Algotithm Design and Analysis
Hirdetéseket tartalmaz
5+
letöltés
Korhatár nélküli
info
Az alkalmazásról
📚Az Algoritmustervezés és -elemzés (2025–2026-os kiadás) egy teljes, tananyag-orientált könyv, amely a BSCS, BSIT, BS Software Engineering hallgatói, kutatói, szoftverfejlesztői és versenyképes programozói számára készült, akiknek az a célja, hogy elsajátítsák az algoritmustervezést, a komplexitáselemzést és az optimalizálási technikákat.
Ez a kiadás integrálja az MCQ-kat, kvízeket és gyakorlati problémákat, hogy segítse a tanulókat az elméleti megértés és a gyakorlati alkalmazás megerősítésében. Ez magában foglalja a klasszikus és fejlett algoritmusokat, aszimptotikus jelöléseket, rekurziót, gráfelméletet, dinamikus programozást, NP-teljességet és közelítési technikákat valós példákkal.
A hallgatók nemcsak hatékony algoritmusok tervezését tanulják meg, hanem elemzik azok helyességét, teljesítményét és alkalmazhatóságát különféle számítási problémákra.
📂 Fejezetek és témák
🔹 1. fejezet: Bevezetés az algoritmusokba
Definíció és jellemzők
Fontosság és alkalmazások
Tervezési célok: helyesség, hatékonyság, egyszerűség
Pszeudokód-egyezmények
🔹 2. fejezet: A függvények növekedése és aszimptotikus jelölések
Matematikai előzmények
Legjobb, legrosszabb és átlagos esetelemzés
Big-O, Big-Ω, Big-Θ jelölések
Növekedési ráta összehasonlítások
🔹 3. fejezet: Rekurziós és ismétlődő kapcsolatok
A rekurzió alapjai
Ismétlődés megoldási technikák
Behelyettesítés, iteráció és mestertétel
🔹 4. fejezet: Oszd meg és uralkodj megközelítés
Stratégia és alkalmazások
Bináris keresés, összevonási rendezés, gyors rendezés
Strassen mátrixszorzása
🔹 5. fejezet: Algoritmusok rendezése és keresése
Alapvető, haladó és lineáris idő szerinti rendezés
Bináris keresés és variációk
🔹 6. fejezet: Speciális adatstruktúrák
BST, AVL, vörös-fekete fák, B-fák
Halmok, prioritási sorok és kivonatolás
🔹 7. fejezet: Mohó algoritmusok
Mohó módszertan
MST (Prim’s & Kruskal’s), Huffman Coding
Tevékenységválasztási probléma
🔹 8. fejezet: Dinamikus programozás
Átfedő részproblémák és optimális alépítmény
Esettanulmányok: Fibonacci, LCS, Knapsack, OBST
🔹 9. fejezet: Grafikonalgoritmusok
Ábrázolások: szomszédsági lista/mátrix
BFS, DFS, topológiai rendezés, SCC-k
🔹 10. fejezet: Legrövidebb út algoritmusai
Dijkstra algoritmusa
Bellman-Ford
Floyd-Warshall és Johnson algoritmusa
🔹 11. fejezet: Hálózati áramlás és egyeztetés
Flow Networks és Ford-Fulkerson
Maximális kétoldalú egyezés
🔹 12. fejezet: Disjoint Sets és Union-Find
Union by Rank & Path Compression
Alkalmazások Kruskal algoritmusában
🔹 13. fejezet: Polinom- és mátrixszámítások
Polinomiális szorzás
Gyors Fourier transzformáció (FFT)
Strassen algoritmusa felülvizsgálva
🔹 14. fejezet: Karakterlánc-illesztési algoritmusok
Naiv, Rabin-Karp, KMP, Boyer-Moore
🔹 15. fejezet: NP-teljesség
NP, NP-Hard & NP-Complete problémák
Redukciók és Cook-tétel
Példaproblémák (SAT, 3-SAT, Clique, Vertex Cover)
🔹 16. fejezet: Közelítő algoritmusok
Közelítési arányok
Vertex Cover, TSP, Set Cover
🌟 Miért válassza ezt a könyvet/alkalmazást?
✅ Az Algoritmustervezés és -elemzés teljes tananyagát lefedi
Tartalmazza az MCQ-kat, a vetélkedőket és a gyakorlati feladatokat az elsajátításhoz
✅ Részletesen elmagyarázza a rekurziót, a dinamikus programozást, a mohó és gráfalgoritmusokat
✅ Áthidalja az elméletet a valós problémamegoldással
✅ Tökéletes vizsgára való felkészüléshez, kódolási interjúkhoz és versenyprogramozáshoz
✍ Ezt az alkalmazást a következő szerzők ihlették:
Thomas H. Cormen, Charles Leiserson, Ronald Rivest, Clifford Stein, Jon Kleinberg, Tardos Éva
📥 Töltse le most!
Sajátítsa el a hatékonyságot, a komplexitást és az optimalizálást az Algorithm Design and Analysis segítségével (2025–2026-os kiadás).
Ez a kiadás integrálja az MCQ-kat, kvízeket és gyakorlati problémákat, hogy segítse a tanulókat az elméleti megértés és a gyakorlati alkalmazás megerősítésében. Ez magában foglalja a klasszikus és fejlett algoritmusokat, aszimptotikus jelöléseket, rekurziót, gráfelméletet, dinamikus programozást, NP-teljességet és közelítési technikákat valós példákkal.
