Algorithmen in Java - Kopec, David (Rheinwerk Verlag, 2021)
Programmieren will trainiert werden, und Algorithmen gehören zum Rüstzeug hinzu. Schlagen Sie zwei Fliegen mit einer Klappe und verbessern Sie Ihre Java-Skills anhand klassischer Algorithmen von der Suche im Binärbaum über k-Means bis zum Rucksackproblem. Dieses Buch ist Grundausbildung und Fundgrube für Coding Workouts zugleich. Profitieren Sie von der Lehr- und Praxiserfahrung des Autors: David Kopec hat solche Klassiker für Sie herausgesucht, die wichtige Lösungsstrategien zeigen und einen Trainigseffekt in der Programmierung versprechen. Ideal für alle, die ihre ersten Schritte mit Java hinter sich haben und jetzt voll durchstarten wollen! Intro – Vorwort – Einleitung – 1 Kleine Aufgaben – 1.1 Die Fibonacci-Folge – 1.1.1 Ein erster rekursiver Ansatz – 1.1.2 Abbruchbedingungen verwenden – 1.1.3 Memoisation eilt zu Hilfe – 1.1.4 Fibonacci leicht gemacht – 1.1.5 Fibonacci-Zahlen mit einem Stream erzeugen – 1.2 Triviale Komprimierung – 1.3 Unknackbare Verschlüsselung – 1.3.1 Die Daten bereitstellen – 1.3.2 Entschlüsseln und verschlüsseln – 1.4 Pi berechnen – 1.5 Die Türme von Hanoi – 1.5.1 Die Türme modellieren – 1.5.2 Türme von Hanoi lösen – 1.6 Anwendungen im Alltag – 1.7 Übungsaufgaben – 2 Suchaufgaben – 2.1 DNA-Suche – 2.1.1 DNA speichern – 2.1.2 Lineare Suche – 2.1.3 Binärsuche – 2.1.4 Ein generisches Beispiel – 2.2 Labyrinthe lösen – 2.2.1 Ein Zufallslabyrinth erzeugen – 2.2.2 Weitere Labyrinth-Hilfsfunktionen – 2.2.3 Tiefensuche – 2.2.4 Breitensuche – 2.2.5 A*-Suche – 2.3 Missionare und Kannibalen – 2.3.1 Darstellung der Aufgabe – 2.3.2 Lösung – 2.4 Anwendungen im Alltag – 2.5 Übungsaufgaben – 3 Bedingungserfüllungsprobleme – 3.1 Ein Framework für Bedingungserfüllungsprobleme schreiben – 3.2 Die Landkarte Australiens einfärben – 3.3 Das Acht-Damen-Problem – 3.4 Wortsuche – 3.5 SEND+MORE=MONEY – 3.6 Leiterplatten-Layout – 3.7 Bedingungserfüllungsproblem im Alltag – 3.8 Übungsaufgaben – 4 Graphenprobleme – 4.1 Eine Landkarte als Graph – 4.2 Ein Framework für Graphen schreiben – 4.2.1 Mit Edge und UnweightedGraph arbeiten – 4.3 Den kürzesten Pfad finden – 4.3.1 Wiedersehen mit der Breitensuche – 4.4 Die Kosten für den Aufbau des Netzwerks minimieren – 4.4.1 Mit Gewichten arbeiten – 4.4.2 Den minimalen Spannbaum finden – 4.5 Den kürzesten Pfad in einem gewichteten Graphen finden – 4.5.1 Der Dijkstra-Algorithmus – 4.6 Graphenprobleme im Alltag – 4.7 Übungsaufgaben – 5 Genetische Algorithmen – 5.1 Biologischer Hintergrund.
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Keywords: Lehrbuch; Electronic books