همزمان کردن برنامه ها، می‌تواند بخشی حیاتی اطمینان از پاسخگویی خوب و کارایی بالا باشد، اما کالکشن‌های استاندارد برای محیط‌های همزمان طراحی نشده اند. در دوره ویدیویی C# Concurrent Collections (کالکشن‌های همزمان سی شارپ) موسسه Pluralsight که توسط Simon Robinson تدریس شده است، شما نحوه‌ی استفاده از کالکشن‌های همزمان را یاد خواهید گرفت تا با فکر کردن در مورد مسئله‌ها به صورت همزمان، قدرت دستکاری داده‌ها در کالکشن‌ها در سناریو‌های چند نخی را به دست آورید.
ابتدا، یاد خواهید گرفت که چگونه از شرایط مسابقه و خراب شدن داده‌ها اجتناب کنید و همچنین چگونه از لامبدا‌ها و closure‌ها برای انجام عملیات کالکشن‌های همزمان به صورت thread-safe استفاده کنید. در ادامه، کالکشن‌های تولید کننده-مصرف کننده مانند پشته‌ها و صف‌ها را بررسی خواهید کرد. سپس یاد خواهید گرفت که چگونه به صورت امن همه‌ی آیتم هایی یک صف را استفاده کنید وقتی که نمی‌دانید که آیا ممکن است که سایر thread‌ها نیز، آیتم‌های دیگری را اضافه کرده باشند. در پایان شما درباره‌ی شیوه‌های خوب برنامه نویسی کنکاش خواهید کرد تا کالکشن‌های همزمان خود را کارا نگه دارید. در پایان این دوره، شما نحوه‌ی ذخیره بدون خطر داده‌ها در کالکشن‌ها و اینکه چندین thread به صورت همزمان به آن داده‌ها دسترسی داشته باشند را درک خواهید کرد؛ ضمن اینکه از باگ‌های همگام سازی thread که به صورتی دیگر می‌توانند کد همزمان را دچار افت کنند اجتناب کنید.

اگر فکر می‌کنید که ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها همگی فقط تئوری هستند، آنچه را که آن‌ها می‌توانند برای کد شما انجام دهند را از دست می‌دهید. بیاموزید که از  Oبزرگ استفاده کنید تا کد شما به مراتب سریعتر اجرا شود. از ساختمان داده هایی مانند جدول‌های هش، درخت‌ها و گراف‌ها برای افزایش تصاعدی کارایی کد خودتان استفاده کنید. این کتاب با زبان ساده و نمودارهای واضح، بدون توجه به سابقه شما، این موضوع پیچیده را قابل دسترسی می‌کند. ویرایش جدید این کتاب، تمرین‌های عملی در هر فصل ارائه می‌دهد و فصل‌های جدیدی با موضوعاتی همچون برنامه نویسی پویا، هیپ‌ها و درخت‌ها اضافه شده اند. در این کتاب، اطلاعات عملی مورد نیاز کار روزمره را برای تسلط بر ساختمان داده‌ها و الگوریتم ها، دریافت خواهید کرد.
الگوریتم‌ها و ساختمان داده ها، بسیار بیشتر از مفاهیم انتزاعی هستند. تسلط بر آن‌ها شما را به قادر به نوشتن کد هایی می‌کند که سریع‌تر و کارآمد‌تر اجرا شوند؛ به ویژه این موارد برای برنامه‌های وب و موبایل امروزی بسیار مهم هستند. با استفاده از تکنیک‌ها و سناریوهای دنیای واقعی که می‌توانید در کد تولیدی روزانه خود همراه با مثال هایی در جاوا اسکریپت، پایتون و روبی استفاده کنید، رویکردی عملی در ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها داشته باشید. ویرایش دوم کتاب A Common-Sense Guide to Data Structures and Algorithms, Second Edition (راهنمای عام برای ساختمان داده‌ها و الگوریتم ها، ویرایش دوم)، دارای فصل‌های جدیدی درباره بازگشت، برنامه نویسی پویا و استفاده از O بزرگ در کارهای روزمره است.
برای اندازه گیری و بیان کارآیی کد خودتان، از علامت Big O استفاده کنید و الگوریتم خود را برای سریعتر کردن آن اصلاح کنید. دریابید که چگونه انتخاب آرایه ها، لیست‌های پیوندی و جداول هش، می‌توانند به طرز چشمگیری بر کدی که می‌نویسید تأثیر بگذارند. برای حل مسائل قلق دار، از بازگشت استفاده کنید و الگوریتم هایی ایجاد کنید که به طور تساعدی سریع‌تر از گزینه‌های جایگزین اجرا می‌شوند. برای کمک به مقیاس پذیر کردن برنامه‌های خاصی همچون شبکه‌های اجتماعی و نرم افزار‌های نقشه برداری، در ساختمان داده‌های پیشرفته ای مانند درخت‌های دو دویی و گراف‌ها کنکاش کنید. حتی ممکن است که با یک کلمه کلیدی روبرو شوید که می‌تواند کد شما را بسیار سرعت بخشد. همچنین با تمرین‌های موجود در هر فصل همراه با راه حل‌های تشریحی، مهارت‌های جدید خود را تمرین کنید. همین امروز از این تکنیک‌ها استفاده کنید تا کد شما سریعتر و مقیاس پذیرتر شود.

