Скачать курс «Бинарное дерево поиска. Полная теория с кодом» — Yury Petrankov | Отзывы | Складчина

Бинарное дерево поиска. Полная теория с кодом

0/5 ·
Создан: 15 марта 2019 г. Обновлён: 23 марта 2026 г.

Бинарное дерево поиска (BST) — фундаментальная структура данных, без понимания которой невозможно эффективно работать с поиском и сортировкой в разработке. Этот материал закрывает пробелы в знаниях, предлагая строгую теорию и практическую реализацию основных алгоритмов работы с деревом. Вы разберете логику вставки, поиска, обхода и удаления узлов, основываясь на переработанных академических источниках. После изучения курса вы сможете самостоятельно реализовывать BST в своих проектах и понимать принципы работы стандартных библиотек структур данных.

0 · 0 отзывов

Отзывов пока нет. Будьте первым!

Ещё интересные курсы

Видеокурс программиста и крэкера Можно купить
116 ₽ 1 990 ₽ −94%

Видеокурс программиста и крэкера

eXeL@B
Добавление CMS в ваше веб-приложение Flask Можно купить
704 ₽ 3 100 ₽ −77%

Добавление CMS в ваше веб-приложение Flask

Michael Kennedy
П
Можно купить
212 ₽ 1 005 ₽ −79%

Продвинутый реверс-инжиниринг программ-вымогателей

Cristina Gheorghisan
П
Можно купить
1 278 ₽ 16 000 ₽ −92%

Профессия мидл python-разработчик. Часть 4/6

Яндекс Практикум
П
Можно купить
592 ₽ 1 090 ₽ −46%

Полный курс Python и Flask Framework

Horizon Tech
О
Можно купить
362 ₽ 12 990 ₽ −97%

Основы решения алгоритмических задач. Уровень 1

Специалист
О
Можно купить
200 ₽ 1 090 ₽ −82%

Основы PyScript 101. Запуск Python в HTML-коде браузера

Принц Патни
Аналитика доходов и ценообразования с помощью Excel и Python Можно купить
198 ₽ 2 050 ₽ −90%

Аналитика доходов и ценообразования с помощью Excel и Python

Haytham Omar
Веб-решения на основе искусственного интеллекта: Python и ChatGPT в деле Сбор взносов
1 247 ₽ 7 000 ₽ −82%

Веб-решения на основе искусственного интеллекта: Python и ChatGPT в деле

Wamm Marketing
Введение в нейронные сети (Keras, Tensorflow) Сбор взносов
580 ₽ 3 500 ₽ −83%

Введение в нейронные сети (Keras, Tensorflow)

Юлия Пономарева