Description
(Text)
Programmieren will trainiert werden, und Algorithmen gehören zum Rüstzeug hinzu. Schlagen Sie zwei Fliegen mit einer Klappe und verbessern Sie Ihre Java-Skills anhand klassischer Algorithmen von der Suche im Binärbaum über k-Means bis zum Rucksackproblem. Dieses Buch ist Grundausbildung und Fundgrube für Coding Workouts zugleich. Profitieren Sie von der Lehr- und Praxiserfahrung des Autors: David Kopec hat solche Klassiker für Sie herausgesucht, die wichtige Lösungsstrategien zeigen und einen Trainigseffekt in der Programmierung versprechen. Ideal für alle, die ihre ersten Schritte mit Java hinter sich haben und jetzt voll durchstarten wollen!
Aus dem Inhalt:
Zum Einstieg: einfache Verschlüsselung, Fibonacci-Folge, Türme von HanoiSuchalgorithmen: DNS-Suche, Labyrinthe u.v.m.Bedingungserfüllung: Wortsuchrätsel, Acht-Damen-Problem u.v.m.Grafen und kürzeste Wegek-Means-ClusteringEinfache neuronale NetzeMinimax: Tic-tac.toe, Vier gewinnt
en AlgorithmenIdeal für Studium, Selbststudium und Coding-KatasBacktracking, Acht-Damen-Problem, genetische Algorithmen u. v. m.Titel der Originalausgabe: "Classic Computer Science Problems in Java"
Aus dem Inhalt:
Zum Einstieg: einfache Verschlüsselung, Fibonacci-Folge, Türme von HanoiSuchalgorithmen: DNS-Suche, Labyrinthe u.v.m.Bedingungserfüllung: Wortsuchrätsel, Acht-Damen-Problem u.v.m.Grafen und kürzeste Wegek-Means-ClusteringEinfache neuronale NetzeMinimax: Tic-tac.toe, Vier gewinnt
(Author portrait)
David Kopec ist Hochschuldozent für Informatik und Innovation am Champlain College in Burlington, Vermont. Er ist der Autor von "Dart for Absolute Beginners" (Apress, 2014) und "Classic Computer Science Problems in Swift" (Manning, 2018).
(Table of content)
en ... 120
4.3 ... Den kürzesten Pfad finden ... 128
4.4 ... Die Kosten für den Aufbau des Netzwerks minimieren ... 131
4.5 ... Den kürzesten Pfad in einem gewichteten Graphen finden ... 143
4.6 ... Graphenprobleme im Alltag ... 150
4.7 ... Übungsaufgaben ... 151
5. Genetische Algorithmen ... 153
5.1 ... Biologischer Hintergrund ... 153
5.2 ... Ein generischer genetischer Algorithmus ... 155
5.3 ... Ein naiver Test ... 164
5.4 ... Wiedersehen mit SEND+MORE=MONEY ... 167
5.5 ... Listenkomprimierung optimieren ... 172
5.6 ... Kritik an genetischen Algorithmen ... 176
5.7 ... Genetische Algorithmen im Alltag ... 178
5.8 ... Übungsaufgaben ... 179
6. k-Means-Clustering ... 181
6.1 ... Vorbereitungen ... 182
6.2 ... Der k-Means-Clustering-Algorithmus ... 185
6.3 ... Gouverneure nach Alter und Längengrad clustern ... 193
6.4 ... Michael-Jackson-Alben nach Länge clustern ... 199
6.5 ... k-Means-Clustering-Probleme und -Erweiterungen ... 201
6.6 ... k-Means-Clustering im Alltag ... 202
6.7