ویرایش هفتم کتاب Data Abstraction & Problem Solving with C++: Walls and Mirrors، مفاهیم اساسی علوم کامپیوتر مرتبط با مطالعه ساختمان‌های داده را معرفی می‌کند. این کتاب، حل مسئله و دسترسی و دستکاری کارآمد داده‌ها را بررسی می‌کند و برای خوانندگانی نوشته شده است که از قبل درکی پایه ای از سی پلاس پلاس دارند.

«دیوارها و آینه ها» ذکر شده در عنوان کتاب، نشان دهنده تکنیک‌های حل مسئله است که در متن کتاب ارائه شده اند. انتزاع داده ها، جزئیات یک ماژول را از بقیه برنامه پنهان می‌کند، در حالی که بازگشت یک تکنیک تکراری است که با حل نسخه‌های کوچکتر از همان مسئله، مسئله را حل می‌کند، همانطور که تصاویر در آینه‌های روبروی هم، با هر بازتاب کوچکتر می‌شوند. همراه با تغییرات کلی برای بهبود وضوح و صحت، ویرایش هفتم این کتاب شامل یادداشت‌های جدید، نکات برنامه نویسی و مسائل نمونه است.

کالکشن‌ها برای ذخیره کردن داده‌ها در برنامه‌ها ضروری هستند؛ اما تعداد زیاد مجموعه‌های مختلف می‌تواند گیج کننده باشد. در دوره ویدیویی Beginning C# Collections موسسه Pluralsight که توسط Simon Robinson تدریس شده است، شما توانایی استفاده از کالکشن‌های متداول برای پرس و جو از داده‌ها را به دست خواهید آورد.

در این دوره، ابتدا یاد می‌گیرید که چگونه و چه زمانی از آرایه، لیست و دیکشنری که سه کالکشن پر استفاده برای گروه بندی داده‌ها با هم هستند، استفاده کنید. سپس، نحوه پرس و جو از داده‌ها با استفاده از حلقه‌های foreach و for و همچنین استفاده از LINQ را خواهید فهمید. سرانجام، شما چگونگی قرار دادن کالکشن‌ها را در کالکشن‌های دیگر برای انجام کارهایی مانند پارتیشن بندی داده‌ها بررسی خواهید کرد. پس از پایان این دوره، شما مهارت‌های لازم را برای ذخیره کردن داده‌ها در کالکشن‌ها و جستجو، شمردن، پرس و جو و اصلاح آن‌ها با استفاده از کالکشن‌ها در انواع مختلفی از سناریو‌ها را در اختیار خواهید داشت.

درک نحوه استفاده صحیح از کالکشن ها، بخشی اساسی در نوشتن برنامه‌های کارآمد C# است. در دوره ویدیویی Advanced C# Collections موسسه Pluralsight که توسط Simon Robinson تدریس شده است، نحوه‌ی استفاده از طیف وسیعی از کالکشن‌های مایکروسافت را یاد خواهید گرفت و نحوه‌ی اطمینان حاصل کردن از منحصر به فرد بودن عناصر کالکشن را با استفاده از مجموعه‌ها و به همراه سفارشی سازی جستجوی کلید دیکشنری و مرتب سازی عناصر درک می‌کنید.

