Algoritmi de învățare: Ghidul programatorului pentru a scrie un cod mai bun

Recenzii ale cititorilor

Cartea este apreciată pentru echilibrul său între abordarea academică și cea practică a algoritmilor de învățare. Se potrivește atât începătorilor, cât și cursanților intermediari în informatică, cu explicații clare și exemple utile. Cu toate acestea, a fost criticată pentru prețul său ridicat și pentru o oarecare dependență de tehnici specifice Python care îi pot deruta pe cei care nu au cunoștințe de programare.

⬤ Material suplimentar bun
⬤ echilibru solid între conținutul teoretic și cel practic
⬤ explicații clare și cod concis
⬤ accesibil unui public larg interesat de algoritmi.

⬤ Preț ridicat pentru versiunea tipărită
⬤ o anumită dependență de Python ar putea deruta începătorii
⬤ lipsește o implementare reală a listei legate.

(pe baza a 4 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Learning Algorithms: A Programmer's Guide to Writing Better Code

Conținutul cărții:

Când vine vorba de scrierea unui cod eficient, fiecare profesionist în software trebuie să aibă o cunoaștere efectivă a algoritmilor. În această carte practică, autorul George Heineman ( Algorithms in a Nutshell ) oferă descrieri concise și informative ale algoritmilor cheie care îmbunătățesc codarea în mai multe limbaje. Dezvoltatorii de software, testerii și maintainerii vor descoperi cum algoritmii rezolvă problemele de calcul în mod creativ.

Fiecare capitol se bazează pe capitolele anterioare prin imagini atrăgătoare și o desfășurare constantă a conceptelor cheie, inclusiv o analiză a algoritmilor pentru a clasifica performanța fiecărui algoritm prezentat în carte. La sfârșitul fiecărui capitol, veți ajunge să aplicați ceea ce ați învățat la o nouă problemă de provocare - simulând experiența pe care ați putea-o găsi într-un interviu de cod tehnic.

⬤ Examinați algoritmi fundamentali centrali pentru știința calculatoarelor și ingineria software.

⬤ Învățați strategii comune pentru rezolvarea eficientă a problemelor - cum ar fi Divide and Conquer, programarea dinamică și abordările greedy.

⬤ Analizați codul pentru a evalua complexitatea timpului folosind notația big O.

⬤ Utilizați bibliotecile Java și Python existente pentru a rezolva probleme utilizând algoritmi.

⬤ Înțelegeți pașii cheie în algoritmii prezentați în carte.

⬤ Utilizați codul de exemplu în programele și documentația dumneavoastră.