Data Structures: Crash Course Computer Science #14 CrashCourse Arabic English

Data Structures: Crash Course Computer Science #14YouTube↗ IA↗(long shot)
Education 710.1K views 13.9K likes 223 dislikes 31 May 2017 Show Contributors 2

CrashCourse 17.1M subscribers United States YouTube↗

Contributed subtitles

Korean byongcheol Ko

Chinese (China) Zhihao Jiang

Click to Play Video

مرحبا، أنا كاري آن، ومرحبا بكم في الدروس المكثفة لعلوم الحاسوب!

Hi, I'm Carrie Anne, and welcome to Crash Course Computer Science!

الحلقة الأخيرة، ناقشنا عدد قليل من الخوارزميات الكلاسكية ، مثل ترتيب قائمة الأرقام

Last episode, we discussed a few example classic algorithms, like sorting a list of numbers

وإيجاد أقصر مسار في رسم بياني.

and finding the shortest path in a graph.

ما لم نتحدث عنه كثيرا هو كيفية تخزين بيانات البرامج في ذاكرة جهاز

What we didn’t talk much about, is how the data the algorithms ran on was stored in computer

الكمبيوتر

لا تريد البيانات الخاصة بك ان تكون مثل غرفة نوم جون جرين في الكلية، مع الاكل واللباس

You don’t want your data to be like John Green’s college dorm room, with food, clothing

وأوراق متناثرة في كل مكان.

and papers strewn everywhere.

بدلا من ذلك، نريد بياناتنا أن تكون منظمة، اي أن تكون مرتبة ، مما يسمح للأشياء

Instead, we want our data to be structured, so that it’s organized, allowing things

ان تكون سهلة الاسترجاع والقراءة.

to be easily retrieved and read.

لهذا، استخدام علماء الكمبيوتر هيكلة البيانات!

For this, computer scientists use Data Structures!

لقد قدمنا سابقا أحد أسس هيكلة البيانات , الجداول وتسمى كذلك قوائم أو

We already introduced one basic data structure last episode, Arrays, also called lists or

اشعة في بعض اللغات.

Vectors in some languages.

هذه هي سلسلة من القيم المخزنة في الذاكرة.

These are a series of values stored in memory.

وذلك بدلا من مجرد قيمة واحدة يتم حفظها إلى متغير، مثل 'ي يساوي 5، نحن

So instead of just a single value being saved into a variable, like ‘j equals 5’, we

نستطيع تعريف سلسلة كاملة من أرقام، و حفظ ذلك في متغير مجدول.

can define a whole series of numbers, and save that into an array variable.

لتكون قادرة على العثور على قيمة خاصة في هذا الجدول، يجب تحديد رقم تسلسلي.

To be able to find a particular value in this array, we have to specify an index.

تقريبا جميع لغات البرمجة تبدأ الجداول بالرقم تسلسلي 0، ويستخدم كشكل عام قوسين مستطيلين

Almost all programing languages start arrays at index 0, and use a square bracket syntax

لتعيين استخدام الجدول

to denote array access.

لذلك، مثلا ، إذا كنا نريد اضافة قيم في المركزين الأول والثالث من الجدول

So, for example, if we want to add the values in the first and third spots of our array

'ي'، وحفظ ذلك إلى المتغير "أ" ، نكتب سطرا من التعليمات البرمجية مثل هذا.

‘j’, and save that into a variable ‘a’, we would write a line of code like this.

كيف لجدول أن يكون مخزن في الذاكرة هذا واضح جدا

How an array is stored in memory is pretty straightforward.

ببساطة , لنقل أن المترجم اختار لنا في الذاكرة الموقع 1000

For simplicity, let’s say that the compiler chose to store ours at memory location 1,000.

الجدول يحتوي على 7 أرقام وتكون مخزنة واحدة تلو الأخرى في الذاكرة كما ترون هنا

The array contains 7 numbers, and these are stored one after another in memory, as seen here.

أي عندما نكتب "ي" ذو الرقم التسلسلي "0" , الحاسوب يتجه إلى الموقع 1000 في الذاكرة مع 0

So when we write “j index of 0”, the computer goes to memory location 1,000, with an offset

إزاحة فنحصل على القيمة 5.

of 0, and we get the value 5.

