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Algorithmen
Das Buch Algorithmen enthält unentbehrliches Basiswissen und deckt ein breites Spektrum an Datenstrukturen und Algorithmen zu den Themen Sortieren, Suchen, Graphen- oder Zeichenkettenverarbeitung ab. Für alle vorgestellten Datenstrukturen und Algorithmen liegen im Buch Java-Implementierungen vor, die der Leser nachvollziehen und sofort verwenden kann. Besonders interessant ist der konkrete Einsatz der Algorithmen in realen Anwendungsbeispielen aus Forschung, Technik und Wirtschaft. Dabei kommt auch hier nicht Pseudocode, sondern eine funktionstüchtige Implementierung in Java zum Einsatz. Die didaktisch hervorragend aufbereitenden Kapitel mit historischem Hintergrundwissen, wissenschaftlichen Analysen, klar strukturiertem Code, visualisierten Ablaufprotokollen und Übungen in verschiedenen Schwierigkeitsstufen eignen sich sehr gut zum Einsatz in der Lehre und für ein Selbststudium. EXTRAS ONLINE AUF WWW.PEARSON-STUDIUM.DE: Für Dozenten: Alle Abbildungen aus dem BuchFür Studenten: Link zur Website zum Buch mit Programmcode, Test Dateien, Programmierprojekten, Aufgaben und Übungen
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Good Code, Bad Code: Think like a software engineer
"Helps explain some of the knowledge gaps between enthusiastic new graduates and grouchy old gray beards like myself." - Joe IvansPractical techniques for writing code that is robust, reliable, and easy for team members to understand and adapt.Good code or bad code? The difference often comes down to how you apply the conventions, style guides, and other established practices of the software development community. In Good Code, Bad Code you'll learn how to boost your effectiveness and productivity with code development insights normally only learned through years of experience, careful mentorship, and hundreds of code reviews.In Good Code, Bad Code you'll learn how to:- Think about code like an effective software engineer- Write functions that read like a well-structured sentence- Ensure code is reliable and bug free- Effectively unit test code- Identify code that can cause problems and improve it- Write code that is reusable and adaptable to new requirements- Improve your medium and long-term productivity- Save you and your team's timeabout the technologyCoding in a development team requires very different skills to working on personal projects. Successful software engineers need to ensure that their code is reusable, maintainable, and easy for others to understand and adapt.about the bookGood Code, Bad Code is a shortcut guide to writing high-quality code. Your mentor is Google veteran Tom Long, who lays out lessons and mindsets that will take your code from junior developer to senior engineer. This instantly-useful book distils the principles of professional coding into one comprehensive and hands-on beginner's guide.You'll start with a jargon-free primer to coding fundamentals that teaches you to think about abstractions, consider your fellow engineers, and write code that can recover from errors. Next, you'll dive into specific techniques and practices. You'll run through common coding practices to learn when to apply the right technique to your problemand which might be best avoided! All practices are illustrated with annotated code samples written in an instantly recognizable pseudocode that you can relate to your favourite object-oriented language. By the time you're done, you'll be writing the kind of readable, reusable, and testable code that's the mark of a true software professional.about the readerFor coders looking to improve their experience in professional software development.about the authorTom Long is a software engineer at Google. He works as a tech lead, mentoring and teaching professional coding practices to new graduates and beginner software engineers.
