![[समीक्षा] Grokking Algorithms (Aditya Bhargava) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2548139/c1a-085k3-z3ok3opjuv62-pnsdbg.jpg)
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Grokking Algorithms (Aditya Bhargava)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/8441552525?tag=9natreehindi-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Grokking-Algorithms-Aditya-Bhargava.html
- Apple Books: https://books.apple.com/us/audiobook/grokking-algorithms-unabridged/id1482130503?itsct=books_box_link&itscg=30200&ls=1&at=1001l3bAw&ct=9natree
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Grokking+Algorithms+Aditya+Bhargava+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/B07HQYBNYK/
#बाइनरीसर्चऔरबिगओह #हैशटेबलऔरटकराव #रिकर्शनऔरक्विकसॉर्ट #ब्रेड्थफर्स्टसर्चऔरडाइकस्ट्रा #डायनामिकप्रोग्रामिंगऔरएनपीपूर्णता #GrokkingAlgorithms
ग्रोकिंग एल्गोरिदम्स, आदित्य भार्गव की चित्रों पर आधारित कंप्यूटर विज्ञान की परिचयात्मक पुस्तक है. इसका लक्ष्य एल्गोरिदम को केवल याद रखने योग्य सूत्रों के रूप में नहीं, बल्कि प्रोग्रामिंग समस्याओं को हल करने वाली व्यावहारिक प्रक्रियाओं के रूप में समझाना है. पुस्तक की शुरुआत खोज और क्रमबद्ध करने जैसे बुनियादी कार्यों से होती है, फिर हैश टेबल, रिकर्शन, ग्राफ, लालची एल्गोरिदम, डायनामिक प्रोग्रामिंग और एनपी पूर्ण समस्याओं तक बढ़ती है. उदाहरणों में पाइथन का उपयोग है, पर मुख्य जोर किसी भाषा के सिंटैक्स से अधिक समस्या को छोटे चरणों में देखने पर है. भार्गव की विशिष्ट पद्धति विस्तृत चित्रों, रोजमर्रा की उपमाओं और छोटे कोड उदाहरणों को साथ रखती है. इसलिए पाठक समय और स्मृति की लागत, अलग डेटा संरचनाओं के प्रभाव, तथा किसी समस्या के लिए उपयुक्त तरीका चुनने की बुनियाद सीखता है. यह कठोर गणितीय प्रमाणों वाली संदर्भ-पुस्तक नहीं है, बल्कि एल्गोरिदमिक सोच में प्रवेश कराने वाला सुगम मार्गदर्शक है.
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ग्रोकिंग एल्गोरिदम्स, आदित्य भार्गव की चित्रों पर आधारित कंप्यूटर विज्ञान की परिचयात्मक पुस्तक है. इसका लक्ष्य एल्गोरिदम को केवल याद रखने योग्य सूत्रों के रूप में नहीं, बल्कि प्रोग्रामिंग समस्याओं को हल करने वाली व्यावहारिक प्रक्रियाओं के रूप में समझाना है. पुस्तक की शुरुआत खोज और क्रमबद्ध करने जैसे बुनियादी कार्यों से होती है, फिर हैश टेबल, रिकर्शन, ग्राफ, लालची एल्गोरिदम, डायनामिक प्रोग्रामिंग और एनपी पूर्ण समस्याओं तक बढ़ती है. उदाहरणों में पाइथन का उपयोग है, पर मुख्य जोर किसी भाषा के सिंटैक्स से अधिक समस्या को छोटे चरणों में देखने पर है. भार्गव की विशिष्ट पद्धति विस्तृत चित्रों, रोजमर्रा की उपमाओं और छोटे कोड उदाहरणों को साथ रखती है. इसलिए पाठक समय और स्मृति की लागत, अलग डेटा संरचनाओं के प्रभाव, तथा किसी समस्या के लिए उपयुक्त तरीका चुनने की बुनियाद सीखता है. यह कठोर गणितीय प्रमाणों वाली संदर्भ-पुस्तक नहीं है, बल्कि एल्गोरिदमिक सोच में प्रवेश कराने वाला सुगम मार्गदर्शक है.
