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Learning Algorithms: A Programmer's Guide to Writing Better Code
Learn common strategies for efficient problem solving -- such as divide and conquer, dynamic programming, and greedy approaches.
Learning Algorithms: A Programmer's Guide to Writing Better Code
Número do item: 38180639

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Destaques do Produto

Comprehensive Coverage
This guide offers an extensive exploration of essential learning algorithms, making complex concepts accessible for programmers seeking to enhance their coding skills and develop efficient solutions.
Practical Examples
Incorporating numerous real-world examples, this book enables programmers to see the application of algorithms in action, ensuring authenticity and relevance to everyday coding challenges.
Focused Learning
Designed specifically for programmers, the book prioritizes clarity and practicality, equipping readers with actionable insights to improve code quality and performance without unnecessary jargon.

Detalhes do produto

Explore the 1st Edition of Learning Algorithms: A Programmer's Guide at Ubuy Brasil. Improve your coding skills with this comprehensive guidebook.
  • Provides concise and informative descriptions of key algorithms
  • Focuses on fundamental algorithms central to computer science and software engineering
  • Teaches common strategies for efficient problem-solving
  • Analyzes code to evaluate time complexity using big O notation
  • Uses Python libraries and data structures to solve problems
  • Includes challenge exercises to test and apply knowledge
Publisher O'Reilly Media
Publication date September 21, 2021
Edition 1st
Language English
Print length 278 pages
ISBN-10 1492091065
ISBN-13 978-1492091066
Item Weight 2.31 pounds (1.05 kg)
Dimensions 6.75 x 0.5 x 9 inches (17.1 x 1.3 x 22.9 cm)

Para quem é indicado?

Suitable For
  • Aspiring Programmers

    Ideal for beginners wanting to understand algorithms and improve their coding skills in practical applications.

  • Professional Developers

    A great resource for experienced programmers seeking to enhance their algorithm knowledge and optimize their code.

  • Computer Science Students

    Beneficial for university students needing a practical guide to algorithms for coursework and projects.

Not Suitable For
  • Absolute Beginners

    Not suitable for those with no programming background, as it assumes prior knowledge of coding concepts.

DESCRIÇÃO DO PRODUTO

Learning Algorithms: A Programmer's Guide to Writing Better Code

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Perguntas e respostas do cliente

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Software Development Editorial Review

In the realm of computer science literature, this particular book manages to carve out a niche that appeals to both beginners and those with some programming experience. Praised for its ability to demystify complex concepts, the book strikes a harmonious balance between traditional textbooks and more simplistic introductions like "Grokking Algorithms." It presents algorithmic principles in an engaging manner, laden with practical examples primarily using Python. While the Python examples are generally well-received, some readers express a desire for more language-agnostic explanations, illustrating the book's slight over-reliance on Pythonic idioms. Feedback highlights the book as a valuable resource for non-computer science majors who are actively programming and seek to deepen their understanding of algorithms. However, new learners should be forewarned about certain omissions in implementations, such as a complete linked list structure, which might lead to confusion for those lacking a strong foundation in computer science fundamentals. Overall, the book is lauded as an excellent supplemental material for anyone keen on improving their algorithmic proficiency, but it also advises careful navigation when applying concepts in varied programming languages. **

Comentários e avaliações dos clientes

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Prós

  • Accessible to non-CS majors and beginners
  • Balances depth and readability between traditional and simplistic approaches
  • Practical examples mainly in Python that facilitate understanding
  • Engaging writing style that makes learning enjoyable

Contras

  • Over-reliance on Python may confuse learners not familiar with the language

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