Physics.Math.Code
139K subscribers
5.14K photos
1.9K videos
5.78K files
4.28K links
VK: vk.com/physics_math
Чат инженеров: @math_code
Учебные фильмы: @maths_lib
Репетитор IT mentor: @mentor_it
YouTube: youtube.com/c/PhysicsMathCode

Обратная связь: @physicist_i
Download Telegram
📚 12 лучших книг по теме: Теория Графов

💾 Скачать книги

🪄 Теория графов — раздел дискретной математики, изучающий графы. В самом общем смысле граф — это множество точек (вершин, узлов), которые соединяются множеством линий (рёбер, дуг). Теория графов (то есть систем линий, соединяющих заданные точки) включена в учебные программы для начинающих математиков, поскольку:
▪️как и геометрия, обладает наглядностью;
▪️как и теория чисел, проста в объяснении и имеет сложные нерешённые задачи;
▪️не имеет громоздкого математического аппарата («комбинаторные методы нахождения нужного упорядочения объектов существенно отличаются от классических методов анализа поведения систем с помощью уравнений»);
▪️имеет выраженный прикладной характер.
#дискретная_математика #математика #алгоритмы #информатика #программирование #теория_графов #it #computer_science

📚 Подборка книг по теории графов [15 книг]

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥41👍278🤩1🫡1
12 книг по теории графов.zip
130.1 MB
📚 12 лучших книг по теме: Теория Графов

📕 Графы и их применение [1965] Оре

📘 Теория графов для учителей и школьников [2017] Мельников
📗 Графы и их применение, Пособие для учителей [1979] Березина Л.Ю.
📒 Графы [2014] Гуровиц В.М., Ховрина В.В.
📔 Теория графов [2018] Омельченко А.В.
📓 Теория графов, Алгоритмический подход [1978] Кристофидес Н.
📙 Теория графов [2003] Харари Ф
📘 Введение в теорию графов [2019] Уилсон Р.Дж.
📕 Олимпиадная математика, Задачи по теории графов с решениями и указаниями [2023] Семендяева Н.Л., Федотов М.В.
📗 Дискретная математика: графы, матроиды, алгоритмы [2001] Асанов, Баранский, Расин

В этих книгах:
▪️ Основы теории графов и их приложение для внеклассной работы в математических кружках
▪️ Все основные разделы современной теории графов — деревья, циклы, связность в графах, паросочетания, раскраски графов, планарные графы. В конце каждого параграфа приводятся задачи, дополняющие изложенный в учебнике теоретический материал.
▪️ Разнообразные алгоритмы, связанные с нахождением структурных и числовых характеристик объектов из теории графов. В частности, подробно рассматриваются различные алгоритмы поиска решения в задаче коммивояжера.
▪️ Многочисленные примеры иллюстрируют работу конкретных алгоритмов. Приводятся оценки сложности соответствующих процедур.
▪️ Взаимосвязь между теорией графов и теоретической кибернетикой (особенно теорией автоматов, исследованием операций, теорией кодирования, теорией игр).
#дискретная_математика #математика #алгоритмы #информатика #программирование #теория_графов #it #computer_science

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
👍62❤‍🔥10🔥76🤩3
🖥 👨🏻‍💻 Товарищи-разработчики, давайте обсудим старт в IT. Расскажите в комментариях:

▪️С какой первой книги вы начали изучать программирование и Computer Science ? Понравилась ли вам эта книга или нет?

▪️ Какую книгу вы считаете лучшим вариантом для начала?

▪️ Самая сложная книга, связанная с программированием, с которой вы сталкивались?

▪️Книги VS Курсы VS Метод научного тыка, пока не скомпилируется?

▪️Условный Chat GPT — добро или зло для программиста?

