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Introduction to Algorithms, Second Edition (Englisch) Gebundene Ausgabe – 5. September 2001


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Produktinformation

  • Gebundene Ausgabe: 1202 Seiten
  • Verlag: MIT Press; Auflage: 2 (5. September 2001)
  • Sprache: Englisch
  • ISBN-10: 0262032937
  • ISBN-13: 978-0262032933
  • Größe und/oder Gewicht: 20,3 x 5,7 x 22,9 cm
  • Durchschnittliche Kundenbewertung: 4.5 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (11 Kundenrezensionen)
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Produktbeschreibungen

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Aimed at any serious programmer or computer science student, the new second edition of Introduction to Algorithms builds on the tradition of the original with a truly magisterial guide to the world of algorithms. Clearly presented, mathematically rigorous, and yet approachable even for the math-averse, this title sets a high standard for a textbook and reference to the best algorithms for solving a wide range of computing problems.

With sample problems and mathematical proofs demonstrating the correctness of each algorithm, this book is ideal as a textbook for classroom study, but its reach doesn't end there. The authors do a fine job of explaining each algorithm. (Reference sections on basic mathematical notation will help readers bridge the gap, but it will help to have some math background to appreciate the full achievement of this handsome hardcover volume.) Every algorithm is presented in pseudo-code, which can be implemented in any computer language, including C/C++ and Java. This ecumenical approach is one of the book's strengths. When it comes to sorting and common data structures, from basic linked lists to trees (including binary trees, red-black, and B-trees), this title really shines, with clear diagrams that show algorithms in operation. Even if you just glance over the mathematical notation here, you can definitely benefit from this text in other ways.

The book moves forward with more advanced algorithms that implement strategies for solving more complicated problems (including dynamic programming techniques, greedy algorithms, and amortized analysis). Algorithms for graphing problems (used in such real-world business problems as optimizing flight schedules or flow through pipelines) come next. In each case, the authors provide the best from current research in each topic, along with sample solutions.

This text closes with a grab bag of useful algorithms including matrix operations and linear programming, evaluating polynomials, and the well-known Fast Fourier Transformation (FFT) (useful in signal processing and engineering). Final sections on "NP-complete" problems, like the well-known traveling salesman problem, show off that while not all problems have a demonstrably final and best answer, algorithms that generate acceptable approximate solutions can still be used to generate useful, real-world answers.

Throughout this text, the authors anchor their discussion of algorithms with current examples drawn from molecular biology (like the Human Genome Project), business, and engineering. Each section ends with short discussions of related historical material, often discussing original research in each area of algorithms. On the whole, they argue successfully that algorithms are a "technology" just like hardware and software that can be used to write better software that does more, with better performance. Along with classic books on algorithms (like Donald Knuth's three-volume set, The Art of Computer Programming), this title sets a new standard for compiling the best research in algorithms. For any experienced developer, regardless of their chosen language, this text deserves a close look for extending the range and performance of real-world software. --Richard Dragan

Topics covered: Overview of algorithms (including algorithms as a technology); designing and analyzing algorithms; asymptotic notation; recurrences and recursion; probabilistic analysis and randomized algorithms; heapsort algorithms; priority queues; quicksort algorithms; linear time sorting (including radix and bucket sort); medians and order statistics (including minimum and maximum); introduction to data structures (stacks, queues, linked lists, and rooted trees); hash tables (including hash functions); binary search trees; red-black trees; augmenting data structures for custom applications; dynamic programming explained (including assembly-line scheduling, matrix-chain multiplication, and optimal binary search trees); greedy algorithms (including Huffman codes and task-scheduling problems); amortized analysis (the accounting and potential methods); advanced data structures (including B-trees, binomial and Fibonacci heaps, representing disjoint sets in data structures); graph algorithms (representing graphs, minimum spanning trees, single-source shortest paths, all-pairs shortest paths, and maximum flow algorithms); sorting networks; matrix operations; linear programming (standard and slack forms); polynomials and the Fast Fourier Transformation (FFT); number theoretic algorithms (including greatest common divisor, modular arithmetic, the Chinese remainder theorem, RSA public-key encryption, primality testing, integer factorization); string matching; computational geometry (including finding the convex hull); NP-completeness (including sample real-world NP-complete problems and their insolvability); approximation algorithms for NP-complete problems (including the traveling salesman problem); reference sections for summations and other mathematical notation, sets, relations, functions, graphs and trees, as well as counting and probability backgrounder (plus geometric and binomial distributions).

Synopsis

This title covers a broad range of algorithms in depth, yet makes their design and analysis accessible to all levels of readers. Each chapter is relatively self-contained and can be used as a unit of study. The algorithms are described in English and in a pseudocode designed to be readable by anyone who has done a little programming. The explanations have been kept elementary without sacrificing depth of coverage or mathematical rigor. This second edition features new chapters on the role of algorithms, probabilistic analysis and randomized algorithms, and linear programming, as well as extensive revisions to virtually every section of the book. In a subtle but important change, loop invariants are introduced early and used throughout the text to prove algorithm correctness. Without changing the mathematical and analytic focus, the authors have moved much of the mathematical foundations material from Part I to an appendix and have included additional motivational material at the beginning.

