Ebook Hướng Dẫn Thực Tế Về Cấu Trúc Dữ Liệu Và Thuật Toán Trong Python, Tập 2 - Nâng Cao Kỹ Năng Lập Trình Cốt Lõi Của Bạn [PDF, EPUB] [8897E]
Bạn muốn viết code vượt qua giới hạn về tốc độ, tiết kiệm không gian và khả năng mở rộng? Vậy thì bạn cần đến các cấu trúc dữ liệu và thuật toán nâng cao hơn. Vượt ra ngoài Big O notation và đánh giá hiệu quả thực sự của từng thuật toán bạn thiết kế. Sử dụng các cấu trúc dữ liệu như B-trees, bit vector và Bloom filter để xử lý dữ liệu lớn. Nắm vững các kỹ thuật như caching, randomization và fingerprinting để chế ngự ngay cả những ứng dụng đòi hỏi khắt khe nhất. Với ngôn ngữ đơn giản, các sơ đồ rõ ràng, bài tập thực hành và lời giải, cuốn sách này giúp bạn dễ dàng nắm bắt các chủ đề này. Vượt qua những kiến thức cơ bản và sử dụng các khái niệm nâng cao này để xây dựng phần mềm sẵn sàng đối mặt với những thách thức của thế giới thực.
Các ứng dụng bạn viết ngày càng trở nên phức tạp hơn. Để theo kịp, bạn cần đảm bảo kiến thức và kỹ thuật của mình cũng được nâng cao. Nắm vững cấu trúc dữ liệu và thuật toán cho phép bạn viết phần mềm nhanh hơn; phần mềm hoạt động hiệu quả, có hiệu suất cao và khả năng mở rộng. Tập 2 của bộ sách này sẽ đưa kiến thức của bạn về cấu trúc dữ liệu và thuật toán lên một tầm cao mới. Với hướng dẫn thực tiễn và dễ hiểu này, bạn sẽ tạo ra phần mềm có thể giải quyết trực tiếp những vấn đề thách thức hiện nay. Phiên bản Python này sử dụng hoàn toàn ngôn ngữ Python cho tất cả các code example, bài tập và lời giải.
- ✓ Benchmark code Python của bạn để biết tốc độ thực sự của nó.
- ✓ Thiết kế các giải pháp nhanh chóng và hiệu quả bằng cách kết nối các cấu trúc dữ liệu khác nhau.
- ✓ Sử dụng các thuật toán Monte Carlo để đẩy giới hạn tốc độ và tiết kiệm bộ nhớ của ứng dụng theo những cách đáng kinh ngạc.
- ✓ Xử lý dữ liệu lớn với B-trees và các thuật toán chuyên biệt khác.
- ✓ Thiết kế các thuật toán hiệu quả bằng cách khéo léo thêm vào một chút ngẫu nhiên.
- ✓ Nén hàng tấn dữ liệu vào các tiny bit vector và Bloom filter.
- ✓ Và tận dụng caching để làm cho phần mềm của bạn cực kỳ nhanh.
Hãy học hỏi những kỹ thuật tiên tiến này và tạo ra phần mềm tuyệt vời đáp ứng những thách thức của ngày nay.
Những gì bạn cần:
Để khám phá và thực thi code trong sách, bạn cần có text editor yêu thích của mình và môi trường có thể chạy Python 3. Mặc dù bạn không cần phải đọc Tập 1 của cuốn sách này để hiểu tập hiện tại, nhưng bạn cần phải quen thuộc với các khái niệm được thảo luận ở đó.
Mục lục:
- ✓ Chương 01. Sắp xếp mọi thứ với Mergesort.
- ✓ Chương 02. Benchmarking Code.
- ✓ Chương 03. How Random Is That?
- ✓ Chương 04. Cache Is King.
- ✓ Chương 05. Nghệ thuật cân bằng tuyệt vời của Red-Black Tree.
- ✓ Chương 06. Randomized Treaps: Haphazardly Achieving Equilibrium.
- ✓ Chương 07. Có nên dùng B-Tree hay không: Các thuật toán cho bộ nhớ ngoài.
- ✓ Chương 08. Xử lý dữ liệu lớn với M/B-Way Mergesort.
- ✓ Chương 09. Tin cậy vào các thuật toán Monte Carlo.
- ✓ Chương 10. Thiết kế các Hash Table hiệu quả với Randomization.
- ✓ Chương 11. Giữ cho tính năng Text Search của bạn nhạy bén với một chút Rabin-Karp.
- ✓ Chương 12. Tiết kiệm không gian lưu trữ: Từng bit đều có giá trị.
- ✓ Chương 13. Nâng cao hiệu quả với Bloom Filter.
- ✓ Mục lục. Đáp án bài tập.