Классические задачи Computer Science на языке Python, Копец Д., 2020
К сожалению, на данный момент у нас невозможно бесплатно скачать полный вариант книги.
Но вы можете попробовать скачать полный вариант, купив у наших партнеров электронную книгу здесь, если она у них есть наличии в данный момент.
Также можно купить бумажную версию книги здесь.
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.
Простейшее сжатие.
Зачастую важна бывает экономия места — виртуального или реального. Использовать меньше места означает более эффективно работать и экономить деньги. Если вы арендуете квартиру большей площади, чем нужно для ваших семьи и вещей, то можете ужаться до жилья меньшего размера, которое стоит дешевле. Если вы побайтно платите за хранение данных на сервере, то можете сжать данные так, чтобы их хранение обходилось дешевле. Сжатие — это процесс получения данных и их кодирования (изменения формы) таким образом, чтобы они занимали меньше места. Распаковка предусматривает обратный процесс — возвращение данных в исходную форму.
Если сжатие данных так эффективно для их хранения, то почему оно не применяется для всех данных? Дело в том, что существует компромисс между временем и пространством. На то, чтобы сжать часть данных и распаковать их обратно в исходную форму, требуется время. Поэтому сжатие данных имеет смысл только в ситуациях, когда небольшой размер важнее, чем быстрое выполнение. Возьмем, к примеру, большие файлы, передаваемые через Интернет. Их сжатие имеет смысл, поскольку для передачи файлов потребуется больше времени, чем для их распаковки после получения. Кроме того, время, необходимое для сжатия файлов при их хранении на исходном сервере, необходимо учитывать только один раз.
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 к-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.
По кнопкам выше и ниже «Купить бумажную книгу» и по ссылке «Купить» можно купить эту книгу с доставкой по всей России и похожие книги по самой лучшей цене в бумажном виде на сайтах официальных интернет магазинов Лабиринт, Озон, Буквоед, Читай-город, Литрес, My-shop, Book24, Books.ru.
По кнопке «Купить и скачать электронную книгу» можно купить эту книгу в электронном виде в официальном интернет магазине «ЛитРес» , и потом ее скачать на сайте Литреса.
По кнопке «Найти похожие материалы на других сайтах» можно найти похожие материалы на других сайтах.
On the buttons above and below you can buy the book in official online stores Labirint, Ozon and others. Also you can search related and similar materials on other sites.
Classic Computer Science Problems in Python
Classic Computer Science Problems in Python deepens your knowledge of problem solving techniques from the realm of computer science by challenging you with time-tested scenarios, exercises, and algorithms. As you work through examples in search, clustering, graphs, and more, you’ll remember important things you’ve forgotten and discover classic solutions to your «new» problems!
Computer science problems that seem new or unique are often rooted in classic algorithms, coding techniques, and engineering principles. And classic approaches are still the best way to solve them! Understanding these techniques in Python expands your potential for success in web development, data munging, machine learning, and more.
Classic Computer Science Problems in Python sharpens your CS problem-solving skills with time-tested scenarios, exercises, and algorithms, using Python. You’ll tackle dozens of coding challenges, ranging from simple tasks like binary search algorithms to clustering data using k-means. You’ll especially enjoy the feeling of satisfaction as you crack problems that connect computer science to the real-world concerns of apps, data, performance, and even nailing your next job interview!
Free download in PDF format is not available. You can read Classic Computer Science Problems in Python book online for free.
Classic Computer Science Problems in Python
Free Download Classic Computer Science Problems in Python Book in PDF Written by David Kopec and Published by Manning Publications Co.
According to the Author, “Python is one of the most popular programming languages in the world, and people become Python programmers from a variety of backgrounds. Some have a formal computer science education. Others learn Python as a hobby. Still others use Python in a professional setting, but their primary job is not to be a software developer. The problems in this intermediate book will help seasoned programmers refresh themselves on ideas from their CS education while learning some advanced features of the language. Self-taught programmers will accelerate their CS education by learning classic problems in the language of their choice: Python. This book covers such a diversity of problem-solving techniques that there is truly something for everyone.
This book is not an introduction to Python. There are numerous excellent books from Manning and other publishers in that vein.1 Instead, this book assumes that you are already an intermediate or advanced Python programmer. Although this book requires Python 3.7, mastery of every facet of the latest version of Python is not assumed. In fact, the book’s content was created with the assumption that it would serve as learning material to help readers achieve such mastery. On the other hand, this book is not appropriate for readers completely new to Python.
Python is used in pursuits as diverse as data science, film-making, computer science education, IT management, and much more. There really is no computing field that Python has not touched (except maybe kernel development). Python is loved for its flexibility, beautiful and succinct syntax, object-oriented purity, and bustling community. The strong community is important because it means Python is welcoming to newcomers and has a large ecosystem of available libraries for developers to build upon.
This book is for both intermediate and experienced programmers. Experienced programmers who want to deepen their knowledge of Python will find comfortably familiar problems from their computer science or programming education. Intermediate programmers will be introduced to these classic problems in the language of their choice: Python. Developers getting ready for coding interviews will likely find this book to be valuable preparation material.
Table of Contents
- Small problems
- Search problems
- Constraint-satisfaction problems
- Graph problems
- Genetic algorithms
- K-means clustering
- Fairly simple neural networks
- Adversarial search
- Miscellaneous problems
- Appendixes
Free Download Classic Computer Science Problems in Python Book in PDF Written by David Kopec from following download links.
File Size: 4.27 MB Pages: 386 Please Read Disclaimer
Don’t forget to drop a comment below after downloading this book.
Note: If download links are not working, kindly drop a comment below, so we’ll update the download link for you.