Algorithmen kapieren : Visuell lernen und verstehen mit Illustrationen, Alltagsbeispielen und Python-Code (mitp Professional) (2., überarb. Aufl. 2024. 336 S. 240 mm)

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Algorithmen kapieren : Visuell lernen und verstehen mit Illustrationen, Alltagsbeispielen und Python-Code (mitp Professional) (2., überarb. Aufl. 2024. 336 S. 240 mm)

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  • 製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版
  • 商品コード 9783747509081

Description


(Text)
Visuelle Erläuterungen mit über 400 anschaulichen IllustrationenMit einfachen Beispielen aus dem Alltag und zahlreichen ÜbungenAusführlich 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 GraphenalgorithmenPerformance von Algorithmen analysieren (Landau-Notation)Arrays, verkettete Listen und HashtabellenBäume und balancierte BäumeRekursion und StacksQuicksort und das Teile-und-herrsche-VerfahrenDijkstra-Algorithmus für die Ermittlung des kürzesten PfadsApproximationsalgorithmen und NP-vollständige ProblemeGreedy-AlgorithmenDynamische ProgrammierungKlassifikation 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)

(Author portrait)
Aditya Bhargava ist Softwareentwickler und beschäftigt sich nicht nur mit Informatik, sondern auch mit bildender Kunst. Er bloggt über Programmierung unter adit.io.

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