Der Autor bietet eine systematische und umfassende Einführung in das Thema Datenstrukturen und Algorithmen. Aus dem Inhalt: Bäume, Hashing, Union Find, Priority Queues, Divide-and-conquer, dynamische Programmierung, Aufzählungsmethoden, Greedy-, Approximations-, Probabilistische Algorithmen, Algorithmen auf Graphen, Stringmatching, Online-Algorithmen, schnelle Fourier-Transformationen und lineare Programmierung.

Autorentext

Prof. Dr. Norbert Blum lehrt an der Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn, Institut für Informatik, Abteilung Algorithmen und Verteilte Systeme.

Zusammenfassung
"Sehr guter Aufbau und klare Struktur! Besonders gefällt mir das Setzen von Schwerpunkten, da kein Buch alle Themen zu Algorithmen und Datenstrukturen behandeln kann." Prof. Dr. Josef Joller, HSR Hochschule für Technik, Rapperswil "Das Buch ist ein sehr gutes Werk, von einem erstklassigen Wissenschaftler in der von ihm bekannten seriösen Art geschrieben. Er vermittelt die Grundlagen des Gebiets bestens. [...] Empfehlenswert für Studenten im Grundstudium ist das Buch von Norbert Blum ganz eindeutig." Prof. Dr. Peter Widmayer, ETH Zürich "Das Buch ist eine gut verständliche, konzentrierte anwendungsbezogene Einführung in oft benötigte Datenstrukturen und in grundlegende Algorithmen." Prof. Dr. Hans-Jürgen Albrand, Hochschule Wismar "Ein gutes Buch, das nicht nur den Standardstoff sehr schön präsentiert, sondern für Studenten auch gut als Nachschlagewerk geeignet ist." Prof. Dr. Dieter Spreen, Universität Siegen "Als Lehrbuch gut geeignet: knapper Umfang und günstiger Preis." Dr. W. Reiss, FH München "Das Buch gibt einen umfassenden Überblick über Algorithmen und Datenstrukturen, angefangen bei den Grundlagen bis hin zu praxisrelevanten Problemlösungen. [Allerdings sind gewisse Vorkenntnisse nötig, um dem Stoff folgen zu können]." Prof. Dr. H. Kuchen, Wilhelms-Universität Münster

Inhalt
Bäume, Hashing, Union Find, Priority Queues, Graphdurchmusterungsmethoden, Divide-and-conquer, Dynamische Programmierung, Backtracking, Branch-and-Bound, Greedy-, Approximations-, Probabilistische Algorithmen, Matching, Starke Zusammenhangskomponenten, Kürzeste-Weg-Probleme, Minimale überspannende Bäume, Netzwerkflussprobleme, Graphenisomorphieproblem, Stringmatching, Suffixbäume, Online-Algorithmen, Schnelle Fouriertransformationen und Lineare Programmierung.