מבני נתונים ואלגוריתמים ב־R
שאלו על מבני נתונים ב־R ורוב התשובות יפרטו וקטורים, רשימות, מטריצות, data frames ו־factors. המסלול הזה הוא המשמעות האחרת: המחסנית, התור, הרשימה המקושרת, הערימה, העץ והגרף של קורס אלגוריתמים, שאף אחד מהם לא קיים ב־R הבסיסית. אתם בונים כל אחד מהם ב־R, ואז ממיינים, משתמשים ברקורסיה ומחפשים בגרפים בעזרתם, ומסיימים בשאלות ראיונות שנבדקות. בחינם, בדפדפן, עם תעודה ברוב הקורסים.
377 שיעורים228 אתגרים702 שאלות חידון
- ידידותי למתחילים
עזרה בתכנות בליווי AI
שיעורים אינטראקטיביים ומעשיים
הקראה קולית בכל שיעור
חידונים לבדיקת הידע
23 תעודות חינמיות לאורך המסלול
DSA ב־R, שלב אחר שלב
כל שלב הוא אוסף של קורסים קיימים ב־Coddy, וכל כפתור התחלה פותח אותם ב־R. שלושת הקורסים שעדיין לא נלמדים ב־R מופיעים אחרי השלבים.
- 1שלב 15 קורסים, לפי הסדר
- 2שלב 2
סדרת מבני הנתונים, חלק שני
להתחיל את השלב הזהלהתחילרשימה מקושרת דו־כיוונית, ערימות ותורי עדיפויות, עצי trie, גרפים ועץ AVL המאזן את עצמו. R מתחילה אינדקסים מ־1, כמו שספרי לימוד מציירים ערימה, כך שהילדים של צומת יושבים ב־2 * iוב־2 * i + 1בלי היסט לזכור.להתחיל5 קורסים, לפי הסדר - 3שלב 3
אלגוריתמי מיון
להתחיל את השלב הזהלהתחילמיון בועות, בחירה, הכנסה, מיזוג, מהיר, ערימה, מנייה ובסיס, נכתבים ב־R ונצפים בוויזואלייזר.sort()עצמה מאפשרת לבחור מיון shell, מיון מהיר או מיון בסיס דרך הארגומנטmethod; אחרי השלב הזה תדעו מה פירוש הבחירה הזו.להתחיל8 קורסים, לפי הסדר- מיון בועות11 שיעורים10 אתגרים
- מיון בחירה - סדרת DSA9 שיעורים3 אתגרים54 שאלות
- מיון הכנסה - סדרת DSA9 שיעורים3 אתגרים
- מיון מיזוג - סדרת מבני נתונים ואלגוריתמים9 שיעורים3 אתגרים52 שאלות
- מיון מהיר – סדרת DSA9 שיעורים3 אתגרים52 שאלות
- מיון ערימה – סדרת DSA9 שיעורים3 אתגרים54 שאלות
- מיון ספירה – סדרת DSA9 שיעורים3 אתגרים52 שאלות
- מיון רדיקס – סדרת DSA9 שיעורים3 אתגרים55 שאלות
- 4שלב 4
חשיבה רקורסיביתדף ייעודי
להתחיל את השלב הזהלהתחילאתגרי רקורסיה ב־R, שבהoptions(expressions = 5000)מגביל כמה עמוק קריאות יכולות להתקנן ו־Recallמאפשרת לפונקציה לקרוא לעצמה בלי לחזור על השם שלה. כל קריאה מקבלת environment חדש, כך שרקורסיה עמוקה עולה זיכרון וגם זמן. תכנות דינמי ומניפולציית ביטים מופיעים אחרי השלבים, כי הם נלמדים ב־Python וב־C++.להתחילדף ייעודי - 5שלב 5
אלגוריתמים על גרפים
