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Algorithms on Trees and Graphs: With Python Code (Texts in Computer Science)
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Lo que destaca
Detalles de producto
| Publisher | Springer |
| Publication date | October 12, 2021 |
| Edition | Second Edition 2021 |
| Language | English |
| Print length | 402 pages |
| ISBN-10 | 3030818845 |
| ISBN-13 | 978-3030818845 |
| Item Weight | 1.55 pounds (700 grams) |
| Dimensions | 6.5 x 1 x 9.75 inches (16.5 x 2.5 x 24.8 cm) |
| Part of series | Texts in Computer Science |
¿Quién debería comprarlo?
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Computer Science Students
Ideal for students studying algorithms and data structures in their computer science curriculum, with practical Python examples provided.
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Software Developers
Beneficial for developers looking to enhance their understanding of complex algorithms applicable in software design and development.
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Data Scientists
Suitable for data scientists needing efficient algorithms for data analysis and manipulation via trees and graphs.
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Beginners in Coding
Not suitable for absolute beginners; pre-existing knowledge of algorithms and Python is necessary for comprehensive understanding.
DESCRIPCIÓN DEL PRODUCTO
Algorithms on Trees and Graphs: With Python Code (Texts in Computer Science)
Preguntas y respuestas de los clientes
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¿Cómo comprar Algorithms on Trees and Graphs: With Python Code en línea desde Ubuy?
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¿Está Algorithms on Trees and Graphs: With Python Code disponible para comprar en línea en Mexico?
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Graph Theory Editorial Review
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Ventajas
- Clear explanations and examples
- Comprehensive coverage of algorithms
- Practical Python code implementations
- Suitable for beginners and advanced learners
- Well-structured chapters and exercises
Desventajas
- Occasional typographical errors
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Características y beneficios
- Intuitive introduction to graph algorithms
- Structured pseudocode with correctness proofs and worst-case analyses
- Covers classical and advanced algorithmic results
- Includes Python code for all algorithms
- Supports students and professionals with comprehensive resources
- Relevant for fields like computational biology, bioinformatics, and computational chemistry
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