000 | 07901cam0a2200445 4500 | ||
---|---|---|---|
001 | 16834 | ||
009 | 192338552 | ||
003 | http://www.sudoc.fr/192338552 | ||
005 | 20250630092638.0 | ||
010 |
_a9782340010055 _brectifié _z9782340-010055 _bbr. _d26 EUR |
||
073 | 1 | _a9782340010055 | |
090 | _a16834 | ||
099 |
_tOUVR _zALEX33450 |
||
100 | _a20160404h20162016k y0frey50 ba | ||
101 | 0 |
_afre _2639-2 |
|
102 | _aFR | ||
105 | _aa a 001yy | ||
106 | _ar | ||
181 |
_6z01 _ctxt _2rdacontent |
||
181 | 1 |
_6z01 _ai# _bxxxe## |
|
182 |
_6z01 _cn _2rdamedia |
||
182 | 1 |
_6z01 _an |
|
183 | 1 |
_6z01 _anga _2RDAfrCarrier |
|
200 | 1 |
_aProgrammation efficace _eles 128 algorithmes qu'il faut avoir compris et codés en Python au cours de sa vie _epréparation aux concours de programmation _fChristoph Dürr, Jill-Jênn Vie |
|
214 | 0 |
_aParis _cEllipses |
|
214 | 4 | _dC 2016 | |
215 |
_a1 vol. (214 p.) _cillustrations, couverture illustrée en couleur _d24 cm |
||
225 | 2 | _aRéférences sciences | |
320 | _aBibliographie p. [209]-210. Index | ||
330 | _a"Les nombreux problèmes algorithmiques de ce livre constituent à la fois une formation à la programmation et une préparation efficace aux compétitions (ACM/ICPC, Google Code Jam, Prologin, France-ioi, etc.) et entretiens d'embauche d'entreprises spécialisées en informatique (telles que Google ou Facebook). La variété des problèmes étudiés convient aux étudiants des écoles d'ingénieurs comme à ceux des parcours universitaires à partir de la L3. On y trouve les algorithmes classiques de géométrie ou de recherche de plus court chemin mais également des sujets plus atypiques tels que les arbres de Fenwick ou les liens dansants de Knuth. La rédaction dégage les idées essentielles pour la compréhension et indique les détails techniques à surmonter pour une implémentation efficace. Les codes complets et succincts en Python 3 présentés dans ce livre sont disponibles sur le site d'accompagnement http://tryalgo.org." [Source : 4e de couv.] | ||
359 | 2 |
_pP. 7 _b1 Introduction _pP. 7 _c1.1 Les concours de programmation _pP. 9 _d1.1.1 Sites d'entraînement _pP. 10 _d1.1.2 Réponses des juges _pP. 11 _c1.2 Notre choix : Python _pP. 12 _c1.3 Entrées-sorties _pP. 12 _d1.3.1 Lire l'entrée standard _pP. 15 _d1.3.2 Format de l'affichage _pP. 15 _c1.4 Complexité _pP. 17 _c1.5 Types abstraits et structures de données essentielles _pP. 17 _d1.5.1 Pile _pP. 18 _d1.5.2 Dictionnaire _pP. 18 _d1.5.3 File _pP. 19 _d1.5.4 File de priorité et tas _pP. 23 _d1.5.5 Union-find _pP. 24 _c1.6 Techniques _pP. 24 _d1.6.1 Comparer _pP. 25 _d1.6.2 Trier _pP. 25 _d1.6.3 Balayage _pP. 26 _d1.6.4 Algorithmes gloutons _pP. 27 _d1.6.5 Programmation dynamique _pP. 28 _d1.6.6 Coder des ensembles dans des entiers _pP. 29 _d1.6.7 Recherche dichotomique _pP. 31 _c1.7 Conseils _pP. 33 _c1.8 Pour aller plus loin _pP. 35 _b2 Chaînes de caractères _pP. 35 _c2.1 Anagrammes _pP. 36 _c2.2 T9 - texte sur 9 touches _pP. 38 _c2.3 Correcteur orthographique _pP. 40 _c2.4 Recherche de motifs - Knuth-Morris-Pratt _pP. 41 _c2.5 Bords maximaux - Knuth-Morris-Pratt _pP. 44 _c2.6 Chaîne en puissance _pP. 45 _c2.7 Recherche de motifs - Rabin-Karp _pP. 48 _c2.8 Plus long palindrome d'une chaîne - Manacher _pP. 51 _b3 Séquences _pP. 51 _c3.1 Plus court chemin dans une grille _pP. 52 _c3.2 Distance d'édition de Levenshtein _pP. 54 _c3.3 Plus longue sous-séquence commune _pP. 55 _c3.4 Plus longue sous-séquence croissante _pP. 58 _c3.5 Stratégie gagnante dans un jeu à deux joueurs _pP. 59 _b4 Tableaux _pP. 59 _c4.1 Fusion de listes triées _pP. 60 _c4.2 Somme d'une plage _pP. 60 _c4.3 Doublon d'une plage _pP. 61 _c4.4 Plus grande somme d'une plage _pP. 61 _c4.5 Requêtes de minimum d'une plage - arbre de segments _pP. 64 _c4.6 Requêtes de somme d'une plage - arbre de Fenwick _pP. 66 _c4.7 Fenêtres avec k éléments distincts _pP. 67 _b5 Intervalles _pP. 67 _c5.1 Arbre d'intervalles _pP. 69 _c5.2 Union d'intervalles _pP. 70 _c5.3 Couverture d'intervalles _pP. 73 _b6 Graphes _pP. 73 _c6.1 Codage en Python _pP. 74 _c6.2 Codage en C++ ou Java _pP. 75 _c6.3 Graphes implicites _pP. 76 _c6.4 Parcours en profondeur - DFS _pP. 77 _c6.5 Parcours en largeur - BFS _pP. 78 _c6.6 Composantes connexes _pP. 81 _c6.7 Composantes bi-connexes _pP. 85 _c6.8 Tri topologique _pP. 87 _c6.9 Composantes fortement connexes _pP. 92 _c6.10 2-satisfiabilité |
