Algorithms and Data Structures / Knebl, Helmut  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : Algorithms and Data Structures : Foundations and Probabilistic Methods for Design and Analysis Tipo de documento: documento electrónico Autores: Knebl, Helmut, Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XI, 349 p. ISBN/ISSN/DL: 978-3-030-59758-0 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Algoritmos  Diseño y Análisis de Algoritmos Clasificación: 005.13 Resumen: Este es un tema central en cualquier plan de estudios de informática. Para distinguir este libro de texto de otros, el autor considera que los métodos probabilísticos son fundamentales para la construcción de algoritmos simples y eficientes, y en cada capítulo se resuelve al menos un problema utilizando un algoritmo aleatorio. Las estructuras de datos se discuten en la medida necesaria para la implementación de los algoritmos. Los algoritmos específicos examinados fueron elegidos debido a su amplio campo de aplicación. Este libro tiene su origen en conferencias para estudiantes de pregrado y posgrado. El texto asume experiencia en programación de algoritmos, especialmente con estructuras de datos elementales como listas encadenadas, colas y pilas. También supone familiaridad con los métodos matemáticos, aunque el autor resume algunas notaciones y resultados básicos de la teoría de la probabilidad y la terminología matemática relacionada en los apéndices. Incluye muchos ejemplos para explicar los pasos individuales de los algoritmos y concluye cada capítulo con numerosos ejercicios. Nota de contenido: Introduction -- Sorting and Searching -- Hashing -- Trees -- Graphs -- Weighted Graphs -- App. A, Probabilities -- App. B, Mathematical Terminology and Useful Formulas -- References -- Symbols -- Index. Tipo de medio : Computadora Summary : This is a central topic in any computer science curriculum. To distinguish this textbook from others, the author considers probabilistic methods as being fundamental for the construction of simple and efficient algorithms, and in each chapter at least one problem is solved using a randomized algorithm. Data structures are discussed to the extent needed for the implementation of the algorithms. The specific algorithms examined were chosen because of their wide field of application. This book originates from lectures for undergraduate and graduate students. The text assumes experience in programming algorithms, especially with elementary data structures such as chained lists, queues, and stacks. It also assumes familiarity with mathematical methods, although the author summarizes some basic notations and results from probability theory and related mathematical terminology in the appendices. He includes many examples to explain the individual steps of the algorithms, and he concludes each chapter with numerous exercises. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Algorithms and Data Structures : Foundations and Probabilistic Methods for Design and Analysis [documento electrónico] / Knebl, Helmut,  . -  1 ed.  . - [s.l.] : Springer, 2020 . - XI, 349 p. ISBN : 978-3-030-59758-0 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Algoritmos  Diseño y Análisis de Algoritmos Clasificación: 005.13 Resumen: Este es un tema central en cualquier plan de estudios de informática. Para distinguir este libro de texto de otros, el autor considera que los métodos probabilísticos son fundamentales para la construcción de algoritmos simples y eficientes, y en cada capítulo se resuelve al menos un problema utilizando un algoritmo aleatorio. Las estructuras de datos se discuten en la medida necesaria para la implementación de los algoritmos. Los algoritmos específicos examinados fueron elegidos debido a su amplio campo de aplicación. Este libro tiene su origen en conferencias para estudiantes de pregrado y posgrado. El texto asume experiencia en programación de algoritmos, especialmente con estructuras de datos elementales como listas encadenadas, colas y pilas. También supone familiaridad con los métodos matemáticos, aunque el autor resume algunas notaciones y resultados básicos de la teoría de la probabilidad y la terminología matemática relacionada en los apéndices. Incluye muchos ejemplos para explicar los pasos individuales de los algoritmos y concluye cada capítulo con numerosos ejercicios. Nota de contenido: Introduction -- Sorting and Searching -- Hashing -- Trees -- Graphs -- Weighted Graphs -- App. A, Probabilities -- App. B, Mathematical Terminology and Useful Formulas -- References -- Symbols -- Index. Tipo de medio : Computadora Summary : This is a central topic in any computer science curriculum. To distinguish this textbook from others, the author considers probabilistic methods as being fundamental for the construction of simple and efficient algorithms, and in each chapter at least one problem is solved using a randomized algorithm. Data structures are discussed to the extent needed for the implementation of the algorithms. The specific algorithms examined were chosen because of their wide field of application. This book originates from lectures for undergraduate and graduate students. The text assumes experience in programming algorithms, especially with elementary data structures such as chained lists, queues, and stacks. It also assumes familiarity with mathematical methods, although the author summarizes some basic notations and results from probability theory and related mathematical terminology in the appendices. He includes many examples to explain the individual steps of the algorithms, and he concludes each chapter with numerous exercises. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]

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