Leserbewertungen
Zusammenfassung:Insgesamt wird das Buch für seine praktische Herangehensweise an klassische Informatikkonzepte unter Verwendung von Python gelobt. Es ist besonders für diejenigen von Vorteil, die bereits über ein gewisses Maß an Programmiererfahrung verfügen, insbesondere in Python, und wird für seine klaren Erklärungen und reichhaltigen Beispiele geschätzt. Viele Rezensenten bemängelten jedoch die Organisation und die Tiefe des Buches, wobei einige die Verwendung von Typ-Hinweisen und die Struktur des Inhalts als verwirrend empfanden.
Vorteile:⬤ Gründlicher und bereichernder Inhalt für halbwegs erfahrene Python-Nutzer.
⬤ Exzellente Auswahl von Algorithmusbeispielen, die praktisch und klar sind.
⬤ Prägnante Erklärungen ohne übermäßige mathematische Details.
⬤ Deckt eine Vielzahl relevanter Themen ab, einschließlich neuronaler Netze und Graphentheorie.
⬤ Gut für Programmierer, die von anderen Sprachen kommen und Python lernen wollen.
⬤ Engagierte und hilfreiche Community-Unterstützung durch den Autor.
⬤ Unorganisierte Struktur, die es manchmal schwer macht, dem Buch zu folgen.
⬤ Mangelnde Tiefe bei bestimmten Themen, oberflächliche Erklärungen.
⬤ Die Verwendung von Typ-Hinweisen kann die Beispiele unübersichtlich machen und Anfänger verwirren.
⬤ Probleme mit der Kindle-Version, bei der Diagramme und Codelisten unlesbar sind.
⬤ Nicht geeignet für absolute Anfänger ohne Programmiererfahrung.
(basierend auf 21 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Classic Computer Science Problems in Python
Inhalt des Buches:
Sehr empfehlenswert für jeden, der sein Verständnis von Python und praktischer Informatik vertiefen möchte." --Daniel Kenney-Jung, MD, University of Minnesota
Hauptmerkmale
- Beherrschen Sie formale Techniken, die in Informatikkursen an Hochschulen gelehrt werden.
- Verknüpfen Sie die Informatik-Theorie mit realen Anwendungen, Daten und Leistung.
- Bereiten Sie sich auf Interviews mit Programmierern vor.
- Erkennen Sie die Kernideen hinter den meisten "neuen" Herausforderungen.
- Deckt Python 3 ab. 7.
Der Kauf des gedruckten Buches beinhaltet ein kostenloses eBook im PDF-, Kindle- und ePub-Format von Manning Publications.
Über das Buch
Programmierprobleme, die neu oder einzigartig zu sein scheinen, beruhen in der Regel auf bekannten technischen Prinzipien. Classic Computer Science Problems in Python führt Sie durch bewährte Szenarien, Übungen und Algorithmen, die Sie auf die "neuen" Probleme vorbereiten, denen Sie bei Ihrem nächsten Projekt begegnen werden.
In diesem erstaunlichen Buch werden Sie Dutzende von Programmierherausforderungen angehen, die von einfachen Aufgaben wie binären Suchalgorithmen bis zum Clustern von Daten mit k-means reichen. Während Sie Beispiele für Webentwicklung, maschinelles Lernen und vieles mehr durcharbeiten, werden Sie sich an wichtige Dinge erinnern, die Sie vergessen haben, und klassische Lösungen entdecken, die Ihnen viel Zeit sparen werden.
(Was Sie lernen werden)
- Suchalgorithmen.
- Allgemeine Techniken für Graphen.
- Neuronale Netze.
- Genetische Algorithmen.
- Adversarische Suche.
- Verwendet durchgehend Typ-Hinweise.
Dieses Buch ist geschrieben für.
Für fortgeschrittene Python-Programmierer.
Über den Autor
David Kopec ist Assistenzprofessor für Informatik und Innovation am Champlain College in Burlington, Vermont. Er ist der Autor von Dart for Absolute Beginners (Apress, 2014), Classic Computer Science Problems in Swift (Manning, 2018) und Classic Computer Science Problems in Java (Manning, 2020)
Inhaltsverzeichnis
1. Kleine Probleme.
2. Suchprobleme.
3. Constraint-Satisfaction-Probleme.
4. Graphen-Probleme.
5. Genetische Algorithmen.
6. K-means Clustering.
7. Ziemlich einfache neuronale Netze.
8. Adversarische Suche.
9. Verschiedene Probleme.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781617295980 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2019 |
| Seitenzahl: | 224 |
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