إذا أردنا استرداد " ي ذو الرقم التسلسلي 5"، برنامجنا يذهب للموقع 1000 في الذاكرة ،

If we wanted to retrieve “j index of 5”, our program goes to memory location 1000,

مع إزاحة ب5 مراتب، وهو في هذه الحالة نجد القيمة 4.

plus an offset of 5, which in this case, holds a value of 4.

من السهل الخلط بين عدد الخامس في الجدول مع الرقم التسلسلي 5.

It’s easy to confuse the fifth number in the array with the number at index 5.

انهما مختلفان

They are not the same.

تذكر أن العدد صاحب الرقم التسلسلي 5 هو السادس في الجدول لأن الرقم الأول

Remember, the number at index 5 is the 6th number in the array because the first number

هو صاحب الرقم التسلسلي 0.

الجداول كمعدلة للبيانات فهي عديدة الإستخدامات , تستعمل دائما ويوجد عدة تطبيقات

Arrays are extremely versatile data structures, used all the time, and so there are many functions

التي تجعلها تقوم بأمور مفيدة.

that can handle them to do useful things.

على سبيل المثال، تقريبا كل لغات البرمجة تكون مصحوبة بتعليمات الترتيب مسبقا

For example, pretty much every programming language comes with a built-in sort function,

حيث بمجرد إدخالك للجدول , ستحصل عليه مرتبا

where you just pass in your array, and it comes back sorted.

لذلك ليس هنالك حاجة لكتابة خوارزمية من الصفر.

So there’s no need to write that algorithm from scratch.

سلاسل الرموز جد مشابهة لها , حيث أنها عبارة عن جداول من الرموز مثل الحروف , الأرقام

Very closely related are Strings, which are just arrays of characters, like letters, numbers,

علامات الترقيم , والرموز الكتابية الأخرى.

punctuation and other written symbols.

تحدثنا في الحلقة 4 عن كيفية تخزين الحواسيب للأحرف

We talked about how computers store characters way back in Episode 4.

في معظم الأحيان، لتخزين سلسلة الرموز في الذاكرة، يمكنك فقط وضعها بين "" .

Most often, to save a string into memory, you just put it in quotes, like so.

على الرغم من أنها لا تبدو وكأنها جدول , لكنه كذلك

Although it doesn’t look like an array, it is.

وراء الكواليس الذاكرة تكون هكذا

Behind the scenes, the memory looks like this.

لاحظ أن السلسلة تنتهي مع صفر في الذاكرة.

Note that the string ends with a zero in memory.

انها ليست الرمزصفر، ولكن القيمة 0 في النظام الثنائي

It’s not the character zero, but the binary value 0.

وهذا ما يسمى بالرمز الخالي ، ويرمز إلى نهاية السلسلة في الذاكرة.

This is called the null character, and denotes the end of the string in memory.

وهذا أمر مهم لأنه إذا إستخدمت تعليمة مثل "إظهار المحتوى" الذي يكشف عن سلسلة الرموز

This is important because if I call a function like “print quote”, which writes the string

في الشاشة، فإنه يُظهر كل حرف بالترتيب بداية من الموقع الأول في الذاكرة

to the screen, it prints out each character in turn starting at the first memory location,

ولكنه يحتاج إلى معرفة متى يتوقف!

but it needs to know when to stop!

من ناحية أخرى , فإنها يظهر كل شئ في الذاكرة على أساس أنه نص

Otherwise, it would print out every single thing in memory as text.

الصفر يسمح للتعليمات الخاصة بسلاسل الرموز معرفة متى تتوقف

The zero tells string functions when to stop.

لأن أجهزة الكمبيوتر تتعامل مع النص في كثير من الأحيان، هناك العديد من التطبيقات خاصة

Because computers work with text so often, there are many functions that specifically

بالتعامل مع سلاسل الرموز

handle strings.

مثلا ، العديد من لغات البرمجة لها وظيفة دمج سلاسل الرموز، أو "strcat"

For example, many programming languages have a string concatenation function, or “strcat”,

التي تأخذ سلسلتين، ثم تنسخ الثانية كليا وتضيفها إلى نهاية الأولى

which takes in two strings, and copies the second one to the end of the first.

يمكننا استخدام الجداول لصنع قوائم أحادية الأبعاد ، ولكن أحيانا تريد استخدام

We can use arrays for making one dimensional lists, but sometimes you want to manipulate

البيانات ثنائية الأبعاد، مثل شبكة الأرقام في برنامج الجدولة ، أو بكسل

data that is two dimensional, like a grid of numbers in a spreadsheet, or the pixels

على شاشة جهاز الكمبيوتر الخاص بك.

on your computer screen.