ابتدا، شما درک بهتری از اصول مقیاس پذیری کالکشن‌ها پیدا می‌کنید؛ چرا که برای اطمینان از عملکرد قابل قبول در هنگام مواجهه با کالکشن‌های بسیار بزرگ مهم است. سپس نحوه‌ی قوی‌تر کردن کد‌های مرتبط با کالکشن‌ها را با استفاده از interface‌های کالکشن‌ها برای جدا سازی کد‌ها و کالکشن‌های immutable و فقط خواندنی را برای حفاظت از داده‌های خودتان بررسی خواهید کرد. در نهایت، استفاده از کالکشن‌ها در یک سناریوی چند نخی (multi-threaded) را با استفاده کالکشن‌های همزمان بررسی خواهید کرد. در پایان این دوره، شما دانش لازم را برای انتخاب مناسب‌ترین کالکشن برای هر شرایطی و بهره گیری از آن به همراه بهترین روش‌ها را در اختیار خواهید داشت.

ساختمان داده‌ها به شما امکان می‌دهند تا داده‌ها را به صورتی کارآمد ذخیره و سازماندهی کنید. آنها برای هر مسئله ای بسیار مهم هستند، یک راه حل کامل ارائه می‌دهند و مانند کدی قابل استفاده مجدد عمل می‌کنند. ویرایش دوم کتاب Hands-On Data Structures and Algorithms with Python، ساختمان‌های داده اساسی پایتون و متداول‌ترین الگوریتم‌ها برای ساختن برنامه‌های آسان و قابل نگهداری را به شما آموزش می‌دهد.

این کتاب به شما کمک می‌کند تا قدرت لیست‌های پیوندی، لیست‌های پیوندی دوطرفه و لیست‌های پیوندی حلقوی را درک کنید. شما ایجاد ساختمان داده‌های پیچیده ای همچون گراف ها، پشته‌ها و صف‌ها را یاد خواهید گرفت. همان طور که فصل‌های کتاب را یکی پس از دیگری می‌گذرانید، شما کاربرد‌های جستجوی دو دویی و درخت‌های جستجوی دو دویی را همراه با یادگیری تکنیک‌ها و ساختار‌های رایج مورد استفاده در کارهایی مثل پیش پردازش، مدل سازی و تبدیل داده‌ها بررسی خواهید کرد. در فصل‌های پایانی، با سازمان دهی کد خود به روشی قابل مدیریت، سازگار و بسط پذیر، چم و خم آن را پیدا خواهید کرد. شما همچنین نحوه مرتب سازی حبابی، مرتب سازی انتخابی، مرتب سازی درجی و ادغام الگوریتم‌های مرتب سازی را به تفصیل مطالعه خواهید کرد. در پایان کتاب خواهید آموخت که چگونه کامپوننت هایی بسازید که به راحتی قابل فهم باشند و اشکال زدایی شوند تا در برنامه‌های مختلف استفاده کنید. شما همچنین در مورد پیاده سازی همه‌ی الگوریتم‌های مهم و مرتبط با پایتون اطلاعاتی کسب خواهید کرد.

این کتاب برای توسعه دهندگانی است که می‌خواهند ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌های پایتون را یاد بگیرند تا برنامه‌های پیچیده و انعطاف پذیر بنویسند. در این کتاب دانستن دانش پایه برنامه نویسی پایتون انتظار می‌رود.

قسمت دوم چاپ چهارم کتاب الگوریتم‌‌های رابرت صدگویک و کوین وین، با هدف بررسی مهمترین الگوریتم‌های کامپیوتری مورد استفاده و آموزش تکنیک‌های اساسی به تعداد فزاینده افرادی که نیاز به دانستن آنها دارند نوشته شده است. بعد از اینکه دانشجویان مهارت‌های برنامه نویسی پایه ای را کسب کردند و با سیستم‌های کامپیوتری آشنا شدند، این کتاب برای استفاده به عنوان کتاب درسی دوره دوم در علوم کامپیوتر در نظر گرفته شده است. این کتاب همچنین ممکن است برای خود خوانی یا به عنوان مرجعی برای افرادی که مشغول توسعه سیستم‌های رایانه ای یا برنامه‌های کاربردی هستند مفید باشد، زیرا شامل پیاده سازی الگوریتم‌های مفید و اطلاعات دقیق در مورد مشخصات کارایی و کلاینت‌ها است. چشم انداز گسترده ای که در نظر گرفته شده، باعث می‌شود که این کتاب مقدمه ای مناسب برای این زمینه باشد.

