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我不是招聘人員。我是一個軟件工程師。正因為如此，我知道被要求當場想出聰明的算法，然后在白板上寫出完美的代碼是什么感覺。作為一個求職者和面試官，我都經歷過這些。

破解編碼面試，第六版是在這里幫助你通過這個過程，教你需要知道的，并使你在你最好的表現。我曾經指導和面試過成百上千的軟件工程師。結果就是這本書。

學習如何發現問題中的提示和隱藏的細節，如何把問題分解成易于處理的小塊，學習技術讓自己擺脫困境，學習(或重新學習)核心的計算機科學概念，并練習189個面試問題和解決方案。

這些面試問題都是真實的;它們不是從計算機科學教科書中抽出來的。它們反映了頂級公司真正要問的問題，所以你可以盡可能地做好準備。里面有什么

• 189個編程面試問題，從基礎到最棘手的算法問題。
• 一個如何推導每個解決方案的演練，以便您可以學習如何自己到達那里。
• 如何解決這189個問題的提示，就像你在真正的面試中會得到的那樣。
• 解決算法問題的五種已被證實的策略，這樣你就可以解決你從未見過的問題。
• 廣泛覆蓋基本主題，如大O時間，數據結構，和核心算法。
• 看看像谷歌和Facebook這樣的頂級公司是如何雇傭開發人員的。
• 準備并戰勝面試軟面的技巧:行為性問題。
• 對于面試官和公司:詳細說明怎樣才能提出一個好的面試問題和招聘流程。

本書使用高級Python語言首次介紹科學應用的計算機編程。該闡述以實例和問題為導向，其中應用程序取自數學、數值微積分、統計學、物理學、生物學和金融。這本書教授“matlab風格”和過程編程以及面向對象編程。高中數學是一個必要的背景，它有利于學習經典和數字一元微積分并行閱讀這本書。除了學習如何編寫計算機程序，讀者還將學習如何利用數值方法和程序設計來解決科學和工程的各個分支中出現的數學問題。通過混合編程，數學和科學應用，這本書為實踐計算科學奠定了堅實的基礎。

這本書的目的是使用從數學和自然科學的例子來教授計算機編程。我們選擇使用Python編程語言，因為它結合了非凡的表達能力和非常干凈、簡單和緊湊的語法。Python很容易學習，非常適合作為計算機編程的入門。Python也非常類似于MATLAB，是一種很好的數學計算語言。將Python與編譯語言(如Fortran、C和c++)相結合很容易，這些語言被廣泛用于科學計算。

本書中的例子將編程與數學、物理、生物和金融的應用程序相結合。讀者需要具備基本的一元微積分知識，在高中數學強化課程中教授。這當然是一個優勢，以并行的大學微積分課程，最好包含經典和數值方面的微積分。雖然不是嚴格要求，高中物理背景使許多例子更有意義。

許多入門編程書籍都很緊湊，重點是列出編程語言的功能。然而，學習編程就是學習如何像程序員一樣思考。這本書主要關注的是思考過程，或者等價地說: 編程是一種解決問題的技術。這就是為什么大多數頁面都致力于編程中的案例研究，在這里我們定義一個問題并解釋如何創建相應的程序。新的結構和編程風格(我們可以稱之為理論)通常也通過示例介紹。

利用Python及其標準庫中的數值和數學模塊，以及流行的開源數值Python包，如NumPy、SciPy、FiPy、matplotlib等。這個完全修訂的版本，更新了每個包的最新細節和更改Jupyter項目，演示了如何在大數據，云計算，金融工程，商業管理和更多的數字計算解決方案和數學模型應用。

Numerical Python，第二版，提供了許多使用Python在數據科學和統計中應用的全新案例研究示例，以及對以前的許多示例的擴展。由于Python的語法簡單而高級，以及數據分析的多種選項，因此它們都展示了Python在快速開發和探索性計算方面的強大功能。

閱讀本書后，讀者將熟悉許多計算技術，包括基于數組和符號計算，可視化和數字文件I/O，方程求解，優化，插值和積分，以及領域特定的計算問題，如微分方程求解，數據分析，統計建模和機器學習。

科學和數值計算是研究、工程和分析領域的一個蓬勃發展的領域。在過去的幾十年里，計算機行業的革命為計算機從業者提供了新的和強大的工具。這使得前所未有的規模和復雜性的計算工作成為可能。結果，整個領域和行業如雨后春筍般涌現出來。這種發展仍在繼續，隨著硬件、軟件和算法的不斷改進，它正在創造新的機會。最終，實現這一運動的技術是近幾十年來發展起來的強大的計算硬件。然而，對于計算從業者來說，用于計算工作的軟件環境與執行計算的硬件同等重要(如果不是更重要的話)。這本書是關于一個流行的快速增長的數值計算環境:Python編程語言及其用于計算工作的庫和擴展的充滿活力的生態系統。

計算是一項跨學科的活動，需要理論和實踐學科的經驗和專業知識:對數學和科學思維的牢固理解是有效計算工作的基本要求。同樣重要的是在計算機編程和計算機科學方面的扎實訓練。這本書的作用是通過介紹如何使用Python編程語言和圍繞該語言出現的計算環境來完成科學計算，從而將這兩個主題連接起來。在這本書中，假定讀者先前有一些數學和數值方法的訓練，以及Python編程的基本知識。這本書的重點是介紹用Python解決計算問題的實用方法。簡要介紹的理論涵蓋的主題給出在每一章，以介紹符號和提醒讀者的基本方法和算法。然而，這本書并不是對數值方法的自洽處理。為了幫助讀者以前不熟悉這本書的一些主題，進一步閱讀的參考文獻在每一章的結尾。同樣，沒有Python編程經驗的讀者可能會發現，將這本書和一本專注于Python編程語言本身的書一起閱讀會很有用

