Classic Computer Science Problems in Python
David Kopec
Venduto da AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germania
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Aggiungere al carrelloNeuware - 'Highly recommended to everyone interested in deepening their understanding of Python and practical computer science.' | Key Features > Master formal techniques taught in college computer science classes > Connect computer science theory to real-world applications, data, and performance > Prepare for programmer interviews > Recognize the core ideas behind most 'new' challenges > Covers Python 3.7 Note: Purchase of the print book includes a free Elektronisches Buch in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications.About The Book Programming problems that seem new or unique are usually rooted in well-known engineering principles. Classic Computer Science Problems in Python guides you through time-tested scenarios, exercises, and algorithms that will prepare you for the 'new' problems you'll face when you start your next project. In this amazing book, you'll tackle dozens of coding challenges, ranging from simple tasks like binary search algorithms to clustering data using k-means. As you work through examples for web development, machine learning, and more, you'll remember important things you've forgotten and discover classic solutions that will save you hours of time. What You Will Learn - Search algorithms - Common techniques for graphs - Neural networks - Genetic algorithms - Adversarial search - Uses type hints throughout This Book Is Written For For intermediate Python programmers. About The Author David Kopec is an assistant professor of Computer Science and Innovation at Champlain College in Burlington, Vermont. He is the author of Dart for Absolute Beginners (Apress, 2014), Classic Computer Science Problems in Swift (Manning, 2018), and Classic Computer Science Problems in Java (Manning, 2020) Table of Contents 1. Small problems 2. Search problems 3. Constraint-satisfaction problems 4. Graph problems 5. Genetic algorithms 6. K-means clustering 7. Fairly simple neural networks 8. Adversarial search 9. Miscellaneous problems.
Codice articolo 9781617295980
Summary
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!
Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications.
About the Technology
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.
About the Book
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!
What's Inside
About the Reader
For intermediate Python programmers.
About the Author
David Kopec is an assistant professor of Computer Science and Innovation at Champlain College in Burlington, Vermont. He is the author of Dart for Absolute Beginne (Apress, 2014) and Classic Computer Science Problems in Swift (Manning, 2018).
Table of Contents
David Kopec is an Assistant Professor of Computer Science & Innovation at Champlain College in Burlington, VT. He is an experienced iOS developer and the author of Dart for Absolute Beginners.
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