Algorytmy, struktury danych i techniki programowania. Wydanie IV

Piotr Wróblewski

Podstawowy podręcznik do nauki algorytmiki Przystępne wprowadzenie do algorytmiki Bez zbędnej teorii Gotowe rozwiązania w C++ Oto kolejne wydanie sprawdzonej i cenionej przez programistów, wykładowców oraz studentów książki, będącej podstawowym podręcznikiem do nauki algorytmiki. W pierwszej kolejności autor zapozna Cię z elementarnymi zagadnieniami z tej dziedziny oraz wyjaśni, skąd bierze się tak szybki postęp w tej dyscyplinie nauki. Podczas dalszej lektury poznasz takie pojęcia, jak rekurencja, analiza złożoności oraz algorytmy sortowania i przeszukiwania czy algorytmy numeryczne. Szybko opanujesz metody optymalizacji algorytmów, sposoby kodowania i kompresji danych oraz elementy algorytmiki grafów. Przedstawione w książce algorytmy zilustrowane zostały przykładowymi kodami źródłowymi w C++ , ułatwiającymi zrozumienie poznawanych zagadnień. Przejrzysta forma, praktyczne przykłady oraz przystępny język sprawiają, że książka ta pozwala szybko, a także bezboleśnie opanować zarówno algorytmy, jak i struktury danych oraz najlepsze techniki programowania. Historia algorytmiki Wykorzystanie rekurencji Analiza złożoności algorytmów Algorytmy sortowania Algorytmy przeszukiwania Przeszukiwanie tekstów Struktury danych i ich implementacja Optymalizacja algorytmów Zaawansowane techniki programowania Wykorzystanie grafów Wprowadzenie do sztucznej inteligencji Kodowanie i kompresja danych Algorytmy numeryczne Poradnik kompilacji i uruchamiania programów (GCC, DevC++, Microsoft Visual C++ Express Edition). Szybko i bezboleśnie opanuj wszystkie zagadnienia algorytmiki!

Algorytmy, struktury danych i techniki programowania. Wydanie V

Piotr Wróblewski

Wprowadzenie do algorytmiki Tylko niezbędna teoria Gotowe rozwiązania w C++ Oto kolejne wydanie sprawdzonej, cenionej przez programistów, wykładowców oraz studentów książki, będącej podstawowym podręcznikiem do nauki algorytmiki. Jej autor zapozna Cię z elementarnymi zagadnieniami z tej dziedziny oraz wyjaśni, skąd bierze się tak szybki postęp w tej dyscyplinie nauki. Poznasz podstawowe struktury danych używane do rozwiązywania problemów algorytmicznych oraz nauczysz się je projektować w C++ z użyciem technik obiektowych i klas parametryzowanych. Podczas dalszej lektury poznasz takie pojęcia, jak rekurencja, analiza złożoności oraz algorytmy sortowania i przeszukiwania czy algorytmy numeryczne. Opanujesz metody optymalizacji algorytmów, sposoby kodowania i kompresji danych oraz elementy algorytmiki grafów. Przedstawione tu algorytmy są zilustrowane gotowymi kodami źródłowymi w C++ , co ułatwia zrozumienie poznawanych zagadnień. Przejrzysta forma, praktyczne przykłady oraz przystępny język sprawiają, że książka pozwala szybko i bez trudu opanować zarówno algorytmy, jak i struktury danych oraz najlepsze techniki programowania. Historia algorytmiki Struktury danych i ich implementacja Wprowadzenie do bibliotek STL, czyli algorytmy i struktury danych dla „leniuchów” Analiza złożoności algorytmów Wykorzystanie rekurencji i optymalizacja algorytmów Algorytmy sortowania i przeszukiwania Przeszukiwanie tekstów Zaawansowane techniki programowania Wykorzystanie grafów Algorytmy numeryczne Wprowadzenie do sztucznej inteligencji Kodowanie i kompresja danych Błyskawiczny kurs C++ z uwzględnieniem programowania obiektowego Poradnik kompilacji i uruchamiania programów konsolowych oraz graficznych w darmowych środowiskach IDE (GCC/Dev-C++, Microsoft Visual C++ z pakietu Visual Studio). Szybko i bezboleśnie opanuj wszystkie zagadnienia algorytmiki!

