Algorithmen - Eine Einführung

Author: Thomas H. Cormen,Charles E. Leiserson,Ronald Rivest,Clifford Stein

Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG

ISBN: 3110522012

Category: Computers

Page: 1339

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Der "Cormen" bietet eine umfassende und vielseitige Einführung in das moderne Studium von Algorithmen. Es stellt viele Algorithmen Schritt für Schritt vor, behandelt sie detailliert und macht deren Entwurf und deren Analyse allen Leserschichten zugänglich. Sorgfältige Erklärungen zur notwendigen Mathematik helfen, die Analyse der Algorithmen zu verstehen. Den Autoren ist es dabei geglückt, Erklärungen elementar zu halten, ohne auf Tiefe oder mathematische Exaktheit zu verzichten. Jedes der weitgehend eigenständig gestalteten Kapitel stellt einen Algorithmus, eine Entwurfstechnik, ein Anwendungsgebiet oder ein verwandtes Thema vor. Algorithmen werden beschrieben und in Pseudocode entworfen, der für jeden lesbar sein sollte, der schon selbst ein wenig programmiert hat. Zahlreiche Abbildungen verdeutlichen, wie die Algorithmen arbeiten. Ebenfalls angesprochen werden Belange der Implementierung und andere technische Fragen, wobei, da Effizienz als Entwurfskriterium betont wird, die Ausführungen eine sorgfältige Analyse der Laufzeiten der Programme mit ein schließen. Über 1000 Übungen und Problemstellungen und ein umfangreiches Quellen- und Literaturverzeichnis komplettieren das Lehrbuch, dass durch das ganze Studium, aber auch noch danach als mathematisches Nachschlagewerk oder als technisches Handbuch nützlich ist. Für die dritte Auflage wurde das gesamte Buch aktualisiert. Die Änderungen sind vielfältig und umfassen insbesondere neue Kapitel, überarbeiteten Pseudocode, didaktische Verbesserungen und einen lebhafteren Schreibstil. So wurden etwa - neue Kapitel zu van-Emde-Boas-Bäume und mehrfädigen (engl.: multithreaded) Algorithmen aufgenommen, - das Kapitel zu Rekursionsgleichungen überarbeitet, sodass es nunmehr die Teile-und-Beherrsche-Methode besser abdeckt, - die Betrachtungen zu dynamischer Programmierung und Greedy-Algorithmen überarbeitet; Memoisation und der Begriff des Teilproblem-Graphen als eine Möglichkeit, die Laufzeit eines auf dynamischer Programmierung beruhender Algorithmus zu verstehen, werden eingeführt. - 100 neue Übungsaufgaben und 28 neue Problemstellungen ergänzt. Umfangreiches Dozentenmaterial (auf englisch) ist über die Website des US-Verlags verfügbar.

Introduction To The Analysis Of Algorithms, An (3rd Edition)

Author: Soltys-kulinicz Michael

Publisher: World Scientific

ISBN: 9813235926

Category: Computers

Page: 328

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A successor to the first and second editions, this updated and revised book is a leading companion guide for students and engineers alike, specifically software engineers who design algorithms. While succinct, this edition is mathematically rigorous, covering the foundations for both computer scientists and mathematicians with interest in the algorithmic foundations of Computer Science. Besides expositions on traditional algorithms such as Greedy, Dynamic Programming and Divide & Conquer, the book explores two classes of algorithms that are often overlooked in introductory textbooks: Randomised and Online algorithms — with emphasis placed on the algorithm itself. The book also covers algorithms in Linear Algebra, and the foundations of Computation. The coverage of Randomized and Online algorithms is timely: the former have become ubiquitous due to the emergence of cryptography, while the latter are essential in numerous fields as diverse as operating systems and stock market predictions. While being relatively short to ensure the essentiality of content, a strong focus has been placed on self-containment, introducing the idea of pre/post-conditions and loop invariants to readers of all backgrounds, as well as all the necessary mathematical foundations. The programming exercises in Python will be available on the web (see http: //www.msoltys.com/book for the companion web site). Contents: Preliminaries Greedy Algorithms Divide and Conquer Dynamic Programming Online Algorithms Randomized Algorithms Algorithms in Linear Algebra Computational Foundations Mathematical Foundations Readership: Students of undergraduate courses in algorithms and programming and associated professionals. Keywords: Algorithms;Greedy;Dynamic Programming;Online;Randomized;Loop InvariantReview:0

