Здесь мы заложим фундамент. Разберём основные концепции, как подходить к изучению алгоритмов и структур данных, и что нас ждёт дальше. Это твоя отправная точка!

Узнаем, что такое O-большое и как оценивать эффективность алгоритмов. Будем понимать, какой код летает, а какой — тормозит систему.

Исследуем, как данные хранятся в памяти, что такое стек, куча и почему они важны для быстродействия программ.

Поймём, как эффективно работать с циклами и рекурсией, когда их использовать и как не превратить код в хаос.

Базовая структура данных. Научимся создавать, изменять и искать данные в массивах. Всё чётко и по делу.

Двумерные массивы, их применение и алгоритмы работы с ними. Понять матрицы — значит, справляться с задачами уровня «боги алгоритмов».

Погружаемся в динамические структуры данных: одно- и двусвязные списки. Учимся управлять узлами и понимать их применение. 

Простая, но важная техника поиска данных. Когда и зачем её использовать, и какие есть ограничения.

Вот тут уже посложнее! Научимся искать быстрее, разбивая массивы на части. Это прям топовая штука!

Самый простой алгоритм сортировки. Мы разберёмся, почему он работает и когда лучше им не пользоваться.

Алгоритм, который проще понять, но чуть сложнее реализовать. Оптимизируем сортировку шаг за шагом.

Лёгкий, но эффективный способ сортировки для небольших данных. Разберём его, чтобы вникнуть в суть.

Простая техника для оптимизации задач с массивами. Идеально подходит для задач с поиском пар, подмассивов и т.д.

Топовая техника для задач на подмассивы, строки и последовательности. Учимся двигать окно и считать быстрее.

Легендарный метод нахождения наибольшего общего делителя. Элегантный и эффективный.

Погружаемся в магию самовызовов. Разберёмся, как писать рекурсивный код, чтобы он не сломал всё к чертям.

Стратегия, лежащая в основе многих крутых алгоритмов. Научимся делить задачу и решать её быстрее.

Разберём детально один из самых эффективных методов сортировки. Быстрее пузырька в разы!

Алгоритм, который сочетает скорость и элегантность. Научимся разрезать массивы, как горячий нож масло.

Узнаем, как эффективно искать данные. Хеш-таблицы, их устройство и применение в реальных задачах.

Структуры данных для работы с уникальными элементами. Поймём, как избегать повторов и находить пересечения.

Простая и мощная структура данных. Разберёмся, как она работает и зачем нужна.

FIFO в действии! Учимся работать с очередями для задач, где важен порядок.

Визуально и концептуально мощная структура данных. Узнаем, как они устроены и где применяются.

Это уже уровень профи! Научимся искать и хранить данные в сбалансированной структуре.

Прокачиваем бинарные деревья. Узнаем, как добиться их баланса для супербыстрого поиска.

Алгоритмическая основа для приоритетных очередей. Понимание кучи — это ключ к крутым алгоритмам.

Реализуем систему, где важные задачи выполняются первыми. Всё, как в реальной жизни.

Эффективный алгоритм, основанный на куче. Идеально для больших данных.

Методы, где решения принимаются на каждом шаге, основываясь на текущей выгоде. Разберём, как и где это работает.

Оптимизация через разбиение задачи на подзадачи. Будем учиться думать стратегически и писать крутой код.

Ещё раз повторим, как задачи с разными приоритетами сортируются и выполняются.

Алгоритм «отката назад». Будем искать решения, возвращаясь к предыдущим шагам. Идеально для задач-головоломок.

Основа многих задач: разберём вершины, рёбра, и как это применять в реальных сценариях.

Простой, но мощный способ обхода графов. Учимся искать пути, начиная с ближайших соседей.

Полный контроль над графами: обходим вершины, уходя на максимальную глубину.

Находим кратчайшие пути в графах, даже если там есть отрицательные веса.

Быстрая и эффективная находка кратчайших путей в графе. Обязательно разберёмся в деталях.

Улучшенная версия Дейкстры для более умного поиска. Лучшая техника для задач с эвристиками.

Разбор базовых операций над строками, от конкатенации до анализа символов.

Методы для поиска подстрок: от базовых до алгоритмически мощных. Учимся работать со строками, как профи.

Поиск строк через хеширование. Быстро и эффективно решаем задачи по работе с текстами.