算法V(C)实现——图算法:英文版

算法V(C)实现——图算法:英文版
作 者: Robert Sedgewick
出版社: 中国电力出版社
丛编项: 原版风暴系列
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标 签: 算法
ISBN 出版时间 包装 开本 页数 字数
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作者简介

  RobertSedgewick是普林顿大学的计算机科学教授。他是AdobeSystems公司的主管,并曾在施乐的帕洛阿尔托研究中心、美国国防防御分析研究所和法国国立计算机与自动化研究所从事研究工作。他从斯坦福大学获得了博士学位。Sedgewick教授还和PhilippeFlajolet合著了《AnIntroductiontotheAnalysisofAlgorithms》一书。

内容简介

Robert Sedgewick再次给我们提供了重要的流行算法的全面介绍。这次的重点是图形算法,图形算法在很多应用中已日益重要,诸如网络连接、电路设计、调度、事务处理以及资源分配。本书中,Sedgewick同样用简洁的实现将理论和实践成功地结合了起来,这些实现均可在真实应用上测试,这也正是他的著作多年来倍受程序员欢迎的原因。本书是Sedgewick彻底修订和重写的丛书中的第二本。第一本(第I-IV部分)介绍了基础、数据结构、排序和搜索。而即将出版的第三本重点在于字符串、几何和一些高级算法。每本书的新增内容都包含了新的算法和实现,改进后的描述和图表,以及用于提高技巧的大量练习。对抽象数据类型所花费的笔墨使得程序在更大范围内有用,也和现代面向对象编辑环境更为相关。本书包括以下内容:·图形属性和类型的完整综述·有向无环图和DAGs·最小生成树·最短路径·网络流程·图表、样例C代码和详细的算法描述本书网站为程序员提供了其他的源代码,并为教育者们提供了很多支持材料。本书的这次标志性的修订给程序员提供了一个完整的工具集,可在各种计算机应用中实现、调试及使用图形算法。

图书目录

Graph Algorithms

Chapter 17. Graph Properties and Types

17.1 Glossary

17.2 Graph ADT

17.3 Adjacency-Matrix Representation

17.4 Adjacency-Lists Representation

17.5 Variations, Extensions, and Costs

17.6 Graph Generators

17.7 Simple, Euler, and Hamilton Paths

17.8 Graph-Processing Problems

Chapter 18. Graph Search

18.1 Exploring a Maze

18.2 Depth-First Search

18.3 Graph-Search ADT Functions

18.4 Properties of DFS Forests

18.5 DFS Algorithms

18.6 Separability and Biconnectivity

18.7 Breadth-First Search

18.8 Generalized Graph Search

18.9 Analysis of Graph Algorithms

Chapter 19. Digraphs and DAGs

19.1 Glossary and Rules of the Game

19.2 Anatomy of DFS in Digraphs

19.3 Reachability and Transitive Closure

19.4 Equivalence Relations and Partial Orders

19.5 DAGs

19.6 Topological Sorting

19.7 Reachability in DAGs

19.8 Strong Components in Digraphs

19.9 Transitive Closure Revisited

19.10 Perspective

Chapter 20. Minimum Spanning Trees

20.1 Representations

20.2 Underlying Principles of MST Algorithms

20.3 Prim's Algorithm and Priority-First Search

20.4 Kruskal's Algorithm

20.5 Boruvka's Algorithm

20.6 Comparisons and Improvements

20.7 Euclidean MST

Chapter 21. Shortest Paths

21.1 Underlying Principles

21.2 Dijkstra's algorithm

21.3 All-Pairs Shortest Paths

21.4 Shortest Paths in Acyclic Networks

21.5 Euclidean Networks

21.6 Reduction

21.7 Negative Weights

21.8 Perspective

Chapter 22. Network Flows

22.1 Flow Networks

22.2 Augmenting-Path Maxflow Algorithms

22.3 Preflow-Push Maxflow Algorithms

22.4 Maxflow Reductions

22.5 Mincost Flows

22.6 Network Simplex Algorithm

22.7 Mincost-Flow Reductions

22.8 Perspective

References for Part Five

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