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21 von 22 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich Von Ein Kunde am 3. Juni 2002
Format: Taschenbuch
1. Dieses Buch ist wohl eines der genauesten und umfangreichsten über Algorithmen.
Weder die Algorithmenbücher von Robert Sedgewick,
noch "Algorithmen und Datenstrukturen" von Ottmann und Widmeyer kommen an dieses Werk heran.
(Mein einziges Buch von dutzenden, welches das Cliquen-Problem ausführlich bespricht.
So gesehen auch für die Praxis interessant und nicht nur für die Theorie an der Uni.)
2. Nichts gegen Knuth, aber wen MIX & Co nicht interessiert,
der findet hier wahrscheinlich alles was er braucht, in nur einem Buch.
3. Ich kann jedem nur raten, die gebundene Ausgabe zu kaufen, da
die 1180 Seiten sehr leiden, wenn man das Buch ein Semester ernsthaft benutzt.
Bonus: wer zufällig vorhat an der Friedrich-Schiller-Universtität in Jena zu studieren,
der sollte sich dieses Werk vor dem dritten Semester schenken lassen ;)
Die Vorlesung Informatik 3 ging in der Vergangenheit fast vollständig nach diesem Buch
- das wird euch spätestens der Prof zu Semesterbeginn auch sagen.
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6 von 6 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich Von Ning Zhao am 18. Dezember 2002
Format: Taschenbuch
Maybe the biggest difficulty to a student who is taking courses on algorithms is to do the mathematical proof - the homework assignments hog students' time, and it's very common to have no idea in front of proof questions in an exam. This great text book from MIT does its best to minimize the pain all along the road, well designed illustrations are widely applied on the proofs in this book, and the ideas behind the mathematic equations are crystal clearly explained in a very accessible way. It is the best text book I have read among a long list Of algorithms books suggested by my professor. Of course it is not to say that learning algorithms is dirt easy with this book, "Nothing worthwile is achieved without effort. You'll need to put in the work and have the ambition to succeed when the going gets tough." -as Ivor Horton said in a book.
Besides, it's not only a rigour academic text book but also problem and engineering oriented, unlike some other books on algorithms you might throw away after the schooling.
The only problem is: I cannot find solutions of the exercises in the book. Since the exercises are very well conceived and worth working out, there should be something to let the readers check if they are doing right.
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5 von 5 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich Von robot55 am 8. Januar 2007
Format: Taschenbuch
Ich studiere Informatik an der Uni. Im verlauf meines Studiums habe ich immer wieder auf dieses Buch zurückgegriffen, und tue es auch weiter gerne. Was mir sehr gut gefallen hat, ist dass die Autoren trotz der nicht gerade leichten Materie verständlich, aber trotzdem präzise die Themen erläutern. Ich konnte das Buch auch als Nachschlagewerk nutzen. Die ausführlichen Erklärungen und Beispiele haben mich positiv überrascht, denn es gibt z.B. kaum ein Informatik-Buch, welches das Union-Find-Verfahren so verständlich erklärt.

Gedankensprünge oder zu knappe Formulierungen, durch die beispielsweise die Bücher von Ingo Wegener schwierig zu lesen sind, finden sich hier nicht. Und man kann in 'Introduction to Algorithms' auch mal "einfach so" ein Kapitel runterlesen, und muss sich nicht mit hoher Konzentration die Bedeutung erarbeiten (wie etwa bei den Werken von Donald Knuth).

Die Themen im Buch sind unterschiedlich ausführlich behandelt, Graphentherie oder Shortest-Path-Algorithmen sind z.B. zwei große Schwerpunkte. Andere Themen sind eher knapp angeschnitten (z.B. Sortiernetzwerke). Gut und ausführlich fand ich die Erklärungen zur Laufzeitanalyse (O-Notation, amortisierte Kosten, Analyse rekursiver Funktionen usw.).

Die Pseudo-Code-Beispiele sind hilfreich, wenn man die dort beschriebenen Algorithmen in einer Programmiersprache implementieren will. Bestimmte Details der Implementierung werden zwar dem Leser überlassen (z.B. Operationen auf doppelt verketteten Listen), die wichtigsten Entscheidungen bezüglich der Struktur des Programms lassen sich aber aus dem Pseudo-Code entnehmen.
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5 von 6 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich Von Christian am 6. Februar 2006
Format: Taschenbuch Verifizierter Kauf
Dieses Buch wurde mir mal nebenbei als Geheimtipp empfohlen. Als ich es das erste Mal in den Händen hielt, kam es mir zu abstrakt und theoretisch verfasst vor. Kein Wunder, stammt es größtenteils von bekannten Professoren des MIT. Mittlerweile verwende ich das Buch sehr oft und es gefällt mir immer besser. Als Nachschlagewerk um die mathematischen Hintergünde die für eine Implementierung der Algorithmen notwendig sind nachzuvollziehen ist das Buch ideal. Wer in seinem Studium mit Datenstrukturen und Algorithmen zu tun hat wird dieses Buch bestimmt auch schätzen lernen.
Einziger Kritikpunkt ist der dürftige Pseudocode in dem die Algorithmen illustriert werden. Es dauert eine Weile um mit diesen klar zu kommen. Wer auf Implementierungen in realen Code in einer modernen Programmiersprache nicht verzichten möchte sollte sich die Parallelausgabe dieses Buches namens " Introduction to Algorithms and Java CD-ROM, 2nd Edition" ansehen. Es handelt sich um dieses Buch mit konkreten Code, realisiert in Java.
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