להתחיל את השלב הזהלהתחילחיפוש לרוחב ולעומק, Dijkstra, Bellman-Ford, מיון טופולוגי, Kruskal ו־Prim ב־R, על הגרף שבניתם בשלב השני. ב־R הבסיסית אין תור עדיפויות, ולכן הערימה משלב שתיים היא זו ש־Dijkstra צריך, ואלה האלגוריתמים שחבילות רשתות כמו igraph מריצות בשבילכם.להתחיל7 קורסים, לפי הסדר- חיפוש לרוחב – אלגוריתמים על גרפים9 שיעורים3 אתגרים54 שאלות
- חיפוש לעומק תחילה – אלגוריתמים בגרפים9 שיעורים3 אתגרים54 שאלות
- אלגוריתם דייקסטרה – אלגוריתמים בגרפים9 שיעורים3 אתגרים54 שאלות
- אלגוריתם בלמן-פורד – אלגוריתמים על גרפים9 שיעורים3 אתגרים54 שאלות
- מיון טופולוגי – אלגוריתמים על גרפים9 שיעורים3 אתגרים55 שאלות
- האלגוריתם של קרוסקל - אלגוריתמים בגרפים9 שיעורים3 אתגרים57 שאלות
- האלגוריתם של פרים – אלגוריתמים על גרפים9 שיעורים3 אתגרים55 שאלות
- 6שלב 6
תרגול לראיונות
להתחיל את השלב הזהלהתחילעשר חבילות אתגרי ראיונות ושני מאגרי בעיות תכנות ב־R, שנבדקים במקרי בדיקה: בעיות לא מוכרות, שנפתרות בלי מדריך, בשפה שבה אתם כבר מנתחים נתונים.להתחיל12 קורסים, לפי הסדר- אתגרי קידוד לראיונות עבודה – חלק א׳3 שיעורים3 אתגרים
- אתגרי קידוד לראיונות עבודה – מקבץ II3 שיעורים3 אתגרים
- אתגרי קידוד לראיונות עבודה - חבילה III3 שיעורים3 אתגרים
- אתגרי תכנות לראיונות עבודה – חבילה IV3 שיעורים3 אתגרים
- אתגרי תכנות לראיונות עבודה – חבילה V3 שיעורים3 אתגרים
- אתגרי קידוד לראיונות עבודה - מקבץ VI3 שיעורים3 אתגרים
- אתגרי קוד לראיונות עבודה – חבילה VII3 שיעורים3 אתגרים
- אתגרי קידוד לראיונות – מארז VIII3 שיעורים3 אתגרים
- אתגרי קוד לראיונות עבודה - חבילה IX3 שיעורים3 אתגרים
- אתגרי תכנות לראיונות - X3 שיעורים3 אתגרים
- אתגרי תכנות32 שיעורים31 אתגרים
- אתגרי תכנות: כרך 225 שיעורים24 אתגרים
ללמוד תוך כדי עשייה
כתבו קוד אמיתי, שלפו נתונים ממסדי נתונים, בנו אתרים ושלטו בפרומפטים ל-AI. השיעורים האינטראקטיביים שלנו מכסים כל מיומנות שמפתחים מודרניים צריכים.
לבנות רצף
שמרו על עקביות וראו איך ההתקדמות שלכם גדלה! עקבו אחרי הרגל התכנות היומי, הגנו על הרצף עם ימי הקפאה וקבלו פרסים על כל יום שאתם מגיעים.
12 ימי רצף
חזרו מחר כדי לשמור על הרצף!
January 2026
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
הכל או כלום
יום 5 מתוך 7
הקפאת רצף
2 left
לתכנת מכל מקום
קחו את מסע התכנות שלכם לכל מקום! בלי התקנות, בלי הורדות - פשוט פותחים ומתחילים לתכנת. זמין ב-iOS, ב-Android ובאתר עם דירוג של 4.9 כוכבים.
אתם לא לבד
התחרו בטבלאות דירוג עולמיות, הזמינו חברים כדי לקבל פרסים וחגגו את ההצלחות אחד של השני. תכנות עם חברים זה יותר כיף!
כל הדרכים ללמוד
לקרוא, להאזין, לבחון את עצמכם, לשאול את ה-AI או לחפש כל דבר שכבר למדתם. כל שיעור פוגש אתכם בדיוק איפה שאתם.
