Programmieren trainieren mit Python-Algorithmen Das Programmiertraining für alle, die ihre ersten Schritte in der Programmierung gemacht haben und jetzt richtig durchstarten wollen! David Kopec stellt Ihnen in diesem Buch eine umfassende, zeitgemäße Auswahl an Algorithmen vor. Beginnen Sie mit einfachen Algorithmen zur Verschlüsselung und für die Suche und vertiefen Sie Ihr Wissen bei genetischen Algorithmen und Neuronalen Netzen.Jede problemlösende Technik wird an einem konkreten Beispiel anschaulich vorgeführt. Darunter sind viele bekannte Klassiker der Informatik, aber auch neue Aufgaben. An zahlreichen Code-Beispielen in Python lernen Sie, wie Sie die Algorithmen implementieren und selbst in Algorithmen denken. So ist das Buch eine wertvolle Hilfe für jeden, der professionell programmieren möchte. Jetzt gehts los: Lösen Sie das Damenproblem, helfen Sie den Missionaren über den Fluss, ohne von Kannibalen zu gefressen werden, und geben Sie dem Dieb Tipps, welche Stücke er in seinen Rucksack packen soll.Programmieren trainieren mit bekannten und modernen Klassikern!Von der Suche bis zu k-Means, vom Dreizeiler bis zur dynamischen Programmierung und KIFür Studium, Coding-Katas, Workouts oder in Eigeninitiative - für jeden ist etwas dabeiTitel der Originalausgabe: "Classic Computer Science Problems in Python". Übersetzt aus dem Amerikanischen von Sascha Kersken. Aus dem Inhalt: Die Fibonacci-Folge, einfache Komprimierung, unknackbare Verschlüsselung, Pi berechnenDNS durchsuchen, Wege durchs Labyrinth, FlussüberquerungsrätselDamenproblem, Vier-Farben-Satz, Wortsuchrätselgrafische Algorithmengenetische Algorithmenk-Means-Algorithmen einfache neuronale NetzeTic-tac-toe, Vier gewinntDas Rucksackproblem, Das Problem des Handlungsreisendenund außerdem: zahlreiche Code-Beispiele in Python, Hinweise zum Einsatz der Algorithmen, Übungen und Tipps für die Programmier-Praxis

David Kopec ist Hochschuldozent für Informatik und Innovation am Champlain College in Burlington, Vermont. Er ist der Autor von "Dart for Absolute Beginners" (Apress, 2014) und "Classic Computer Science Problems in Swift" (Manning, 2018).