Zobacz także:

• Windows Media Center. Domowe centrum rozrywki 66,67 zÅ‚, (8,00 zÅ‚ -88%)
• Ruby on Rails. Ćwiczenia 18,75 zÅ‚, (3,00 zÅ‚ -84%)
• DevOps w praktyce. Kurs video. Jenkins, Ansible, Terraform i Docker 190,00 zÅ‚, (39,90 zÅ‚ -79%)
• Przywództwo w Å›wiecie VUCA. Jak być skutecznym liderem w niepewnym Å›rodowisku 58,64 zÅ‚, (12,90 zÅ‚ -78%)
• Scrum. O zwinnym zarzÄ…dzaniu projektami. Wydanie II rozszerzone 58,64 zÅ‚, (12,90 zÅ‚ -78%)

• 
• 
• 
• 
• 

Spis treści

Algorytmy w Pythonie. Techniki programowania dla praktyków -- spis treści

Przedmowa

• PrzykÅ‚adowe programy w Pythonie
• Co odróżnia tÄ™ książkÄ™ od innych podrÄ™czników?
• Jak należy czytać tÄ™ książkÄ™?
• Co zostaÅ‚o opisane w tej książce?
• Konwencje typograficzne i oznaczenia

Rozdział 1. Zanim wystartujemy

• Czym powinien siÄ™ charakteryzować algorytm?
• Jak to wczeÅ›niej bywaÅ‚o, czyli wyjÄ…tki z historii maszyn algorytmicznych
• Jak to siÄ™ niedawno odbyÅ‚o, czyli o tym, kto wymyÅ›liÅ‚ metodologiÄ™ programowania
• Proces koncepcji programów
• Poziomy abstrakcji opisu i wybór jÄ™zyka
• Maszyna Turinga
• Modelowanie i realizacja algorytmów
  • Schematy blokowe
  • Przetwarzanie danych - operatory
  • Grupowanie fragmentów kodu w funkcje
  • Pobieranie lub wyÅ›wietlanie wartoÅ›ci
  • Iteracyjne wykonywanie kodu
  • Operatory logiczne
• Poprawność algorytmów
• Zadania
• RozwiÄ…zania i wskazówki do zadaÅ„

Rozdział 2. Systemy obliczeniowe i podstawy kodowania

• Systemy pozycyjne w piguÅ‚ce
• System dwójkowy
• System szesnastkowy
• System ósemkowy
• Operacje arytmetyczne na liczbach dwójkowych
• Kod BCD
• Kodowanie liczb ze znakiem
  • Kod znak-moduÅ‚ (ZM)
  • Kod U2 (system uzupeÅ‚nienia dwójkowego)
• Zmienne w pamiÄ™ci komputera
• Kodowanie znaków
• Kodowanie obrazów
  • Mapy bitowe na przykÅ‚adzie formatu BMP

Rozdział 3. Rekurencja

• Definicja rekurencji
• Ilustracja pojÄ™cia rekurencji
• Jak wykonujÄ… siÄ™ programy rekurencyjne?
• NiebezpieczeÅ„stwa rekurencji
  • CiÄ…g Fibonacciego
  • Stack overflow!
• PuÅ‚apek ciÄ…g dalszy
  • StÄ…d do wiecznoÅ›ci
  • Definicja poprawna, ale.
• Typy programów rekurencyjnych
• MyÅ›lenie rekurencyjne
  • PrzykÅ‚ad 1. Spirala
  • PrzykÅ‚ad 2. Kwadraty "parzyste"
• Przeszukiwanie binarne
• Uwagi praktyczne na temat technik rekurencyjnych
• Zadania
• RozwiÄ…zania i wskazówki do zadaÅ„

RozdziaÅ‚ 4. Analiza zÅ‚ożonoÅ›ci algorytmów

• Definicje i przykÅ‚ady
  • Jeszcze raz funkcja silnia
  • Wyszukiwanie wspólnego elementu w kolekcjach
  • Zerowanie fragmentu tablicy
  • Wpadamy w puÅ‚apkÄ™
  • Różne typy zÅ‚ożonoÅ›ci obliczeniowej
• Nowe zadanie: uproÅ›cić obliczenia!
• Analiza programów rekurencyjnych
  • Terminologia i definicje
  • Ilustracja metody na przykÅ‚adzie
  • RozkÅ‚ad logarytmiczny
  • Przeszukiwanie binarne. tym razem bez matematyki wyższej!
  • Zamiana dziedziny równania rekurencyjnego
  • Funkcja Ackermanna, czyli coÅ› dla smakoszy
• ZÅ‚ożoność obliczeniowa to nie religia!
• Techniki optymalizacji programów
• TrochÄ™ praktyki: pomiary czasów wykonania
• Zadania
• RozwiÄ…zania i wskazówki do zadaÅ„

