Percorso di apprendimento

Algoritmi e strutture dati in R

Q: Come si crea una hash map in R?

Con un environment: h <- new.env(), poi h[[key]] <- value per memorizzare e h[[key]] per leggere, che restituisce NULL per una chiave mancante. Gli environment usano l'hash, hanno chiavi stringa e semantica per riferimento, quindi una funzione che ne modifica uno lo modifica anche per il chiamante, a differenza di un vettore o di una lista. Una lista con nomi sembra un dizionario ma si comporta come un valore: modificala dentro una funzione e la copia del chiamante resta intatta.

Q: In R la ricorsione profonda fallisce?

Può succedere. Per impostazione predefinita options(expressions = 5000) limita quanto può annidarsi la valutazione, e una ricorsione profonda, come una ricerca in profondità lungo una catena lunga, si ferma con un errore evaluation nested too deeply. Alzare l'opzione ti dà un po' di margine; la soluzione affidabile è una pila esplicita in un ciclo, la struttura che costruisci nel primo passaggio.

Q: Quali corsi di questo percorso non sono insegnati in R?

Tre: la programmazione dinamica e la serie di colloqui in Python, insegnate in Python, e la manipolazione dei bit, insegnata in C++. Sono elencati dopo i passaggi, ognuno con un link che lo apre nel suo linguaggio. La programmazione dinamica si traduce direttamente, dato che in R una tabella di memoizzazione è un vettore preallocato, e i &, |, ^ e << del C++ diventano le funzioni bitwAnd, bitwOr, bitwXor e bitwShiftL.

Q: Devo conoscere R prima di iniziare questo percorso?

Almeno vettori, liste, funzioni, cicli e l'indicizzazione da 1. Se sono argomenti nuovi, il corso di R di Coddy ti porta prima a quel punto, gratis, e questo percorso riprende da dove finisce.

Q: Ricevo un certificato per il percorso Algoritmi e strutture dati?

Sì. Completa ogni passo e ricevi un certificato gratuito per l'intero percorso Algoritmi e strutture dati. Elenca ogni corso completato lungo il percorso, e rimanda al certificato di ogni corso, così chiunque può verificare ogni competenza indicata. Puoi aggiungerlo al tuo profilo LinkedIn. È un certificato di completamento di Coddy, non una qualifica accreditata.

Chiedi quali sono le strutture dati in R e quasi tutte le risposte elencano vettori, liste, matrici, data frame e fattori. Questo percorso segue l'altro significato: la pila, la coda, la lista concatenata, l'heap, l'albero e il grafo di un corso di algoritmi, nessuno dei quali è presente in R base. Li costruisci tutti in R, poi li usi per ordinare, ricorrere e visitare grafi, e concludi con problemi da colloquio valutati. Gratis, nel browser, con un certificato nella maggior parte dei corsi.

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Algoritmi e strutture dati in R, passo dopo passo

38 corsi377 lezioni284 sfide702 domande del quiz

Ogni passaggio è un insieme di corsi Coddy già esistenti, e ogni pulsante Inizia li apre in R. I tre corsi non ancora insegnati in R sono elencati dopo i passaggi.

