Mastering Algorithms with Python

🧠 درک عمیق الگوریتم‌ها و بهبود توانایی حل مسئله با استفاده از پایتون

با مثال‌های کاربردی و توضیحات روشن، این کتاب پلی میان متون دانشگاهی سنگین و منابع بیش‌از‌حد ساده‌ی صنعتی ایجاد می‌کند تا شما را به درک واقعی منطق پشت الگوریتم‌ها برساند.

تمرکز این کتاب بر منطق و ساختار الگوریتم‌های کلیدی مانند جست‌وجوی سطحی (BFS)، جست‌وجوی عمقی (DFS)، تقسیم‌و‌غلبه (Divide and Conquer)، روش‌های حریصانه (Greedy Methods) و برنامه‌نویسی پویا (Dynamic Programming) است.

با ارائه‌ی مثال‌هایی از سطح ساده تا پیشرفته و اتصال آن‌ها به نمونه‌های واقعی مانند استراتژی‌های شطرنج و Seam Carving، این کتاب به شما کمک می‌کند تا درک عمیق‌تری از الگوریتم‌ها داشته باشید و بتوانید آن‌ها را در مسائل واقعی به‌کار ببرید.

هر فصل شامل کدهای کامل پایتون است تا بتوانید به‌صورت عملی مفاهیم را اجرا و مرور کنید—بنابراین این کتاب مرجعی کاربردی برای متخصصان فناوری اطلاعات محسوب می‌شود که می‌خواهند با وضوح و اطمینان بیشتری به الگوریتم‌ها بپردازند.

📘 آنچه در این کتاب خواهید آموخت:

· درک الگوریتم‌های پایه مانند BFS، DFS، Divide-and-Conquer، روش‌های حریصانه و برنامه‌نویسی پویا از طریق مثال‌های عملی

· پیاده‌سازی الگوریتم‌ها در پایتون با راهنمای گام‌به‌گام و کدهای کامل برای استفاده‌ی آتی

· ایجاد پایه‌ای مستحکم در مفاهیم پیشرفته مانند درخت‌های پوشای کمینه (MST)، تبدیل سریع فوریه (FFT) و جست‌وجوی درختی مونت‌کارلو (MCTS)

· مرور سریع مفاهیم ضروری پایتون از جمله انواع داده، کنترل جریان، ژنراتورها، دکوراتورها و کلاس‌ها برای درک بهتر الگوریتم‌ها

📗 کتاب Mastering Algorithms with Python گزینه‌ای ایده‌آل برای متخصصان IT است که می‌خواهند مهارت‌های خود را ارتقا دهند و الگوریتم‌ها را با شفافیت، منطق و اعتمادبه‌نفس فراگیرند.

Gain a solid understanding of algorithms and improve your problem-solving abilities using Python code. With practical examples and clear explanations, this book bridges the gap between dense academic texts and overly simple industry guides.

Focusing on the logic behind essential algorithms such as Breadth First Search (BFS), Depth First Search (DFS), Divide-and-Conquer, Greedy Methods, and Dynamic Programming, the book provides ample examples, from easy to more advanced. By connecting these concepts to real-world examples, such as chess strategies and the Seam Carving, the book helps readers better grasp and apply algorithms. Each chapter also includes fully implemented Python code, making it a practical reference.

Mastering Algorithms with Python is ideal for IT professionals looking to enhance their skills and approach algorithms with clarity and confidence.

What You Will Learn

· Understand foundational algorithms such as BFS, DFS, Divide-and-Conquer, Greedy Methods, Dynamic Programming through practical examples

· Implement algorithms in Python with step-by-step guidance and fully functional code for future reference

· Build a solid foundation in advanced concepts such as Minimum Spanning Trees, Fast Fourier Transform, and Monte Carlo Tree Search

· Quickly review Python essentials, including data types, flow control, generators, decorators, and classes to enhance your algorithmic understanding

Table of Contents

Chapter 1: Recursion

Chapter 2: Divide and Conquer

Chapter 3: Greedy Algorithm

Chapter 4: Dynamic Programming

Chapter 5: RSA Cryptosystem

Chapter 6: Monte Carlo

Chapter 7: A Tale of Ten Cities

Chapter 8: Chess

Appendix A: A Quick Review of Python

Appendix B: Environment Setup and Package Installation

Appendix C: References

About the Author

Chenyang Shi is a Data Science manager at a leading consulting firm, specializing in applying machine learning and data science to enhance marketing and commercialization forecasting for major pharmaceutical clients. He earned his Ph.D. from Department of Applied Physics and Applied Mathematics at Columbia University (2015) and a Master’s in Computer Science with a focus on Machine Learning from Georgia Institute of Technology (2020). With over a decade of Python programming experience, Chenyang is the lead author of two peer-reviewed software programs, JRgui (published at ACS Omega) and xINTERPDF (Journal of Applied Crystallography), comprising over 7,500 lines of Python code.