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Algorithm Design

Les 10 meilleurs produits en juillet 2025
Dernière mise à jour : 14 juillet 2025
Nothing
Nothing
Nothing Ear (a) ecouteurs Bluetooth sans Fil avec Intégration de ChatGPT, Réduction Active du Bruit, Algorithme Bass Enhance et Jusqu’à 42,5 Heures d’écoute - Noir
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81

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#7

  • RÉDUCTION ACTIVE DE BRUIT INTELLIGENTE: Jusqu'à 45 db, notre réduction de bruit la plus puissante à ce jour. Les Ear (a) recherchent automatiquement la présence de fuites sonores entre votre écouteur et votre conduit auditif, puis adaptent le niveau nécessaire pour les compenser. Vous bénéficiez ainsi de la meilleure réduction de bruit possible. Dès que vous les mettez.
  • ChatGPT, INTÉGRÉ: Demandez, écoutez et apprenez grâce à ChatGPT en déplacement. Une intégration unique en son genre, conçue pour votre écosystème Nothing. Exclusivement sur les écouteurs Nothing lorsqu’ils sont connectés aux téléphones Nothing. Disponible sur Phone (2) et bientôt sur Phone (1) et Phone (2a) via des mises à jour logicielles. - CONTRÔLE VOCAL: Utilisez votre voix pour accéder à ChatGPT avec Ear et Ear (a), où que vous soyez. Configuration via l’application Nothing X.
  • RÉDUCTION ACTIVE DU BRUIT ADAPTATIVE: Une nouvelle expérience sonore. Basculez entre 3 niveaux de réduction de bruit. Ou laissez les Ear (a) la gérer. Lorsque vous sélectionnez « Adaptif » dans l'application Nothing X, les Ear (a) appliquent automatiquement le niveau approprié de réduction de bruit en temps réel en fonction de votre environnement. Ainsi, vous n'avez pas à le faire vous même.
  • PUISSANT HAUT-PARLEUR DE 11 MM: Clair, profond, percutant. Deux fois plus puissants que les Ear (2), les Ear (a) restituent des basses encore plus profondes. L'espace supplémentaire permet une meilleure vibration des ondes sonores. Deux évents ont été ajoutés pour améliorer la circulation de l'air dans l'écouteur. Pour moins de distorsion et une clarté globale accentuée.
  • ALGORITHME BASS ENHANCE: Les Ear (a) améliorent les basses fréquences de votre musique en temps réel, rehaussant les sons riches en basses pour en distinguer jusqu'au moindre détail. - HI-RES WIRELESS AUDIO: Les Ear (a) offrent un son haute résolution certifié pour une lecture jusqu'à 990 kbit/s et des fréquences pouvant atteindre 24 bits/96 kHz. Compatibles avec le codec LDAC*. Le résultat est une expérience audio puissante et pure.* Nécessite des appareils prenant en charge LDAC
  • JUSQU’À 9,5 HEURES DE MUSIQUE: les Ear (a) peuvent fournir 40,5 % de lecture non-stop supplémentaire avec une recharge unique, ou remettez les écouteurs dans le boîtier pour prolonger l'autonomie jusqu'à 42,5 heures (lorsque l'ANC est désactivée). - CHARGE RAPIDE: Pour accélérer les recharges, les Ear (a) peuvent bénéficier d'une charge rapide pendant 10 minutes et délivrer 10 heures de lecture de musique (avec réduction de bruit désactivée).
  • CLEAR VOICE TECHNOLOGY: Clair comme le jour. Les Ear (a) isolent votre voix des distractions quotidiennes pour que vos appels téléphoniques à l'extérieur soient aussi nets que des conversations en tête à tête. Avec un nouveau microphone et un évent supplémentaire laissant passer le vent, nous avons réduit les interférences de 60 % par rapport aux Ear (2).
  • DOUBLE CONNEXION: Restez connecté à deux appareils en même temps. Écoutez de la musique sur votre ordinateur et basculez facilement sur votre téléphone pour répondre à un appel. Sans le moindre effort. - MODE FAIBLE LATENCE: Décalage audio réduit pour le gaming. Déclenché automatiquement en Mode Jeu sur un Nothing Phone. Avec une latence de bout en bout inférieure à 120 ms
  • TOUT LE RESTE: Jumelage rapide Microsoft Swift, Voyant LED pour l'état de charge, Contrôles par pression, Trouver mes écouteurs, Résistance à l'eau IP54 pour les écouteurs/IPX2 pour le boîtier, Détection intra-auriculaire, Jumelage rapide Google Fast Pair, Test des embouts.
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Ashish Kumar
Ashish Kumar
Design & Analysis of Algorithm                  
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64

