Verfügbarkeit: Algorithmen in Python

Algorithmen in Python: 32 Klassiker vom Damenproblem bis zu Neuronalen Netzen

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Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Kopec, David (VerfasserIn)
Format:	Buch
Sprache:	German
Veröffentlicht:	Bonn Rheinwerk 2020
Ausgabe:	1. Auflage
Schriftenreihe:	Rheinwerk Computing
Schlagworte:	Python > Programmiersprache Algorithmus Programmierung
Online-Zugang:	Inhaltstext Inhaltsverzeichnis
Beschreibung:	Titelzusatz auf dem Umschlag: "Der Feinschliff für Ihre Programmier-Skills"
Beschreibung:	292 Seiten Illustrationen, Diagramme, Karten 23 cm x 17.2 cm
ISBN:	9783836277471 3836277476

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Datensatz im Suchindex

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adam_text	INHALT VORWORT ............................................................................................................................. 13 EINLEITUNG .......................................................................................................................... 17 1 KLEINE AUFGABEN 25 1.1 DIE FIBONACCI-FOLGE ............................................................................................ 25 1.1.1 EIN ERSTER REKURSIVER ANSATZ .................................................................. 25 1.1.2 ABBRUCHBEDINGUNGEN VERWENDEN ........................................................ 27 1.1.3 MEMOISATION EILT ZU HILFE ...................................................................... 28 1.1.4 AUTOMATISCHE MEMOISATION ................................................................. 30 1.1.5 FIBONACCI LEICHT GEMACHT ...................................................................... 30 1.1.6 FIBONACCI-ZAHLEN MIT EINEM GENERATOR ERZEUGEN ................................ 31 1.2 TRIVIALE KOMPRIMIERUNG .................................................................................... 32 1.3 UNKNACKBARE VERSCHLUESSELUNG ......................................................................... 38 1.3.1 DIE DATEN BEREITSTELLEN ......................................................................... 38 1.3.2 ENTSCHLUESSELN UND VERSCHLUESSELN ........................................................... 39 1.4 PI BERECHNEN ...................................................................................................... 41 1.5 DIE TUERME VON HANOI ........................................................................................ 43 1.5.1 DIE TUERME MODELLIEREN .......................................................................... 44 1.5.2 TUERME VON HANOI LOESEN ......................................................................... 45 1.6 ANWENDUNGEN IM ALLTAG .................................................................................. 47 1.7 UEBUNGSAUFGABEN ............................................................................................... 48 2 SUCHAUFGABEN 49 2.1 DNA-SUCHE .......................................................................................................... 49 2.1.1 DNA SPEICHERN ....................................................................................... 50 2.1.2 LINEARE SUCHE ........................................................................................ 51 2.1.3 BINAERSUCHE ............................................................................................ 52 2.1.4 EIN GENERISCHES BEISPIEL ........................................................................ 55 INHALT 2.2 LABYRINTHE LOESEN ................................................................................................. 57 2.2.1 EIN ZUFALLSLABYRINTH ERZEUGEN ............................................................... 58 2.2.2 WEITERE LABYRINTH-HILFSFUNKTIONEN ....................................................... 60 2.2.3 TIEFENSUCHE ............................ 61 2.2.4 BREITENSUCHE ......................................................................................... 