Compiler

Prinzipien, Techniken und Werkzeuge

Author: Alfred V. Aho

Publisher: Pearson Deutschland GmbH

ISBN: 9783827370976

Category: Compiler

Page: 1253

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Introduction To Algorithms

Author: Thomas H.. Cormen,Thomas H Cormen,Charles E Leiserson,Ronald L Rivest,Clifford Stein

Publisher: MIT Press

ISBN: 9780262032933

Category: Computers

Page: 1180

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An extensively revised edition of a mathematically rigorous yet accessible introduction to algorithms.

Die Kunst der JavaScript-Programmierung

Eine moderne Einführung in die Sprache des Web

Author: Marijn Haverbeke

Publisher: dpunkt.verlag

ISBN: 3864911915

Category: Computers

Page: 240

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Das Buch ist eine Einführung in JavaScript, die sich auf gute Programmiertechniken konzentriert. Der Autor lehrt den Leser, wie man die Eleganz und Präzision von JavaScript nutzt, um browserbasierte Anwendungen zu schreiben. Das Buch beginnt mit den Grundlagen der Programmierung - Variablen, Kontrollstrukturen, Funktionen und Datenstrukturen -, dann geht es auf komplexere Themen ein, wie die funktionale und objektorientierte Programmierung, reguläre Ausdrücke und Browser-Events. Unterstützt von verständlichen Beispielen wird der Leser rasch die Sprache des Web fließend 'sprechen' können.

Operations Research

Einführung

Author: Frederick S. Hillier,Gerald J. Liebermann

Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG

ISBN: 3486792083

Category: Business & Economics

Page: 868

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Aus dem Inhalt: Was ist Operations Research? Überblick über die Modellierungsgrundsätze des Operations Research. Einführung in die lineare Programmierung. Die Lösung linearer Programmierungsprobleme: Das Simplexverfahren. Stochastische Prozesse. Warteschlangentheorie. Lagerhaltungstheorie. Prognoseverfahren. Markov-Entscheidungsprozesse. Reliabilität. Entscheidungstheorie. Die Theorie des Simplexverfahrens Qualitätstheorie und Sensitivitätsanalyse Spezialfälle linearer Programmierungsprobleme. Die Formulierung linearer Programmierungsmodelle und Goal-Programmierung. Weitere Algorithmen der linearen Programmierung. Netzwerkanalyse einschließlich PERT-CPM. Dynamische Optimierung. Spieltheorie. Ganzzahlige Programmierung. Nichtlineare Programmierung Simulation. Anhang. Lösungen für ausgewählte Übungsaufgaben.

Struktur Und Interpretation Von Computerprogrammen/ Structure and Interpretation of Computer Programs

Eine Informatik-einfhrung/ a Computer Science Introduction

Author: Harold Abelson,Julie Sussman,Gerald Jay Sussman

Publisher: Springer

ISBN: 9783540423423

Category: Computers

Page: 682

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Die Übersetzung der bewährten Einführung in die Informatik, entstanden am Massachusetts Institute of Technology (MIT), wird seit Jahren erfolgreich in der Lehre eingesetzt. Schritt für Schritt werden Konstruktion und Abstraktion von Daten und Prozeduren dargestellt. Von der Modularisierung bis zum Problemlösen mit Registermaschinen werden verschiedene Programmierparadigmen entwickelt und die effektive Handhabung von Komplexität gezeigt. Als Programmiersprache wird SCHEME verwendet, ein Dialekt von LISP. Alle Programme laufen in jeder dem IEEE-Standard entsprechenden SCHEME-Implementierung.

