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算法V(C)实现——图算法:英文版

算法V(C)实现——图算法:英文版

定 价:¥54.00

作 者: (美)Robert Sedgewick著
出版社: 中国电力出版社
丛编项: 原版风暴系列
标 签: 算法

ISBN: 9787508318110 出版时间: 2003-12-01 包装: 胶版纸
开本: 24cm 页数: 482 字数:  

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。

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。

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
Index

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