Algoritmos y Estructuras de Datos con Python
Introducción completa a las estructuras de datos y los algoritmos
¡Libera el poder de Python! Domine un código eficiente con algoritmos y estructuras de datos como listas, árboles y búsquedas. Este libro es tu guía para dominar la programación en Python.

Lo Que Obtendrás de Este Libro
11 capítulos que abarcan más de 400 páginas
Más de 200 bloques explicativos de código
Más de 30 ejercicios prácticos
4 cuestionarios para poner a prueba tus conocimientos
4 proyectos prácticos del «mundo real»
Domine algoritmos y estructuras de datos con Python
Libere el poder de resolución de problemas y manipulación de datos con «Algoritmos y estructuras de datos con Python». Esta guía completa le proporciona los conocimientos y habilidades esenciales para diseñar algoritmos eficientes y implementar estructuras de datos potentes utilizando Python, un lenguaje de programación versátil y ampliamente utilizado.
A través de explicaciones interesantes, ejercicios prácticos y aplicaciones del mundo real, obtendrá una comprensión profunda de conceptos fundamentales como:
- Algoritmos de búsqueda y clasificación: Explore técnicas eficientes para buscar y organizar datos, desde la búsqueda lineal básica hasta algoritmos de clasificación sofisticados como Merge Sort y Quick Sort.
- Estructuras de datos: Sumérjase en el mundo de las diferentes estructuras de datos, como pilas, colas, listas enlazadas y árboles, cada una diseñada para tareas específicas y para optimizar el almacenamiento y la recuperación de la información.
- Algoritmos gráficos: Comprenda cómo representar y manipular las relaciones entre los puntos de datos mediante estructuras gráficas, lo que abre las puertas a la resolución de problemas como la búsqueda de rutas más cortas y el análisis de redes.
Cree algoritmos y estructuras de datos eficientes en Python
Esta guía práctica contiene enfoque práctico, centrándose en desarrollar sus habilidades a través de ejercicios interesantes y proyectos del mundo real. Explorarás:
- Diseño de algoritmos: Aprenda a desglosar problemas complejos en pasos más pequeños y manejables, formulando algoritmos eficientes que minimicen el tiempo de ejecución y el uso de recursos.
- Implementación de estructuras de datos: Descubra cómo elegir la estructura de datos adecuada para el trabajo, desde matrices simples hasta árboles y gráficos complejos, lo que garantiza un almacenamiento, una recuperación y una manipulación óptimos de sus datos.
- Optimización del rendimiento del código: Comprenda cómo analizar y optimizar su código para lograr eficiencia, minimizar los cálculos innecesarios y maximizar la utilización de los recursos.
En el mundo actual impulsado por los datos, eficiencia y organización son clave. «Cree algoritmos y estructuras de datos eficientes en Python» le permite convertirse en un maestro de la manipulación de datos equipándolo con las habilidades para diseñar e implementar algoritmos eficientes y estructuras de datos potentes usando Python.
Al dominar estos componentes cruciales, estará bien equipado para aborde desafíos de programación complejos, optimice el rendimiento del código y diseñe soluciones eficientes para diversas aplicaciones del mundo real. Este libro le permite no solo comprender estos conceptos sino también aplíquelos con confianza a escenarios del mundo real, lo que lo distingue como programador con una base sólida en la resolución de problemas y la manipulación de datos.
Al final de este viaje, estará completamente preparado para crear código eficiente y bien estructurado, abordando con confianza problemas complejos. Si es un científico de datos, un desarrollador de software o simplemente siente curiosidad por la manipulación eficiente de datos, este libro ofrece habilidades y conocimientos esenciales necesario para sobresalir en el mundo actual centrado en los datos.
