Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre est réputé pour son équilibre entre les approches académiques et pratiques de l'apprentissage des algorithmes. Il convient aussi bien aux débutants qu'aux apprenants de niveau intermédiaire en informatique, grâce à des explications claires et des exemples utiles. Cependant, il a été critiqué pour son prix élevé et son recours à des techniques spécifiques à Python qui peuvent dérouter ceux qui n'ont pas de connaissances en programmation.
Avantages:⬤ Bon matériel complémentaire
⬤ bon équilibre entre le contenu théorique et pratique
⬤ explications claires et code concis
⬤ accessible à un large public intéressé par les algorithmes.
⬤ Prix élevé pour la version imprimée
⬤ une certaine dépendance à Python pourrait dérouter les débutants
⬤ manque d'une véritable implémentation de liste chaînée.
(basé sur 4 avis de lecteurs)
Titre original :
Learning Algorithms: A Programmer's Guide to Writing Better Code
Contenu du livre :
Lorsqu'il s'agit d'écrire un code efficace, tout professionnel du logiciel doit avoir une connaissance pratique des algorithmes. Dans ce livre pratique, l'auteur George Heineman ( Algorithms in a Nutshell ) fournit des descriptions concises et informatives des algorithmes clés qui améliorent le codage dans de nombreux langages. Les développeurs de logiciels, les testeurs et les responsables de la maintenance découvriront comment les algorithmes résolvent les problèmes de calcul de manière créative.
Chaque chapitre s'appuie sur les chapitres précédents grâce à des illustrations accrocheuses et à une présentation régulière des concepts clés, y compris une analyse d'algorithme permettant de classer les performances de chaque algorithme présenté dans le livre. A la fin de chaque chapitre, vous appliquerez ce que vous avez appris à un nouveau problème - simulant l'expérience que vous pourriez trouver dans un entretien de code technique.
⬤ Les algorithmes fondamentaux de l'informatique et de l'ingénierie logicielle sont examinés.
⬤ Apprenez des stratégies communes pour résoudre efficacement les problèmes, telles que Diviser pour régner, la programmation dynamique et les approches gourmandes.
⬤ Analyser le code pour évaluer la complexité temporelle en utilisant la notation big O.
⬤ Utiliser les bibliothèques Java et Python existantes pour résoudre des problèmes à l'aide d'algorithmes.
⬤ Comprendre les étapes clés des algorithmes présentés dans le livre.
⬤ Utiliser des exemples de code dans vos programmes et votre documentation.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781492091066 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2021 |
| Nombre de pages : | 350 |
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