Algorytmy, struktury danych i techniki programowania. Wydanie VI

Piotr Wróblewski

Algorytmy i struktury danych - szybko, łatwo, skutecznie! Poznaj najważniejsze algorytmy i techniki programistyczne Naucz się skutecznie wykorzystywać typy i struktury danych Dowiedz się, jak w praktyce zastosować zdobytą wiedzę Algorytmika to dziedzina, która w ciągu ostatnich kilkudziesięciu lat dostarczyła wielu efektywnych narzędzi wspomagających rozwiązywanie różnorodnych zagadnień za pomocą komputera. Dla niektórych stanowi swego rodzaju książkę kucharską, do której sięgają jedynie po wybrane przepisy, a dla innych - pole do rozwinięcia umiejętności skutecznego rozwiązywania problemów i szkołę niestandardowego myślenia. Niezależnie od podejścia jest to dziedzina, z którą wypada się zapoznać, jeśli ma się ambicję zostać zawodowym programistą lub po prostu być osobą nowoczesną i wszechstronnie wykształconą. Ten przewodnik prezentuje szerokie spektrum zagadnień algorytmicznych, najważniejsze informacje na temat struktur danych, technik rekurencyjnych i złożonych metod algorytmicznych. Teoria jest tu poparta przykładowymi programami napisanymi w języku C++, łatwymi do analizy i skompilowania z wykorzystaniem standardowych narzędzi. Autor nie poprzestaje na suchym kodzie, lecz stara się przedstawić praktyczne zastosowanie opisywanych rozwiązań. Podręcznik przyda się zarówno osobom niemającym solidnych podstaw teoretycznych, jak i specjalistom, którzy zawodowo zajmują się programowaniem. Nowe wydanie zostało gruntownie odświeżone i poprawione, a listingi dostosowane do wymagań najnowszych kompilatorów. Książka zawiera opis zasad kompilacji dla środowiska Visual Studio 2017 i kilku wybranych środowisk używających GNU C++ (Dev-C++ i Cygwin). Historia algorytmiki Mechanizm rekurencji Systemy liczbowe i kodowanie Typy i struktury danych Analiza złożoności algorytmów Derekursywacja algorytmów Optymalizacja algorytmów Algorytmy sortowania i wyszukiwania Elementy algorytmiki grafów Sztuczna inteligencja Szyfrowanie i kompresja danych Biblioteka STL Jedyny podręcznik do algorytmiki, którego będziesz potrzebować!

Algorytmy. Struktury danych i złożoność obliczeniowa

Feliks Kurp

Algorytmy to skończone ciągi jasno zdefiniowanych czynności, prowadzących do wykonania określonych zadań. Niniejszy podręcznik, skupiony na algorytmach imperatywnych  (od łacińskiego słowa imporo – rozkazywać) wprowadza podstawowe pojęcia algorytmiki niezbędne do nauki programowania. Uczy projektowania, zapisywania i analizy poprawności, jak również podstaw szacowania złożoności czasowej i pamięciowej algorytmów.  Wraz z książką, którą trzymasz w ręku między innymi: Poznasz szereg ważnych algorytmów, jak wyszukiwanie binarne, sortowanie szybkie, algorytmy klasy dziel i zwyciężaj, algorytmy zachłanne etc. Nauczysz się korzystać ze stosowanych powszechnie w  programowaniu struktur danych: tablic, słowników, list wiązanych, stosów, kolejek, drzew binarnych i grafów. Dowiesz się jak praktycznie stosować iterację i rekurencję w programowaniu. Zdobędziesz podstawy języka Java  W książce zamieszczono szereg zadań, których rozwiązanie zmusza czytelnika do lepszego zrozumienia i pogłębienia  jego umiejętności praktycznych. Książka jest bogato ilustrowana rysunkami poglądowymi i fragmentami kodów.