1
Passo 1
Serie sulle strutture dati, parte uno
Inizia questo passoIniziaPila, coda, albero binario, tabella hash e lista concatenata, ognuno costruito da zero in R e poi usato per risolvere problemi. Delle cinque, solo la tabella hash ha un sostituto in R base, l'environment, e dopo questo passaggio sai cosa fa per te.Inizia
5 corsi, in ordine
66 lezioni56 sfide4 progetti
2
Passo 2
Serie sulle strutture dati, parte due
Inizia questo passoIniziaLista doppiamente concatenata, heap e code di priorità, trie, grafi e l'albero AVL autobilanciato. R indicizza da 1, come i libri di testo disegnano un heap, quindi i figli di un nodo stanno in 2 * i e 2 * i + 1 senza alcuno scostamento da ricordare.Inizia
5 corsi, in ordine
72 lezioni62 sfide3 progetti
3
Passo 3
Algoritmi di ordinamento
Inizia questo passoIniziaBubble sort, selection, insertion, merge, quick, heap, counting e radix sort, scritti in R e osservati nel visualizzatore. Lo stesso sort() ti permette di scegliere shell sort, quicksort o radix sort tramite l'argomento method; dopo questo passaggio sai cosa significa quella scelta.Inizia
8 corsi, in ordine
74 lezioni38 sfide319 domande7 progetti
4
Passo 4
Pensiero ricorsivoPagina dedicata
Inizia questo passoIniziaSfide di ricorsione in R, dove options(expressions = 5000) limita quanto possono annidarsi le chiamate e Recall permette a una funzione di chiamare sé stessa senza ripetere il proprio nome. Ogni chiamata riceve un nuovo environment, quindi una ricorsione profonda costa memoria oltre che tempo. La programmazione dinamica e la manipolazione dei bit sono elencate dopo i passaggi, perché sono insegnate in Python e in C++.Inizia Pagina dedicata15 lezioni15 sfide
5
Passo 5
Algoritmi sui grafi
Inizia questo passoIniziaRicerca in ampiezza e in profondità, Dijkstra, Bellman-Ford, ordinamento topologico, Kruskal e Prim in R, sul grafo che hai costruito nel secondo passaggio. R base non ha una coda di priorità, quindi l'heap del secondo passaggio è quello che serve a Dijkstra, e questi sono gli algoritmi che pacchetti per le reti come igraph eseguono per te.Inizia
7 corsi, in ordine
63 lezioni28 sfide383 domande7 progetti
6
Passo 6
Pratica per i colloqui
Inizia questo passoIniziaDieci pacchetti di sfide da colloquio e due raccolte di problemi di programmazione in R, valutati da casi di test: problemi mai visti, risolti senza tutorial, nel linguaggio in cui analizzi già i dati.Inizia
12 corsi, in ordine
87 lezioni85 sfide

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1const greeting = "Hello, Coddy!"

2function sayHi(name) {

3 return greeting + " " + name

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Test #2

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Introduzione alle variabili

Audio

Una variabile è un contenitore con un nome che memorizza un valore a cui puoi fare riferimento più avanti nel programma.

In Python la crei scrivendo il nome, un segno di uguale e poi il valore che vuoi memorizzare.

Il valore può cambiare nel tempo: riassegnare il nome lo fa semplicemente puntare a un nuovo valore.

1xSarah

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Perché imparare algoritmi e strutture dati in R su Coddy

Le altre strutture dati. I tipi propri di R sono ciò che la maggior parte dei tutorial su R chiama strutture dati, e il corso di R di Coddy li insegna. Un corso di algoritmi intende pile, code, liste concatenate, heap, alberi e grafi, che R base non fornisce. Costruirli in R è il modo in cui chi analizza dati recupera la metà dell'informatica che il lavoro sui dati tende a saltare.
Quanto costa la semantica di R. R copia quando modifichi, quindi un vettore fatto crescere con c(x, value) dentro un ciclo viene copiato a ogni passaggio, tempo quadratico per un lavoro lineare; preallocare risolve il problema. Gli environment hanno semantica per riferimento e ricerca tramite hash, il che li rende la hash map di R e la sede naturale per un nodo che vuoi modificare sul posto.
Quasi tutto il percorso in R. Ogni struttura dati, ordinamento, algoritmo sui grafi, sfida di ricorsione e pacchetto da colloquio è insegnato in R. Tre corsi sono insegnati altrove ed elencati dopo i passaggi con un link a ciascuno: la programmazione dinamica e la serie di colloqui in Python, in Python, e la manipolazione dei bit, in C++. Da R la manipolazione dei bit si legge in modo diverso, perché & e | sono operatori logici e le operazioni sui bit sono funzioni come bitwAnd.
Valutato come in un colloquio. Ogni lezione termina con una sfida in R verificata da casi di test, e quando una fallisce, Bugsy legge il tuo codice e ti indirizza verso la correzione senza darti la risposta. Un certificato gratuito nella maggior parte dei corsi, ognuno verificabile al proprio URL.