📝 Обсуждаем вопросы здесь

#computer_science #разработка #IT #программирование #code #coding #алгоритмы

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍407🔥7👨‍💻2👏1
📙 Задачи по теории множеств, математической логике и теории алгоритмов [2004] И.А. Лавров, Л.Л. Максимова

💾 Скачать книгу

Теория множеств — раздел математики, в котором изучаются общие свойства множеств — совокупностей элементов произвольной природы, обладающих каким-либо общим свойством. Теория множеств была создана во второй половине XIX века Георгом Кантором при значительном участии Рихарда Дедекинда.

Теория множеств стала основой многих разделов математики — общей топологии, общей алгебры, функционального анализа и оказала существенное влияние на современное понимание предмета математики.

Некоторые области применения теории множеств: компьютерные науки, информационные технологии, моделирование данных, проектирование баз данных и разработка алгоритмов. #computer_science #дискретная_математика #математика #теория_множеств #math #coding #алгоритмы

☕️ Для тех, кто захочет задонать на кофе:
ВТБ: +79616572047 (СБП) Сбер: +79026552832 (СБП)

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
👍40🔥74😍2
Задачи_по_теории_множеств,_математической_логике_и_теории_алгоритмов.zip
4.3 MB
📙 Задачи по теории множеств, математической логике и теории алгоритмов [2004] И.А. Лавров, Л.Л. Максимова

В книге в форме задач систематически изложены основы теории множеств, математической логики и теории алгоритмов. Книга предназначена для активного изучения математической логики и смежных с ней наук. Состоит из трех частей: «Теория множеств», «Математическая логика» и «Теория алгоритмов». Задачи снабжены указаниями и ответами. Все необходимые определения сформулированы в кратких теоретических введениях к каждому параграфу. 3-е издание книги вышло в 1995 г. Сборник может быть использован как учебное пособие для математических факультетов университетов, педагогических институтов, а также в технических вузах при изучении кибернетики и информатики. Для математиков – алгебраистов, логиков и кибернетиков.

Теория алгоритмов — раздел математической логики, в котором изучаются теоретические возможности эффективных процедур вычисления (алгоритмов) и их приложения.

📝 Теория алгоритмов развивается по нескольким направлениям:

▪️ Классическая теория алгоритмов. Изучает проблемы формулировки задач в терминах формальных языков, проводит классификацию задач по классам сложности (P, NP и др.).

▪️ Теория асимптотического анализа алгоритмов. Рассматривает методы получения асимптотических оценок ресурсоёмкости или времени выполнения алгоритмов, в частности, для рекурсивных алгоритмов.

▪️ Теория практического анализа вычислительных алгоритмов. Решает задачи поиска практических критериев качества алгоритмов, разработки методики выбора рациональных алгоритмов. #computer_science #дискретная_математика #математика #теория_множеств #math #coding #алгоритмы

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
🔥29👍196🤯1
🖥 Какая самая страшная структура данных?

🖥 Структуры данных в программировании — это способ организации и хранения данных таким образом, чтобы их можно было эффективно использовать и обрабатывать. Они играют ключевую роль в разработке алгоритмов и оптимизации производительности программ.

Некоторые структуры данных в программировании:

◾️ Списки. Подходят для хранения и обработки упорядоченных данных. Полезны в управлении задачами, лентах соцсетей и корзинах интернет-магазинов.

◾️ Массивы. Упорядоченная коллекция элементов фиксированного размера. Подходят для ситуаций, где размер коллекции известен или редко меняется.

◾️ Стеки. Следуют принципу «последним пришёл — первым вышел». Используются для реализации операций отмены/повтора в текстовых редакторах или ведения истории просмотров в веб-браузерах.

◾️ Очереди. Работают по принципу «первым пришёл — первым вышел». Подходят для управления заданиями печати, отправки действий пользователя в играх на сервер или обработки сообщений в чат-приложениях.

◾️ Деревья. Организуют данные иерархически. Полезны для представления данных с естественными иерархиями или связями.

◾️ Графы. Состоят из узлов (вершин) и рёбер, соединяющих эти узлы. Используются для моделирования сетей, таких как социальные сети, транспортные сети и компьютерные сети.

