Die 4. Auflage des Klassikers Algorithmen von Robert Sedgewick und Kevin Wayne ermöglicht dem deutschsprachigen Leser einen grundlegenden und umfangreichen Einstieg in die wichtigsten Datenstrukturen und Algorithmen und deren Analyse und Anwendung. In der neuesten Auflage wurden Inhalte aktualisiert, um neue mächtige Algorithmen ergänzt und wieder in einem Band zusammengefasst.

Das Buch Algorithmen enthält unentbehrliches Basiswissen und deckt ein breites Spektrum an Datenstrukturen und Algorithmen zu den Themen Sortieren, Suchen, Graphen- oder Zeichenkettenverarbeitung ab. Für alle vorgestellten Datenstrukturen und Algorithmen liegen im Buch Java-Implementierungen vor, die der Leser nachvollziehen und sofort verwenden kann. Besonders interessant ist der konkrete Einsatz der Algorithmen in realen Anwendungsbeispielen aus Forschung, Technik und Wirtschaft. Dabei kommt auch hier nicht Pseudocode, sondern eine funktionstüchtige Implementierung in Java zum Einsatz. Die didaktisch hervorragend aufbereitenden Kapitel mit historischem Hintergrundwissen, wissenschaftlichen Analysen, klar strukturiertem Code, visualisierten Ablaufprotokollen und Übungen in verschiedenen Schwierigkeitsstufen eignen sich sehr gut zum Einsatz in der Lehre und für ein Selbststudium.

EXTRAS ONLINE AUF WWW.PEARSON-STUDIUM.DE:

Für Dozenten: Alle Abbildungen aus dem Buch
Für Studenten: Link zur Website zum Buch mit Programmcode, Test Dateien, Programmierprojekten, Aufgaben und Übungen

Autorentext

 

ROBERT SEDGEWICK ist seit 1985 Professor für Informatik an der Princeton University, wo er auch Gründungsvorsitzender des Instituts für Informatik war. Er war Gastforscher bei Xerox PARC, Institute for Defense Analyses und INRIA, und ist Mitglied im Aufsichtsrat von Adobe Systems. Zu den Forschungsarbeiten von Professor Sedgewick zählen analytische Kombinatorik, Gestaltung und Analyse von Datenstrukturen und Algorithmen und Programm-Visualisierung.

KEVIN WAYNE ist Dozent für Informatik an der Princeton University, wo er seit 1998 unterrichtet. Er erhielt einen Ph.D. Operations Research und Wirtschaftsingenieurwesen an der Cornell University. Seine Forschungsinteressen umfassen die Konzeption, Analyse und Implementierung von Algorithmen, insbesondere für Grafiken und diskrete Optimierung.

Die Fachlektorin des Buches, ANDREA BAUMANN, ist Professorin für Softwaretechnik an der Universität der Bundeswehr München.

Zusammenfassung

Das Buch Algorithmen enthält unentbehrliches Basiswissen und deckt ein breites Spektrum an Datenstrukturen und Algorithmen zu den Themen Sortieren, Suchen, Graphen- oder Zeichenkettenverarbeitung ab. Für alle vorgestellten Datenstrukturen und Algorithmen liegen im Buch Java-Implementierungen vor, die der Leser nachvollziehen und sofort verwenden kann. Besonders interessant ist der konkrete Einsatz der Algorithmen in realen Anwendungsbeispielen aus Forschung, Technik und Wirtschaft. Dabei kommt auch hier nicht Pseudocode, sondern eine funktionstüchtige Implementierung in Java zum Einsatz. Die didaktisch hervorragend aufbereitenden Kapitel mit historischem Hintergrundwissen, wissenschaftlichen Analysen, klar strukturiertem Code, visualisierten Ablaufprotokollen und Übungen in verschiedenen Schwierigkeitsstufen eignen sich sehr gut zum Einsatz in der Lehre und für ein Selbststudium.

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Für Dozenten: Alle Abbildungen aus dem Buch
Für Studenten: Link zur Website zum Buch mit Programmcode, Test Dateien, Programmierprojekten, Aufgaben und Übungen

 

 

Inhalt

AUS DEM INHALT:

Grundlagen: Programmiermodell, Datenabstraktion, Menge (Bag), Keller (Stack) und Warteschlange (Queue), Analyse von Algorithmen, Beispiel: Union-Find
Sortieren: grundlegende Sortierverfahren, Mergesort, Quicksort, Vorrangwarteschlangen (Priority Queues), Anwendungen
Suchen: Symboltabellen, binäre Suchbäume, balancierte Suchbäume, Hashtabellen, Anwendungen
Graphen: ungerichtete Graphen, gerichtete Graphen, minimale Spannbäume, kürzeste Wege
Zeichenketten (Strings): Sortierung von Zeichenketten, Tries, Suchen von Teilzeichenketten, reguläre Ausdrücke, Datenkompression