Классические задачи Computer Science на языке Python, Копец Д., 2020.
Многие задачи в области Computer Science, которые на первый взгляд кажутся новыми или уникальными, на самом деле уходят корнями в классические алгоритмы, методы кодирования и принципы разработки. И устоявшиеся техники по-прежнему остаются лучшим способом решения таких задач! Научитесь писать оптимальный код для веб-разработки, обработки данных, машинного обучения и других актуальных сфер применения Python.
Книга даст вам возможность глубже освоить язык Python, проверить себя на испытанных временем задачах, упражнениях и алгоритмах. Вам предстоит решать десятки заданий по программированию: от самых простых (например, найти элементы списка с помощью двоичной сортировки), до сложных (выполнить кластеризацию данных методом k-средних). Прорабатывая примеры, посвященные поиску, кластеризации, графам и пр., вы вспомните то, о чем успели позабыть, и овладеете классическими приемами решения повседневных задач.
Почему именно Python.
Python используется в разных сферах деятельности: в анализе и обработке данных, кинопроизводстве, компьютерном обучении, управлении в сфере информационных технологий и многих других. В сущности, нет области применения программирования, в которой бы он не задействовался (за исключением, может быть, разработки ядер операционных систем). Python любят за гибкость, красивый и лаконичный синтаксис, объектно-ориентированную чистоту и кипучую деятельность сообщества программистов. Активное сообщество важно — это означает, что Python приветствует новичков и в нем предусмотрена обширная система доступных библиотек для разработчиков.
Из-за всего этого Python иногда рассматривается как язык для начинающих, и такая характеристика, вероятно, верна. Большинство людей согласятся с тем, что Python лете изучать, чем, например, C++, и сообщество этого языка действительно более дружелюбно относится к новичкам. В результате многие осваивают Python, потому что он доступен, и начинают писать на нем программы, которые желательно получить довольно быстро. Но эти люди, возможно, никогда не учились информатике (computer science) и не знают о существовании эффективных методов решения задач. Если вы один из тех программистов, которые знают Python, но не знакомы с информатикой, то эта книга для вас.
Другие изучают Python как второй, третий, четвертый или пятый язык после долгой работы в области создания программного обеспечения. Для них встреча с задачами, которые уже приходилось решать на другом языке, поможет ускорить изучение Python. А эта книга может стать хорошим способом освежить знания перед собеседованием или раскрыть отдельные методы решения задач, которые они раньше не предполагали использовать в своей работе. Я бы посоветовал таким читателям просмотреть оглавление, чтобы увидеть, есть ли в этой книге темы, которые их интересуют.
ОГЛАВЛЕНИЕ.
Глава 1. Простые задачи.
Глава 2. Задачи поиска.
Глава 3. Задачи с ограничениями.
Глава 4. Графовые задачи.
Глава 5. Генетические алгоритмы.
Глава 6. Кластеризация методом k-средних.
Глава 7. Простейшие нейронные сети.
Глава 8. Состязательный поиск.
Глава 9. Другие задачи.
Приложение А. Глоссарий.
Приложение Б. Дополнительные ресурсы.
Приложение В. Коротко об аннотациях типов.
Купить .
Теги: учебник по программированию :: программирование :: Копец
Смотрите также учебники, книги и учебные материалы:
- Программирование микропроцессора 8088, Дао Л., 1988
- Зимняя школа по программированию, 2008
- Учимся кодить на JavaScript, Мориц Д., 2019
- Длинная арифметика, Неспирный В.Н., 2010
- Быстрое преобразование Фурье и многочлены, Кульков А., 2017
- Динамическое программирование по профилю, Василевский Б.
- Прикладное программирование с использованием языка С-Шарп, Бельков С.А., 2017
- Практика программирования в инженерных расчётах, Николаев В.Т., Купцов С.В., Тикменов В.Н., 2018