Algoritmos en una cáscara de nuez: Guía práctica

Opiniones de los lectores

El libro ofrece una combinación de aplicaciones prácticas de algoritmos y conceptos teóricos, por lo que resulta adecuado tanto para principiantes como para desarrolladores experimentados. Sin embargo, hay críticas sobre su claridad, precisión y profundidad en ciertas áreas.

⬤ Bien escrito y conciso
⬤ práctico con buenas discusiones sobre benchmarking y testing
⬤ excelentes visuales
⬤ sirve como referencia útil para refrescar conocimientos
⬤ no excesivamente matemático
⬤ cubre conceptos fundacionales de forma efectiva.

⬤ Necesita ejemplos en varios idiomas (especialmente Python)
⬤ algunas notaciones matemáticas no se explican adecuadamente
⬤ contiene imprecisiones en las explicaciones teóricas
⬤ demasiado dependiente de ejemplos con una estructura pobre
⬤ puede ser difícil de seguir para los principiantes.

(basado en 14 opiniones de lectores)

Título original:

Algorithms in a Nutshell: A Practical Guide

Contenido del libro:

La creación de software robusto requiere el uso de algoritmos eficientes, pero los programadores rara vez piensan en ellos hasta que surge un problema. Esta edición actualizada de Algorithms in a Nutshell describe un gran número de algoritmos existentes para resolver una variedad de problemas, y le ayuda a seleccionar e implementar el algoritmo adecuado para sus necesidades, con las matemáticas suficientes para permitirle comprender y analizar el rendimiento del algoritmo.

Al centrarse en la aplicación, más que en la teoría, este libro proporciona soluciones de código eficientes en varios lenguajes de programación que puede adaptar fácilmente a un proyecto específico. Cada algoritmo importante se presenta en el estilo de un patrón de diseño que incluye información para ayudarle a entender por qué y cuándo el algoritmo es apropiado.

Con este libro, usted podrá:

⬤ Resolver un problema de codificación concreto o mejorar el rendimiento de una solución existente.

⬤ Localizar rápidamente algoritmos relacionados con los problemas que desea resolver y determinar por qué un algoritmo en particular es el adecuado.

⬤ Obtenga soluciones algorítmicas en C, C++, Java y Python con consejos de implementación.

⬤ Aprender el rendimiento esperado de un algoritmo, y las condiciones que necesita para rendir al máximo.

⬤ Descubra el impacto que decisiones de diseño similares tienen en diferentes algoritmos.

⬤ Aprender estructuras de datos avanzadas para mejorar la eficiencia de los algoritmos.