Używamy cookies, aby ułatwić korzystanie z Portalu. Możesz określić warunki przechowywania, dostępu do plików cookies w Twojej przeglądarce. Dowiedz się więcej.
strona główna Strona główna | Nowości | Promocje | Zapowiedzi Twoje konto | Zarejestruj | Schowek | Kontakt | Pomoc
mapa działów
Szukaj: szukanie zaawansowane
Koszyk
Książki \ Programowanie \ Algorytmy

Algorytmy. Ilustrowany przewodnik Język: 1

978-83-283-3445-8

Cena Brutto: 54.88

Cena netto: 52.27

Ilość:
Wersja: Drukowana
Autor Aditya Bhargava
Liczba_stron 256
Wydawnictwo Helion
Oprawa miękka
Data_Wydania 2017-08-11

Algorytmy

Ilustrowany przewodnik



Aby projektować aplikacje, nie wystarczy poznać kilka języków programowania i opanować zestaw narzędzi deweloperskich. Konieczna jest jeszcze wiedza o tym, w jaki sposób rozwiązać dany problem, innymi słowy, trzeba poznać algorytmy. Naturalnie w praktyce programistycznej stosuje się ograniczony zestaw algorytmów. Zostały one już dawno przeanalizowane i przetestowane. Opisano je w wielu trudnych książkach najeżonych niezrozumiałymi schematami i dowodami z pogranicza matematyki, statystyki i jeszcze kilku innych nieprzystępnych dziedzin.


Jeśli chcesz po prostu zrozumieć działanie algorytmów, a nie masz ochoty na mozolne przedzieranie się przez setki trudnych stron, to trzymasz w ręku właściwą książkę! Dzięki temu interesującemu, przystępnemu podręcznikowi szybko przyswoisz sobie najważniejsze pojęcia i łatwo zrozumiesz, w jaki sposób algorytmy pomagają w rozwiązywaniu problemów programistycznych. Pokazano w nim słabe i mocne strony najważniejszych algorytmów. Nie zabrakło przydatnych schematów i przykładowych fragmentów kodu napisanego w Pythonie. Książkę tę szczególnie docenią programiści samoucy, inżynierowie i każdy, kto chce zyskać wiedzę o algorytmach.


W tej książce przedstawiono między innymi:

  • wyjaśnienie takich pojęć, jak tablice skrótów, listy powiązane, rekurencja,
  • algorytmy sortowania, problem komiwojażera, algorytmy zachłanne,
  • analiza szybkości algorytmów metodą dużego O,
  • algorytmy grafów, w tym algorytm wyszukiwania wszerz i algorytm Dijkstry,
  • algorytm KNN służący do uczenia maszynowego.
    • Przedmowa (xiii)
    • Podziękowania (xiv)
    • O książce (xv)

    1. Wprowadzenie do algorytmów (1)

    • Wprowadzenie (1)
      • Czego nauczysz się o wydajności (2)
      • Czego nauczysz się o rozwiązywaniu problemów (2)
    • Wyszukiwanie binarne (3)
      • Lepszy sposób wyszukiwania (5)
      • Czas wykonywania (10)
    • Notacja dużego O (10)
      • Czas wykonywania algorytmów rośnie w różnym tempie (11)
      • Wizualizacja różnych czasów wykonywania (13)
      • Notacja dużego O określa czas działania w najgorszym przypadku (15)
      • Kilka typowych czasów wykonywania (15)
      • Problem komiwojażera (17)
    • Powtórzenie (19)

    2. Sortowanie przez wybieranie (21)

    • Jak działa pamięć (22)
    • Tablice i listy powiązane (24)
      • Listy powiązane (25)
      • Tablice (26)
      • Terminologia (27)
      • Wstawianie elementów w środku listy (29)
      • Usuwanie elementów (30)
    • Sortowanie przez wybieranie (32)
    • Powtórzenie (36)

    3. Rekurencja (37)

    • Rekurencja (38)
    • Przypadki podstawowy i rekurencyjny (40)
    • Stos (42)
      • Stos wywołań (43)
      • Stos wywołań z rekurencją (45)
    • Powtórzenie (50)

    4. Szybkie sortowanie (51)

    • "Dziel i rządź" (52)
    • Sortowanie szybkie (60)
    • Jeszcze raz o notacji dużego O (66)
      • Sortowanie przez scalanie a sortowanie szybkie (67)
      • Przypadki średni i najgorszy (68)
    • Powtórzenie (72)