Tabla de contenido
Chapter 1: Python & Algorithms: An Introduction
1.1 Why algorithms and data structures?
1.2 The Evolution of Programming
1.3 The Synergy Between Python and Algorithms
1.4 Python's Role in Algorithm Development
Chapter 1: Practical Exercises of Python & Algorithms: An Introduction
Chapter 2: Diving into Python
2.1 Python Syntax Essentials
2.2 Data Types and Operators
2.3 Control Structures and Functions
Chapter 2: Practical Exercises of Diving into Python
Chapter 2 Summary of Diving into Python
Chapter 3: Elementary Data Containers
3.1 Lists, Tuples, Sets, and Dictionaries
3.2 OOP: Classes, Objects, and Encapsulation
3.3 Stacks, Queues, and their Applications
3.4 Linked Lists: Understanding Pointers and Nodes, and Their Applications
Chapter 3: Practical Exercises of Elementary Data Containers
Quiz Part I: Python Foundations and Basic Data Structures
Questions of Quiz Part I: Python Foundations and Basic Data Structures
Answers of Quiz Part I: Python Foundations and Basic Data Structures
Project 1: Basic Calculator
1. Setting Up the Main Framework
2. Implementing Arithmetic Functions
3. Integrating Arithmetic Functions with Main Framework
4. Enhancing User Experience
5. Adding Advanced Arithmetic Functions
Chapter 4: The Art of Sorting
4.1 Basic Sorting Algorithms: Bubble, Selection, Insertion
4.2 Advanced Sorting: Delving Deeper
4.3 Time Complexity and Performance Analysis
Chapter 4: Practical Exercises of The Art of Sorting
Chapter 4 Summary of The Art of Sorting
Chapter 5: Search Operations & Efficiency
5.1 Linear vs. Binary Search
5.2 Introduction to Hashing and Its Efficiency
5.3 Time Complexity and Big O Notation
Chapter 5: Practical Exercises of Search Operations & Efficiency
Chapter 5 Summary of Search Operations & Efficiency
Chapter 6: Trees and Graphs: Hierarchical Data Structures
6.1 Trees: Types and Traversal Techniques
6.2 Graphs: Representation and Basic Algorithms
6.3 Hash Tables: Implementation and Collision Resolution
Chapter 6: Practical Exercises of Trees and Graphs: Hierarchical Data Structures
Chapter 6 Summary of Trees and Graphs: Hierarchical Data Structures
Quiz Part II: Sorting, Searching, and Hierarchical Structures
Questions of Quiz Part II: Sorting, Searching, and Hierarchical Structures
Answers of Quiz Part II: Sorting, Searching, and Hierarchical Structures
Project 2: Contact Book Application
Implementing the Basic Structure
Adding Search Functionality
Adding Delete Functionality
Listing All Contacts
Conclusion and Future Enhancements of Project 2: Contact Book Application
Chapter 7: Mastering Algorithmic Techniques
7.1 The Philosophy of Divide and Conquer
7.2 Saving Time with Dynamic Programming
7.3 The Greedy Approach and Backtracking
Chapter 7: Practical Exercises of Mastering Algorithmic Techniques
Chapter 7 Summary of Mastering Algorithmic Techniques
Chapter 8: Networks and Paths: Advanced Graph Algorithms
8.1 Diving Deeper into Graph Theory
8.2 Algorithms for Shortest Paths, Flows, and Connectivity
8.3 Network Optimization and Advanced Graph Techniques
Chapter 8: Practical Exercises of Networks and Paths: Advanced Graph Algorithms
Chapter 8 Summary of Networks and Paths: Advanced Graph Algorithms
Quiz Part III: Advanced Algorithmic Techniques and Network Structures
Questions of Quiz Part III: Advanced Algorithmic Techniques and Network Structures
Answers of Quiz Part III: Advanced Algorithmic Techniques and Network Structures
Project 3: Map-based Routing Application
Setting Up the Graph for the Map
Implementing Dijkstra's Algorithm
User Interaction and Input Handling
Handling Real-World Map Data
Graphical Interface for Visualization (Optional)
Chapter 9: Deciphering Strings and Patterns
9.1 Basics of String Algorithms
9.2 Pattern Searching, Tries, and Suffix Trees
9.3 Advanced Pattern Matching and Text Analysis Techniques
Chapter 9: Practical Exercises of Deciphering Strings and Patterns
Chapter 9 Summary of Deciphering Strings and Patterns
Chapter 10: Venturing into Advanced Computational Problems
10.1 Unraveling NP-hard and NP-complete Classes
10.2 Approaches to Approximation and Randomized Algorithms
10.3 Advanced Algorithms in Graph Theory and Network Analysis
Chapter 10: Practical Exercises of Venturing into Advanced Computational Problems
Chapter 10 Summary of Venturing into Advanced Computational Problems
Chapter 11: From Theory to Practice. Case Studies & Optimizations
11.1 Case Studies: Real-world Algorithmic Solutions
11.2 Python Performance Considerations and Enhancements
Chapter 11: Practical Exercises of From Theory to Practice. Case Studies & Optimizations
Chapter 11 Summary of From Theory to Practice. Case Studies & Optimizations
Quiz Part IV: String Manipulation, Advanced Concepts, and Practical Applications
Questions of Quiz Part IV: String Manipulation, Advanced Concepts, and Practical Applications
Answers of Quiz Part IV: String Manipulation, Advanced Concepts, and Practical Applications
Project 4: Plagiarism Detection System
Building the Foundation: Text Preprocessing and Similarity Measurement
Handling Larger Documents and Paragraph-Level Analysis
Incorporating Advanced Text Analysis Techniques
Conclusion and Future Directions of Project 4: Plagiarism Detection System
Lo que dicen nuestros lectores sobre este libro
¡Explore las reseñas para comprender por qué este libro es una excelente elección! Descubra cómo otros se han beneficiado del conocimiento y las ideas que proporciona. Pruebe el emocionante contenido que le espera y compruebe si este libro es el libro perfecto para su viaje.
¡Excelente escritura! Como persona no relacionada con la tecnología, estaba nerviosa por leer este libro, pero quería ampliar mis horizontes. ¡Me sorprendió gratamente lo accesible que es! Hay un lenguaje metafórico maravilloso que ayuda a los «muggles de la tecnología» como yo a comprender conceptos extranjeros. Este libro está muy bien hecho y puede ayudar tanto a los programadores principiantes como a los avanzados. ¡Bien hecho!
Algoritmos y estructuras de datos con Python» no es un libro de texto típico; es como una guía en un emocionante viaje de descubrimiento. Lo que hace que destaque es su enfoque en las aplicaciones del mundo real, convirtiendo cada capítulo en una experiencia interactiva con ejercicios prácticos y proyectos que reflejan los desafíos del sector. Se nota la pasión de los autores cuando subrayan la importancia de comprender los algoritmos en el panorama actual basado en los datos. La incorporación de Python hace que esta exploración sea accesible tanto si eres un estudiante, un profesional o simplemente una mente curiosa.
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