لهذا، نحن بحاجة إلى مصفوفات.

For this, we need a Matrix.

يمكنك التفكير في شكل مصفوفة على أنها جدول من الجداول!

You can think of a Matrix as an array of arrays!

حتى مصفوفة 3x3 هي في الحقيقة جدول من الحجم 3، مع كل مؤشريخزن جدول من

So a 3 by 3 matrix is really 2 an array of size 3, with each index storing an array of

يمكننا تحديد المصفوفة مثل ذلك

We can initialize a matrix like so.

في الذاكرة، تكون مرصوصة مع بعضها هكذا

In memory, this is packed together in order like this.

للوصول إلى قيمة ما ، تحتاج إلى تحديد مؤشرين، مثل "J ذو الرقم التسلسلي 2" ذو الرقم التسلسلي

To access a value, you need to specify two indexes, like “J index of 2, then index

1 " وهذا يحدد للكمبيوتر أننا نبحث عن عنصر في الجدول 2 في الموضع 1

of 1” - this tells the computer you’re looking for the item in subarray 2 at position 1.

وهذا يعطي لنا قيمة 12

And this would give us the value 12.

الشيء الجيد في المصفوفات هو أنها ليست محدودة في 3x3 , بل نستطيع إنشاء منها أي

The cool thing about matrices is we’re not limited to 3 by 3 -- we can make them any

حجم نريده - ويمكننا أيضا جعلها من أي عدد من الأبعاد نريده .

size we want -- and we can also make them any number of dimensions we want.

على سبيل المثال، يمكننا إنشاء مصفوفة خماسية الأبعاد والوصول إليها هكذا

For example, we can create a five dimensional matrix and access it like this.

هذا صحيح، أنت تعرف الآن كيفية الوصول إلى مصفوفة خماسية الأبعاد - أخبر أصدقائك!

That’s right, you now know how to access a five dimensional matrix -- tell your friends!

حتى الآن، لقد كنا نخزن الأرقام و الحروف على إنفراد في جداولنا أو مصفوفاتنا

So far, we’ve been storing individual numbers or letters into our arrays or matrices.

ولكن في كثير من الأحيان من المفيد تخزين مجموعة من المتغيرات مع بعض

But often it’s useful to store a block of related variables together.

مثلا، تستطيع أن تخزن رقم حساب مصرفي بالإضافة إلى الرصيد

Like, you might want to store a bank account number along with its balance.

مجموعات من المتغيرات مثل هذه يمكن تجميعها معا في تسجيل واحد

Groups of variables like these can be bundled together into a Struct.

الآن يمكننا إنشاء متغيرات ليست مجرد أرقام فردية ولكن بيانات مركبة

Now we can create variables that aren’t just single numbers, but are compound data

الهياكل قادرة على تخزين عدة أنواع من البيانات معا في واحدة.

structures, able to store several pieces of data at once.

يمكننا إنشاء جداول خاصة بالتسجيلات التي نعرِّفها حيث تجمع مع بعضها تلقائيا

We can even make arrays of structs that we define, which are automatically bundled together

في الذاكرة.

إذا إستخدمنا مثلا, "ج ذو الرقم التسلسلي ل 0" نحصل على كل التسجيل المخزن هناك , و

If we access, for example, J index of 0, we get back the whole struct stored there, and

يمكننا سحب رقم الحساب المعين و بيانات الرصيد الذي نريد

we can pull the specific account number and balance data we want.

هذا جدول من التسجبلات مثل أي جدول آخر ، يتم إنشاؤه بحجم ثابت الذي لا يمكن

This array of structs, like any other array, gets created at a fixed size that can’t

توسيعه لإضافة المزيد من العناصر.

be enlarged to add more items.

أيضا، يجب تخزين الجداول مرتبة في الذاكرة، مما يجعل من الصعب إضافة عنصر جديد في الوسط

Also, arrays must be stored in order in memory, making it hard to add a new item to the middle.

ولكن، بينة هيكلة البيانات يمكن استخدامها لبناء هياكل البيانات أكثر تعقيدا

But, the struct data structure can be used for building more complicated data structures

حيث تجنبنا هذه القيود

that avoid these restrictions.

