Грокаем алгоритмы. Иллюстрированное пособие для программистов и любопытствующих

www.manning.com/books/grokking-algorithms или https://github.com/egonschiele/grokking_algorithms) и выполните. Так у вас в памяти останется гораздо больше, чем просто при чтении.

если вы попытаетесь решить задачу для 100+ городов, сделать это вовремя не удастся — Солнце погаснет раньше.
Какой ужасный алгоритм! Значит, коммивояжер должен найти другое решение, верно? Но у него ничего не получится. Это одна из знаменитых нерешенных задач в области теории вычислений. Для нее не существует известного быстрого алгоритма, и ученые считают, что найти более эффективный алгоритм для этой задачи в принципе невозможно. В лучшем случае для нее можно поискать приближенное решение

Скорость алгоритмов измеряется не в секундах, а в темпе роста количества операций.

Когда я в этой книге упоминаю «O-большое» (об этом чуть позднее), log всегда означает log2.

Методы решения задач рассматриваются в главах 4, 8 и 9. Если вы столкнулись со сложной задачей и не знаете, как эффективно ее решить, воспользуйтесь стратегией «разделяй и властвуй» (глава 4) или методом динамического программирования (глава 9). А если вы поняли, что эффективного решения не существует, попробуйте получить приближенный ответ с использованием жадного алгоритма (глава 8).

Когда функция вызывает саму себя, это называется рекурсией.

Массивы обеспечивают быстрое чтение.

• Списки обеспечивают быструю вставку и выполнение.

Боб пишет алгоритм поиска для NASA. Его алгоритм заработает, когда ракета будет подлетать к Луне, и поможет вычислить точку посадки.

https://github.com/egonschiele/grokking_algorithms

Ли Колдуэлла с сайта Stack Overlow: «Циклы могут ускорить работу программы. Рекурсия может ускорить работу программиста. Выбирайте, что важнее в вашей ситуации!»