UML 2 und Patterns angewendet - objektorientierte Softwareentwicklung

Author: Craig Larman

Publisher: mitp Verlags GmbH & Co. KG

ISBN: 9783826614538

Category:

Page: 716

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Dieses Lehrbuch des international bekannten Autors und Software-Entwicklers Craig Larman ist ein Standardwerk zur objektorientierten Analyse und Design unter Verwendung von UML 2.0 und Patterns. Das Buch zeichnet sich insbesondere durch die Fahigkeit des Autors aus, komplexe Sachverhalte anschaulich und praxisnah darzustellen. Es vermittelt grundlegende OOA/D-Fertigkeiten und bietet umfassende Erlauterungen zur iterativen Entwicklung und zum Unified Process (UP). Anschliessend werden zwei Fallstudien vorgestellt, anhand derer die einzelnen Analyse- und Designprozesse des UP in Form einer Inception-, Elaboration- und Construction-Phase durchgespielt werden

Die Wissenschaften vom Künstlichen

Author: Herbert A. Simon

Publisher: Springer

ISBN: 9783709193839

Category: Computers

Page: 241

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Die Wissenschaften vom Künstlichen von Herbert A. Simon gilt seit dem Erscheinen der ersten Ausgabe im Jahr 1969 als "Klassiker" der Literatur zum Thema Künstliche Intelligenz. Simon hat zusammen mit den Computerwissenschaftlern Allen Newell, Marvin Minsky und John McCarthy Mitte der fünfziger Jahre das so bezeichnete - von Alan Turing antizipierte - Forschungsgebiet der Computerwissenschaft und der Psychologie ins Leben gerufen. Seine herausragende, allgemeinverständliche Darstellung von Grundüberlegungen und philosophischen Aspekten der Künstlichen Intelligenz ist heute aktueller denn je, nicht nur wegen der ständig zunehmenden Bedeutung der Forschung und Entwicklung auf diesem Gebiet, sondern auch aufgrund des verbreiteten Mangels an Grundkenntnissen für eine kritische Auseinandersetzung mit der Künstlichen Intelligenz.

Data mining

praktische Werkzeuge und Techniken für das maschinelle Lernen

Author: Ian H. Witten,Eibe Frank

Publisher: N.A

ISBN: 9783446215337

Category:

Page: 386

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Verteilte Systeme

Konzepte und Design

Author: George F. Coulouris,Jean Dollimore,Tim Kindberg

Publisher: N.A

ISBN: 9783827371867

Category: Electronic data processing

Page: 869

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Entwurfsmuster

Elemente wiederverwendbarer objektorientierter Software

Author: N.A

Publisher: Pearson Deutschland GmbH

ISBN: 9783827328243

Category:

Page: 479

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Algorithms

Sequential, Parallel, and Distributed

Author: Kenneth A. Berman,Jerome L. Paul

Publisher: Course Technology Ptr

ISBN: N.A

Category: Computers

Page: 962

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Provides in-depth coverage of traditional and current topics in sequential algorithms, and also gives a solid introduction to the theory of parallel and distributed algorithms reflecting the emergence of modern computing environments such as parallel computers, the Internet, cluster and grid computing.

Algorithmen in C++

Author: Robert Sedgewick

Publisher: N.A

ISBN: 9783893194629

Category: Algorithms

Page: 742

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Introduction to Machine Learning

Author: Ethem Alpaydin

Publisher: MIT Press

ISBN: 0262028182

Category: Computers

Page: 640

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The goal of machine learning is to program computers to use example data or past experience to solve a given problem. Many successful applications of machine learning exist already, including systems that analyze past sales data to predict customer behavior, optimize robot behavior so that a task can be completed using minimum resources, and extract knowledge from bioinformatics data. Introduction to Machine Learning is a comprehensive textbook on the subject, covering a broad array of topics not usually included in introductory machine learning texts. Subjects include supervised learning; Bayesian decision theory; parametric, semi-parametric, and nonparametric methods; multivariate analysis; hidden Markov models; reinforcement learning; kernel machines; graphical models; Bayesian estimation; and statistical testing.Machine learning is rapidly becoming a skill that computer science students must master before graduation. The third edition of Introduction to Machine Learning reflects this shift, with added support for beginners, including selected solutions for exercises and additional example data sets (with code available online). Other substantial changes include discussions of outlier detection; ranking algorithms for perceptrons and support vector machines; matrix decomposition and spectral methods; distance estimation; new kernel algorithms; deep learning in multilayered perceptrons; and the nonparametric approach to Bayesian methods. All learning algorithms are explained so that students can easily move from the equations in the book to a computer program. The book can be used by both advanced undergraduates and graduate students. It will also be of interest to professionals who are concerned with the application of machine learning methods.