Algorytmy Ilustrowany przewodnik Gdańsk

Aby projektować aplikacje, nie wystarczy poznać kilka języków programowania i opanować zestaw narzędzi deweloperskich. Konieczna jest jeszcze wiedza o tym, w jaki sposób rozwiązać dany problem, innymi słowy, trzeba poznać algorytmy. Naturalnie w praktyce programistycznej stosuje się ograniczony zestaw algorytmów. Zostały one już dawno przeanalizowane i przetestowane. Opisano je w wielu trudnych książkach najeżonych niezrozumiałymi schematami i dowodami z pogranicza matematyki, statystyki i jeszcze kilku innych nieprzystępnych dziedzin. Jeśli chcesz po prostu zrozumieć działanie algorytmów, a nie masz ochoty na mozolne przedzieranie się przez setki trudnych stron, to trzymasz w ręku właściwą książkę! Dzięki temu interesującemu, przystępnemu podręcznikowi szybko przyswoisz sobie najważniejsze pojęcia i łatwo zrozumiesz, w jaki sposób algorytmy pomagają w rozwiązywaniu problemów programistycznych. Pokazano w nim słabe i mocne strony najważniejszych algorytmów. Nie zabrakło przydatnych schematów i przykładowych fragmentów kodu napisanego w Pythonie. Książkę tę szczególnie docenią programiści samoucy, inżynierowie i każdy, kto chce zyskać wiedzę o algorytmach. W tej książce przedstawiono między innymi: wyjaśnienie takich pojęć, jak tablice skrótów, listy powiązane, rekurencja, algorytmy sortowania, problem komiwojażera, algorytmy zachłanne, analiza szybkości algorytmów metodą dużego O, algorytmy grafów, w tym algorytm wyszukiwania wszerz i algorytm Dijkstry, algorytm KNN służący do uczenia maszynowego. Poznaj algorytmy i przekonaj się, jak bardzo są przydatne! Spis treści: Przedmowa (xiii) Podziękowania (xiv) O książce (xv) 1. Wprowadzenie do algorytmów (1) Wprowadzenie (1) Czego nauczysz się o wydajności (2) Czego nauczysz się o rozwiązywaniu problemów (2) Wyszukiwanie binarne (3) Lepszy sposób wyszukiwania (5) Czas wykonywania (10) Notacja dużego O (10) Czas wykonywania algorytmów rośnie w różnym tempie (11) Wizualizacja różnych czasów wykonywania (13) Notacja dużego O określa czas działania w najgorszym przypadku (15) Kilka typowych czasów wykonywania (15) Problem komiwojażera (17) Powtórzenie (19) 2. Sortowanie przez wybieranie (21) Jak działa pamięć (22) Tablice i listy powiązane (24) Listy powiązane (25) Tablice (26) Terminologia (27) Wstawianie elementów w środku listy (29) Usuwanie elementów (30) Sortowanie przez wybieranie (32) Powtórzenie (36) 3. Rekurencja (37) Rekurencja (38) Przypadki podstawowy i rekurencyjny (40) Stos (42) Stos wywołań (43) Stos wywołań z rekurencją (45) Powtórzenie (50) 4. Szybkie sortowanie (51) "Dziel i rządź" (52) Sortowanie szybkie (60) Jeszcze raz o notacji dużego O (66) Sortowanie przez scalanie a sortowanie szybkie (67) Przypadki średni i najgorszy (68) Powtórzenie (72) 5. Tablice skrótów (73) Funkcje obliczania skrótów (76) Zastosowania tablic skrótów (79) Przeszukiwanie tablic skrótów (80) Zapobieganie powstawaniu duplikatów elementów (81) Tablice skrótów jako pamięć podręczna (83) Powtórzenie wiadomości (86) Kolizje (86) Wydajność (88) Współczynnik zapełnienia (90) Dobra funkcja obliczania skrótów (92) Powtórzenie (94) 6. Przeszukiwanie wszerz (95) Wprowadzenie do grafów (96) Czym jest graf (98) Wyszukiwanie wszerz (99) Szukanie najkrótszej drogi (102) Kolejki (103) Implementacja grafu (105) Implementacja algorytmu (107) Czas wykonywania (111) Powtórzenie (114) 7. Algorytm Dijkstry (115) Posługiwanie się algorytmem Dijkstry (116) Terminologia (120) Szukanie funduszy na fortepian (122) Krawędzie o wadze ujemnej (128) Implementacja (131) Powtórzenie (140) 8. Algorytmy zachłanne (141) Plan zajęć w sali lekcyjnej (142) Problem plecaka (144) Problem pokrycia zbioru (146) Algorytmy aproksymacyjne (147) Problemy NP-zupełne (152) Problem komiwojażera krok po kroku (153) Trzy miasta (154) Cztery miasta (155) Jak rozpoznać, czy problem jest NP-zupełny (158) Powtórzenie wiadomości (160) 9. Programowanie dynamiczne (161) Problem plecaka (161) Proste rozwiązanie (162) Programowanie dynamiczne (163) Pytania dotyczące problemu plecaka (171) Co się dzieje, gdy zostanie dodany element (171) Jaki będzie skutek zmiany kolejności wierszy (174) Czy siatkę można wypełniać wg kolumn zamiast wierszy (174) Co się stanie, gdy doda się mniejszy element (174) Czy można ukraść ułamek przedmiotu (175) Optymalizacja planu podróży (175) Postępowanie z wzajemnie zależnymi przedmiotami (177) Czy możliwe jest, aby rozwiązanie wymagało więcej niż dwóch podplecaków (177) Czy najlepsze rozwiązanie zawsze oznacza całkowite zapełnienie plecaka? (178) Najdłuższa wspólna część łańcucha (178) Przygotowanie siatki (179) Wypełnianie siatki (180) Najdłuższa wspólna podsekwencja (183) Najdłuższa wspólna podsekwencja - rozwiązanie (184) Powtórzenie (186) 10. K najbliższych sąsiadów (187) Klasyfikacja pomarańczy i grejpfrutów (187) Budowa systemu rekomendacji (189) Wybór cech (191) Regresja (195) Wybieranie odpowiednich cech (198) Wprowadzenie do uczenia maszynowego (199) Optyczne rozpoznawanie znaków (199) Budowa filtra spamu (200) Przewidywanie cen akcji (201) Powtórzenie (201) 11. Co dalej (203) Drzewa (203) Odwrócone indeksy (206) Transformata Fouriera (207) Algorytmy równoległe (208) MapReduce (209) Do czego nadają się algorytmy rozproszone (209) Funkcja map (209) Funkcja reduce (210) Filtry Blooma i HyperLogLog (211) Filtry Blooma (212) HyperLogLog (213) Algorytmy SHA (213) Porównywanie plików (214) Sprawdzanie haseł (215) Locality-sensitive hashing (216) Wymiana kluczy Diffiego-Hellmana (217) Programowanie liniowe (218) Epilog (219) Rozwiązania ćwiczeń (221) Skorowidz (235) O autorze: Aditya Bhargava programuje od ponad dwudziestu lat. Jako nastolatek pisał gry wideo w językach Basic i ActionScript. Pracował w kilku startupach. Obecnie jest programistą w Etsy.com . Oprócz tego od kilku lat uczy programowania, z powodzeniem przedstawiając trudne koncepcje i idee w taki sposób, aby ich zrozumienie przychodziło bez trudu. Bhargava interesuje się sztuką, literaturą i oczywiście programowaniem.