66 2.2.5 A*-SUCHE ................................................................................................ 70 2.3 MISSIONARE UND KANNIBALEN .............................................................................. 77 2.3.1 DIE AUFGABE DARSTELLEN .......................................................................... 78 2.3.2 LOESUNG ................................................................................................... 80 2.4 ANWENDUNGEN IM ALLTAG ................................................................................... 82 2.5 UEBUNGSAUFGABEN ............................................................................................... 83 3 BEDINGUNGSERFUELLUNGSPROBLEME SS 3.1 EIN FRAMEWORK FUER BEDINGUNGSERFUELLUNGSPROBLEME SCHREIBEN ..................... 86 3.2 DIE LANDKARTE AUSTRALIENS EINFAERBEN ............................................................... 91 3.3 DAS ACHT-DAMEN-PROBLEM ................................................................................ 94 3.4 WORTSUCHE .......................................................................................................... 97 3.5 SEND+MORE=MONEY ........................................................................................ 101 3.6 LEITERPLATTEN-LAYOUT ......................................................................................... 103 3.7 ANWENDUNGEN IM ALLTAG ................................................................................... 104 3.8 UEBUNGSAUFGABEN ............................................................................................... 105 4 GRAPHENPROBLEME 107 4.1 EINE LANDKARTE ALS GRAPH .................................................................................. 107 4.2 EIN FRAMEWORK FUER GRAPHEN SCHREIBEN ............................................................ 110 4.2.1 MIT EDGE UND GRAPH ARBEITEN ................................................................ 115 4.3 DEN KUERZESTEN PFAD FINDEN ............................................................................... 116 4.3.1 WIEDERSEHEN MIT DER BREITENSUCHE ....................................................... 117 6 INHALT 4.4 DIE KOSTEN FUER DEN AUFBAU DES NETZWERKS MINIMIEREN ................................. 119 4.4.1 MIT GEWICHTEN ARBEITEN ........................................................................ 119 4.4.2 DEN MINIMALEN SPANNBAUM FINDEN ..................................................... 123 4.5 DEN KUERZESTEN PFAD IN EINEM GEWICHTETEN GRAPHEN FINDEN ......................... 131 4.5.1 DER DIJKSTRA-ALGORITHMUS ...................................................................... 132 4.6 ANWENDUNGEN IM ALLTAG .................................................................................. 138 4.7 UEBUNGSAUFGABEN ............................................................................................... 139 5 GENETISCHE ALGORITHMEN 141 5.1 BIOLOGISCHER HINTERGRUND ................................................................................. 141 5.2 EIN GENERISCHER GENETISCHER ALGORITHMUS ....................................................... 143 5.3 EIN NAIVER TEST ................................................................................................... 151 5.4 WIEDERSEHEN MIT SEND+MORE=MONEY......................................................... 154 5.5 LISTENKOMPRIMIERUNG OPTIMIEREN .................................................................... 158 5.6 KRITIK AN GENETISCHEN ALGORITHMEN ................................................................. 160 5.7 ANWENDUNGEN IM ALLTAG .................................................................................. 162 5.8 UEBUNGSAUFGABEN ............................................................................................... 163 6 K-MEANS-CLUSTERING IES 6.1 VORBEREITUNGEN ................................................................................................. 165 6.2 DER K-MEANS-CLUSTERING-ALGORITHMUS ............................................................. 