- Регистрация
- 24.06.19
- Сообщения
- 52,560
- Реакции
- 292,672
Последние темы автора:
- [Елена Силка] Техники формирования ценности и удержания статусных мужчин (2024)
- [Филип Гарднер, Энди Стэндинг] Мебель своими руками. 35 МК, которые можно сделать за выходные (2024)
- [Патрик Кинг] Смол-ток. Перестаньте говорить о погоде и начните налаживать реальные связи (2024)
- [М. Романова] Абсолютное Расслабление. Практика для тех, кто хочет отдохнуть и восстановиться (2024)
- [Галия Злачевская] [Шитье] Компьютерная программа по построению брюк на любую фигуру (2024)
- #1
Голосов: 0
[tutorialedge] Go структуры данных Go Data Structures Course
Знание того, какие структуры данных использовать в определенных сценариях, бесценно и может сэкономить кучу (…извините) времени и усилий.
В этом курсе мы рассмотрим все, от массивов и срезов в go, вплоть до стеков и очередей, прежде чем заняться некоторыми из более сложных структур данных, таких как связанные списки, двоичные деревья и графы.
После того, как мы заложили эти фундаментальные знания, мы расширим их, чтобы затем рассмотреть некоторые из наиболее распространенных алгоритмов сортировки и поиска и то, как вы можете эффективно реализовать их в Go!
Почему это важно?
Знание структур данных — это не просто то, что вам нужно, чтобы пройти эти сложные технические собеседования. Это фундаментальные знания, которые помогут вам проектировать и разрабатывать лучшие, более эффективные приложения, соответствующие назначению.
Например, знание того, когда использовать a, а Set когда Array для выполнения определенных задач, может помочь повысить производительность критических разделов вашего приложения, а также сократить время, затрачиваемое на отладку, почему ваше приложение не работает должным образом.
Предварительно требования
Этот курс предполагает минимальный уровень опыта работы с Go и синтаксисом, чтобы мы могли сосредоточиться на основных концепциях информатики.
Что вы узнаете
В текстовых разделах этого курса будут разбросаны викторины, которые помогут вам подтвердить свои знания и улучшить активное запоминание, чтобы, когда вам понадобятся эти знания, их было легче запомнить.
Материал на английском языке
Подробнее:
[tutorialedge] Go структуры данных Go Data Structures Course - Описание курса
Знание того, какие структуры данных использовать в определенных сценариях, бесценно и может сэкономить кучу (…извините) времени и усилий.
В этом курсе мы рассмотрим все, от массивов и срезов в go, вплоть до стеков и очередей, прежде чем заняться некоторыми из более сложных структур данных, таких как связанные списки, двоичные деревья и графы.
После того, как мы заложили эти фундаментальные знания, мы расширим их, чтобы затем рассмотреть некоторые из наиболее распространенных алгоритмов сортировки и поиска и то, как вы можете эффективно реализовать их в Go!
Почему это важно?
Знание структур данных — это не просто то, что вам нужно, чтобы пройти эти сложные технические собеседования. Это фундаментальные знания, которые помогут вам проектировать и разрабатывать лучшие, более эффективные приложения, соответствующие назначению.
Например, знание того, когда использовать a, а Set когда Array для выполнения определенных задач, может помочь повысить производительность критических разделов вашего приложения, а также сократить время, затрачиваемое на отладку, почему ваше приложение не работает должным образом.
Предварительно требования
Этот курс предполагает минимальный уровень опыта работы с Go и синтаксисом, чтобы мы могли сосредоточиться на основных концепциях информатики.
Что вы узнаете
- Массивы и срезы
- Сортировка в Go
- Очереди
- Связанные списки
- Стеки
- Графики
- Бинарные деревья
- Приоритетные очереди
В текстовых разделах этого курса будут разбросаны викторины, которые помогут вам подтвердить свои знания и улучшить активное запоминание, чтобы, когда вам понадобятся эти знания, их было легче запомнить.
Материал на английском языке
Подробнее:
Для просмотра ссылок пройдите регистрацию
Скачать курс - [tutorialedge] Go структуры данных Go Data Structures Course
Вы должны Войти на форум чтобы увидеть контент.