مطالعه الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها اساسی برای هر برنامه درسی علوم کامپیوتر است، اما فقط برای برنامه نویسان و دانشجویان علوم کامپیوتر نیست و هر کسی که از کامپیوتر استفاده می‌کند می‌خواهد که آن سریعتر اجرا شود و یا مسائل بزرگتری را حل کند. الگوریتم‌های موجود در این کتاب نشان دهنده گستره دانشی است که طی 50 سال گذشته توسعه یافته و ضروری شده اند. از مسائل شبیه سازی N-body در فیزیک گرفته تا مسائل توالی ژنتیکی در زیست شناسی مولکولی، روش‌های اساسی شرح داده شده در این کتاب در تحقیقات علمی ضروری هستند؛ از سیستم‌های مدل سازی معماری گرفته تا شبیه ساز هواپیماها، به ابزار اساسی در مهندسی تبدیل شده اند؛ از سیستم‌های پایگاه داده گرفته تا موتورهای جستجوگر اینترنتی، آنها به بخش‌های ضروری سیستم‌های نرم افزاری مدرن تبدیل شده اند. و اینها تنها چند نمونه است و با گسترش حوزه برنامه‌های کامپیوتری، تاثیر روش‌های اساسی تحت پوشش در اینجا افزایش می‌یابند.

به عنوان یک توسعه دهنده، مطمئناً در مورد ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌های مختلف شنیده اید. با این حال، آیا تا به حال در مورد آنها و تأثیرشان بر عملکرد برنامه‌های خود عمیقا فکر کرده اید؟ اگر نه، وقت آن است که نگاهی به این موضوع بیندازیم و این کتاب جای بسیار خوبی برای شروع است!

کتاب ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها در سیشارپ، ساختمان داده‌های زیادی را پوشش می‌دهد که از ساده‌ترین آن‌ها یعنی آرایه‌ها و انواع مختلف آن، به عنوان نماینده ساختمان داده‌های دسترسی تصادفی شروع می‌کند. سپس لیست‌ها همراه با نوع مرتب شده آن‌ها معرفی شده اند. این کتاب همچنین ساختمان‌های داده دسترسی محدود را بر اساس پشته‌ها و صف ها، از جمله صف اولویت توضیح می‌دهد. پس از این، ما ساختمان داده دیکشنری را به شما معرفی می‌کنیم که به شما این امکان را می‌دهد تا کلید‌ها را به مقادیر نگاشت کنید و جست و جوی سریع انجام دهید. همچنین نوع مرتب شده دیکشنری نیز پشتیبانی می‌شود.  اگر می‌خواهید که از عملیات مرتبط با مجموعه‌ها با کارایی بالا بهره ببرید، شما می‌توانید از ساختمان داده دیگری به نام hash set استفاده کنید. یکی از قدرتمند‌ترین ساختار‌ها درخت است که در چند نوع مختلف مثل درخت دودویی، درخت جستجوی دودویی، درخت خود متوازن و هیپ وجود دارد. آخرین ساختمان داده ای که ما بررسی می‌کنیم گراف است که توسط بسیاری از مباحث جالب الگوریتمی مثل پیمایش گراف، درخت پوشای کمینه، رنگ آمیزی نود‌ها و پیدا کردن کوتاه‌ترین مسیر در گراف پشتیبانی می‌شود. مطالب زیادی پیش روی شماست!

کتاب ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها در سیشارپ، برای آن دسته از توسعه دهندگانی است که دوست دارند ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها در #C را یاد بگیرند. دانش پایه ای برنامه نویسی #C در استفاده بهتر شما از این کمک مفید خواهد بود.

