本书是一本面向中高级程序员的算法教程，借助Python语言，用经典的算法、编码技术和原理来求解计算机科学的一些经典问题。全书共9章，不仅介绍了递归、结果缓存和位操作等基本编程组件，还讲述了常见的搜索算法、常见的图算法、神经网络、遗传算法、k均值聚类算法、对抗搜索算法等，运用了类型提示等Python高级特性，并通过各级方案、示例和习题展具体实践。 本书将计算机科学与应用程序、数据、性能等现实问题深度关联，定位独特，示例经典，适合有一定编程经验的中高级Python程序员提升用Python解决实际问题的技术、编程和应用能力。<br/>【推荐语】<br/>1.计算机科学和算法问题具有非常广泛的应用领域，而且经常出现在程序员面试题中； 2.本书所采用的Python语言是当前*流行的程序设计语言，基于Python3.7版本； 3.将计算机科学与应用程序、数据、性能等现实问题深度关联。 看似新颖或独特的计算机科学问题，往往根植于经典算法、编码技巧和工程原理。经典方法仍然是解决这些问题的*途径！理解用Python实现的这些技巧，可以扩展你在Web发、数据处理、机器学习等方面获得成功的潜力。 本书详细介绍一些经过时间验证的方案、练习和算法，以提升你解决计算机科学问题的技能。从二分搜索算法这种简单的任务，到用k 均值聚类算法对数据行聚类，很多编码挑战都将迎刃而解。破解将计算机科学与应用、数据、性能等真实世界相关联的问题，会让你特别享受那种满足感，甚至可以让你在下一次工作面试中应对自如！ 本书主要内容 ● 搜索算法。 ● 图的常见技术。 ● 神经网络。 ● 遗传算法。 ● 对抗性搜索。 ● 始终使用类型提示。 本书适合中级Python 程序员阅读。<br/>【作者】<br/>大卫·科帕克（David Kopec）是香普兰学院（Champlain College）的计算机科学与创新专业助理教授，该学院位于美国佛蒙特州的伯灵顿市。他是一位经验丰富的软件发人员，也是Classic Computer Science Problems in Swift和Dart for Absolute Beginners的作者。他拥有达特茅斯学院（Dartmouth College）的经济学学士学位和计算机科学硕士学位。<br/>
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