دعونا نلقي نظرة على هذه البنية التي تسمى "عقدة"

Let’s take a look at this struct that’s called a “node”.

يقوم بتخزين متغير، مثل العدد، وأيضا مؤشر

It stores a variable, like a number, and also a pointer.

المؤشر هو متغير خاص يشيرإلى موقع في الذاكرة ومن هنا جاءت تسميته،

A pointer is a special variable that points, hence the name, to a location in memory.

باستخدام هذه البنية، يمكن انشاء قوائم مترابطة بحيث تكون هيكل بياني مرن

Using this struct, we can create a linked list, which is a flexible data structure that

يمكن تخزين العديد من العقد.

can store many nodes.

ويتم ذلك من خلال وجود عند نهاية كل عقدة مؤشر للعقدة التالية في القائمة

It does this by having each node point to the next node in the list.

دعونا نتصور لدينا ثلاثة عقد محفوظة في الذاكرة، في المواقع 1000، 1002 و 1008.

Let’s imagine we have three node structs saved in memory, at locations 1000, 1002 and 1008.

قد تكون بعيدة عن بعضها البعض، لأنه تم إنشاؤها في أوقات مختلفة، وغيرها من البيانات

They might be spaced apart, because they were created at different times, and other data

يمكن أن تكون بينهما.

can sit between them.

لذلك، ترون أن العقدة الأولى تحتوي على القيمة 7، والموقع 1008 في المؤشر

So, you see that the first node contains the value 7, and the location 1008 in its “next”

وهذا يعني أن العقدة التالية في القائمة المربوطة تواجدت في موقع الذاكرة 1008.

This means that the next node in the linked list is located at memory location 1008.

بملاحظة أسفل القائمة المربوطة، إلى العقدة الموالية، نرى أنه يخزن القيمة 112 و مؤشر

Looking down the linked list, to the next node, we see it stores the value 112 and points

إلى عقدة أخرى في المكان 1002.

to another node at location 1002.

تبعا لذلك، نجد العقدة التي تحتوي على القيمة 14 والمؤشر العائد إلى أول

If we follow that, we find a node that contains the value 14 and points back to the first

عقدة في المكان 1000.

node at location 1000.

ومنه جعل من القائمة المربوطة حلقية، ولكن يمكن أيضا إنهاؤها

So this linked list happened to be circular, but it could also have been terminated by

باستخدام قيمة المؤشرالقادم 0 -القيمة الخالية - التي من شأنها أن تشير أننا وصلنا الى

using a next pointer value of 0 -- the null value -- which would indicate we’ve reached

نهاية القائمة.

the end of the list.

عندما يستخدم المبرمجون القوائم المربوطة فإنهم نادرا ما ينظرون إلى القيم المخزنة في التالي من

When programmers use linked lists, they rarely look at the memory values stored in the next

المؤشرات.

بدلا من ذلك، يمكنهم استخدام تجريد للقوائم المرتبطة، التي تبدو مثل هذا، وهو

Instead, they can use an abstraction of a linked list, that looks like this, which is

أسهل بكثير للتصور.

much easier to conceptualize.

وخلافا للجداول التي لابد من تحديد حجمها مسبقا، فالقوائم المرتبطة يمكن أن تكون قابلة للتمديد أو

Unlike an array, whose size has to be pre-defined, linked lists can be dynamically extended or

التقصير.

على سبيل المثال، يمكننا تخصيص عقدة جديدة في الذاكرة، وإدخاله إلى هذه القائمة

For example, we can allocate a new node in memory, and insert it into this list, just

عن طريق تغيير المؤشرات التالية.

by changing the next pointers.

القوائم المرتبطة تكون سهلة في إعادة ترتيبها , توسيعها , عكسها وهكذا ....

Linked Lists can also easily be re-ordered, trimmed, split, reversed, and so on.

وهذا جميل جدا!

Which is pretty nifty!

ومفيد جدا لخوارزميات مثل الفرز، الذي تحدثنا عنه الأسبوع الماضي.

And pretty useful for algorithms like sorting, which we talked about last week.

بسبب هذه المرونة، تم بناء العديد من هياكل البيانات أكثر تعقيدا على رأس القوائم المرتبطة

Owing to this flexibility, many more-complex data structures are built on top of linked lists

الأكثر شهرة عالميا وهي queues و stacks

The most famous and universal are queues and stacks.

