Título :	Introduction to Computational Thinking : Problem Solving, Algorithms, Data Structures, and More
Tipo de documento:	documento electrónico
Autores:	Mailund, Thomas, Autor
Mención de edición:	1 ed.
Editorial:	Berkeley, CA : Apress
Fecha de publicación:	2021
Número de páginas:	XIII, 657 p. 78 ilustraciones
ISBN/ISSN/DL:	978-1-4842-7077-6
Nota general:	Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave:	Programación informática  Técnicas de programación  Informática  Python (lenguaje de programa informático)  Algoritmo  Pitón
Índice Dewey:	4
Resumen:	Aprenda enfoques del pensamiento computacional y el arte de diseñar algoritmos. La mayoría de los algoritmos que verá en este libro se utilizan en casi todo el software que se ejecuta en su computadora. Aprender a programar puede resultar muy gratificante. Es una sensación especial ver una computadora traducir tus pensamientos en acciones y ver cómo resuelve tus problemas por ti. Sin embargo, para llegar a ese punto hay que aprender a pensar en los cálculos de una manera nueva: hay que aprender a pensar computacionalmente. Este libro comienza discutiendo modelos del mundo y cómo formalizar los problemas. Esto conduce a una definición de pensamiento computacional y a colocar el pensamiento computacional en un contexto más amplio. La codificación práctica del libro se realiza en Python; Obtendrá una introducción a la programación en Python, incluido cómo configurar su entorno de desarrollo. Usted: Pensará de manera computacional Adquirirá técnicas generales para la resolución de problemas Verá técnicas algorítmicas generales y concretas Programará soluciones que sean computacionalmente eficientes y mantenibles.
Nota de contenido:	1: Introduction -- 2: Introducing Python Programming -- 3: Introduction to Algorithms -- 4: Algorithmic Efficiency -- 5: Searching and Sorting -- 6: Functions -- 7: Inner Functions -- 8: Recursion -- 9: Divide and Conquer and Dynamic Programming -- 10: Hidden Markov Models -- 11: Data Structures, Objects and Classes -- 12: Class Hierarchies and Inheritance -- 13: Sequences -- 14: Sets -- 15: Red-black Search Trees -- 16: Stacks and Queues -- 17: Priority Queues -- 18: Conclusions.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i

Introduction to Computational Thinking : Problem Solving, Algorithms, Data Structures, and More [documento electrónico] / Mailund, Thomas, Autor  . -  1 ed.  . - Berkeley, CA : Apress, 2021 . - XIII, 657 p. 78 ilustraciones.
ISBN : 978-1-4842-7077-6
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.

Palabras clave:	Programación informática  Técnicas de programación  Informática  Python (lenguaje de programa informático)  Algoritmo  Pitón
Índice Dewey:	4
Resumen:	Aprenda enfoques del pensamiento computacional y el arte de diseñar algoritmos. La mayoría de los algoritmos que verá en este libro se utilizan en casi todo el software que se ejecuta en su computadora. Aprender a programar puede resultar muy gratificante. Es una sensación especial ver una computadora traducir tus pensamientos en acciones y ver cómo resuelve tus problemas por ti. Sin embargo, para llegar a ese punto hay que aprender a pensar en los cálculos de una manera nueva: hay que aprender a pensar computacionalmente. Este libro comienza discutiendo modelos del mundo y cómo formalizar los problemas. Esto conduce a una definición de pensamiento computacional y a colocar el pensamiento computacional en un contexto más amplio. La codificación práctica del libro se realiza en Python; Obtendrá una introducción a la programación en Python, incluido cómo configurar su entorno de desarrollo. Usted: Pensará de manera computacional Adquirirá técnicas generales para la resolución de problemas Verá técnicas algorítmicas generales y concretas Programará soluciones que sean computacionalmente eficientes y mantenibles.
Nota de contenido:	1: Introduction -- 2: Introducing Python Programming -- 3: Introduction to Algorithms -- 4: Algorithmic Efficiency -- 5: Searching and Sorting -- 6: Functions -- 7: Inner Functions -- 8: Recursion -- 9: Divide and Conquer and Dynamic Programming -- 10: Hidden Markov Models -- 11: Data Structures, Objects and Classes -- 12: Class Hierarchies and Inheritance -- 13: Sequences -- 14: Sets -- 15: Red-black Search Trees -- 16: Stacks and Queues -- 17: Priority Queues -- 18: Conclusions.
En línea:	https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
Link:	https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i