משתנה הוא מיכל עם שם ששומר ערך שאפשר להתייחס אליו בהמשך התוכנית.
ב-Python יוצרים משתנה על ידי כתיבת השם, סימן שווה, ואז הערך שרוצים לשמור.
הערך יכול להשתנות עם הזמן - השמה מחדש לאותו שם פשוט מפנה אותו לערך חדש.
לקבל תעודה
קבלו תעודה על כל קורס שתסיימו. הוסיפו אותן לפרופיל ה-LinkedIn ולקורות החיים כדי להציג למעסיקים את כישורי התכנות שלכם.
למה ללמוד DSA ב־R ב־Coddy
- מבני הנתונים האחרים. הטיפוסים של R עצמה הם מה שרוב המדריכים ל־R מתכוונים אליו כשהם אומרים מבני נתונים, וקורס R של Coddy מלמד אותם. קורס אלגוריתמים מתכוון למחסניות, תורים, רשימות מקושרות, ערימות, עצים וגרפים, ש־R הבסיסית לא מספקת. לבנות אותם ב־R זו הדרך שבה אנליסט אוסף את החצי של מדעי המחשב שעבודה עם נתונים נוטה לדלג עליו.
- מה עולה הסמנטיקה של R. R מעתיקה בשינוי, כך שווקטור שגדל עם
c(x, value)בתוך לולאה מועתק בכל מעבר, זמן ריבועי לעבודה לינארית; הקצאה מראש מתקנת את זה. ל־environments יש סמנטיקת הפניה וחיפוש מגובב, וזה הופך אותם למפת הגיבוב של R ולבית הטבעי לצומת שאתם מתכוונים לשנות במקום. - כמעט כל המסלול ב־R. כל מבנה נתונים, מיון, אלגוריתם גרפים, אתגר רקורסיה וחבילת ראיונות נלמדים ב־R. שלושה נלמדים במקום אחר ומופיעים אחרי השלבים עם קישור לכל אחד: תכנות דינמי וסדרת הראיונות של Python ב־Python, ומניפולציית ביטים ב־C++. מניפולציית ביטים נקראת אחרת מתוך R, שבה
&ו־|הם אופרטורים לוגיים ופעולות ביטים הן פונקציות כמוbitwAnd. - נבדק כמו בראיון. כל שיעור מסתיים באתגר R שנבדק במקרי בדיקה, וכשאחד נכשל, Bugsy קורא את הקוד שלכם ומכוון אתכם לתיקון בלי לתת את התשובה. תעודה חינמית ברוב הקורסים, וכל אחת ניתנת לאימות בכתובת משלה.
שאלות נפוצות על DSA ב־R
האם המסלול הזה עוסק במבני הנתונים של R, כמו וקטורים ו־data frames?
האם R טובה למבני נתונים ואלגוריתמים?
איך יוצרים מפת גיבוב ב־R?
h <- new.env(), ואז h[[key]] <- value כדי לשמור ו־h[[key]] כדי לקרוא, מה שמחזיר NULL למפתח חסר. environments מגובבים, המפתחות שלהם הם מחרוזות, ויש להם סמנטיקת הפניה, כך שפונקציה שמשנה אחד משנה אותו גם עבור הקוראת, בשונה מווקטור או מרשימה. רשימה עם שמות נראית כמו מילון אבל מתנהגת כמו ערך: שנו אותה בתוך פונקציה והעותק של הקוראת לא ישתנה.האם רקורסיה עמוקה נכשלת ב־R?
options(expressions = 5000) מגביל כמה עמוק הערכה יכולה להתקנן, ורקורסיה עמוקה, כמו חיפוש לעומק לאורך שרשרת ארוכה, נעצרת עם השגיאה evaluation nested too deeply. העלאת האפשרות קונה קצת מקום; התיקון האמין הוא מחסנית מפורשת בתוך לולאה, המבנה שאתם בונים בשלב הראשון.אילו קורסים במסלול הזה לא נלמדים ב־R?
&, |, ^ ו־<< של C++ הופכים לפונקציות bitwAnd, bitwOr, bitwXor ו־bitwShiftL.