Algotithm Design and Analysis
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Über diese App
📚 „Algorithm Design and Analysis“ (Ausgabe 2025–2026) ist ein umfassendes, lehrplanorientiertes Buch für Studierende der Bachelor-Studiengänge Informatik, Informatik und Software Engineering, Forschende, Softwareentwickler und wettbewerbsfähige Programmierer, die Algorithmendesign, Komplexitätsanalyse und Optimierungstechniken beherrschen möchten.
Diese Ausgabe enthält Multiple-Choice-Fragen, Quizze und Übungsaufgaben, um sowohl das theoretische Verständnis als auch die praktische Anwendung zu stärken. Es behandelt klassische und fortgeschrittene Algorithmen, asymptotische Notationen, Rekursion, Graphentheorie, dynamische Programmierung, NP-Vollständigkeit und Approximationstechniken anhand von Beispielen aus der Praxis.
Studierende lernen nicht nur, effiziente Algorithmen zu entwerfen, sondern analysieren auch deren Korrektheit, Leistung und Anwendbarkeit in verschiedenen Computerproblemen.
📂 Kapitel & Themen
🔹 Kapitel 1: Einführung in Algorithmen
Definition und Eigenschaften
Bedeutung und Anwendungen
Designziele: Korrektheit, Effizienz, Einfachheit
Pseudocode-Konventionen
🔹 Kapitel 2: Funktionswachstum & asymptotische Notationen
Mathematische Grundlagen
Best-, Worst- und Average-Case-Analyse
Big-O-, Big-Ω- und Big-Θ-Notationen
Vergleich von Wachstumsraten
🔹 Kapitel 3: Rekursion und Rekursionsrelationen
Rekursionsgrundlagen
Rekursionslösungstechniken
Substitution, Iteration und Mastertheorem
🔹 Kapitel 4: Teile-und-herrsche-Ansatz
Strategie und Anwendungen
Binäre Suche, Mergesort, Quicksort
Strassens Matrizenmultiplikation
🔹 Kapitel 5: Sortier- und Suchalgorithmen
Grundlagen, Fortgeschrittene & Linearzeitsortierung
Binäre Suche und Variationen
🔹 Kapitel 6: Fortgeschrittene Datenstrukturen
BST, AVL, Rot-Schwarz-Bäume, B-Bäume
Heaps, Prioritätswarteschlangen und Hashing
🔹 Kapitel 7: Greedy-Algorithmen
Greedy-Methodik
MST (Prim- & Kruskal-Methode), Huffman-Kodierung
Aktivitätsauswahlproblem
🔹 Kapitel 8: Dynamische Programmierung
Überlappende Teilprobleme & Optimale Teilstruktur
Fallstudien: Fibonacci, LCS, Knapsack, OBST
🔹 Kapitel 9: Graphenalgorithmen
Darstellungen: Adjazenzliste/-matrix
BFS, DFS, Topologische Sortierung, SCCs
🔹 Kapitel 10: Kürzeste-Wege-Algorithmen
Dijkstra-Algorithmus
Bellman-Ford
Floyd-Warshall & Johnsons Algorithmus
🔹 Kapitel 11: Netzwerkfluss und Matching
Flussnetzwerke & Ford-Fulkerson
Maximales bipartites Matching
🔹 Kapitel 12: Disjunkte Mengen und Union-Find
Vereinigung nach Rang & Pfadkompression
Anwendungen in Kruskals Algorithmus
🔹 Kapitel 13: Polynom- und Matrizenrechnungen
Polynommultiplikation
Schnelle Fourier-Transformation (FFT)
Strassens Algorithmus – erneut betrachtet
🔹 Kapitel 14: String-Matching-Algorithmen
Naiv, Rabin-Karp, KMP, Boyer-Moore
🔹 Kapitel 15: NP-Vollständigkeit
NP-, NP-schwere & NP-vollständige Probleme
Reduktionen & Cooks Theorem
Beispielprobleme (SAT, 3-SAT, Clique, Vertex Cover)
🔹 Kapitel 16: Approximationsalgorithmen
Approximationsverhältnisse
Vertex-Überdeckung, TSP, Mengenüberdeckung
🌟 Warum dieses Buch/diese App wählen?
✅ Deckt den gesamten Lehrplan für Algorithmendesign und -analyse ab
Inklusive Multiple-Choice-Fragen, Quizze und Übungsaufgaben
✅ Erklärt ausführlich Rekursion, dynamische Programmierung, Greedy- und Graphenalgorithmen
✅ Verbindet Theorie mit praxisnaher Problemlösung
✅ Ideal für Prüfungsvorbereitung, Programmierinterviews und Wettbewerbsprogrammierung
✍ Diese App ist inspiriert von den Autoren:
Thomas H. Cormen, Charles Leiserson, Ronald Rivest, Clifford Stein, Jon Kleinberg, Éva Tardos
📥 Jetzt herunterladen!
Meistern Sie Effizienz, Komplexität und Optimierung mit Algorithmendesign und -analyse (Ausgabe 2025–2026).
Diese Ausgabe enthält Multiple-Choice-Fragen, Quizze und Übungsaufgaben, um sowohl das theoretische Verständnis als auch die praktische Anwendung zu stärken. Es behandelt klassische und fortgeschrittene Algorithmen, asymptotische Notationen, Rekursion, Graphentheorie, dynamische Programmierung, NP-Vollständigkeit und Approximationstechniken anhand von Beispielen aus der Praxis.
