Алгоритмы. С примерами на Python
Когда нужно, чтобы программа работала быстро и занимала поменьше памяти, профессионального программиста выручают знание алгоритмов и практика их применения. Эта книга — как раз про практику. Ее автор, Джордж Хайнеман, предлагает краткое, но четкое и последовательное описание основных алгоритмов, которые можно эффективно использовать в большинстве языков программирования. О том, какими методами решаются различные вычислительные задачи, стоит знать и разработчикам, и тестировщикам, и интеграторам.
Пікірлер4
Беда с математикой+есть ошибки. Все степени и основания логарифмов поехали. Данные в таблице отображаются тоже неудобно
Дәйексөздер65
программах используются три свободно распространяемые библиотеки Python, которые необходимо скачать и установить самостоятельно2:
• NumPy (https://www.numpy.org) версии 1.19.5;
• SciPy (https://www.scipy.org) версии 1.6.0;
• NetworkX (https://networkx.org) версии 2.5.
NumPy и SciPy — одни из самых популярных свободных библиотек с огромным сообществом. Я их использую, чтобы измерить фактическую производительность алгоритмов. NetworkX — большой сборник эффективных алгоритмов для работы с графами,
• NumPy (https://www.numpy.org) версии 1.19.5;
• SciPy (https://www.scipy.org) версии 1.6.0;
• NetworkX (https://networkx.org) версии 2.5.
NumPy и SciPy — одни из самых популярных свободных библиотек с огромным сообществом. Я их использую, чтобы измерить фактическую производительность алгоритмов. NetworkX — большой сборник эффективных алгоритмов для работы с графами,
етко определить объем той или иной конструкции языка программирования непросто уже потому, что не до конца понятно, в чем его измерять. В байтах или битах? Но тогда имеет ли значение, что на одних архитектурах целое число занимает 32 бита, а на других — 64? Допустим, в будущем появится компьютер, оперирующий 128-битными целыми17, — значит ли это, что сложность по памяти при работе с целыми числами для них удвоится? Размер объекта в байтах в Python показывает функция sys.getsizeof(объект). Давайте на примере убедимся, что использование вычислимой последовательности range() в Python 3 позволяет ощутимо сэкономить потребление памяти! Для этого достаточно запустить интерпретатор Python и подать ему такие команды:
>>> import sys
>>> import sys