Domande frequenti su algoritmi e strutture dati in R

Questo percorso riguarda le strutture dati di R, come vettori e data frame?

Non principalmente. I tipi di dati propri di R sono vettori atomici, liste (che si annidano), matrici, data frame e fattori; sono ciò che trattano quasi tutte le guide sulle strutture dati in R, e il corso di R di Coddy li insegna. Questo percorso segue il significato informatico: pile, code, liste concatenate, tabelle hash, heap, trie, alberi e grafi, costruiti in R e poi usati per ordinamento, ricorsione e algoritmi sui grafi.

R va bene per algoritmi e strutture dati?

Funziona, con un po' di attrito. R è pensato per la statistica vettorizzata, non per strutture fatte di nodi collegati, quindi una lista concatenata o un albero richiedono più ragionamento che in Python, e i colloqui tecnici si svolgono raramente in R. Per chi analizza dati, quell'attrito è il valore: sapere che far crescere un vettore in un ciclo costa tempo quadratico, o che un environment è una hash map, è ciò che fa scalare il codice R sui dati reali.

Come si crea una hash map in R?

Con un environment: h <- new.env(), poi h[[key]] <- value per memorizzare e h[[key]] per leggere, che restituisce NULL per una chiave mancante. Gli environment usano l'hash, hanno chiavi stringa e semantica per riferimento, quindi una funzione che ne modifica uno lo modifica anche per il chiamante, a differenza di un vettore o di una lista. Una lista con nomi sembra un dizionario ma si comporta come un valore: modificala dentro una funzione e la copia del chiamante resta intatta.

In R la ricorsione profonda fallisce?

Può succedere. Per impostazione predefinita options(expressions = 5000) limita quanto può annidarsi la valutazione, e una ricorsione profonda, come una ricerca in profondità lungo una catena lunga, si ferma con un errore evaluation nested too deeply. Alzare l'opzione ti dà un po' di margine; la soluzione affidabile è una pila esplicita in un ciclo, la struttura che costruisci nel primo passaggio.

Quali corsi di questo percorso non sono insegnati in R?

Tre: la programmazione dinamica e la serie di colloqui in Python, insegnate in Python, e la manipolazione dei bit, insegnata in C++. Sono elencati dopo i passaggi, ognuno con un link che lo apre nel suo linguaggio. La programmazione dinamica si traduce direttamente, dato che in R una tabella di memoizzazione è un vettore preallocato, e i &, |, ^ e << del C++ diventano le funzioni bitwAnd, bitwOr, bitwXor e bitwShiftL.

Devo conoscere R prima di iniziare questo percorso?

Almeno vettori, liste, funzioni, cicli e l'indicizzazione da 1. Se sono argomenti nuovi, il corso di R di Coddy ti porta prima a quel punto, gratis, e questo percorso riprende da dove finisce.

Ricevo un certificato per il percorso Algoritmi e strutture dati?

Sì. Completa ogni passo e ricevi un certificato gratuito per l'intero percorso Algoritmi e strutture dati. Elenca ogni corso completato lungo il percorso, e rimanda al certificato di ogni corso, così chiunque può verificare ogni competenza indicata. Puoi aggiungerlo al tuo profilo LinkedIn. È un certificato di completamento di Coddy, non una qualifica accreditata.

Altri percorsi di apprendimento

Gli stessi corsi, organizzati per un ruolo diverso. I progressi si mantengono: un corso completato in un percorso vale per ogni percorso che lo include.

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Illustrazione dei linguaggi di programmazione di Coddy

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