Algorytmy sztucznej inteligencji. Ilustrowany przewodnik

Rishal Hurbans

Sztuczna inteligencja ma umożliwiać wykorzystywanie danych i algorytmów do podejmowania lepszych decyzji, rozwiązywania trudnych problemów i automatyzowania złożonych zadań. Ma też zwiększać produktywność człowieka. Obecnie sztuczna inteligencja z rozmachem wkracza do kolejnych dziedzin. Budzi zachwyt, ale też kontrowersje i obawy. Nowe narzędzia, choćby były tworzone z najlepszymi intencjami, zawsze mogą zostać wykorzystane w niewłaściwy czy szkodliwy sposób. Oznacza to, że każdy, kto rozwija nowe technologie, powinien to robić odpowiedzialnie. Aby to było możliwe, trzeba dobrze zrozumieć podstawy działania sztucznej inteligencji - algorytmy. To praktyczny przewodnik po algorytmach sztucznej inteligencji. Skorzystają z niego programiści i inżynierowie, którzy chcą zrozumieć zagadnienia i algorytmy związane ze sztuczną inteligencją na podstawie praktycznych przykładów i wizualnych wyjaśnień. Książka pokazuje, jak radzić sobie z takimi zadaniami programistycznymi jak wykrywanie oszustw bankowych czy sterowanie pojazdem autonomicznym. Pierwsze rozdziały dotyczą podstawowych koncepcji i algorytmów i stają się punktem wyjścia do bardziej złożonych tematów: wydajnych algorytmów przeszukiwania oraz poszukiwania rozwiązań w środowisku konkurencyjnym. Przedstawiono tu zagadnienia uczenia maszynowego, w tym proces przygotowania danych, modelowania i testowania. Omówiono też zasady uczenia przez wzmacnianie za pomocą algorytmu Q-learning. W książce: kategorie i znaczenie algorytmów sztucznej inteligencji. inteligentne przeszukiwanie w procesie podejmowania decyzji algorytmy genetyczne i inteligencja rozproszona uczenie maszynowe i sieci neuronowe uczenie przez wzmacnianie Zrozum algorytmy, a pojmiesz istotę sztucznej inteligencji!

Algorytmy uczenia maszynowego. Zaawansowane techniki implementacji

Giuseppe Bonaccorso

Imponujący rozwój standardowych algorytmów przy ciągłej obniżce cen sprzętu i udostępnianiu coraz to szybszych komponentów przyczynił się do zrewolucjonizowania wielu gałęzi przemysłu. Obecnie uczenie maszynowe pozwala automatyzować procesy, które do niedawna musiały być zarządzane przez człowieka. Zadania, które jeszcze dekadę temu stanowiły nieprzekraczalną przeszkodę, dziś są wykonywane przez zwykły komputer osobisty. W efekcie dzięki technologii oraz dostępnym wysokopoziomowym otwartym platformom każdy, kto zainteresuje się uczeniem maszynowym, może projektować i wdrażać niezwykle potężne modele. Celem tej książki jest przybliżenie profesjonalistom tajników złożonych algorytmów uczenia maszynowego i zasad ich stosowania w praktyce. Poza praktycznymi informacjami dotyczącymi działania algorytmów i ich wdrożeń znalazły się tu również niezbędne podstawy teoretyczne. Opisano klasyczne modele uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i półnadzorowanego. Wskazano, w jakich sytuacjach okazują się one najbardziej przydatne. Zaprezentowano techniki wydobywania danych za pomocą modeli bayesowskich, algorytmu MCMC, a także dzięki stosowaniu ukrytych modeli Markowa. Omówiono zestaw przydatnych do uczenia maszynowego narzędzi, takich jak biblioteki: scikit-learn, Keras i TensorFlow. Najciekawsze zagadnienia: najważniejsze koncepcje teoretyczne uczenia maszynowego modelowanie probabilistyczne i uczenie hebbowskie zaawansowane koncepcje modeli neuronowych modele generatywne, takie jak splotowe sieci GAN i sieci Wassersteina głębokie sieci przekonań zaawansowane algorytmy: TD(tylda), aktor-krytyk, SARSA i Q-uczenie Uczenie maszynowe - już dziś zaimplementuj rozwiązania przyszłości!

