Algorytmy
Projektowanie oprogramowania dla zupełnie początkujących. Owoce programowania. Wydanie V
Tony Gaddis
Programowanie to nie tylko umiejętność pisania kodu oraz organizowania go w funkcje, procedury i moduły. Nawet najbardziej finezyjne języki i najnowocześniejsze paradygmaty programowania nie zapewnią sukcesu, jeśli projekt aplikacji jest nieprzemyślany, a jej logice brakuje... logiki. Z drugiej strony poświęcenie odrobiny czasu na stworzenie dobrego projektu sprawi, że praca nad pisaniem kodu będzie łatwiejsza, sama aplikacja będzie pracować lepiej i bardziej niezawodnie, a późniejsze modyfikacje i rozwój oprogramowania przysporzą mniej problemów. Jeśli planujesz napisać swoją pierwszą aplikację, sięgnij po tę książkę. Aby zrozumieć zawartą w niej treść, nie trzeba znać żadnego języka programowania. Pokazano tu, jak działają programy i jak można z ich wykorzystaniem rozwiązywać konkretne zadania. Wiedza o zasadach projektowania jest przekazywana za pomocą pseudokodu i schematów blokowych. Omówiono zarówno podstawowe zagadnienia, takie jak typy danych, zmienne, funkcje, jak i nieco bardziej zaawansowane: programowanie obiektowe, tworzenie graficznych interfejsów użytkownika i pisanie programów sterowanych zdarzeniami. W tym wydaniu książki wprowadzono wiele poprawek i uzupełnień, dotyczących między innymi języków Java, Python i C++ oraz programowania aplikacji dla urządzeń mobilnych. Dzięki tej książce dowiesz się: jak działa komputer, czym są programy i do czego służą dane z jakich modułów i struktur składają się programy oraz jak działają funkcje w jaki sposób pracuje się na plikach oraz czym jest przetwarzanie tekstu czym jest rekurencja i do czego można ją wykorzystać czym się różni programowanie proceduralne od obiektowego Bez dobrego projektu zawiedzie najlepszy kod!
Aristides Bouras
This course is meticulously designed to take beginners on a journey through the fascinating world of Python programming and algorithmic thinking. The initial chapters lay a strong foundation, starting with the basics of how computers operate, moving into Python programming, and familiarizing learners with integrated development environments like IDLE and Visual Studio Code.Further, the course delves into essential programming constructs such as variables, constants, input/output handling, and operators. You'll gain practical experience with trace tables, sequence control structures, and decision control structures through comprehensive exercises and examples. The curriculum emphasizes hands-on learning with chapters dedicated to manipulating numbers, strings, and understanding complex mathematical expressions. By mastering these concepts, you'll be well-prepared to tackle more advanced topics.The final chapters introduce you to object-oriented programming and file manipulation, rounding out your skill set. Throughout the course, practical tips and tricks are provided to enhance your coding efficiency and problem-solving skills. By the end of this course, you will have a robust understanding of Python programming and the ability to apply algorithmic thinking to solve real-world problems.
Benjamin Baka
Data structures allow you to organize data in a particular way efficiently. They are critical to any problem, provide a complete solution, and act like reusable code. In this book, you will learn the essential Python data structures and the most common algorithms. With this easy-to-read book, you will be able to understand the power of linked lists, double linked lists, and circular linked lists. You will be able to create complex data structures such as graphs, stacks and queues. We will explore the application of binary searches and binary search trees. You will learn the common techniques and structures used in tasks such as preprocessing, modeling, and transforming data. We will also discuss how to organize your code in a manageable, consistent, and extendable way. The book will explore in detail sorting algorithms such as bubble sort, selection sort, insertion sort, and merge sort. By the end of the book, you will learn how to build components that are easy to understand, debug, and use in different applications.
Mercury Learning and Information, Oswald Campesato
This Pocket Primer book introduces the fundamentals of data structures using Python. It provides a comprehensive yet fast-paced introduction to core Python concepts and data structures, emphasizing their importance in managing large datasets and implementing search and sort algorithms effectively. The course starts with a basic introduction to Python, setting a solid foundation for more complex topics.The journey continues with an exploration of recursion and combinatorics, followed by detailed discussions on strings, arrays, and various search and sort algorithms. Further, the book delves into linked lists, queues, and stacks, illustrating their practical applications with numerous code samples. This structured approach ensures that learners can progressively build their knowledge and skills in data structures, reinforced by hands-on coding examples.With companion files available for download, the book provides additional resources for practice and deeper understanding. This comprehensive guide is ideal for both beginners and those looking to strengthen their grasp of data structures in Python, equipping them with essential tools for managing and manipulating large datasets.