Queue - مثل الطابور في مكتب البريد - يكون الترتيب حسب الوصول.

A queue – like the line at your post office – goes in order of arrival.

الشخص الذي كان ينتظر أطول، يحصل على الخدمة أولا

The person who has been waiting the longest, gets served first.

بغض النظر عن مدى الإحباط بحيث أنك تريد فقط شراء طوابع بريدية والشخص

No matter how frustrating it is that all you want to do is buy stamps and the person in

الذي أمامك يبدوأنه يريد إرسال 23 طرد

front of you seems to be mailing 23 packages.

ولكن، بغض النظرهذا السلوك يسمى الحاضر أولا المغادر أولا أو FIFO

But, regardless, this behavior is called First-In First-Out, or FIFO.

هذا هو الجزء الأول.

That’s the first part.

الأمر ليس متعلقا ب23 طرد

Not the 23 packages thing.

تخيل لدينا مؤشر،اسمه ( طابور مكتب البريد) ، الذي يشير إلى العقدة الأولى في

Imagine we have a pointer, named “post office queue”, that points to the first node in

قائمتنا المرتبطة

our linked list.

وبمجرد أن تنتهي من خدمة هانك، يمكننا أن نقرأ مؤشرهانك المقبل، ونحدث مؤشر

Once we’re done serving Hank, we can read Hank’s next pointer, and update our “post

"طابور مكتب البريد " فيؤشر إلى الشخص الموالي في الطابور

office queue” pointer to the next person in the line.

لقد قمنا بنجاح بنزع هانك من القائمة , لقد ذهب تم ذلك , انتهى

We’ve successfully dequeued Hank -- he’s gone, done, finished.

إذا كنا نريد إضافة شخص إلى القائمة , يكون هذا بإضافته إلى السلسلة ويجب علينا إجتياز كل

If we want to enqueue someone, that is, add them to the line, we have to traverse down

القائمة المرتبطة إلى أن نصل إلى النهاية، ثم نغير المؤشر القادم للإشارة إلى

the linked list until we hit the end, and then change that next pointer to point to

الشخص الجديد.

the new person.

مع تغيير صغير،يمككنا ربط القوائم ك stacks ,التي هي LIFO

With just a small change, we can use linked lists as stacks, which are LIFO…

أي الحاضر آخرا, المغادر أولا

Last-In First-Out.

يمكنك ان تتخيل مثل مجموعة من الفطائر .. مثلما تحضرها, فإنك تضيف كل مرة إلى أعلى

You can think of this like a stack of pancakes... as you make them, you add them to the top

المجموعة

وعندما تريد أن تأكل واحدة، تأخذها من أعلى المجموعة

And when you want to eat one, you take them from the top of the stack.

بدلا من الإضافة والإزالة , البيانات يتم ضغطها و سحبها من وإلى المجموعة

Instead of enqueueing and dequeuing, data is pushed onto the stack and popped from the stacks.

نعم، تلك هي شروط الرسمية!

Yep, those are the official terms!

إذا قمنا بتحديث بنية العقدة فتحتوي على أكثر من مؤشر واحد أي اثنين مثلا نستطيع صنع أشجار

If we update our node struct to contain not just one, but two pointers, we can build trees,

بحيث يكون هيكل بيانات آخر الذي يتم استخدامه في العديد من الخوارزميات

another data structure that’s used in many algorithms.

مرة أخرى، من النادر للمبرمجين النظر في قيم المؤشرات , بدلا من تصور

Again, programmers rarely look at the values of these pointers, and instead conceptualize

الأشجار مثل هذا: ويطلق على أعلى عقدة بعقدة الجذر.

trees like this: The top most node is called the root.

والعقد التي تخرج عن العقد الأخرى تسمى بالعقد الأطفال

And any nodes that hang from other nodes are called children nodes.

كما تتوقع، العقد التي تكون فوق الأطفال تسمى العقد الأم.

As you might expect, nodes above children are called parent nodes.

هل يعني هذا المثال أن توماس جيفرسون هو والد آرون بور؟

Does this example imply that Thomas Jefferson is the parent of Aaron Burr?

سأترك ذلك لخيالك لاتخاذ قرار.

I’ll leave that to your fanfiction to decide.

