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Autor(en): 
  • Aditya Y Bhargava
  • Algorithmen kapieren: Visuell lernen und verstehen mit Illustrationen, Alltagsbeispielen und Python-Code 
     

    (Buch)
    Dieser Artikel gilt, aufgrund seiner Grösse, beim Versand als 3 Artikel!


    Übersicht

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    Lieferstatus:   Vorankündigung
    Veröffentlichung:  ANGEKÜNDIGT (Juli 2024)  
    Genre:  EDV / Informatik 
     
    Algorithmus / algorithmus von dijkstra / bloom filter / breitensuche / Datenstrukturen / diffie hellman / dijkstra / dijkstra algorithmus / fourier transformation / greedy algorithmus / grokking algorithms / Hashfunktionen / Informatik / KI / Künstliche Intelligenz / locality sensitive hashing / machine learning / MapReduce / mergesort / mitp / Programmierung / quicksort / rekursion / Statistik / Studenten / Studium / Universität / Vorlesung
    ISBN:  9783747509081 
    EAN-Code: 
    9783747509081 
    Verlag:  bhv / mitp 
    Einband:  Kartoniert  
    Sprache:  Deutsch  
    Dimensionen:  H 240 mm / B 170 mm / D 15 mm 
    Seiten:  336 
    Bewertung: Keine Bewertung vor Veröffentlichung möglich.
    Inhalt:
    • Visuelle Erläuterungen mit über 400 erklärenden Bildern
    • Mit anschaulichen Beispielen und zahlreichen Übungen
    • Ausführlich kommentierter Beispielcode in Python

    Algorithmen kapieren ohne graue Theorie

    Ab sofort sind Algorithmen nicht mehr langweilig und trocken! Mit diesem Buch wird es dir Spass machen und leichtfallen, ihre Funktionsweise zu verstehen. Alle Algorithmen werden mithilfe von Beispielen aus dem täglichen Leben erläutert, z.B. der Unterschied zwischen Arrays und verketteten Listen anhand der Aufgabe, freie Plätze in einem Kinosaal zu finden.

    Für den Einsatz in der Praxis

    Du lernst die wichtigsten Algorithmen kennen, um deine Programme zu beschleunigen, deinen Code zu vereinfachen und die gängigsten Aufgaben bei der Programmierung zu lösen. Dabei beginnst du mit einfachen Aufgaben wie Sortieren und Suchen. Mit diesen Grundlagen gerüstet kannst du auch schwierigere Aufgaben wie Datenkomprimierung oder Künstliche Intelligenz in Angriff nehmen.

    Visuell und praxisnah

    Zu allen Erläuterungen findest du anschauliche Bilder und Diagramme sowie ausführlich kommentierten Beispielcode in Python. Übungsaufgaben mit Lösungen für jedes Kapitel helfen dir, dein Wissen zu testen und zu festigen.

    Aus dem Inhalt:

    • Such-, Sortier- und Graphenalgorithmen
    • Performance von Algorithmen analysieren (Landau-Notation)
    • Arrays, verkettete Listen und Hashtabellen
    • Bäume und balancierte Bäume
    • 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
      
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