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#10

  • 1. Introduction to Algorithms
  • 2. Efficiency of algorithm
  • 3. Analysis of insertion sort
  • 4. Insertion sort
  • 5. The divide-and-conquer approach
  • 6. Analyzing divide-and-conquer algorithms
  • 7. Asymptotic notation
  • 8. Asymptotic notation in equations and inequalities
  • 9. Standard notations and common functions
  • 10. The hiring problem
  • 11. Indicator random variables
  • 12. Balls and bins
  • 13. Probabilistic analysis and further uses of indicator random variables
  • 14. Streaks
  • 15. The on-line hiring problem
  • 16. Overview of Recurrences
  • 17. The substitution method for recurrences
  • 18. The recursion-tree method
  • 19. The master method
  • 20. Proof of the master theorem
  • 21. The proof for exact powers
  • 22. Floors and ceilings
  • 23. Randomized algorithms
  • 24. Heaps
  • 25. Maintaining the heap property
  • 26. Building a heap
  • 27. The heapsort algorithm
  • 28. Priority queues
  • 29. Description of quicksort
  • 30. Performance of quicksort
  • 31. A randomized version of quicksort
  • 32. Analysis of quicksort
  • 33. Lower bounds for sorting
  • 34. Counting sort
  • 35. Radix sort
  • 36. Minimum and maximum
  • 37. Selection in expected linear time
  • 38. Bucket sort
  • 39. Selection in worst-case linear time
  • 40. Stacks and queues
  • 41. Linked lists
  • 42. Implementing pointers and objects
  • 43. Representing rooted trees
  • 44. Direct-address tables
  • 45. Hash tables
  • 46. Hash functions
  • 47. Open addressing
  • 48. Perfect hashing
  • 49. introduction to binary search tree
  • 50. Querying a binary search tree
  • 51. Insertion and deletion
  • 52. Randomly built binary search trees
  • 53. Red-Black Trees
  • 54. Rotations of red black tree
  • 55. Insertion in red black tree
  • 56. Deletion in red black tree
  • 57. Dynamic order statistics
  • 58. Augmenting a Data Structure
  • 59. Interval Trees
  • 60. Overview of Dynamic Programming
  • 61. Assembly-line scheduling
  • 62. Matrix-chain multiplication
  • 63. Elements of dynamic programming
  • 64. Longest common subsequence
  • 65. Optimal binary search trees
  • 66. Greedy Algorithms
  • 67. Elements of the greedy strategy
  • 68. Huffman codes
  • 69. Theoretical foundations for greedy methods
  • 70. A task-scheduling problem
  • 71. Aggregate analysis
  • 72. The accounting method
  • 73. The potential method
  • 74. Dynamic tables
  • 75. B-Trees
  • 76. Definition of B-trees
  • 77. Basic operations on B-trees
  • 78. Deleting a key from a B-tree
  • 79. Binomial Heaps
  • 80. Operations on binomial heaps
  • 81. Fibonacci Heaps
  • 82. Mergeable-heap operations
  • 83. Decreasing a key and deleting a node
  • 84. Bounding the maximum degree
  • 85. Data Structures for Disjoint Sets
  • 86. Linked-list representation of disjoint sets
  • 87. Disjoint-set forests
  • 88. Analysis of union by rank with path compression
  • 89. Representations of graphs
  • 90. Breadth-first search
  • 91. Depth-first search
  • 92. Topological sort
  • 93. Strongly connected components
  • 94. Minimum Spanning Trees
  • 95. Growing a minimum spanning tree
  • 96. The algorithms of Kruskal and Prim
  • 97. Single-Source Shortest Paths
  • 98. The Bellman-Ford algorithm
  • 99. Single-source shortest paths in directed acyclic graphs
  • 100. Dijkstra's algorithm
  • 101. Difference constraints and shortest paths
  • 102. Shortest paths and matrix multiplication
  • 103. The Floyd-Warshall algorithm
  • 104. Johnson's algorithm for sparse graphs
  • 105. Flow networks
  • 106. The Ford-Fulkerson method
  • 107. Maximum bipartite matching
  • 108. Push-relabel algorithms
  • 109. The relabel-to-front algorithm
  • 110. Comparison networks
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