40 Algorithms Every Programmer Should Know: Perfecționați-vă abilitățile de rezolvare a problemelor prin învățarea diferiților algoritmi și implementarea lor în Python

Recenzii ale cititorilor

Cartea este o introducere cuprinzătoare în algoritmii implementați în Python, acoperind o gamă largă de subiecte, de la algoritmi de bază la tehnici mai avansate de învățare automată. Deși lăudată pentru lizibilitatea și structura sa organizată, unele recenzii menționează că suferă de editare slabă și de greșeli semnificative de scriere care pot induce în eroare cititorii. Se adresează începătorilor și programatorilor autodidacți, dar poate lipsi de profunzime în anumite domenii.

** Acoperire cuprinzătoare a algoritmilor în Python. ** Citibilă și ușor de înțeles, ceea ce o face potrivită pentru începători. ** Include exemple și aplicații practice, cum ar fi machine learning și structuri de date. ** Structură bine organizată care începe cu concepte fundamentale și progresează spre subiecte avansate. ** Ajutoarele vizuale precum diagramele și graficele îmbunătățesc înțelegerea.

** Mulți recenzenți semnalează greșeli semnificative de scriere care pot schimba sensurile și pot duce la neînțelegeri. ** Unele conținuturi sunt simplificate excesiv și lipsite de profunzime, trecând cu vederea subiecte complexe. ** Există rapoarte despre exemple de cod cu erori care nu funcționează corect. ** Câțiva cititori consideră că cartea nu are tranziții coezive între subiecte și poate fi superficială în conținut. ** Unele critici o menționează ca fiind mai mult o referință decât un ghid cuprinzător, nu este optimă pentru cei care caută o înțelegere aprofundată.

(pe baza a 33 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

40 Algorithms Every Programmer Should Know: Hone your problem-solving skills by learning different algorithms and their implementation in Python

Conținutul cărții:

Învățați algoritmi pentru rezolvarea problemelor clasice de informatică cu acest ghid concis care acoperă totul, de la algoritmi fundamentali, cum ar fi sortarea și căutarea, la algoritmi moderni utilizați în învățarea automată și criptografie

Caracteristici principale

⬤ Învățați tehnicile pe care trebuie să le cunoașteți pentru a proiecta algoritmi pentru rezolvarea problemelor complexe.

⬤ Familiarizați-vă cu rețelele neuronale și tehnicile de învățare profundă.

⬤ Explorați diferite tipuri de algoritmi și alegeți structurile de date potrivite pentru implementarea lor optimă.

Descrierea cărții

Algoritmii au jucat întotdeauna un rol important atât în știința, cât și în practica calculatoarelor. Dincolo de calculul tradițional, capacitatea de a utiliza algoritmi pentru a rezolva probleme din lumea reală este o abilitate importantă pe care orice dezvoltator sau programator trebuie să o aibă. Această carte vă va ajuta nu numai să vă dezvoltați abilitățile de a selecta și utiliza un algoritm pentru a rezolva probleme din lumea reală, ci și să înțelegeți cum funcționează acesta.

Veți începe cu o introducere în algoritmi și veți descoperi diverse tehnici de proiectare a algoritmilor, înainte de a explora modul de implementare a diferitelor tipuri de algoritmi, cum ar fi căutarea și sortarea, cu ajutorul unor exemple practice. Pe măsură ce treceți la un set mai complex de algoritmi, veți învăța despre programarea liniară, clasificarea paginilor și grafice și chiar veți lucra cu algoritmi de învățare automată, înțelegând matematica și logica din spatele acestora. Mai departe, studii de caz precum predicția meteo, gruparea tweet-urilor și motoarele de recomandare a filmelor vă vor arăta cum să aplicați acești algoritmi în mod optim. În cele din urmă, vă veți familiariza cu tehnicile care permit procesarea paralelă, oferindu-vă posibilitatea de a utiliza acești algoritmi pentru sarcini de calcul intensiv.

Până la sfârșitul acestei cărți, veți deveni expert în rezolvarea problemelor de calcul din lumea reală prin utilizarea unei game largi de algoritmi.

Ce veți învăța

⬤ Explorați structurile de date și algoritmii existenți găsiți în bibliotecile Python.

⬤ Implementați algoritmi grafici pentru detectarea fraudelor utilizând analiza rețelelor.

⬤ Lucrați cu algoritmi de învățare automată pentru a grupa tweet-uri similare și pentru a procesa datele Twitter în timp real.

⬤ Prediceți vremea folosind algoritmi de învățare supravegheată.

⬤ Utilizați rețele neuronale pentru detectarea obiectelor.

⬤ Crearea unui motor de recomandare care sugerează filme relevante abonaților.

⬤ Implementați securitatea infailibilă utilizând criptarea simetrică și asimetrică pe Google Cloud Platform (GCP)

Pentru cine este această carte

Această carte este pentru programatorul serios Fie că sunteți un programator experimentat care dorește să obțină o înțelegere mai profundă a matematicii din spatele algoritmilor sau aveți cunoștințe limitate de programare sau știința datelor și doriți să aflați mai multe despre modul în care puteți profita de acești algoritmi testați în luptă pentru a îmbunătăți modul în care proiectați și scrieți codul, veți găsi această carte utilă. Experiența cu programarea Python este o necesitate, deși cunoștințele de știința datelor sunt utile, dar nu necesare.