    5. Tablice skrótów (73)

    • Funkcje obliczania skrótów (76)
    • Zastosowania tablic skrótów (79)
      • Przeszukiwanie tablic skrótów (80)
      • Zapobieganie powstawaniu duplikatów elementów (81)
      • Tablice skrótów jako pamięć podręczna (83)
      • Powtórzenie wiadomości (86)
    • Kolizje (86)
    • Wydajność (88)
      • Współczynnik zapełnienia (90)
      • Dobra funkcja obliczania skrótów (92)
    • Powtórzenie (94)

    6. Przeszukiwanie wszerz (95)

    • Wprowadzenie do grafów (96)
    • Czym jest graf (98)
    • Wyszukiwanie wszerz (99)
      • Szukanie najkrótszej drogi (102)
      • Kolejki (103)
    • Implementacja grafu (105)
    • Implementacja algorytmu (107)
      • Czas wykonywania (111)
    • Powtórzenie (114)

    7. Algorytm Dijkstry (115)

    • Posługiwanie się algorytmem Dijkstry (116)
    • Terminologia (120)
    • Szukanie funduszy na fortepian (122)
    • Krawędzie o wadze ujemnej (128)
    • Implementacja (131)
    • Powtórzenie (140)

    8. Algorytmy zachłanne (141)

    • Plan zajęć w sali lekcyjnej (142)
    • Problem plecaka (144)
    • Problem pokrycia zbioru (146)
      • Algorytmy aproksymacyjne (147)
    • Problemy NP-zupełne (152)
      • Problem komiwojażera krok po kroku (153)
      • Trzy miasta (154)
      • Cztery miasta (155)
      • Jak rozpoznać, czy problem jest NP-zupełny (158)
    • Powtórzenie wiadomości (160)

    9. Programowanie dynamiczne (161)

    • Problem plecaka (161)
      • Proste rozwiązanie (162)
      • Programowanie dynamiczne (163)
    • Pytania dotyczące problemu plecaka (171)
      • Co się dzieje, gdy zostanie dodany element (171)
      • Jaki będzie skutek zmiany kolejności wierszy (174)
      • Czy siatkę można wypełniać wg kolumn zamiast wierszy (174)
      • Co się stanie, gdy doda się mniejszy element (174)
      • Czy można ukraść ułamek przedmiotu (175)
      • Optymalizacja planu podróży (175)
      • Postępowanie z wzajemnie zależnymi przedmiotami (177)
      • Czy możliwe jest, aby rozwiązanie wymagało więcej niż dwóch podplecaków (177)
      • Czy najlepsze rozwiązanie zawsze oznacza całkowite zapełnienie plecaka? (178)
    • Najdłuższa wspólna część łańcucha (178)
      • Przygotowanie siatki (179)
      • Wypełnianie siatki (180)
      • Najdłuższa wspólna podsekwencja (183)
      • Najdłuższa wspólna podsekwencja - rozwiązanie (184)
    • Powtórzenie (186)

    10. K najbliższych sąsiadów (187)

    • Klasyfikacja pomarańczy i grejpfrutów (187)
    • Budowa systemu rekomendacji (189)
      • Wybór cech (191)
      • Regresja (195)
      • Wybieranie odpowiednich cech (198)
    • Wprowadzenie do uczenia maszynowego (199)
      • Optyczne rozpoznawanie znaków (199)
      • Budowa filtra spamu (200)
      • Przewidywanie cen akcji (201)
    • Powtórzenie (201)

    11. Co dalej (203)

    • Drzewa (203)
    • Odwrócone indeksy (206)
    • Transformata Fouriera (207)
    • Algorytmy równoległe (208)
    • MapReduce (209)
      • Do czego nadają się algorytmy rozproszone (209)
      • Funkcja map (209)
      • Funkcja reduce (210)
    • Filtry Blooma i HyperLogLog (211)
      • Filtry Blooma (212)
      • HyperLogLog (213)
    • Algorytmy SHA (213)
      • Porównywanie plików (214)
      • Sprawdzanie haseł (215)
    • Locality-sensitive hashing (216)
    • Wymiana kluczy Diffiego-Hellmana (217)
    • Programowanie liniowe (218)
    • Epilog (219)

    Rozwiązania ćwiczeń (221)

    • Skorowidz (235)
powrót
 
Produkty Podobne
Algorytmy. Ilustrowany przewodnik
Inteligentna sieć. Algorytmy przyszłości. Wydanie II
Naczelny Algorytm. Jak jego odkrycie zmieni nasz świat
Algorytmy
Algorithms in a Nutshell, 2nd Edition
Piramidy, szyszki i inne konstrukcje algorytmiczne
Od matematyki do programowania uogólnionego
Algorytmy, struktury danych i techniki programowania. Wydanie V
Data Algorithms: Recipes for Scaling Up with Hadoop and Spark
Algorytmy bez tajemnic
Więcej produktów