Studierende lernen nicht nur, effiziente Algorithmen zu entwerfen, sondern analysieren auch deren Korrektheit, Leistung und Anwendbarkeit in verschiedenen Computerproblemen.
📂 Kapitel & Themen
🔹 Kapitel 1: Einführung in Algorithmen
Definition und Eigenschaften
Bedeutung und Anwendungen
Designziele: Korrektheit, Effizienz, Einfachheit
Pseudocode-Konventionen
🔹 Kapitel 2: Funktionswachstum & asymptotische Notationen
Mathematische Grundlagen
Best-, Worst- und Average-Case-Analyse
Big-O-, Big-Ω- und Big-Θ-Notationen
Vergleich von Wachstumsraten
🔹 Kapitel 3: Rekursion und Rekursionsrelationen
Rekursionsgrundlagen
Rekursionslösungstechniken
Substitution, Iteration und Mastertheorem
🔹 Kapitel 4: Teile-und-herrsche-Ansatz
Strategie und Anwendungen
Binäre Suche, Mergesort, Quicksort
Strassens Matrizenmultiplikation
🔹 Kapitel 5: Sortier- und Suchalgorithmen
Grundlagen, Fortgeschrittene & Linearzeitsortierung
Binäre Suche und Variationen
🔹 Kapitel 6: Fortgeschrittene Datenstrukturen
BST, AVL, Rot-Schwarz-Bäume, B-Bäume
Heaps, Prioritätswarteschlangen und Hashing
🔹 Kapitel 7: Greedy-Algorithmen
Greedy-Methodik
MST (Prim- & Kruskal-Methode), Huffman-Kodierung
Aktivitätsauswahlproblem
🔹 Kapitel 8: Dynamische Programmierung
Überlappende Teilprobleme & Optimale Teilstruktur
Fallstudien: Fibonacci, LCS, Knapsack, OBST
🔹 Kapitel 9: Graphenalgorithmen
Darstellungen: Adjazenzliste/-matrix
BFS, DFS, Topologische Sortierung, SCCs
🔹 Kapitel 10: Kürzeste-Wege-Algorithmen
Dijkstra-Algorithmus
Bellman-Ford
Floyd-Warshall & Johnsons Algorithmus
🔹 Kapitel 11: Netzwerkfluss und Matching
Flussnetzwerke & Ford-Fulkerson
Maximales bipartites Matching
🔹 Kapitel 12: Disjunkte Mengen und Union-Find
Vereinigung nach Rang & Pfadkompression
Anwendungen in Kruskals Algorithmus
🔹 Kapitel 13: Polynom- und Matrizenrechnungen
Polynommultiplikation
Schnelle Fourier-Transformation (FFT)
Strassens Algorithmus – erneut betrachtet
🔹 Kapitel 14: String-Matching-Algorithmen
Naiv, Rabin-Karp, KMP, Boyer-Moore
🔹 Kapitel 15: NP-Vollständigkeit
NP-, NP-schwere & NP-vollständige Probleme
Reduktionen & Cooks Theorem
Beispielprobleme (SAT, 3-SAT, Clique, Vertex Cover)
🔹 Kapitel 16: Approximationsalgorithmen
Approximationsverhältnisse
Vertex-Überdeckung, TSP, Mengenüberdeckung
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Inklusive Multiple-Choice-Fragen, Quizze und Übungsaufgaben
✅ Erklärt ausführlich Rekursion, dynamische Programmierung, Greedy- und Graphenalgorithmen
✅ Verbindet Theorie mit praxisnaher Problemlösung
✅ Ideal für Prüfungsvorbereitung, Programmierinterviews und Wettbewerbsprogrammierung
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Was die Sicherheit angeht, solltest du als Erstes verstehen, wie Entwickler deine Daten erheben und weitergeben. Die Datenschutz- und Sicherheitspraktiken können je nach deiner Verwendung, deiner Region und deinem Alter variieren. Diese Informationen wurden vom Entwickler zur Verfügung gestellt und können jederzeit von ihm geändert werden.
Keine Daten werden mit Drittunternehmen oder -organisationen geteilt
Keine Daten erhoben
Daten werden bei der Übertragung verschlüsselt
Daten können nicht gelöscht werden
Neuerungen
🚀 Initial Launch of Algorithm Design and Analysis
✨ What’s Inside:
✅ Complete syllabus book covering algorithm design, complexity, and analysis
✅ MCQs, quizzes, and practice problems for mastery & exam preparation
🎯 Suitable For:
👩🎓 Students of BSCS, BSIT, Software Engineering & related fields
📘 University & college courses on Algorithms and Data Structures
🏆 Competitive programmers & coding interview preparation
Start mastering algorithms with Algorithm Design and Analysis app! 🚀
✨ What’s Inside:
✅ Complete syllabus book covering algorithm design, complexity, and analysis
✅ MCQs, quizzes, and practice problems for mastery & exam preparation
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Informationen zum Entwickler
kamran Ahmed
kamahm707@gmail.com
Sheer Orah Post Office, Sheer Hafizabad, Pallandri, District Sudhnoti
Pallandri AJK, 12010
Pakistan
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