◾️ Хэш-таблицы. Позволяют эффективно искать, вставлять и удалять данные. Используют хэш-функцию для сопоставления ключей с соответствующими местами хранения и обеспечивают доступ к сохранённым значениям за постоянное время.
#программирование #разработка #структуры_данных #алгоритмы #IT #computer_science

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9222👨‍💻9🙈5🌚43🔥2👻2❤‍🔥1
⌨️ Программирование циклично, дамы и господа? Ваше мнение в комментариях...

👨🏻‍💻 Комментарий одного из наших подписчиков к посту с рассуждением о развитии IT:

... скорее всего тут имелось ввиду то не то чтобы сам код как таковой* а программное обеспечение в целом растёт по сложности, что провоцирует необходимость аппаратной развиваться чтобы адекватно выполнять этот код, и полученные новые вычислительные мощности в свою очередь запускают новую итерацию увеличения фичастости программ, а те в свою очередь опять подгоняют к развитию CPU.

* — не смотря на общераспространенное мнение что в целом программирование сейчас стало топорным: программисты стараются не писать реализацию сами, а прежде всего искать готовое, применять сверхвысокоуровневые и сверхабстрагированные конструкции (тратящие процессорное время) вместо того чтобы написать на Си, а сейчас так еще (что на самом деле возможно плохо для индустрии) - применяют для написания ИИ. И даже есть шутка что "раньше, когда компьютеры были большими, а программисты умными" - вот не смотря на все это и сам код в целом становится лучше, хорошеет, в том плане что тенденция в коде такова что он стремится быть максимально независящим и от аппаратуры и процессоров и от размера данных, а весь необходимый аппаратно-зависимый код стараются максимально минимизировать и изолировать в отельных маленьких модулях.

Яркий пример первые DOS игры которые от аппаратуры зависели на столько что стали не играбельны когда процессоры стали быстрее, тк "физика" в играх зависела не от времени а от частоты процессора.

Я описал более менее хороший сценарий, когда одно другое подгоняет и мы уже имеем возможность вооружившись необходимым минимумом абстракций писать код независящий от оборудования. Но дальше этим начинают злоупотреблять особенно читая мантры "время программиста дороже всего", "интересы бизнеса дороже всего", и в итоге получаются такие вещи как Electron, как Python, как приложения в браузере - печальная сторона современного IT, тот самый плохой код, тормозящий процессоры.


#IT #алгоритмы #computer_science #программирование #наука

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
💯48👍23❤‍🔥146🔥2🤓2🗿2🤷‍♂1
👨🏻‍💻 Интересная история из нашего чата ( @math_code ), которая может послужить темой для обсуждения нескольких важных вопросов.

▪️ Нужно ли переживать по поводу возраста, в котором вы начинаете изучать Computer Science и программирование в частности? Или силы и знания приходят во время процесса, во время решения и умственной активности, и это не зависит от возраста?

▪️ Нужно ли впадать в депрессию, если что-то долго не получается? Сравнивать себя с другими? Если все вокруг лучше, то неужели нужно бросать это дело? Или же наоборот нужно стремиться быть именно в том коллективе, где ты самый слабый (временно), чтобы был рост?

▪️ Что делать, если не получается решить задачу? Какой алгоритм можно предложить, чтобы научиться вытаскивать себя из таких ситуаций?

▪️ Если вы опытный разработчик, дайте советы начинающим. Именно те советы, которых вам так сильно не хватало на старте вашего обучения. Расскажите про свой опыт, свою историю успеха и неудач. Расскажи про ваш возраст.

📚 Подборка книг по дискретной математике, информатике, алгоритмам

📚 Искусство программирования / The Art of Computer Programming

📚 3 книги по программированию [Никлаус Вирт]

🖥 Какая самая страшная структура данных?

#IT #алгоритмы #computer_science #программирование #наука

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
33👍25🔥8👻32❤‍🔥1🙏1