A hallgatók nemcsak hatékony algoritmusok tervezését tanulják meg, hanem elemzik azok helyességét, teljesítményét és alkalmazhatóságát különféle számítási problémákra.
📂 Fejezetek és témák
🔹 1. fejezet: Bevezetés az algoritmusokba
Definíció és jellemzők
Fontosság és alkalmazások
Tervezési célok: helyesség, hatékonyság, egyszerűség
Pszeudokód-egyezmények
🔹 2. fejezet: A függvények növekedése és aszimptotikus jelölések
Matematikai előzmények
Legjobb, legrosszabb és átlagos esetelemzés
Big-O, Big-Ω, Big-Θ jelölések
Növekedési ráta összehasonlítások
🔹 3. fejezet: Rekurziós és ismétlődő kapcsolatok
A rekurzió alapjai
Ismétlődés megoldási technikák
Behelyettesítés, iteráció és mestertétel
🔹 4. fejezet: Oszd meg és uralkodj megközelítés
Stratégia és alkalmazások
Bináris keresés, összevonási rendezés, gyors rendezés
Strassen mátrixszorzása
🔹 5. fejezet: Algoritmusok rendezése és keresése
Alapvető, haladó és lineáris idő szerinti rendezés
Bináris keresés és variációk
🔹 6. fejezet: Speciális adatstruktúrák
BST, AVL, vörös-fekete fák, B-fák
Halmok, prioritási sorok és kivonatolás
🔹 7. fejezet: Mohó algoritmusok
Mohó módszertan
MST (Prim’s & Kruskal’s), Huffman Coding
Tevékenységválasztási probléma
🔹 8. fejezet: Dinamikus programozás
Átfedő részproblémák és optimális alépítmény
Esettanulmányok: Fibonacci, LCS, Knapsack, OBST
🔹 9. fejezet: Grafikonalgoritmusok
Ábrázolások: szomszédsági lista/mátrix
BFS, DFS, topológiai rendezés, SCC-k
🔹 10. fejezet: Legrövidebb út algoritmusai
Dijkstra algoritmusa
Bellman-Ford
Floyd-Warshall és Johnson algoritmusa
🔹 11. fejezet: Hálózati áramlás és egyeztetés
Flow Networks és Ford-Fulkerson
Maximális kétoldalú egyezés
🔹 12. fejezet: Disjoint Sets és Union-Find
Union by Rank & Path Compression
Alkalmazások Kruskal algoritmusában
🔹 13. fejezet: Polinom- és mátrixszámítások
Polinomiális szorzás
Gyors Fourier transzformáció (FFT)
Strassen algoritmusa felülvizsgálva
🔹 14. fejezet: Karakterlánc-illesztési algoritmusok
Naiv, Rabin-Karp, KMP, Boyer-Moore
🔹 15. fejezet: NP-teljesség
NP, NP-Hard & NP-Complete problémák
Redukciók és Cook-tétel
Példaproblémák (SAT, 3-SAT, Clique, Vertex Cover)
🔹 16. fejezet: Közelítő algoritmusok
Közelítési arányok
Vertex Cover, TSP, Set Cover
🌟 Miért válassza ezt a könyvet/alkalmazást?
✅ Az Algoritmustervezés és -elemzés teljes tananyagát lefedi
Tartalmazza az MCQ-kat, a vetélkedőket és a gyakorlati feladatokat az elsajátításhoz
✅ Részletesen elmagyarázza a rekurziót, a dinamikus programozást, a mohó és gráfalgoritmusokat
✅ Áthidalja az elméletet a valós problémamegoldással
✅ Tökéletes vizsgára való felkészüléshez, kódolási interjúkhoz és versenyprogramozáshoz
✍ Ezt az alkalmazást a következő szerzők ihlették:
Thomas H. Cormen, Charles Leiserson, Ronald Rivest, Clifford Stein, Jon Kleinberg, Tardos Éva
📥 Töltse le most!
Sajátítsa el a hatékonyságot, a komplexitást és az optimalizálást az Algorithm Design and Analysis segítségével (2025–2026-os kiadás).
Frissítve:
A biztonság annak megértésével kezdődik, hogy miként gyűjtik és osztják meg a fejlesztők az adataidat. Az adatvédelemmel és -biztonsággal kapcsolatos gyakorlat a használattól, a régiótól és életkortól függően változhat. A fejlesztő adta meg ezeket az információkat, és idővel frissítheti őket.
Nem osztanak meg adatokat harmadik felekkel
További információ arról, hogy miként deklarálják a fejlesztők a megosztást
Nem történt adatgyűjtés
További információ arról, hogy miként deklarálják a fejlesztők a gyűjtést
Az adatok titkosítva vannak a továbbítás során
Az adatok nem törölhetők.
Újdonságok
🚀 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
🎯 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! 🚀
Alkalmazás támogatása
A fejlesztőről
kamran Ahmed
kamahm707@gmail.com
Sheer Orah Post Office, Sheer Hafizabad, Pallandri, District Sudhnoti
Pallandri AJK, 12010
Pakistan
undefined