168 6.3 GOUVERNEURE NACH ALTER UND LAENGENGRAD DUSTERN ........................................ 174 6.4 MICHAEL-JACKSON-ALBEN NACH LAENGE DUSTERN .................................................. 179 6.5 K-MEANS-CLUSTERING-PROBLEME UND -ERWEITERUNGEN ..................................... 181 6.6 ANWENDUNGEN IM ALLTAG .................................................................................. 182 6.7 UEBUNGSAUFGABEN ............................................................................................... 183 7 INHALT 7 EINFACHE NEURONALE NETZWERKE ISS 7.1 BIOLOGISCHE GRUNDLAGEN? .................................................................................. 186 7.2 KUENSTLICHE NEURONALE NETZWERKE ..................................................................... 187 7.2.1 NEURONEN .............................................................................................. 188 7.2.2 SCHICHTEN ............................................................................................... 189 7.2.3 BACKPROPAGATION .................................................................................... 190 7.2.4 DAS GROSSE GANZE .................................................................................... 194 7.3 VORBEREITUNGEN .................................................................................................. 195 7.3.1 SKALARPRODUKT ........................................................................................ 195 7.3.2 DIE AKTIVIERUNGSFUNKTION ...................................................................... 196 7.4 DAS NETZWERK AUFBAUEN .................................................................................... 197 7.4.1 NEURONEN IMPLEMENTIEREN ................................................................... 197 7.4.2 SCHICHTEN IMPLEMENTIEREN .................................................................... 199 7.4.3 DAS NETZWERK IMPLEMENTIEREN ............................................................. 201 7.5 KLASSIFIKATIONSPROBLEME .................................................................................... 204 7.5.1 DATEN NORMALISIEREN ............................................................................. 205 7.5.2 DIE KLASSISCHE IRIS-DATENMENGE ............................................................ 206 7.5.3 WEIN KLASSIFIZIEREN 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RUCKSACKPROBLEM....................................................................................... 245 9.2 DAS PROBLEM DES HANDLUNGSREISENDEN ............................................................ 251 9.2.1 DER NAIVE ANSATZ ................................................................................... 252 9.2.2 DIE NAECHSTE STUFE ERKLIMMEN ................................................................ 257 9.3 MERKHILFEN FUER TELEFONNUMMERN ..................................................................... 257 9.4 ANWENDUNGEN IM ALLTAG .................................................................................. 260 9.5 UEBUNGSAUFGABEN ............................................................................................... 261 ANHANG 263 A GLOSSAR ................................................................................................................. 265 B WEITERE RESSOURCEN ............................................................................................ 271 C EINE KURZE EINFUEHRUNG IN TYPE-HINTS ................................................................ 277 INDEX ................................................................................................................................. 285 9
