• Visuelle Erläuterungen mit über 400 erklärenden Bildern
• Mit anschaulichen Beispielen und zahlreichen Übungen
• Ausführlich kommentierter Beispielcode in Python

Ab sofort sind Algorithmen nicht mehr langweilig und trocken! Mit diesem Buch wird es dir Spass machen, dich mit Algorithmen zu beschäftigen, und es wird dir leichtfallen zu verstehen, wie diese funktionieren.

Du erhältst eine anschauliche Einführung in Algorithmen und lernst visuell und praxisnah, wie du die wichtigsten Algorithmen für Aufgaben einsetzt, die dir bei der Programmierung täglich begegnen.

Du beginnst mit einfachen Aufgaben wie Sortieren und Suchen. Mit diesen Grundlagen gerüstet kannst du auch schwierigere Aufgaben wie dynamische Programmierung oder Künstliche Intelligenz in Angriff nehmen.

Der Autor erläutert die Funktionsweise der Algorithmen anhand ganz einfacher Beispiele. So verdeutlicht er z.B. den Unterschied zwischen Arrays und verketteten Listen anhand der Aufgabe, mehrere noch freie Plätze in einem Kinosaal zu finden. Solche Beispiele zeigen dir ganz anschaulich, wie und wofür du die jeweiligen Algorithmen effektiv einsetzen kannst.

Zu allen Erläuterungen findest du anschauliche Bilder und Diagramme sowie ausführlich kommentierten Beispielcode in Python.

Wenn du Algorithmen verstehen möchtest, ohne dich mit komplizierten seitenlangen Beweisen herumzuplagen, ist dieses Buch genau das richtige für dich.

Stimmen zum Buch:
»Das Buch schafft das Unmögliche: Mathe macht Spass und ist einfach.« (Sander Rossel, COAS Software Systems)
»Möchten Sie Algorithmen auf die gleiche Art und Weise kennenlernen, wie Sie Ihren Lieblingsroman lesen? Dann brauchen Sie dieses Buch.« (Sankar Ramanathan, IBM Analytics
»Heutzutage gibt es praktisch keinen Aspekt des Lebens, der nicht durch einen Algorithmus optimiert wird. Lesen Sie zuerst dieses Buch, wenn Sie eine gut erklärte Einführung in dieses Thema suchen.« (Amit Lamba, Tech Overture, LLC
»Algorithmen sind nicht langweilig! Die Lektüre des Buchs hat mir und meinen Studenten Spass gemacht und war lehrreich.« (Christopher Haupt, Mobirobo, Inc)

• Such-, Sortier- und Graphenalgorithmen
• Performance von Algorithmen analysieren (Landau-Notation)
• Arrays, verkettete Listen und Hashtabellen
• Rekursion und Stacks
• Quicksort und das Teile-und-herrsche-Verfahren
• Dijkstra-Algorithmus für die Ermittlung des kürzesten Pfads
• Approximationsalgorithmen und NP-vollständige Probleme
• Greedy-Algorithmen
• Dynamische Programmierung
• Klassifikation und Regression mit dem k-Nächste-Nachbarn-Algorithmus