وأخيرا، العقد التي ليس لها أطفال حيث ينتهي الشجرة تسمى عقدة ورقية

And finally, any nodes that have no children -- where the tree ends -- are called Leaf Nodes.

في هذا المثال، يمكن للعقد أن تحصل على طفلين، ولهذا السبب، هيكل

In our example, nodes can have up to two children, and for that reason, this particular data

البيانات هذا, يدعى شجرة ثنائية.

structure is called a binary tree.

ويمكنك بسهولة الحصول على شجرة بثلاثة, أربع ,أو أي عدد من أطفال مع تعديل

But you could just as easily have trees with three, four or any number of children by modifying

هيكل البيانات تبعا

the data structure accordingly.

يمكنك كذلك الحصول على شجرة العقد التي تستعمل القوائم المرتبطة لتخزين العقد التي تشير إليها

You can even have tree nodes that use linked lists to store all the nodes they point to.

خاصية هامة في الأشجار - سواء في الواقع أو في هيكلة البيانات هو أن

An important property of trees – both in real life and in data structures – is that

هناك مسار الإتجاه الواحد من الجذور إلى الأوراق.

there’s a one-way path from roots to leaves.

من غريب أن ترتبط الجذور بالأوراق المتصلة بالجذور،

It’d be weird if roots connected to leaves, that connected to roots.

البيانات التي تربط بشكل عشوائي ، والتي تشمل أشياء مثل التعليمات التكرارية ، يمكننا استخدام الرسم البياني

For data that links arbitrarily, that include things like loops, we can use a graph data

كهيكلة بدلا من ذلك.

structure instead.

هل تذكر رسمنا البياني للمدن المرتبطة بطرق في الحلقة السابقة ؟

Remember our graph from last episode of cities connected by roads?

يمكن لها أن تخزن كعقد مع العديد من المؤشرات، تشبه إلى حد كبير الشجرة ولكن لا يوجد أي مفهوم

This can be stored as nodes with many pointers, very much like a tree, but there is no notion

للجذور والأوراق، والأطفال والأولياء ...

of roots and leaves, and children and parents…

أي شيء يمكن أن يشير إلى أي شيء!

Anything can point to anything!

ولهذا لمحة شاملة للعديد من أساسية هياكل البيانات

So that’s a whirlwind overview of pretty much all of the fundamental data structures

المستخدمة في علم الحاسوب.

used in computer science.

على رأس هذه البنيات الأساسية، المبرمجين قاموا ببناء كل أنواع المتغيرات الذكية، مع

On top of these basic building blocks, programmers have built all sorts of clever variants, with

خصائص مختلفة قليلا - هياكل البيانات مثل red-black trees و heaps ، ونحن لا

slightly different properties -- data structures like red-black trees and heaps, which we don’t

نملك الوقت للتغطية

have time to cover.

هذه هياكل البيانات المختلفة لها خصائص مفيدة لحسابات معينة.

These different data structures have properties that are useful for particular computations.

والاختيار المناسب لهيكل البيانات يجعل من عملك أسهل كثبرا ، مما يدفعك إلى التفكير

The right choice of data structure can make your job a lot easier, so it pays off to think

حول الطريقة التي تريد أن تنظم بها البيانات الخاصة بك قبل أن تبدأ فيها

about how you want to structure your data before you jump in.

لحسن الحظ، معظم لغات البرمجة تأتي مع مكتبات معبأة بالكامل بهياكل البيانات الجاهزة.

Fortunately, most programming languages come with libraries packed full of ready-made data structures.

على سبيل المثال، ++C لديه مكتبة قوالب عامة و جافا لديها مكتبة قالب الجافا

For example, C++ has its Standard Template Library, and Java has the Java Class Library.

هذه يعني أن المبرمجين ليس عليهم إضاعة الوقت في برمجة أشياء من الصفر

These mean programmers don’t have to waste time implementing things from scratch, and

ويمكن بدلا من ذلك استخدام القدرة الهائلة لهياكل البيانات لفعل أشياء أكثر إثارة للاهتمام، مرة أخرى

can instead wield the power of data structures to do more interesting things, once again

تتيح لنا العمل على مستوى جديد من التجريد!

allowing us to operate at a new level of abstraction!

اراكم الاسبوع المقبل.

I’ll see you next week.

