Что вы узнаете
есть хорошее понимание алгоритмического мышления
быть в состоянии разработать собственные алгоритмы
будет в состоянии обнаружить и скорректировать неэффективные фрагменты кода
требованиям
на Python основы
некоторые теоретические предпосылки ( нотация "о большое")
описание
Этот курс предназначен для тех, кто интересуется информатикой и желающих реализовать алгоритмы и данных структуры в Python. В каждой главе вы узнаете о теории данной структуре или алгоритму данные, и вы сможете реализовать их с нуля.
Глава 1: Бинарные проиндексированных деревьев (Деревья Фенвика)
теория позади дерева Фенвика или дерево Фенвика-это структура данных,
, как использовать эту структуру данных в области компьютерного зрения и искусственного интеллекта
реализация в Python
Глава 2: кэшей LRU
какие кэши и почему они так важны
теории за кэшей LRU
реализация в Python
Глава 3: префикс деревьев (нах)
Какие нах Или префикс деревьями
реальных приложениях нах
реализация в Python
Глава 4: алгоритмы поиска подстроки
что поиск подстроки алгоритмы и почему они так важны в реальном мире программные
-перебор алгоритм поиска подстроки
Бойера-Мура algortihm
Кнута-Морриса-Пратта поиска подстроки алгоритм
реализация в Python
кто является целевой аудиторией?
Этот курс подходит для тех, кто имеет некоторые базовые знания в Python

DOWNLOAD






turbobit

---