Book description
- 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.
Aus dem Inhalt:- 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
Table of contents
- Impressum
- Vorwort
- Einleitung
- Über den Autor
- Danksagungen
- Kapitel 1: Einführung in Algorithmen
- Kapitel 2: Selectionsort
- Kapitel 3: Rekursion
- Kapitel 4: Quicksort
- Kapitel 5: Hashtabellen
- Kapitel 6: Breitensuche
- Kapitel 7: Der Dijkstra-Algorithmus
- Kapitel 8: Greedy-Algorithmen
-
Kapitel 9: Dynamische Programmierung
- 9.1 Das Rucksackproblem
-
9.2 Häufig gestellte Fragen zum Rucksackproblem
- 9.2.1 Was geschieht beim Hinzufügen eines Gegenstands?
- 9.2.2 Was geschieht, wenn die Reihenfolge der Zeilen geändert wird?
- 9.2.3 Kann man das Gitter auch spaltenweise (statt zeilenweise) befüllen?
- 9.2.4 Was geschieht, wenn man ein leichteres Objekt hinzufügt?
- 9.2.5 Kann man Teile eines Gegenstands stehlen?
- 9.2.6 Optimierung des Reiseplans
- 9.2.7 Handhabung voneinander abhängiger Objekte
- 9.2.8 Ist es möglich, dass die Lösung mehr als zwei Teil-Rucksäcke erfordert?
- 9.2.9 Ist es möglich, dass die beste Lösung den Rucksack nicht vollständig füllt?
- 9.3 Der längste gemeinsame Teilstring
- 9.4 Zusammenfassung
- Kapitel 10: k-nächste Nachbarn
- Kapitel 11: Die nächsten Schritte
- Anhang: Lösungen zu den Übungen
Product information
- Title: Algorithmen kapieren -- Visuell lernen und verstehen mit Illustrationen, Alltagsbeispielen und Python-Code
- Author(s):
- Release date: November 2018
- Publisher(s): mitp Verlag
- ISBN: 9783958458154
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