John Sukup
Trusted by data scientists, ML engineers, and software developers alike, scikit-learn offers a versatile, user-friendly framework for implementing a wide range of ML algorithms, enabling the efficient development and deployment of predictive models in real-world applications. This third edition of scikit-learn Cookbook will help you master ML with real-world examples and scikit-learn 1.5 features.This updated edition takes you on a journey from understanding the fundamentals of ML and data preprocessing, through implementing advanced algorithms and techniques, to deploying and optimizing ML models in production. Along the way, you’ll explore practical, step-by-step recipes that cover everything from feature engineering and model selection to hyperparameter tuning and model evaluation, all using scikit-learn.By the end of this book, you’ll have gained the knowledge and skills needed to confidently build, evaluate, and deploy sophisticated ML models using scikit-learn, ready to tackle a wide range of data-driven challenges.*Email sign-up and proof of purchase required
Simulation for Data Science with R. Effective Data-driven Decision Making
Matthias Templ
Data Science with R aims to teach you how to begin performing data science tasks by taking advantage of Rs powerful ecosystem of packages. R being the most widely used programming language when used with data science can be a powerful combination to solve complexities involved with varied data sets in the real world.The book will provide a computational and methodological framework for statistical simulation to the users. Through this book, you will get in grips with the software environment R. After getting to know the background of popular methods in the area of computational statistics, you will see some applications in R to better understand the methods as well as gaining experience of working with real-world data and real-world problems. This book helps uncover the large-scale patterns in complex systems where interdependencies and variation are critical. An effective simulation is driven by data generating processes that accurately reflect real physical populations. You will learn how to plan and structure a simulation project to aid in the decision-making process as well as the presentation of results.By the end of this book, you reader will get in touch with the software environment R. After getting background on popular methods in the area, you will see applications in R to better understand the methods as well as to gain experience when working on real-world data and real-world problems.
Struktury danych i algorytmy w języku C#. Projektowanie efektywnych aplikacji
Marcin Jamro
C# jest nowoczesnym i elastycznym językiem programowania. Aby w pełni skorzystać z jego zalet, trzeba płynnie posługiwać się dostępnymi w nim strukturami danych i algorytmami, pozwalają one bowiem na efektywnie organizowanie danych i mają znaczący wpływ na wydajność aplikacji. Z punktu widzenia programisty kluczowe jest ich właściwe zaimplementowanie: wybór właściwej struktury danych i związanego z nią algorytmu stanowi o jakości tworzonego kodu. Na przykład w celu wykonywania wysokowydajnych operacji na zbiorach warto użyć zbioru haszowanego. Inne konstrukcje umożliwiają rozwiązywanie kolejnych problemów. Dzięki tej książce nauczysz się używania struktur danych i implementacji najważniejszych algorytmów w języku C#. Najpierw zapoznasz się z najprostszymi strukturami danych o swobodnym dostępie - z tablicami oraz listami. Wyjaśniono tu również działanie struktur danych o dostępie sekwencyjnym, opartych na stosach i kolejkach. Przedstawiono zastosowanie słowników, dzięki którym można mapować klucze na wartości i prowadzić szybkie wyszukiwanie. Przystępnie opisano korzystanie z najbardziej zaawansowanych konstrukcji, takich jak drzewo binarne, binarne drzewo poszukiwań, drzewo samorównoważące się i kopiec. W końcowej części książki znajdziesz ciekawą analizę stosowania grafów i związanych z nimi algorytmów, takich jak przeszukiwanie grafu, minimalne drzewo rozpinające, kolorowanie węzłów oraz znajdowanie najkrótszej ścieżki. Najciekawsze zagadnienia ujęte w książce: różne typy danych w C#: wartościowe i referencyjne tablice i listy oraz algorytmy sortowania operacje na zbiorach oraz wbudowany typ HashSet struktury drzewiaste i kopce: binarne, dwumianowe oraz Fibonacciego algorytmy oparte na grafach, w tym algorytm Dijkstry C#. Liczy się algorytm i odpowiednia struktura danych!
Struktury danych i algorytmy w języku Java. Przewodnik dla początkujących
James Cutajar
Aby aplikacje mogły spełniać oczekiwania dotyczące wydajności i szybkości działania, programista musi orientować się w typowych problemach z wykonywaniem kodu i wiedzieć, które techniki sprawdzą się w danej sytuacji. W tym celu powinien biegle posługiwać się algorytmami i strukturami danych. Wiedza ta umożliwia rozpoznawanie typowych zagrożeń i wybór najlepszych rozwiązań. Warto pamiętać, że w przypadku większości codziennych problemów z kodem istnieją już wypróbowane rozwiązania. Znajomość tych zagadnień jest niezwykle ważna dla każdego inżyniera oprogramowania. To książka przeznaczona dla programistów, którzy chcą w praktyczny sposób posługiwać się popularnymi algorytmami i strukturami danych, zrozumieć ich działanie i skuteczniej poprawiać wydajność swojego kodu w Javie. Przedstawiono tu narzędzia przydatne w pracy z algorytmami i w tworzeniu efektywnych aplikacji. Opisano praktyczne aspekty złożoności algorytmów. Omówiono algorytmy sortowania oraz inne popularne wzorce programowania, a także takie struktury danych jak drzewa binarne, tablice z haszowaniem i grafy. Następnie zaprezentowano koncepcje bardziej zaawansowane, wśród nich paradygmaty projektowania algorytmów i teorię grafów. W tej książce między innymi: definiowanie algorytmu i złożoność algorytmiczna struktury danych i ich implementacje algorytmy sortowania i wyszukiwania wzorca w tekście paradygmaty projektowania algorytmów grafy i sposoby ich reprezentacji w programach komputerowych grafy jako moduły do budowy złożonych algorytmów Algorytm i struktura danych: tak działa optymalny kod!