ما ساختمان‌های داده را مطالعه می‌کنیم تا بتوانیم یاد بگیریم که برنامه‌های کارآمدتری بنویسیم. ولی چرا با این که هر ساله کامپیوترهای جدید سریع‌تر می‌شوند برنامه‌ها باید کارآمد باشند؟ دلیلش این است که جاه طلبی‌ها ما نیز به همراه توانایی‌های ما رشد می‌کنند. به جای اینکه ارائه راندمان بالا منسوخ شود، انقلاب مدرن در توان محاسباتی و قابلیت‌های ذخیره سازی صرفا بهره وری را افزایش می‌دهند همان طور که ما تلاش به انجام کارهای پیچیده‌تر می‌کنیم.

برای افزایش راندمان برنامه نیازی نیست و نباید با طراحی صحیح و کدنویسی واضح تداخلی داشته باشد. نوشتن برنامه هایی با راندمان بالا سر و کار کمی با با ترفند‌های برنامه نویسی دارد اما نسبتا بر اساس سازمان دهی مناسب اطلاعات و الگوریتم هاست. برنامه نویسی که بر روی اصول پایه ای طراحی واضح تسلط پیدا نکرده است، به احتمال زیاد قادر به نوشتن برنامه هایی با راندمان بالا نیست. بر عکس نگرانی‌های مربوط به هزینه‌های توسعه و نگهداری نباید به عنوان بهانه ای برای توجیه کارایی پایین برنامه باشد. عمومیت طراحی باید بدون فدا کردن کارایی قابل دستیابی باشد، ولی این تنها در صورتی امکان پذیر است که طراح بداند که کارایی را چگونه اندازه بگیرد و آن را به عنوان جزئی جدا نشدنی از فرآیند طراحی و پیاده سازی کند. بیشتربرنامه‌های درسی علوم کامپیوتر تصدیق کرده اند که مهارت‌های خوب برنامه نویسی با تاکید زیادی بر اصول بنیادین مهندسی نرم افزار آغاز می‌شود. پس از آن وقتی که یک برنامه نویس اصول طراحی روشن و پیاده سازی برنامه را یاد گرفت، قدم بعدیش مطالعه تاثیر سازمان دهی داده و الگوریتم‌ها بر روی راندمان برنامه است.

کتاب تحلیل ساختمان‌های داده و الگوریتم‌ها در سی پلاس پلاس؛ راهنمایی جامع با تمرکز بر روی ایجاد ساختمان‌های داده و الگوریتم‌های با راندمان بالا است. این کتاب چگونگی انتخاب و یا طراحی مناسبترین ساختمان داده برای یک مسئله را بیان کرده است. در این کتاب از ++C  به عنوان زبان برنامه نویسی استفاده شده است.

ویرایش ششم کتاب Data Structures and Algorithms in Java (ساختمان‌های داده و الگوریتم‌ها در جاوا)، مقدمه ای بر ساختمان‌های داده از قبیل طراحی، آنالیز و پیاده سازی آن‌ها است. از دیر باز طراحی و آنالیز ساختمان‌های داده کار آمد به عنوان موضوع اصلی در محاسبات شناخته شده است. ما حس می‌کنیم که نقش اساسی طراحی و آنالیز ساختمان داده در برنامه‌ی تحصیلی و توجه به اهمیت ساختمان‌های داده و الگوریتم‌های کار آمد در بیشتر سیستم‌های نرم افزاری از جمله وب، سیستم‌های عامل، پایگاه‌های داده، کامپایلر‌ها و سیستم‌های شبیه سازی علمی، کاملا محرز شده است.
این کتاب برای استفاده در درس ساختمان‌های داده مقدماتی یا مقدمه ای متوسط برای درس الگوریتم‌ها طرح ریزی شده است. فصول این کتاب به نحوی سازمان دهی شده اند تا مسیری آموزشی ارائه کند که از مبانی زبان برنامه نویسی جاوا و طراحی شی گرا شروع می‌شود.  پس از این  ما در مورد ساختمان‌های به هم پیوسته از قبیل آرایه‌ها و لیست‌های پیوندی و تکنیک‌های بنیادین مثل آنالیز الگوریتم و بازگشتی بحث می‌کنیم. در بخش اصلی کتاب، ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌های پایه ای ارائه شده که با بحث در مورد مدیریت حافظه به نتیجه رسیده است.

