的竞争力，使他们能够担任技术项目的领导职务。最终，获得这些技能将成为推动编程和软件开发事业成功的战略投资。

由于采用 100% 在线模式，可以保证随时随地进行培训的灵活性和可访问性。此外，结合Relearning方法，一种创新的教学技术，将确保通过对关键概念的战略性重申来优化学习过程。通过这种方式，TECH 将提供无与伦比的学术体验，满足当今学生的需求并旨在最大限度地提高职业成功。

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• 理论知识,专家预论,争议主题讨论论坛和个人反思工作
• 可以通过任何连接互联网的固定或便携设备访问课程内容

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其教学人员包括来自程序领域的专业人士，他们将自己的工作经验带入这个课程，以及来自领先公司和著名大学的公认专家。

通过采用最新的教育技术制作的多媒体内容，专业人士将能够进行情境化学习，即通过模拟环境进行沉浸式培训，以应对真实情况。

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通过行业专家设计的综合课程，专业人士将熟悉列表、堆栈、队列、树和图等基本结构，并掌握最常用的搜索和排序算法。反过来，我们将深入讨论动态或greedy规划算法的实现以及图算法（ Dijkstr a、BFS、DFS）等高级技术。最后，将重点放在算法复杂性（大O分析）上，这将有助于毕业生了解算法的效率及其对应用程序性能的影响。

在专家教师的指导和更新的内容的帮助下，您将获得提升专业形象和应对未来技术挑战所需的所有工具”

模块 1. Backend开发 II -用 Python 从零开始学习算法和数据结构

1.1. 数据结构中的搜索算法

1.1.1. 数据搜索算法的目的
1.1.2. 线性搜索：实现和使用场景
1.1.3. 二分搜索：实例
1.1.4. 效率比较：线性搜索与二分搜索

1.2. 数据结构中的排序算法（I）。基础技术，如冒泡排序和插入排序

1.2.1. 冒泡排序(Bubble Sort)：实现和分析
1.2.2. 插入排序(Insertion Sort)：实现和使用场景
1.2.3. 冒泡排序与插入排序的比较

1.3. 数据结构中的排序算法（II）。高级技术，如选择排序、归并排序和快速排序

1.3.1. Selection Sort.实现和分析
1.3.2. Merge Sort: 实施
1.3.3. Quick Sort: 实施
1.3.4. 排序算法的效率比较

1.4. 数据结构中的递归搜索算法

1.4.1. 递归用途
1.4.2. 直接递归与间接递归
1.4.3. 递归算法示例：阶乘和斐波那契数列实例

1.5. 数据搜索算法的复杂度分析

1.5.1. 算法复杂度：效率度量
1.5.2. 大O符号表示法
1.5.3. 搜索和排序算法的复杂度分析

1.6. 高级数据结构

1.6.1. 树: 术语
1.6.2. 二叉树：操作
1.6.3. 二叉搜索树（BST）：搜索、插入和删除操作

1.7. 图算法

1.7.1. 图表代表
1.7.2. 图的算法：DFS 和 BFS
1.7.3. DFS和BFS之间比较

1.8. 动态编程

1.8.1. 动态编程用处
1.8.2. 动态编程与递归编程的区别
1.8.3. 通过动态编程进行优化

1.9. 数据搜索算法的优化技术

1.9.1. 优化数据搜索算法的重要性
1.9.2. 优化技术: 记忆化技术 (Memoization)
1.9.3. Divide and Conquer: 区分与你将克服

1.10. Python中的其他算法

1.10.1. 排列与组合算法
1.10.2. 基本哈希算法
1.10.3. 子集计数与生成算法

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