adam_txt	INHALT VORWORT . 13 EINLEITUNG . 17 1 KLEINE AUFGABEN 25 1.1 DIE FIBONACCI-FOLGE . 25 1.1.1 EIN ERSTER REKURSIVER ANSATZ . 25 1.1.2 ABBRUCHBEDINGUNGEN VERWENDEN . 27 1.1.3 MEMOISATION EILT ZU HILFE . 28 1.1.4 AUTOMATISCHE MEMOISATION . 30 1.1.5 FIBONACCI LEICHT GEMACHT . 30 1.1.6 FIBONACCI-ZAHLEN MIT EINEM GENERATOR ERZEUGEN . 31 1.2 TRIVIALE KOMPRIMIERUNG . 32 1.3 UNKNACKBARE VERSCHLUESSELUNG . 38 1.3.1 DIE DATEN BEREITSTELLEN . 38 1.3.2 ENTSCHLUESSELN UND VERSCHLUESSELN . 39 1.4 PI BERECHNEN . 41 1.5 DIE TUERME VON HANOI . 43 1.5.1 DIE TUERME MODELLIEREN . 44 1.5.2 TUERME VON HANOI LOESEN . 45 1.6 ANWENDUNGEN IM ALLTAG . 47 1.7 UEBUNGSAUFGABEN . 48 2 SUCHAUFGABEN 49 2.1 DNA-SUCHE . 49 2.1.1 DNA SPEICHERN . 50 2.1.2 LINEARE SUCHE . 51 2.1.3 BINAERSUCHE . 52 2.1.4 EIN GENERISCHES BEISPIEL . 55 INHALT 2.2 LABYRINTHE LOESEN . 57 2.2.1 EIN ZUFALLSLABYRINTH ERZEUGEN . 58 2.2.2 WEITERE LABYRINTH-HILFSFUNKTIONEN . 60 2.2.3 TIEFENSUCHE . 61 2.2.4 BREITENSUCHE . 66 2.2.5 A*-SUCHE . 70 2.3 MISSIONARE UND KANNIBALEN . 77 2.3.1 DIE AUFGABE DARSTELLEN . 78 2.3.2 LOESUNG . 80 2.4 ANWENDUNGEN IM ALLTAG . 82 2.5 UEBUNGSAUFGABEN . 83 3 BEDINGUNGSERFUELLUNGSPROBLEME SS 3.1 EIN FRAMEWORK FUER BEDINGUNGSERFUELLUNGSPROBLEME SCHREIBEN . 86 3.2 DIE LANDKARTE AUSTRALIENS EINFAERBEN . 91 3.3 DAS ACHT-DAMEN-PROBLEM . 94 3.4 WORTSUCHE . 97 3.5 SEND+MORE=MONEY . 101 3.6 LEITERPLATTEN-LAYOUT . 103 3.7 ANWENDUNGEN IM ALLTAG . 104 3.8 UEBUNGSAUFGABEN . 105 4 GRAPHENPROBLEME 107 4.1 EINE LANDKARTE ALS GRAPH . 107 4.2 EIN FRAMEWORK FUER GRAPHEN SCHREIBEN . 110 4.2.1 MIT EDGE UND GRAPH ARBEITEN . 115 4.3 DEN KUERZESTEN PFAD FINDEN . 116 4.3.1 WIEDERSEHEN MIT DER BREITENSUCHE . 117 6 INHALT 4.4 DIE KOSTEN FUER DEN AUFBAU DES NETZWERKS MINIMIEREN . 119 4.4.1 MIT GEWICHTEN ARBEITEN . 119 4.4.2 DEN MINIMALEN SPANNBAUM FINDEN . 123 4.5 DEN KUERZESTEN PFAD IN EINEM GEWICHTETEN GRAPHEN FINDEN . 131 4.5.1 DER DIJKSTRA-ALGORITHMUS . 132 4.6 ANWENDUNGEN IM ALLTAG . 138 4.7 UEBUNGSAUFGABEN . 139 5 GENETISCHE ALGORITHMEN 141 5.1 BIOLOGISCHER HINTERGRUND . 141 5.2 EIN GENERISCHER GENETISCHER ALGORITHMUS . 143 5.3 EIN NAIVER TEST . 151 5.4 WIEDERSEHEN MIT SEND+MORE=MONEY. 154 5.5 LISTENKOMPRIMIERUNG OPTIMIEREN . 158 5.6 KRITIK AN GENETISCHEN ALGORITHMEN . 160 5.7 ANWENDUNGEN IM ALLTAG . 162 5.8 UEBUNGSAUFGABEN . 163 6 K-MEANS-CLUSTERING IES 6.1 VORBEREITUNGEN . 165 6.2 DER K-MEANS-CLUSTERING-ALGORITHMUS . 168 6.3 GOUVERNEURE NACH ALTER UND LAENGENGRAD DUSTERN . 174 6.4 MICHAEL-JACKSON-ALBEN NACH LAENGE DUSTERN . 179 6.5 K-MEANS-CLUSTERING-PROBLEME UND -ERWEITERUNGEN . 181 6.6 ANWENDUNGEN IM ALLTAG . 182 6.7 UEBUNGSAUFGABEN . 183 7 INHALT 7 EINFACHE NEURONALE NETZWERKE ISS 7.1 BIOLOGISCHE GRUNDLAGEN? . 186 7.2 KUENSTLICHE NEURONALE NETZWERKE . 187 7.2.1 NEURONEN . 188 7.2.2 SCHICHTEN . 189 7.2.3 BACKPROPAGATION . 190 7.2.4 DAS GROSSE GANZE . 194 7.3 VORBEREITUNGEN . 195 7.3.1 SKALARPRODUKT . 195 7.3.2 DIE AKTIVIERUNGSFUNKTION . 196 7.4 DAS NETZWERK AUFBAUEN . 197 7.4.1 NEURONEN IMPLEMENTIEREN . 197 7.4.2 SCHICHTEN IMPLEMENTIEREN . 199 7.4.3 DAS NETZWERK IMPLEMENTIEREN . 201 7.5 KLASSIFIKATIONSPROBLEME . 204 7.5.1 DATEN NORMALISIEREN . 205 7.5.2 DIE KLASSISCHE IRIS-DATENMENGE . 206 7.5.3 WEIN KLASSIFIZIEREN . 210 7.6 NEURONALE NETZWERKE BESCHLEUNIGEN . 213 7.7 PROBLEME UND ERWEITERUNGEN NEURONALER NETZWERKE . 214 7.8 ANWENDUNGEN IM ALLTAG . 215 7.9 UEBUNGSAUFGABEN . 217 8 ADVERSARIAL SEARCH 219 8.1 GRUNDKOMPONENTEN VON BRETTSPIELEN . 219 8.2 TICTACTOE . 221 8.2.1 DEN ZUSTAND VON TICTACTOE VERWALTEN . 221 8.2.2 MINIMAX . 225 8.2.3 MINIMAX MITTICTACTOETESTEN . 228 8.2.4 EINE TIC-TAC-TOE-KL ENTWICKELN . 230 8 INHALT 8.3 VIER GEWINNT . 231 8.3.1 DER VIER-GEWINNT-SPIELMECHANISMUS . 232 8.3.2 EINE VIER-GEWINNT-KI . 238 8.3.3 MINIMAX MIT ALPHA-BETA-SUCHE VERBESSERN . 239 8.4 MINIMAX-VERBESSERUNGEN UEBER DIE ALPHA-BETA-SUCHE HINAUS . 240 8.5 ANWENDUNGEN IM ALLTAG . 242 8.6 UEBUNGSAUFGABEN . 243 9 SONSTIGE AUFGABEN 245 9.1 DAS RUCKSACKPROBLEM. 245 9.2 DAS PROBLEM DES HANDLUNGSREISENDEN . 251 9.2.1 DER NAIVE ANSATZ . 252 9.2.2 DIE NAECHSTE STUFE ERKLIMMEN . 257 9.3 MERKHILFEN FUER TELEFONNUMMERN . 257 9.4 ANWENDUNGEN IM ALLTAG . 260 9.5 UEBUNGSAUFGABEN . 261 ANHANG 263 A GLOSSAR . 265 B WEITERE RESSOURCEN . 271 C EINE KURZE EINFUEHRUNG IN TYPE-HINTS . 277 INDEX . 285 9
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