ساختمان داده ها، یکی از دروس مهم و پایه ای دانشگاهی است که پیش نیاز دروس مختلف رشته کامپیوتر است و به عنوان مبحثی که نکات فراوانی دارد، در کنکور کارشناسی ارشد کامپیوتر و کنکور دکتری هوش مصنوعی و نرم افزار از دروس با ضرایب بالا می‌باشد.

آموزش ساختمان داده ها، توسط مهندس فرشید شیرافکن، یکی از بهترین مدرسین مسلط به مباحث ساختمان داده ها، ارائه شده است.

کتاب مقدمه ای بر ساختمان داده‌ها که از انتشارات دانشگاه MIT می‌باشد ( قطعا احتیاجی به معرفی این دانشگاه نمی‌باشد ) هم می‌تواند برای آشنایی شما بر مبحث ساختمان داده استفاده شود و هم می‌تواند برای مطالعه‌ی تخصصی و مطالبی فراتر از آن استفاده شود که در ادامه به آن اشاره می‌شود ، ویرایش کتاب حاضر , ویرایش سوم آن و آخرین ویرایش موجود می‌باشد لازم به ذکر است که این کتاب به نام CLRS نیز معروف می‌باشد.

این کتاب شدیدا برای دانشجویانی که به تازگی به تحصیل در رشته‌های کامپیوتر پرداخته اند توصیه میشود .

علاوه بر توضیح خوب و کامل کتاب درباره‌ی مبانی برنامه نویسی کامپیوتر به زبان CPP ، دارای قسمتی به نام MyProgrammingLab  می باشد که بر روی مثال هایی با هدفی خاصی متمرکز می‌شود و کامل به خواننده ، ان مطلب را یاد میدهد .

همچنین این کتاب از مبانی برنامه نویسی تا ساختمان داده‌ها که جزوه سرفصل‌های درسی می‌باشید را در خود جای داده است .

ویرایش جدید جاوا این کتاب، ساختمان داده‌ها را روش‌های سازمان دهی مقادیر بزرگ داده، و آنالیز الگوریتم را تخمین زمان اجرا شدن الگوریتم‌ها بیان می‌کند. همان طور که کامپیوتر‌ها سریع و سریع‌تر می‌شوند، احتیاج به برنامه هایی که بتوانند حجم عظیمی از داده‌های ورودی را مدیریت کنند، حادتر می‌شود. به طور تناقض آمیزی؛ این احتیاج، توجه بیشتری به بازده و کارایی می‌طلبد؛ به این علت که بازده پایین در برنامه‌ها وقتی آشکار می‌شود که حجم ورودی‌ها عظیم باشد. با آنالیز یک الگوریتم قبل از کد نویسی آن، دانشجویان می‌توانند تصمیم بگیرند که آیا این راه حل شدنی هست یا خیر. برای نمونه، دانشجویان در این کتاب با مشکلات خاصی مواجه می‌شوند که پیاده سازی درست الگوریتم آن ها، محدودیت زمانی آن‌ها را برای حجم عظیمی از داده‌ها از قرن‌ها به کم‌تر از یک ثانیه کاهش می‌دهد. بنابر این، هیچ الگوریتم و ساختمان داده ای، بدون بیان زمان اجرایی آن ارائه نشده است و در بعضی موارد جزئیات دقیق پیاده سازی که زمان اجرایی را تحت تاثیر قرار می‌دهد، مورد بررسی قرار گرفته اند.

مطالعه‌ی ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها برای توسعه برنامه نویسان حرفه ای ضروری است. کتاب‌های بسیار زیادی برای ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها نوشته شده است؛ اما بیشتر این کتاب‌ها معمولا برای متون درسی دانشگاهی نوشته شده اند و از زبان هایی که معمولا در دانشگاه‌ها  به مانند جاوا و ++c تدریس می‌شوند، استفاده کرده اند. #c محبوبیت بسیار زیادی پیدا کرده است و این کتاب فرصتی را برای برنامه نویسان سی شارپ فراهم کرده است تا مبانی و اصول  ساختمان داده‌ها و الگوریتم‌ها را مطالعه کنند.