Bewertung:

Das Buch stellt eine Vielzahl von algorithmischen Problemen vor, die nach Algorithmustechniken geordnet sind, was es für die wettbewerbsorientierte Programmierpraxis nützlich macht. Es leidet jedoch unter inkonsistenten Erklärungen, Problemen mit der Druckqualität und falschen Algorithmus-Implementierungen, was seinen Nutzen insgesamt schmälert.
Vorteile:⬤ Deckt viele Probleme ab, besonders im Bereich der dynamischen Programmierung
⬤ gute Gliederung nach Algorithmustechniken
⬤ nützlich für die wettbewerbsorientierte Programmierung
⬤ der Inhalt wurde als systematisch bezeichnet und der Lösungsansatz wird von einigen Lesern geschätzt.
⬤ Erklärungen sind inkonsistent, in einigen Abschnitten fehlt es an Details
⬤ falsche Algorithmen und Komplexitätsanalysen
⬤ schlechte Druckqualität mit kleiner Schrift
⬤ chaotische Darstellung und zahlreiche Fehler
⬤ nicht für akademische Zwecke geeignet
⬤ einige Leser fanden es für Selbstlerner ungeeignet.
(basierend auf 20 Leserbewertungen)
Algorithm Design Techniques: Recursion, Backtracking, Greedy, Divide and Conquer, and Dynamic Programming
Algorithmus-Entwurfstechniken: Recursion, Backtracking, Greedy, Divide and Conquer, and Dynamic Programming Algorithm Design Techniques ist ein detaillierter, freundlicher Leitfaden, der Ihnen zeigt, wie Sie gängige Algorithmen auf die praktischen Probleme anwenden können, mit denen Sie als Programmierer täglich konfrontiert werden.
Was ist drin?
⬤ Aufzählung der möglichen Lösungen für die Probleme.
⬤ Leistungsabwägungen (Zeit- und Raumkomplexität) zwischen den Algorithmen.
⬤ Behandelt Interviewfragen zu Datenstrukturen und Algorithmen.
⬤ Alle Konzepte werden in einer übersichtlichen, leicht verständlichen Weise diskutiert.
⬤ Interview-Fragen, die aus den tatsächlichen Interviews verschiedener Software-Unternehmen gesammelt wurden, helfen den Studenten, in ihren Campus-Interviews erfolgreich zu sein.
⬤ Python-basierte Code-Beispiele wurden dem Buch beigefügt.