Algorithmen und Datenstrukturen by Prof. Dr. h. c. Thomas Ottmann, Prof. Dr. Peter Widmayer

By Prof. Dr. h. c. Thomas Ottmann, Prof. Dr. Peter Widmayer (auth.)

Dieses bestens eingeführte Lehrbuch wendet sich an Studierende der Informatik in Grund- und Hauptstudium. Es behandelt intestine verständlich alle Themen, die üblicherweise in der Standardvorlesung "Algorithmen und Datenstrukturen” vermittelt werden.

Die einzelnen Algorithmen werden theoretisch fundiert dargestellt; ihre Funktionsweise wird ausführlich anhand vieler Beispiele erläutert. Zusätzlich zur halbformalen Beschreibung werden wichtige Algorithmen in Java formuliert.

Das Themenspektrum reicht von Algorithmen zum Suchen und Sortieren über Hashverfahren, Bäume, Manipulation von Mengen bis hin zu Geometrischen Algorithmen und Graphenalgorithmen. Dabei werden sowohl der Entwurf effizienter Algorithmen und Datenstrukturen als auch die examine ihres Verhaltens mittels mathematischer Methoden behandelt.

Durch eine übersichtliche Gliederung, viele Abbildungen und eine präzise Sprache gelingt den Autoren in vorbildlicher Weise die Vermittlung des vielschichtigen Themengebiets.

Die five. Auflage ist vollständig durchgesehen und überarbeitet. Neu aufgenommen wurden Einführungen in die Themen Dynamisches Programmieren, Backtracking, Onlinealgorithmen, Approximationsalgorithmen sowie einige Algorithmen für spezielle Probleme wie die schnelle Multiplikation von Matrizen, von ganzen Zahlen, und die Konstruktion der konvexen Hülle von Punkten in der Ebene.

Das Buch eignet sich zur Vorlesungsbegleitung, zum Selbststudium und zum Nachschlagen. Eine Vielzahl von Aufgaben dient der weiteren Vertiefung des Gelernten. Unter http://ad.informatik.uni-freiburg.de/bibliothek/books/ad-buch/ werden Java-Programme für die wichtigsten Algorithmen und ergänzende Materialien zum Buch bereitgestellt.

Show description

Read Online or Download Algorithmen und Datenstrukturen PDF

Similar german_6 books

Logistik der Zukunft — Logistics for the Future

Vor dem Hintergrund der steigenden Bedeutung der Logistik f? r den langfristigen Unternehmenserfolg stellt die vorausschauende Entwicklung und Gestaltung zuk? nftiger logistischer Strukturen und Prozesse eine wesentliche Anforderung und zugleich ein entscheidendes Wettbewerbsinstrument dar. Mit der in diesem Buch vorgestellten Methodik zur Zukunftsforschung in der Logistik werden Unternehmen in die Lage versetzt, selbst?

Wissensbasierte Netzwerke im Finanzsektor: Das Beispiel des Mergers & Acquisitions-Geschäfts

Angesichts einer dynamischen Umwelt gewinnt die Verfügbarkeit aktuellen spezifischen Wissens für die Wettbewerbsfähigkeit an Bedeutung. Gerade Dienstleister sind in zunehmendem Maße auf das (externe) Wissen anderer Unternehmen angewiesen, um komplexe Lösungen anzubieten. Gleichzeitig droht in der Zusammenarbeit jedoch die Gefahr des Verlustes internen Wissens an potentielle Konkurrenten.

Selbstcontrolling für Selbständige und kleine Unternehmen

​Controllingkonzepte sind in ihrer Komplexität für Großunternehmen und daher für ausgebildete Expertinnen und Experten entwickelt. In typischen Kleinstunternehmen führt Controlling immer noch ein Schattendasein. Je komplexer die Systeme, Zusammenhänge und Methoden sind, umso größer ist die Herausforderung für Controllerinnen und Controller.

Kapazitätsmanagement von Dienstleistungsunternehmungen: Eine Analyse aus Anbieter- und Nachfragersicht

Das Kapazitätsmanagement im Dienstleistungssektor steht vor der Aufgabe, den Konflikt zwischen Leerkosten des Anbieters aufgrund nicht ausgelasteter Potentiale einerseits sowie Wartezeiten und Qualitätseinbußen für den Nachfrager infolge überlasteter Potentiale andererseits zu lösen. Die Frage, ob es im Einzelfall lohnend ist, die Kapazität zu erweitern, um Verzögerungen zu vermeiden, läßt sich mit Hilfe mathematischer Verfahren meist nur unzureichend beantworten, da Kunden nicht wie kalkulierbare Produktionsfaktoren betrachtet werden können.

Additional resources for Algorithmen und Datenstrukturen

Example text

Beschränken wir uns auf quadratische Matrizen, also An,n und Bn,n , so sind dies n3 skalare Multiplikationen. Im Beispiel zweier 2 × 2-Matrizen sieht dies wie folgt aus: Die 23 = 8 skalaren Multiplikationen erkennt man in den Matrixelementen der Ergebnismatrix C. Für grössere Matrizen lässt sich obiges Bild als Divide-and-ConquerVerfahren interpretieren: Man multipliziere zwei n × n-Matrizen, indem man acht n/2 × n/2-Matrizen (das sind die Teilmatrizen a, . . , h) multipliziert und sonst nur Additionen durchführt.

Für eine genaue Definition von VD(M), für Algorithmen zur Konstruktion von VD(M) und für die Möglichkeit zur Speicherung von VD(M) verweisen wir auf Kapitel 8. Es ist bereits jetzt klar, wie man zu einem gegebenen Punkt p den nächsten Nachbarn von q in M finden kann: Man bestimmt die Voronoi-Region, in die p fällt. Ist p ∈ VR(q), so ist q nächster Nachbar von p. Man kann zeigen, dass die Region VR(q), in die p fällt, in O(log N) Schritten bestimmt werden kann, wenn N die Gesamtzahl der Punkte in der gegebenen Menge M ist.

Wenn wir annehmen, dass Addieren leicht ist, aber Multiplizieren einstelliger Dezimalzahlen schwerer (wir müssen jeweils in der Tabelle des kleinen Einmaleins nachschlagen), so können wir uns für einen Algorithmus interessieren, der mit möglichst wenigen einstelligen Multiplikationen auskommt. Alle anderen Operationen, wie etwa Addieren oder irgendwelche “Buchführungsoperationen”, sollen uns nicht interessieren. Ist der Schulalgorithmus das Beste, das man erreichen kann? Im Beispiel geht es auch anders, mit weniger Multiplikationen: 65 · 2 8 (2 · 6) (5 · 8) (6 − 5) · (8 − 2) 1 2 1 2 4 0 4 0 6 1 8 2 0 Hier haben wir statt vier einstelligen Multiplikationen nur drei gebraucht.

Download PDF sample

Rated 4.47 of 5 – based on 15 votes