Algorytmy. Wydanie IV

Robert Sedgewick, Kevin Wayne

Nie odkrywaj koła na nowo — sprawdź gotowe rozwiązania! Jak oceniać wydajność algorytmów? Jak wydajnie sortować elementy? Jak kompresować dane? Algorytmy od zawsze porównywane były do przepisów kucharskich. Z celnością tego porównania trudno dyskutować, na pewno jednak przesolenie zupy ma zupełnie inne konsekwencje niż błędnie opracowany lub zaimplementowany algorytm. To właśnie algorytmy decydują o czasie wykonania skomplikowanych operacji przez programy komputerowe, a ich odpowiednia implementacja może niejednokrotnie decydować o sukcesie lub porażce projektu wartego fortunę. Dzięki tej książce masz szansę uniknąć typowych programistycznych błędów i porażek. Jej lektura zapozna Cię z najpopularniejszymi algorytmami, ich licznymi zaletami oraz słabymi stronami. Sprawdzisz, do czego można je zastosować, a w jakich miejscach lepiej zrezygnować z ich wykorzystania. Ponadto nauczysz się analizować działanie algorytmów, mierzyć ich wydajność oraz dobierać dane testowe. W książce zostały omówione klasyczne algorytmy sortowania, wyszukiwania, operacji na grafach oraz kompresji danych. Jej ogromnym atutem są przykładowe implementacje algorytmów w języku JAVA oraz to, że przedstawiony kod jest gotowy do natychmiastowego użycia! Pozycja ta jest obowiązkową lekturą dla każdego programisty, któremu zależy na najwyższej wydajności tworzonych rozwiązań. Podstawowe pojęcia Struktura programu w języku JAVA Instrukcje, typy danych, wyrażenia w języku JAVA Korzystanie z abstrakcyjnych typów danych Stosy, kolejki Analiza algorytmów Algorytmy sortowania i wyszukiwania Wykorzystanie grafów Znajdowanie najkrótszej ścieżki Operacja na łańcuchach znaków Algorytmy kompresji danych Nie trać czasu i energii — korzystaj ze sprawdzonych rozwiązań!