Rozdział 5. Typy proste wbudowane

• Zmienne (nie zawsze) proste
  • Typy proste
  • StaÅ‚e symboliczne
  • PojÄ™cie referencji
  • ZasiÄ™g zmiennych
  • Napis niezmienny jest i basta!
  • Konwersje napisów na liczby (i odwrotnie)
• Formatowanie wyników z użyciem notacji f"
• Tablice (nie caÅ‚kiem) klasyczne
  • Inicjalizacja tablic o staÅ‚ym wymiarze
• Tuple (czasem zwane krotkami)
  • Modyfikacja tupli
  • Zastosowania programistyczne

Rozdział 6. Modelowanie abstrakcyjnych struktur danych

• Szablon nowej struktury danych
• DokÅ‚adamy logikÄ™ biznesowÄ…
  • BÅ‚Ä™dne użycie obiektów klasy i wyjÄ…tki
• Przeciążanie operatorów arytmetycznych
• Poszerzanie definicji modelu danych
• Rekurencyjne struktury danych
• PuÅ‚apki OOP w Pythonie

Rozdział 7. Przykładowe realizacje wybranych struktur danych

• Listy jednokierunkowe
• "Tablicowa" implementacja list
• Listy innych typów
• Listy z iteratorem
• Zbiory
• Modelowanie kolekcji - podsumowanie

Rozdział 8. Typy złożone wbudowane

• Listy, czyli tablice dynamiczne
  • Metody dostÄ™pne dla list w Pythonie
  • Listy tworzone na podstawie wyrażeÅ„
• Zbiory
  • Zbiory tworzone na podstawie wyrażeÅ„
• SÅ‚owniki
• Szybkie tablice NumPy
  • Instalacja
  • N-wymiarowe tablice NumPy
  • Tablice i macierze NumPy
  • Deklarowanie tablic i macierzy NumPy
  • Funkcje tablicowe NumPy
  • Zmiany ukÅ‚adu i rozmiaru tablic NumPy
• Wycinki w tablicach

Rozdział 9. Struktury danych o dostępie ograniczonym

• Stos
  • Zasada dziaÅ‚ania stosu
  • Realizacja programowa stosu
  • Sprawdzanie typu danych obiektu
• Kolejki FIFO
• Sterty i kolejki priorytetowe
  • Sortowanie za pomocÄ… sterty

Rozdział 10. Drzewa i ich reprezentacje

• Binarne drzewa poszukiwaÅ„ (BST)
• Drzewa binarne i wyrażenia arytmetyczne
• Uniwersalna struktura sÅ‚ownikowa
  • ZajÄ™tość pamiÄ™ci sÅ‚ownika
  • Drzewa "egzotyczne"

Rozdział 11. Algorytmy przeszukiwania

• Przeszukiwanie liniowe
• Generyczne funkcje porównawcze
• Przeszukiwanie binarne
• Transformacja kluczowa (hashing)
  • W poszukiwaniu funkcji H()
  • Najbardziej znane funkcje H()
  • ObsÅ‚uga konfliktów dostÄ™pu
  • Powrót do źródeÅ‚
  • Jeszcze raz tablice!
  • Próbkowanie liniowe
  • Podwójne kluczowanie
  • Zastosowania transformacji kluczowej
  • Klasyczne funkcje hashujÄ…ce
  • Piszemy wÅ‚asnÄ… tablicÄ™ hashujÄ…cÄ…
• Podsumowanie metod transformacji kluczowej
• Przeszukiwanie danych w wybranych strukturach Pythona

Rozdział 12. Algorytmy sortowania

• Sortowanie przez wstawianie, algorytm klasy O(N2)
• Sortowanie bÄ…belkowe, algorytm klasy O(N2)
• Sortowanie szybkie (Quicksort) - algorytm klasy O(N log N)
• Scalanie zbiorów posortowanych
• Sortowanie przez scalanie, algorytm klasy O(N log N)
• Sortowanie zewnÄ™trzne
• Sortowanie z użyciem bibliotek Pythona
• Uwagi praktyczne

RozdziaÅ‚ 13. Derekursywacja i optymalizacja algorytmów

• Jak pracuje kompilator?
• Odrobina formalizmu nie zaszkodzi!
• Kilka przykÅ‚adów derekursywacji algorytmów
• Derekursywacja z wykorzystaniem stosu
  • Eliminacja zmiennych lokalnych
• Metoda funkcji przeciwnych
• Klasyczne schematy derekursywacji
  • Schemat typu while
  • Schemat typu if-else
  • Schemat z podwójnym wywoÅ‚aniem rekurencyjnym
• Podsumowanie

