هياكل البيانات والخوارزميات 4: مطابقة الأنماط وخوارزميات الرسوم والبرمجة الديناميكية

تُكمل هذه الدورة «هياكل البيانات والخوارزميات» تسلسل البرنامج المكوّن من أربع دورات، عبر التركيز على خوارزميات الرسوم البيانية (Graphs)، والبرمجة الديناميكية، وحلول مطابقة الأنماط في معالجة النصوص. كما تتضمن مراجعة قصيرة للغة Java حول الموضوعات المرتبطة بهياكل البيانات الجديدة التي يغطيها هذا الجزء. تتطلب الدورة معرفة مسبقة بلغة Java، وبالبرمجة كائنية التوجه، وبعدد من هياكل البيانات الخطية وغير الخطية. ويجري دمج مفهوم التعقيد الزمني (Time Complexity) على امتداد محتوى الدورة ضمن جميع هياكل البيانات والخوارزميات التي ستتعلمها وتطبّقها. ستتعمق في «النوع المجرّد للبيانات» للرسوم البيانية (Graph ADT) وفي البنى المساعدة المستخدمة لتمثيل الرسوم (مثل تمثيلات القوائم والمصفوفات/المصفوفات المجاورة وغيرها). ويُعد فهم هذه التمثيلات أساسياً لتطوير خوارزميات قادرة على اجتياز الرسم البياني بالكامل بكفاءة. ستدرس خوارزميتي اجتياز رئيسيتين: البحث بالعمق (Depth-First Search) والبحث بالعرض (Breadth-First Search)، ثم تنتقل إلى خوارزميات محورية تعمل على الرسوم البيانية مثل خوارزمية ديكسترا لإيجاد أقصر مسار. كما ستتعلم خوارزميات بناء «شجرة الامتداد الدنيا» (Minimum Spanning Tree - MST) انطلاقاً من الرسم البياني. وفي جانب معالجة النصوص، ستستكشف خوارزميات مطابقة الأنماط بدءاً من الأساليب البسيطة (Brute Force) وصولاً إلى KMP وBoyer–Moore وRabin–Karp، مع التركيز على دور المعالجة المسبقة (Preprocessing) ومشكلات الاعتماد على الشيفرات التجزئية (Hash Codes) واحتمالات التصادم. ستستخدم أيضاً أدوات التصوّر في الدورة لفهم خطوات الخوارزميات أثناء التنفيذ.

• تحسين مهارات البرمجة بلغة Java عبر تنفيذ خوارزميات الرسوم البيانية وخوارزميات البرمجة الديناميكية
• دراسة تقنيات الخوارزميات لاكتشاف الأنماط ضمن تطبيقات معالجة النصوص
• استخدام المعالجة المسبقة في خوارزميتي Boyer–Moore وKMP
• استكشاف الإشكاليات المرتبطة بالشيفرات التجزئية (Hash Codes) في خوارزمية Rabin–Karp
• فهم Graph ADT وتمثيلاته ضمن البنى المساعدة
• اجتياز الرسوم البيانية باستخدام خوارزميتي البحث بالعمق (DFS) والبحث بالعرض (BFS)

• معرفة أساسية بلغة البرمجة Java
• فهم مبادئ البرمجة كائنية التوجه
• إلمام بأنواع البيانات المجرّدة المختلفة من القوائم المرتبطة (LinkedLists) إلى خرائط التجزئة (Hashmaps) إلى الأشجار (Trees) إلى المكدسات والطوابير (Stacks & Queues)