Algoritmi e strutture dati in R
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.
377 lezioni228 sfide702 domande del quiz
- Adatto ai principianti
Aiuto alla programmazione con l'AI
Lezioni interattive pratiche
Narrazione audio in ogni lezione
Quiz per mettere alla prova le tue conoscenze
23 certificati gratuiti lungo il percorso
Algoritmi e strutture dati in R, passo dopo passo
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.
- 1Passo 15 corsi, in ordine
- 2Passo 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 in2 * ie2 * i + 1senza alcuno scostamento da ricordare.Inizia5 corsi, in ordine- Lista doppiamente concatenata - Serie sulle strutture dati n. 614 lezioni6 sfide
- Heap e code con priorità - Serie sulle strutture dati #714 lezioni6 sfide
- Trie - Serie sulle strutture dati n. 814 lezioni12 sfide
- Grafi - Serie sulle strutture dati #914 lezioni12 sfide
- Albero AVL - Serie sulle strutture dati #1016 lezioni6 sfide
- 3Passo 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 stessosort()ti permette di scegliere shell sort, quicksort o radix sort tramite l'argomentomethod; dopo questo passaggio sai cosa significa quella scelta.Inizia8 corsi, in ordine- Ordinamento a bolle11 lezioni10 sfide
- Ordinamento per selezione - Serie DSA9 lezioni3 sfide54 domande
- Ordinamento per inserimento - Serie DSA9 lezioni3 sfide
- Merge Sort - Serie DSA9 lezioni3 sfide52 domande
- Quick Sort - Serie DSA9 lezioni3 sfide52 domande
- Heap Sort - Serie DSA9 lezioni3 sfide54 domande
- Ordinamento per conteggio - Serie DSA9 lezioni3 sfide52 domande
- Ordinamento Radix - Serie DSA9 lezioni3 sfide55 domande
- 4Passo 4
Pensiero ricorsivoPagina dedicata
Inizia questo passoIniziaSfide di ricorsione in R, doveoptions(expressions = 5000)limita quanto possono annidarsi le chiamate eRecallpermette 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++.IniziaPagina dedicata - 5Passo 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.Inizia7 corsi, in ordine- Ricerca in ampiezza - Algoritmi sui grafi9 lezioni3 sfide54 domande
- Ricerca in profondità - Algoritmi su grafi9 lezioni3 sfide54 domande
- Algoritmo di Dijkstra - Algoritmi su grafi9 lezioni3 sfide54 domande
- Algoritmo di Bellman-Ford - Algoritmi sui grafi9 lezioni3 sfide54 domande
- Ordinamento topologico - Algoritmi sui grafi9 lezioni3 sfide55 domande
- Algoritmo di Kruskal - Algoritmi sui grafi9 lezioni3 sfide57 domande
- Algoritmo di Prim - Algoritmi sui grafi9 lezioni3 sfide55 domande
- 6Passo 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.Inizia12 corsi, in ordine- Sfide di programmazione per colloqui - Pacchetto I3 lezioni3 sfide
- Sfide di programmazione per colloqui - Pacchetto II3 lezioni3 sfide
- Sfide di programmazione per colloqui - Pacchetto III3 lezioni3 sfide
- Sfide di programmazione per colloqui - Pacchetto IV3 lezioni3 sfide
- Sfide di programmazione per colloqui - Pacchetto V3 lezioni3 sfide
- Sfide di programmazione per colloqui - Pacchetto VI3 lezioni3 sfide
- Sfide di programmazione per colloqui - Pacchetto VII3 lezioni3 sfide
- Sfide di programmazione per colloqui - Pacchetto VIII3 lezioni3 sfide
- Sfide di programmazione per colloqui - Pacchetto IX3 lezioni3 sfide
- Sfide di programmazione per colloqui - X3 lezioni3 sfide
- Problemi di programmazione32 lezioni31 sfide
- Esercizi di programmazione: Volume 225 lezioni24 sfide
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Scrivi codice vero, interroga database, crea siti web e padroneggia i prompt per l'AI. Le nostre lezioni interattive coprono tutte le competenze di cui ha bisogno uno sviluppatore moderno.
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12 giorni di serie
Torna domani per mantenere la tua serie!
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Lascia o raddoppia
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Tutti i modi per imparare
Leggi, ascolta, mettiti alla prova, chiedi all'AI o ripassa qualsiasi cosa tu abbia già visto. Ogni lezione si adatta a te.
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.
Ottieni un certificato
Ottieni un certificato per ogni corso che completi. Aggiungilo al tuo profilo LinkedIn e al curriculum per mostrare ai datori di lavoro le tue competenze di programmazione.
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 comebitwAnd. - 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?
R va bene per algoritmi e strutture dati?
Come si crea una hash map in R?
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?
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?
&, |, ^ e << del C++ diventano le funzioni bitwAnd, bitwOr, bitwXor e bitwShiftL.