RozdziaÅ‚ 14. Przeszukiwanie tekstów

• Algorytm typu brute force
• Nowe algorytmy poszukiwaÅ„
  • Algorytm KMP
  • Algorytm Boyera-Moore'a
  • Algorytm Rabina-Karpa
• Kilka prostych zadaÅ„
  • RozwiÄ…zania

Rozdział 15. Zaawansowane techniki programowania

• Programowanie typu "dziel i zwyciężaj"
  • Znajdowanie minimum i maksimum w tablicy liczb
  • Mnożenie macierzy o rozmiarze NxN
  • Mnożenie liczb caÅ‚kowitych
  • Inne znane algorytmy "dziel i zwyciężaj"
• Algorytmy "żarÅ‚oczne", czyli przekÄ…sić coÅ› nadszedÅ‚ już czas.
  • Problem plecakowy, czyli nieÅ‚atwe jest życie turysty piechura
  • Wydawanie reszty, czyli "A nie ma pan drobnych?" w praktyce
• Programowanie dynamiczne
  • CiÄ…g Fibonacciego
  • Równania z wieloma zmiennymi
  • NajdÅ‚uższa wspólna podsekwencja
  • NajdÅ‚uższy wspólny podÅ‚aÅ„cuch
• Heurystyki i inne techniki programowania
• Uwagi bibliograficzne

Rozdział 16. Algorytmy grafowe

• Definicje i pojÄ™cia podstawowe
  • Etykiety i wartoÅ›ci
• Cykle w grafach
• Sposoby reprezentacji grafów
  • Reprezentacja tablicowa
  • SÅ‚owniki wÄ™zÅ‚ów
  • Listy kontra zbiory
• Podstawowe operacje na grafach
  • Suma grafów
  • Kompozycja grafów
  • Graf do potÄ™gi
• Algorytm Warshalla
• Algorytm Floyda-Warshalla
• Algorytm Dijkstry
• Algorytm Bellmana-Forda
• Drzewo rozpinajÄ…ce minimalne
  • Algorytm Kruskala
  • Algorytm Prima
• Przeszukiwanie grafów
  • Strategia "w gÅ‚Ä…b" (przeszukiwanie zstÄ™pujÄ…ce)
  • Strategia "wszerz"
  • Inne strategie przeszukiwania
• Problem wÅ‚aÅ›ciwego doboru
• Podsumowanie

Rozdział 17. Matematyka i Python

• Biblioteki naukowe dla Pythona
• Klasyczne funkcje i metody matematyczne
• Funkcje matematyczne NumPy
• Poszukiwanie miejsc zerowych funkcji
• Iteracyjne obliczanie wartoÅ›ci funkcji
• Interpolacja funkcji metodÄ… Lagrange'a
  • Różniczkowanie funkcji
• CaÅ‚kowanie funkcji metodÄ… Simpsona
• RozwiÄ…zywanie ukÅ‚adów równaÅ„ liniowych metodÄ… Gaussa
• Uwagi koÅ„cowe
• Wizualizacja danych z użyciem Matplotlib
  • Instalacja pakietu
  • Pierwszy wykres
  • Modyfikacje wyglÄ…du wykresu
  • Wykresy statystyczne

Rozdział 18. Kodowanie i kompresja danych

• Kodowanie danych i arytmetyka dużych liczb
  • Metody prymitywne
  • Kodowanie symetryczne
  • Kodowanie asymetryczne
  • Kodowanie Base64
• Obliczenia na bardzo dużych liczbach caÅ‚kowitych
  • Reprezentacja dużych liczb caÅ‚kowitych
  • Wyliczanie wartoÅ›ci modulo
• Wybrane techniki Å‚amania kodów
  • Jakość klucza szyfrujÄ…cego
  • Metody Å‚amania szyfrów
• Techniki kompresji danych
  • Kompresja za pomocÄ… modelowania matematycznego
  • Kompresja metodÄ… RLE
  • Kompresja danych metodÄ… Huffmana
  • Kodowanie LZW

Rozdział 19. Czy komputery mogą myśleć.?

• PrzeglÄ…d obszarów zainteresowaÅ„ sztucznej inteligencji (SI)
  • Systemy eksperckie
  • Sieci neuronowe
• Reprezentacja problemów
• Gry dwuosobowe i drzewa gier
  • Algorytm min-max

Dodatek A. Python - lokalne środowisko pracy

• Testujemy poprawność instalacji Pythona
• Instalator pip i biblioteki Pythona
• Edytory do Pythona
• Åšrodowiska IDE (i dlaczego PyCharm)
  • IDLE
  • PyCharm
  • Visual Studio Community
• Dokumentacja Pythona
• Używanie zasobów GitHuba

Literatura

Spis rysunków

Spis tabel

Skorowidz