Écrire du code qui s'exécute plus rapidement, utilise moins de mémoire et se prépare à l'entretien d'embauche.

Description
Ce cours a été préparé en fonction de mes expériences réelles d'entretiens d'embauche avec Google, Microsoft, Amazon et Snapchat.

Dans ce cours, vous apprendrez comment analyser des algorithmes comme le tri, la recherche et les algorithmes graphiques, comment réduire la complexité du code d'un niveau Big-O. De plus, vous apprendrez différents types de structure de données pour votre code, comment trouver Big-O pour chaque structure de données et comment appliquer la structure de données correcte à votre problème en Java.

Nous allons discuter de la complexité des codes dans différents algorithmes de tri (Bubble, Merge, Heap et tri rapide), algorithmes de recherche (recherche binaire, recherche linéaire et interpolation), algorithmes graphiques (arbre binaire, DFS, BFS, Nearest Neighbor et Shortest path, Algorithme de Dijkstra), algorithmes de recherche (recherche binaire, recherche linéaire et interpolation), algorithmes graphiques (arbre binaire, DFS, DFS, BFS, Nearest Neighborithme et Shortest path, Algorithme de Dijkstra).

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