Hướng dẫn data structures and algorithms in python pdf github - cấu trúc dữ liệu và thuật toán trong pdf github python

Cấu trúc dữ liệu và thuật toán thực hành với Python - phiên bản thứ hai

Đây là kho lưu trữ mã cho các cấu trúc và thuật toán dữ liệu thực hành với Python - phiên bản thứ hai, được xuất bản bởi Packt.

Tìm hiểu để thực hiện các cấu trúc và thuật toán dữ liệu phức tạp bằng cách sử dụng Python

Cuốn sách này là gì?

Cấu trúc dữ liệu cho phép bạn lưu trữ và sắp xếp dữ liệu hiệu quả. Chúng rất quan trọng đối với bất kỳ vấn đề nào, cung cấp một giải pháp hoàn chỉnh và hoạt động như mã có thể tái sử dụng. Các cấu trúc và thuật toán dữ liệu thực hành với Python dạy cho bạn các cấu trúc dữ liệu Python thiết yếu và các thuật toán phổ biến nhất để xây dựng các ứng dụng dễ dàng và có thể duy trì.

Cuốn sách này bao gồm các tính năng thú vị sau đây:

• Hiểu biểu diễn đối tượng, ràng buộc thuộc tính và đóng gói dữ liệu
• Có được sự hiểu biết vững chắc về các cấu trúc dữ liệu Python bằng thuật toán
• Các thuật toán nghiên cứu sử dụng các ví dụ với biểu diễn hình ảnh
• Tìm hiểu các thuật toán phức tạp thông qua giải thích dễ dàng, thực hiện Python
• Xây dựng các ứng dụng dữ liệu tinh vi và hiệu quả trong Python
• Hiểu các thuật toán lập trình phổ biến được sử dụng trong khoa học dữ liệu Python
• Viết mã hiệu quả và mạnh mẽ trong Python 3.7

Nếu bạn cảm thấy cuốn sách này là dành cho bạn, hãy lấy bản sao của bạn ngay hôm nay!

Errata

• Trang 105: Dòng thứ tư trong khối mã đầu tiên phải được đọc là "self.head = none" thay vì "self.tail = none".
• Trang 108: Dòng thứ năm trong khối mã đầu tiên phải được đọc là "self.size -= 1" thay vì "self.count -= 1".

Hướng dẫn và điều hướng

Tất cả các mã được tổ chức thành các thư mục. Ví dụ, Chương02.

Mã sẽ trông giống như sau:

class Node: 
    def __init__(self, data=None): 
        self.data = data 
        self.next = None

Sau đây là những gì bạn cần cho cuốn sách này: Cuốn sách này dành cho các nhà phát triển muốn học các cấu trúc dữ liệu và thuật toán trong Python để viết các chương trình phức tạp và linh hoạt. Kiến thức lập trình Python cơ bản được mong đợi. This book is for developers who want to learn data structures and algorithms in Python to write complex and flexible programs. Basic Python programming knowledge is expected.

Với danh sách phần mềm và phần cứng sau đây, bạn có thể chạy tất cả các tệp mã có trong cuốn sách (Chương 1-15).

Danh sách phần mềm và phần cứng

Chúng tôi cũng cung cấp một tệp PDF có hình ảnh màu của ảnh chụp màn hình/sơ đồ được sử dụng trong cuốn sách này. Nhấn vào đây để tải về nó.

Sản phẩm liên quan

• Tìm hiểu lập trình Python - Phiên bản thứ hai [Packt] [Amazon]

• Làm chủ các mẫu thiết kế Python - Phiên bản thứ hai [Packt] [Amazon]

Làm quen với tác giả

Tiến sĩ Basant Agarwal làm phó giáo sư tại Viện Công nghệ Swami Keshvanand, Quản lý và Gramothan, Ấn Độ. Ông đã được trao tặng bằng M.Tech và Ph.D. Từ MNIT, Jaipur, Ấn Độ và có hơn 8 năm kinh nghiệm trong học viện và nghiên cứu. Ông đã được ERCIM (Hiệp hội nghiên cứu nghiên cứu về tin học và toán học) trao tặng thông qua chương trình học bổng Alain Bensoussan. Ông cũng đã làm việc tại Phòng thí nghiệm Temasek, Đại học Quốc gia Singapore. Ông đã là tác giả của một cuốn sách về phân tích tình cảm trong loạt sách Springer: Sê-ri điện toán ảnh hưởng xã hội, và được xuất bản trong hơn 50 hội nghị và tạp chí có uy tín. Sở thích nghiên cứu của ông tập trung vào NLP, học máy và học sâu. works as an associate professor at Swami Keshvanand Institute of Technology, Management, and Gramothan, India. He has been awarded an M.Tech and Ph.D. from MNIT, Jaipur, India, and has more than 8 years' experience in academia and research. He has been awarded the prestigious PostDoc Fellowship by ERCIM (the European Research Consortium for Informatics and Mathematics) through the Alain Bensoussan Fellowship Programme. He has also worked at Temasek Laboratories, the National University of Singapore. He has authored a book on sentiment analysis in the Springer Book Series: Socio-Affective Computing series, and is published in more than 50 reputed conferences and journals. His research interests are focused on NLP, machine learning, and deep learning.

Đề xuất và phản hồi

Nhấn vào đây nếu bạn có bất kỳ phản hồi hoặc đề xuất.