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David Kopec

Classic Computer Science Problems in Python: Easy to Advanced Programming Challenges to Sharpen Your Coding Skills and Improve Your Algorithmic Thinking Capa comum – Ilustrado, 15 março 2019

Edição Inglês por David Kopec (Autor)

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"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 eBook 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

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Descrição do produto

Sobre o Autor

David Kopec teaches at Champlain College in Burlington, VT and is the author of Manning's Classic Computer Science Problems in Swift.

Comece a ler Classic Computer Science Problems in Python no seu Kindle em menos de um minuto.

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Detalhes do produto

Editora ‏ : ‎ Manning Publications; Illustrated edição (15 março 2019)
Idioma ‏ : ‎ Inglês
Capa comum ‏ : ‎ 224 páginas
ISBN-10 ‏ : ‎ 1617295981
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-1617295980
Dimensões ‏ : ‎ 18.75 x 1.27 x 23.5 cm

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Sobre o autor

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David Kopec

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Rob

Detailed but not very assessable

Avaliado no Reino Unido em 3 de fevereiro de 2021

Compra verificada

These classic algorithms are useful to know but the way the book is presented is not very friendly - I bought to help my A level students but no so much help here

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1 pessoa achou isso útil

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George-F

Was looking forward to this but disappointed.

Avaliado no Reino Unido em 6 de setembro de 2021

Compra verificada

I was looking forward to reading and working with this as I learn Python but received a used copy instead of a fresh print. It wasn't advertised as used otherwise, I wouldn't have returned it. But it wasn't just used, it was man-handled. Luckily, I have the java version.

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MK

Great book for the right audience

Avaliado no Canadá em 12 de julho de 2021

Compra verificada

If you've already done a decent amount of programming in at least two other languages (including at least one OO), this is a great book to learn about python from. It does not bother with the simple things that you can look up online in two seconds (flow control syntax, defining a simple function, etc.) or OOP concepts. Instead it is a very well chosen set of, as the title implies, classic algorithms with broad use value: K-means clustering, graph searching, constraint-satisfaction problems, even neural network basics. Each of these forms a chapter with a simple, comprehensible generic implementation, presented piecemeal in a narrative and then applied to a handful of different concrete problems. I'd seen most of these techniques before, but I wish my original introduction to them had been this succinct and balanced.

Along the way of various features and conventions of python are introduced in a natural way. The author also uses the relatively new (not strictly enforced) typing annotations, which I appreciated as a fan of strong typing. Again, though, if you are out to learn programming with python, this probably is not the book for you. But if you already understand OOP well and want something interesting to survey a new language with, this is a lot of fun.

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1 pessoa achou isso útil

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Pisarenco Alexandru

Computer Science degree condensed into a thin book

Avaliado na Alemanha em 5 de abril de 2020

Compra verificada

I've been doing CS / programming for 20 years now, and a professional for 13 years already. Yet I just got this book and for the small size of it, it's just awesome how good quality it is. After 20 years and still can learn new approaches to solving classical problems, new ways to express algorithms, make them simpler, more readable, or better explained etc. I've coded breadth-first tree traversals countless of times, but it's so well structured in this book that I can now visualise it easier. It also goes as far as machine learning.

You don't have to be a Python guru for it. If you know Java or any other language, then a couple of days of getting acquainted with Python will be enough to understand this book well.

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Hans

A classical Manning Book

Avaliado na Alemanha em 3 de outubro de 2019

Compra verificada

It directly and straight starts with the examples and problems, and it avoids to mention too much the good old time of the 60s, 70s, ... This format helps a lot to keep the stuff clean and highlight the quintessential. For me, the book is a must-have, because it embraces the basic and essential standard algorithms such as searching, sorting, Genetic, neural network, and more ... and therefore it just a good friend

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