Algorytmy zwierząt. Ewolucja a tajemnica zadziwiających instynktów

Eric Cassell

Skąd u niektórych ptaków, żółwi i owadów umiejętności nawigacyjne mogące konkurować z najlepszymi technologiami stworzonymi przez człowieka? Kto lub co nauczyło pszczołę miodną tańca, a jej towarzyszki z ula - odczytywania złożonego przesłania tego tańca? W jaki sposób termity opanowały wprawiające w osłupienie doświadczonych architektów strategie pasywnego ogrzewania i chłodzenia? Autor książki "Algorytmy zwierząt" Eric Cassell analizuje najnowsze dane naukowe, aby ocenić, czy darwinowskie twierdzenie o pochodzeniu złożonych instynktów na drodze stopniowych zmian wytrzymuje próbę czasu. Jeśli nie, to czy istnieje lepsze wyjaśnienie? W pracy "O powstawaniu gatunków" Karol Darwin przyznał, że te instynkty są "tak dziwne", że sama tajemnica ich powstania prawdopodobnie wyda się wielu czytelnikom "trudnością wystarczającą do obalenia całej mojej teorii". Książka Cassella prowadzi do wniosku, że ta trudność nie zniknęła, ale jest dużo większym wyzwaniem dla teorii ewolucji, niż zakładał Darwin. Ta nowa książka wypełnia lukę w literaturze dotyczącej problemów neodarwinizmu i danych empirycznych przemawiających za teorią inteligentnego projektu. Choć istnieje wiele opracowań wysoce złożonych systemów w genetyce, maszynach molekularnych i anatomii, tę pracę wyróżnia szczególne uwzględnienie całkowicie tajemniczego pochodzenia zaprogramowanych złożonych zachowań i instynktów u zwierząt. Szeroki wachlarz zjawisk - od nawigacji migrujących ptaków i motyli po taniec pszczół i cudowne umiejętności społeczności innych owadów - oczekuje na odpowiednie, wiarygodne wyjaśnienie. Mimo że darwinizm go nie zapewnił, narzucające się wyjaśnienie o projekcie zostało wykluczone a priori przez środowiska akademickie głównego nurtu. Ta godna polecenia książka stanowi kolejny mile widziany krok ku spóźnionej zmianie paradygmatu we współczesnej biologii. - GUnter Bechly, doktor nauk biologicznych, paleoentomolog, były kustosz Państwowego Muzeum Historii Naturalnej w Stuttgarcie Wszystkie programy komputerowe są algorytmami. Eric Cassell ciekawie opisuje zadziwiające algorytmy charakteryzujące zachowania wielu zwierząt. Skąd się wzięły i dlaczego przypominają programy komputerowe? Wyspecyfikowana złożoność, nieredukowalna złożoność i eksplozja kambryjska są niewytłumaczalne z darwinowskiego punktu widzenia. Do tej listy Cassell w mistrzowskim stylu dodaje algorytmy zwierząt. - Robert J. Marks II, profesor inżynierii elektrycznej i komputerowej Baylor University, kierownik Walter Bradley Center for Natural and Artificial Intelligence, redaktor naczelny czasopisma "BIO-Complexity" Książka Erica Cassella jest wyjątkowo dobrze udokumentowana i przyjemnie się ją czyta. Opisuje jedno z najciekawszych zagadnień dotyczących zwierząt - ich zachowanie. W przystępny sposób tłumaczy przykłady intrygująco złożonych zachowań oraz przedstawia próby ich wyjaśnienia podejmowane w ramach klasycznego paradygmatu ewolucjonistycznego. Cassell pokazuje, że niektóre złożone zachowania zwierząt wyglądają na zaprogramowane. Ale jeśli tak jest, to kto lub co je zaprogramowało? Książka Algorytmy zwierząt wskazuje, że jest to szczególnie trudne pytanie dla zwolenników darwinowskiego ewolucjonizmu. Z kolei inteligentne byty sprawcze to jedyne znane nam przyczyny tworzące algorytmy komputerowe. Jest więc możliwe, że inteligentny projekt odegrał rolę w powstawaniu zaprogramowanych złożonych zachowań obecnych u zwierząt. Przy odrobinie szczęścia ta książka uwrażliwi umysły laików i społeczności naukowej na inne możliwości poza podstarzałą wiarą w darwinizm. - Malcolm Chisholm, doktor nauk biologicznych, entomolog Bristol University, magister zoologii Oxford University Jako badacz ekologii doceniam dokładny i czytelny sposób, w jaki Eric Cassell bada złożone, zaprogramowane zachowania zwierząt z punktu widzenia inżyniera. Przyjmując perspektywę biologii systemów, ta dobrze przygotowana i pełna zwięzłych wyjaśnień i przykładów książka wprawnie obnaża braki mechanizmów neodarwinowskich. Znakomity wkład autora w poszerzenie zakresu badań w ramach teorii inteligentnego projektu. - George A. Damoff, doktor nauk biologicznych Wydział Nauk o Środowisku, Arthur Temple College of Forestry and Agriculture, Stephen F. Austin State University Eric Cassell Jest ekspertem w dziedzinie systemów nawigacyjnych, w tym technologii GPS, i od dawna interesuje się zdolnością nawigacji u zwierząt. Posiada wieloletnie doświadczenie w inżynierii systemów związanych z nawigacją i bezpieczeństwem statków powietrznych. Był konsultantem inżynieryjnym dla NASA i Federalnej Administracji Lotnictwa (FAA), opracował algorytmy komputerowe dla systemów bezpieczeństwa i opublikował wiele artykułów technicznych. Jego wykształcenie akademickie obejmuje licencjat z biologii (George Mason University) i elektrotechniki (Villanova University) oraz tytuł magistra z zakresu badań nad nauką i religią na Biola University. Seria Inteligentny Projekt to pierwsza tak ambitna i bogata propozycja na polskim rynku wydawniczym, w ramach której ukazują się książki dotyczące teorii inteligentnego projektu - Intelligent Design (ID). Autorzy zastanawiają się: czy różnorodność życia na Ziemi może być wyjaśniona wyłącznie przez procesy czysto przyrodnicze? Czy złożone struktury biologiczne mogły powstać drogą przypadku i konieczności, bez udziału inteligencji? Czy Ziemia jest tylko jedną z wielu niczym niewyróżniających się planet? Teoria inteligentnego projektu jest ogólną teorią rozpoznawania projektu. Rozpoznawanie projektu ma szerokie zastosowanie w takich dziedzinach nauki, jak kryminalistyka, historia, kryptografia, astronomia i inżynieria. Seria Inteligentny Projekt pokazuje, że koncepcja ID powinna być stosowana również w zagadnieniach pochodzenia i rozwoju różnych form życia, a także w próbie zrozumienia nas samych.