//www.programmer-books.com/wp-content/uploads/2019/02/Numerical-Python-2nd-Edition.pdf

Python算法，第二版解釋了Python算法分析和設計的方法。作者Magnus Lie Hetland，開始Python的作者，這本書尖銳地關注經典算法，但它也提供了一個堅實的理解基本算法解決問題的技術。

這本書以高度可讀的方式處理編程和計算機科學的一些最重要和具有挑戰性的領域。它涵蓋了算法理論和編程實踐，展示了理論是如何在真實的Python程序中反映出來的。介紹了Python語言中內置的知名算法和數據結構，并向用戶展示了如何實現和評估其他算法和數據結構。

//www.apress.com/gp/book/9781484200568

這本書是為任何想學習如何開發機器學習系統的人準備的。我們將從理論和實踐兩方面涵蓋關于機器學習算法的最重要概念，并將使用Python編程語言中的Scikit-learn庫實現許多機器學習算法。在第一章中，您將學習機器學習最重要的概念，在下一章中，您將主要學習分類。在最后一章中，你將學習如何訓練你的模型。我假定你已經了解了編程的基礎知識。

學習使用Python分析數據和預測結果的更簡單和更有效的方法

Python機器學習教程展示了通過關注兩個核心機器學習算法家族來成功分析數據，本書能夠提供工作機制的完整描述，以及使用特定的、可破解的代碼來說明機制的示例。算法用簡單的術語解釋，沒有復雜的數學，并使用Python應用，指導算法選擇，數據準備，并在實踐中使用訓練過的模型。您將學習一套核心的Python編程技術，各種構建預測模型的方法，以及如何測量每個模型的性能，以確保使用正確的模型。關于線性回歸和集成方法的章節深入研究了每種算法，你可以使用書中的示例代碼來開發你自己的數據分析解決方案。

機器學習算法是數據分析和可視化的核心。在過去，這些方法需要深厚的數學和統計學背景，通常需要結合專門的R編程語言。這本書演示了機器學習可以如何實現使用更廣泛的使用和可訪問的Python編程語言。

使用線性和集成算法族預測結果

建立可以解決一系列簡單和復雜問題的預測模型

使用Python應用核心機器學習算法

直接使用示例代碼構建自定義解決方案

機器學習不需要復雜和高度專業化。Python使用了更簡單、有效和經過良好測試的方法，使這項技術更容易為更廣泛的受眾所接受。Python中的機器學習將向您展示如何做到這一點，而不需要廣泛的數學或統計背景。

如果您是用Python編程的新手，并且正在尋找可靠的介紹，那么這本書就是為您準備的。由計算機科學教師開發，在“為絕對初學者”系列叢書通過簡單的游戲創造教授編程的原則。您將獲得實際的Python編程應用程序所需的技能，并將了解如何在真實場景中使用這些技能。在整個章節中，你會發現一些代碼示例來說明所提出的概念。在每一章的結尾，你會發現一個完整的游戲，展示了這一章的關鍵思想，一章的總結，以及一系列的挑戰來測試你的新知識。當你讀完這本書的時候，你將非常精通Python，并且能夠將你所學到的基本編程原理應用到你要處理的下一種編程語言。

本書涵蓋了這些領域中使用Python模塊演示的概率、統計和機器學習的關鍵思想。整本書包括所有的圖形和數值結果，都可以使用Python代碼及其相關的Jupyter/IPython Notebooks。作者通過使用多種分析方法和Python代碼的有意義的示例，開發了機器學習中的關鍵直覺，從而將理論概念與具體實現聯系起來。現代Python模塊(如panda、y和Scikit-learn)用于模擬和可視化重要的機器學習概念，如偏差/方差權衡、交叉驗證和正則化。許多抽象的數學思想，如概率論中的收斂性，都得到了發展，并用數值例子加以說明。本書適合任何具有概率、統計或機器學習的本科生，以及具有Python編程的基本知識的人。

Python算法，第二版解釋了Python方法的算法分析和設計。本書由《初級Python》的作者Magnus Lie Hetland撰寫，主要關注經典算法，但也對基本的算法解決問題技術有了深入的理解。

這本書涉及一些最重要和最具挑戰性的領域的編程和計算機科學在一個高度可讀的方式。它涵蓋了算法理論和編程實踐，演示了理論是如何反映在真實的Python程序中的。介紹了Python語言中內置的著名算法和數據結構，并向用戶展示了如何實現和評估其他算法和數據結構

簡介： Python作為目前受歡迎的語言之一，越來越多的人成為Pythoner，這本書不僅僅是一本Python說明書，該書基于Python3.7。 Python中的經典計算機科學問題可以使用經過時間驗證的方案，練習和算法來提高您的CS解決問題的能力。看起來很新或獨特的計算機科學問題通常源于經典算法，編碼技術和工程原理。并且經典方法仍然是解決它們的最佳方法！通過對本書的學習，將解決許多編碼難題，從簡單的任務（如二進制搜索算法）到使用k-means進行數據聚類。該書主要包括：

• 搜索算法
• 圖的常用技術
• 神經網絡
• 遺傳算法
• 對抗搜索
• 使用類型提示
• 涵蓋Python 3.7

目錄：

• 簡介
• 小問題
• 搜索問題
• 約束滿足問題
• 圖問題
• 遺傳算法
• K均值聚類
• 簡單的神經網絡
• 對抗搜索
• 其他問題

作者介紹： David Kopec是位于佛蒙特州伯靈頓的尚普蘭學院的計算機科學與創新助理教授。他是一個有經驗的軟件開發者.