Algoritmi in pillole: Una guida pratica

Recensioni dei lettori

Il libro offre una combinazione di applicazioni pratiche degli algoritmi e di concetti teorici, rendendolo adatto sia ai neofiti che agli sviluppatori esperti. Tuttavia, ci sono critiche riguardo alla sua chiarezza, accuratezza e profondità in alcune aree.

⬤ Ben scritto e conciso
⬤ pratico, con buone discussioni su benchmarking e test
⬤ immagini eccellenti
⬤ serve come utile riferimento per rinfrescare le conoscenze
⬤ non eccessivamente matematico
⬤ copre efficacemente i concetti fondamentali.

⬤ Necessita di esempi in più lingue (specialmente Python)
⬤ alcune notazioni matematiche non sono spiegate adeguatamente
⬤ contiene imprecisioni nelle spiegazioni teoriche
⬤ dipende eccessivamente dagli esempi con una struttura povera
⬤ può essere difficile da seguire per i principianti.

(basato su 14 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Algorithms in a Nutshell: A Practical Guide

Contenuto del libro:

La creazione di software robusto richiede l'uso di algoritmi efficienti, ma i programmatori raramente ci pensano finché non si presenta un problema. Questa edizione aggiornata di Algorithms in a Nutshell descrive un gran numero di algoritmi esistenti per la risoluzione di una varietà di problemi e vi aiuta a scegliere e implementare l'algoritmo giusto per le vostre esigenze, con una quantità di matematica sufficiente a farvi capire e analizzare le prestazioni dell'algoritmo.

Concentrandosi sull'applicazione, piuttosto che sulla teoria, questo libro fornisce soluzioni di codice efficienti in diversi linguaggi di programmazione che possono essere facilmente adattate a un progetto specifico. Ogni algoritmo principale è presentato nello stile di un modello di progettazione che include informazioni che aiutano a capire perché e quando l'algoritmo è appropriato.

Con questo libro:

⬤ Risolvere un particolare problema di codifica o migliorare le prestazioni di una soluzione esistente.

⬤ Individuare rapidamente gli algoritmi che si riferiscono ai problemi che si desidera risolvere e determinare perché un particolare algoritmo è quello giusto da utilizzare.

⬤ Ottenere soluzioni algoritmiche in C, C++, Java e Python con suggerimenti per l'implementazione.

⬤ Apprendere le prestazioni attese di un algoritmo e le condizioni di cui ha bisogno per dare il meglio di sé.

⬤ Scoprire l'impatto che decisioni progettuali simili hanno su algoritmi diversi.

⬤ Apprendere strutture dati avanzate per migliorare l'efficienza degli algoritmi.