Similar videos:

The Internet: Crash Course Computer Science #29
CrashCourse
458K views 9.4K likes 163 dislikes 20 Sep 201757% match

3D Graphics: Crash Course Computer Science #27
CrashCourse
326.5K views 10.2K likes 107 dislikes 06 Sep 201757% match

Cấu trúc dữ liệu - Khoa học máy tính tập 14 | Tri thức nhân loại
Tri Thức Nhân Loại
6.7K views 280 likes 2 dislikes 12 Dec 202040% match

Intro to History of Science: Crash Course History of Science #1
CrashCourse
802.2K views 19.5K likes 390 dislikes 26 Mar 201828% match

How Computers Calculate - the ALU: Crash Course Computer Science #5
CrashCourse
1.3M views 24.2K likes 393 dislikes 22 Mar 201727% match

Boolean Logic & Logic Gates: Crash Course Computer Science #3
CrashCourse
1.9M views 37.3K likes 674 dislikes 08 Mar 201727% match

Crash Course History of Science Preview
CrashCourse
646.1K views 10.7K likes 98 dislikes 19 Mar 201827% match

Roman Engineering: Crash Course History of Science #6
CrashCourse
679.6K views 12.9K likes 494 dislikes 07 May 201826% match

Machine Learning & Artificial Intelligence: Crash Course Computer Science #34
CrashCourse
684.8K views 15.5K likes 235 dislikes 01 Nov 201726% match

Representing Numbers and Letters with Binary: Crash Course Computer Science #4
CrashCourse
1.2M views 24.5K likes 408 dislikes 15 Mar 201725% match

India: Crash Course History of Science #4
CrashCourse
1.4M views 35.9K likes 1.2K dislikes 25 Apr 201825% match

Plato and Aristotle: Crash Course History of Science #3
CrashCourse
1.1M views 20.1K likes 498 dislikes 16 Apr 201825% match

Crash Course Computer Science Preview
CrashCourse
2.3M views 38.9K likes 619 dislikes 15 Feb 201725% match

Instructions & Programs: Crash Course Computer Science #8
CrashCourse
640.4K views 12.2K likes 140 dislikes 12 Apr 201725% match

Operating Systems: Crash Course Computer Science #18
CrashCourse
877K views 16.1K likes 513 dislikes 28 Jun 201724% match

Computer Networks: Crash Course Computer Science #28
CrashCourse
778.8K views 14.8K likes 281 dislikes 13 Sep 201724% match

🍌 What is Geography? Crash Course Geography #1
CrashCourse
338.7K views 10.3K likes 242 dislikes 30 Nov 202024% match

The Medieval Islamicate World: Crash Course History of Science #7
CrashCourse
843.6K views 23.4K likes 789 dislikes 14 May 201824% match

Crash Course Geography Preview
CrashCourse
226.3K views 9K likes 75 dislikes 17 Nov 202024% match

What is a Map? Crash Course Geography #2
CrashCourse
248.4K views 6.2K likes 182 dislikes 14 Dec 202024% match

Intro to Algorithms: Crash Course Computer Science #13
CrashCourse
1.3M views 23.7K likes 550 dislikes 24 May 201724% match

The First Programming Languages: Crash Course Computer Science #11
CrashCourse
752.7K views 15.1K likes 298 dislikes 10 May 201724% match

Karl Popper, Science, & Pseudoscience: Crash Course Philosophy #8
CrashCourse
1.9M views 38.3K likes 501 dislikes 28 Mar 201624% match

Crash Course Philosophy Preview
CrashCourse
800.9K views 18.3K likes 247 dislikes 18 Jan 201623% match

What is Engineering?: Crash Course Engineering #1
CrashCourse
984.8K views 23.2K likes 589 dislikes 17 May 201823% match

Crash Course Linguistics Preview
CrashCourse
264.8K views 13.5K likes 95 dislikes 04 Sep 202023% match

Registers and RAM: Crash Course Computer Science #6
CrashCourse
1.3M views 29K likes 403 dislikes 29 Mar 201723% match

Crash Course Study Skills Preview
CrashCourse
848.4K views 17.1K likes 221 dislikes 01 Aug 201723% match

Deep Time: Crash Course Astronomy #45
CrashCourse
2M views 35.3K likes 751 dislikes 14 Jan 201623% match

Sex & Sexuality: Crash Course Sociology #31
CrashCourse
696.3K views 12K likes 3.4K dislikes 30 Oct 201723% match

Settings Privacy About Contact Donate