Nauka algorytmów. Poradnik pisania lepszego kodu

Doskonałe opanowanie dowolnego języka programowania nie wystarczy do tego, aby stać się świetnym programistą czy deweloperem. Konieczne jest r&oacute,wnież zdobycie praktycznej wiedzy dotyczącej algorytm&oacute,w. Oznacza to, że aby pisać lepszy kod, podczas rozwiązywania rzeczywistych problem&oacute,w trzeba umieć korzystać z algorytm&oacute,w, włączając w to ich budowanie, modyfikację i implementację. Niezależnie od tego, jaką dziedziną informatyki się zajmujesz, biegłość w posługiwaniu się algorytmami w wymierny spos&oacute,b ułatwi Ci pracę i poprawi jej rezultaty.

Ta książka jest przystępnym wprowadzeniem do wiedzy o algorytmach wraz z przykładami implementacji napisanymi w Pythonie. Opr&oacute,cz praktycznego om&oacute,wienia algorytm&oacute,w znalazło się tu wyjaśnienie takich pojęć jak klasy złożoności czy analiza asymptotyczna. Dokładnie om&oacute,wiono także najważniejsze algorytmy, w tym r&oacute,żne sposoby haszowania, sortowania czy przeszukiwania. Tam, gdzie to niezbędne, wprowadzono struktury danych języka Python. Z poradnika programiści i testerzy dowiedzą się, w jaki spos&oacute,b wykorzystywać algorytmy do pomysłowego rozwiązywania problem&oacute,w obliczeniowych. Zrozumienie treści ułatwiają ciekawe materiały wizualne i ćwiczenia utrwalające, kt&oacute,re pozwolą na przetestowanie zdobytej wiedzy w praktyce.

W książce między innymi:

• podstawowe algorytmy wykorzystywane w inżynierii oprogramowania
• standardowe strategie wydajnego rozwiązywania problem&oacute,w
• ocena złożoności czasowej kodu z wykorzystaniem notacji dużego O
• praktyczne stosowanie algorytm&oacute,w z wykorzystaniem bibliotek i struktury danych Pythona
• gł&oacute,wne zasady działania ważnych algorytm&oacute,w