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Bhargava, Aditya Y: Algorithmen kapieren
Algorithmen kapieren , Visuelle Erläuterungen mit über 400 anschaulichen Illustrationen Mit einfachen Beispielen aus dem Alltag und zahlreichen Übungen Ausführlich kommentierter Beispielcode in Python Algorithmen kapieren ohne graue Theorie Ab sofort sind Algorithmen nicht mehr langweilig und trocken! Mit diesem Buch wird es dir leichtfallen, ihre Funktionsweise zu verstehen. Alle Algorithmen werden mithilfe von Beispielen aus dem täglichen Leben erläutert, z.B. der Unterschied zwischen Arrays und verketteten Listen anhand der Aufgabe, freie Plätze in einem Kinosaal zu finden. Für den Einsatz in der Praxis Du lernst die wichtigsten Algorithmen kennen, die dir dabei helfen, deine Programme zu beschleunigen, deinen Code zu vereinfachen und die gängigsten Aufgaben bei der Programmierung zu lösen. Dabei beginnst du mit einfachen Aufgaben wie Sortieren und Suchen. Mit diesen Grundlagen gerüstet kannst du auch schwierigere Aufgaben wie Datenkomprimierung oder künstliche Intelligenz in Angriff nehmen. Visuell und praxisnah Zu allen Erläuterungen findest du anschauliche Illustrationen und Diagramme sowie ausführlich kommentierten Beispielcode in Python. Übungsaufgaben mit Lösungen für jedes Kapitel helfen dir, dein Wissen zu testen und zu festigen. Aus dem Inhalt: Such-, Sortier- und Graphenalgorithmen Performance von Algorithmen analysieren (Landau-Notation) Arrays, verkettete Listen und Hashtabellen Bäume und balancierte Bäume Rekursion und Stacks Quicksort und das Teile-und-herrsche-Verfahren Dijkstra-Algorithmus für die Ermittlung des kürzesten Pfads Approximationsalgorithmen und NP-vollständige Probleme Greedy-Algorithmen Dynamische Programmierung Klassifikation und Regression mit dem k-Nächste-Nachbarn-Algorithmus Stimmen zum Buch »Das Buch schafft das Unmögliche: Mathe macht Spaß und ist einfach.« (- Sander Rossel, COAS Software Systems) »Algorithmen sind nicht langweilig! Die Lektüre des Buchs hat mir und meinen Studenten Spaß gemacht und war lehrreich.« (- Christopher Haupt, Mobirobo, Inc.) »Heutzutage gibt es praktisch keinen Aspekt des Lebens, der nicht durch einen Algorithmus optimiert wird. Dieses Buch sollte Ihre erste Wahl sein, wenn Sie eine gut erklärte Einführung in dieses Thema suchen.« (- Amit Lamba, Tech Overture, LLC) , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Sind SQL-Datenbanken heutzutage weiter verbreitet als NoSQL-Datenbanken?
SQL-Datenbanken sind nach wie vor weit verbreitet und werden in vielen Unternehmen und Organisationen eingesetzt, insbesondere für strukturierte Daten. NoSQL-Datenbanken gewinnen jedoch zunehmend an Beliebtheit, insbesondere für Anwendungen, die unstrukturierte oder semi-strukturierte Daten verarbeiten müssen, wie z.B. Big Data-Anwendungen oder Echtzeit-Analysen. Es hängt also von den spezifischen Anforderungen und dem Anwendungsfall ab, welche Art von Datenbank am besten geeignet ist.
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Was sind Datenbanken?
Datenbanken sind strukturierte Sammlungen von Daten, die in einer organisierten und effizienten Weise gespeichert, verwaltet und abgerufen werden können. Sie dienen dazu, große Mengen von Informationen zu speichern und zu verwalten, um den Zugriff und die Verarbeitung von Daten zu erleichtern. Datenbanken werden in vielen Bereichen eingesetzt, wie z.B. in Unternehmen, Regierungsbehörden, Bildungseinrichtungen und im Internet.
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Wurden die Datenbanken kontrolliert?
Ja, die Datenbanken wurden kontrolliert, um sicherzustellen, dass alle Informationen korrekt und aktuell sind. Es wurden regelmäßige Überprüfungen durchgeführt, um mögliche Fehler oder Inkonsistenzen zu identifizieren und zu beheben. Die Kontrolle der Datenbanken ist ein wichtiger Schritt, um die Integrität und Zuverlässigkeit der gespeicherten Daten zu gewährleisten.
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Wie funktionieren SQL-Datenbanken?
SQL-Datenbanken funktionieren, indem sie Daten in tabellarischer Form speichern und verwalten. Sie verwenden die Structured Query Language (SQL), um Daten abzufragen, einzufügen, zu aktualisieren und zu löschen. Die Datenbanken bestehen aus Tabellen, die aus Spalten und Zeilen bestehen, und ermöglichen es Benutzern, komplexe Abfragen durchzuführen, um Daten zu analysieren und zu manipulieren.
Ähnliche Suchbegriffe für Datenbanken:
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Wo braucht man Datenbanken?
Datenbanken werden in vielen Bereichen benötigt, in denen große Mengen an strukturierten Daten effizient gespeichert, abgerufen und verwaltet werden müssen. Zum Beispiel in Unternehmen für die Verwaltung von Kundeninformationen, Bestellungen, Inventar und Finanzdaten. Auch in der Medizin werden Datenbanken genutzt, um Patientenakten, medizinische Untersuchungsergebnisse und Behandlungspläne zu speichern. Im E-Commerce werden Datenbanken verwendet, um Produktinformationen, Lagerbestände und Bestellungen zu verwalten. Selbst in sozialen Netzwerken werden Datenbanken eingesetzt, um Benutzerprofile, Beiträge und Interaktionen zu speichern und zu verarbeiten. Kurz gesagt, Datenbanken sind in vielen Bereichen unverzichtbar, in denen effiziente Datenspeicherung und -verwaltung erforderlich sind.
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