|
359 | 2 |
_pP. 95 _b7 Cycles dans les graphes _pP. 95 _c7.1 Chemin eulérien _pP. 98 _c7.2 Problème du postier chinois _pP. 98 _c7.3 Cycles de ratio poids sur longueur minimal - Karp _pP. 101 _c7.4 Cycles de ratio coût sur temps minimal _pP. 102 _c7.5 Voyageur de commerce _pP. 103 _b8 Plus courts chemins _pP. 103 _c8.1 Propriété de composition _pP. 105 _c8.2 Graphes avec poids 0 ou 1 _pP. 106 _c8.3 Graphes avec poids positifs ou nuls - Dijkstra _pP. 109 _c8.4 Graphes avec poids arbitraires - Bellman-Ford _pP. 110 _c8.5 Toutes paires source-destination - Floyd-Warshall _pP. 112 _c8.6 Grille _pP. 113 _c8.7 Variantes _pP. 113 _d8.7.1 Graphe non pondéré _pP. 113 _d8.7.2 Graphe orienté acyclique _pP. 113 _d8.7.3 Plus long chemin _pP. 114 _d8.7.4 Plus long chemin dans un arbre _pP. 114 _d8.7.5 Chemin qui minimise le poids maximal sur les arcs _pP. 114 _d8.7.6 Graphe pondéré sur les sommets _pP. 114 _d8.7.7 Chemin qui minimise le poids maximal sur les sommets _pP. 114 _d8.7.8 Toutes les arêtes appartenant à un plus court chemin _pP. 117 _b9 Couplages et flots _pP. 118 _c9.1 Couplage maximum biparti _pP. 121 _c9.2 Couplage parfait de poids maximal - Kuhn-Munkres _pP. 127 _c9.3 Couplage planaire sans croisement _pP. 129 _c9.4 Mariages stables - Gale-Shapley _pP. 130 _c9.5 Flot maximum par Ford-Fulkerson _pP. 133 _c9.6 Flot maximum par Edmonds-Karp _pP. 134 _c9.7 Flot maximum par Dinic _pP. 137 _c9.8 s - t coupe minimum _pP. 138 _c9.9 s - t coupe minimum pour graphe planaire _pP. 139 _c9.10 Problème de transport _pP. 140 _c9.11 Réduction entre couplages et flots _pP. 142 _c9.12 Largeur d'un ordre partiel - Dilworth _pP. 145 _b10 Arbres _pP. 146 _c10.1 Code de Huffman _pP. 149 _c10.2 Ancêtre commun le plus proche _pP. 152 _c10.3 Plus long chemin dans un arbre _pP. 153 _c10.4 Arbre couvrant de poids minimal - Kruskal _pP. 155 _b11 Ensembles _pP. 155 _c11.1 Sac à dos _pP. 156 _c11.2 Rendu de monnaie _pP. 157 _c11.3 Sous-ensemble de valeur totale donnée _pP. 159 _c11.4 k-somme _pP. 161 _b12 Points et polygones _pP. 162 _c12.1 Enveloppe convexe _pP. 163 _c12.2 Mesures d'un polygone _pP. 164 _c12.3 Paire de points les plus proches _pP. 167 _c12.4 Polygone rectilinéaire simple _pP. 169 _b13 Rectangles _pP. 169 _c13.1 Former des rectangles _pP. 170 _c13.2 Plus grand carré dans une grille _pP. 171 _c13.3 Plus grand rectangle dans un histogramme _pP. 172 _c13.4 Plus grand rectangle dans une grille _pP. 173 _c13.5 Union de rectangles _pP. 177 _c13.6 Union de rectangles disjoints _pP. 179 _b14 Calculs _pP. 179 _c14.1 PGCD _pP. 179 _c14.2 Coefficients de Bézout _pP. 180 _c14.3 Coefficients binomiaux _pP. 180 _c14.4 Exponentiation rapide _pP. 181 _c14.5 Nombres premiers _pP. 181 _c14.6 Évaluer une expression arithmétique _pP. 184 _c14.7 Systèmes d'équations linéaires _pP. 188 _c14.8 Multiplication d'une séquence de matrices _pP. 191 _b15 Exploration exhaustive _pP. 191 _c15.1 Tous les chemins pour un laser _pP. 194 _c15.2 Couverture exacte _pP. 200 _c15.3 Sudoku _pP. 201 _c15.4 Énumération de permutations _pP. 204 _c15.5 Le compte est bon _pP. 209 _bBibliographie _pP. 211 _bIndex |
|
410 |
_0165256990 _tRéférences sciences _x2260-8044 |
||
517 |
_aProgrammation efficace _eles cent vingt-huit algorithmes qu'il faut avoir compris et codés en Python au cours de sa vie |
||
606 |
_3051626225 _aPython (langage de programmation) _3027790517 _xProblèmes et exercices _2rameau |
||
606 |
_3027282171 _aAlgorithmes _3027790517 _xProblèmes et exercices _2rameau |
||
676 |
_a005.133 _v23 _zfre |
||
680 | _aQA76.73.P98 | ||
700 | 1 |
_3135934842 _aDürr _bChristoph _f1969-.... _cinformaticien _4070 |
|
701 | 1 |
_3192337890 _aVie _bJill-Jênn _f19..-.... _4070 |