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Algorithmen kapieren: Visuell lernen und verstehen mit Illustrationen, Alltagsbeispielen und Python-Code

Posted By: Free butterfly
Algorithmen kapieren: Visuell lernen und verstehen mit Illustrationen, Alltagsbeispielen und Python-Code

Algorithmen kapieren: Visuell lernen und verstehen mit Illustrationen, Alltagsbeispielen und Python-Code (German Edition) by Aditya Y. Bhargava
German | ISBN: N/A | ASIN: B0CW1HXRLT | 698 pages | EPUB | 37 Mb

  • Visuelle Erläuterungen mit über 400 anschaulichen Illustrationen
  • Mit einfachen Beispielen aus dem Alltag und zahlreichen Übungen
  • Ausführlich kommentierter Beispielcode in Python

Algorithmen kapieren ohne graue Theorie

Ab sofort sind Algorithmen nicht mehr langweilig und trocken! Mit diesem Buch wird es dir leichtfallen, ihre Funktionsweise zu verstehen. Alle Algorithmen werden mithilfe von Beispielen aus dem täglichen Leben erläutert, z.B. der Unterschied zwischen Arrays und verketteten Listen anhand der Aufgabe, freie Plätze in einem Kinosaal zu finden.

Für den Einsatz in der Praxis

Du lernst die wichtigsten Algorithmen kennen, die dir dabei helfen, deine Programme zu beschleunigen, deinen Code zu vereinfachen und die gängigsten Aufgaben bei der Programmierung zu lösen. Dabei beginnst du mit einfachen Aufgaben wie Sortieren und Suchen. Mit diesen Grundlagen gerüstet kannst du auch schwierigere Aufgaben wie Datenkomprimierung oder künstliche Intelligenz in Angriff nehmen.

Visuell und praxisnah

Zu allen Erläuterungen findest du anschauliche Illustrationen und Diagramme sowie ausführlich kommentierten Beispielcode in Python. Übungsaufgaben mit Lösungen für jedes Kapitel helfen dir, dein Wissen zu testen und zu festigen.

Aus dem Inhalt:
    • Such-, Sortier- und Graphenalgorithmen
    • Performance von Algorithmen analysieren (Landau-Notation)
    • Arrays, verkettete Listen und Hashtabellen
    • Bäume und balancierte Bäume
    • Rekursion und Stacks
    • Quicksort und das Teile-und-herrsche-Verfahren
    • Dijkstra-Algorithmus für die Ermittlung des kürzesten Pfads
    • Approximationsalgorithmen und NP-vollständige Probleme
    • Greedy-Algorithmen
    • Dynamische Programmierung
    • Klassifikation und Regression mit dem k-Nächste-Nachbarn-Algorithmus

    Stimmen zum Buch

    »Das Buch schafft das Unmögliche: Mathe macht Spaß und ist einfach.« (– Sander Rossel, COAS Software Systems)

    »Algorithmen sind nicht langweilig! Die Lektüre des Buchs hat mir und meinen Studenten Spaß gemacht und war lehrreich.« (– Christopher Haupt, Mobirobo, Inc.)

    »Heutzutage gibt es praktisch keinen Aspekt des Lebens, der nicht durch einen Algorithmus optimiert wird. Dieses Buch sollte Ihre erste Wahl sein, wenn Sie eine gut erklärte Einführung in dieses Thema suchen.« (– Amit Lamba, Tech Overture, LLC)

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