Algotithm Design and Analysis
Innehåller annonser
5+
Nedladdningar
Ingen åldersgräns
info
Om appen
📚Algorithm Design and Analysis (2025–2026 Edition) är en komplett kursplansorienterad bok skapad för BSCS, BSIT, BS Software Engineering-studenter, forskare, mjukvaruutvecklare och konkurrenskraftiga programmerare som syftar till att behärska algoritmdesign, komplexitetsanalys och optimeringstekniker.
Denna utgåva integrerar MCQs, frågesporter och övningsproblem för att hjälpa elever att stärka både teoretisk förståelse och praktisk tillämpning. Den täcker klassiska och avancerade algoritmer, asymptotiska notationer, rekursion, grafteori, dynamisk programmering, NP-fullständighet och approximationstekniker med verkliga exempel.
Eleverna kommer inte bara att lära sig att designa effektiva algoritmer utan också analysera deras korrekthet, prestanda och tillämpbarhet i olika datorproblem.
📂 Kapitel och ämnen
🔹 Kapitel 1: Introduktion till algoritmer
Definition och egenskaper
Betydelse och tillämpningar
Designmål: Korrekthet, Effektivitet, Enkelhet
Pseudokodkonventioner
🔹 Kapitel 2: Tillväxt av funktioner och asymptotiska notationer
Matematiska förberedelser
Bästa, sämsta och genomsnittliga fallanalys
Big-O, Big-Ω, Big-Θ Notationer
Jämförelser av tillväxttakt
🔹 Kapitel 3: Rekursions- och återfallsrelationer
Grundläggande om rekursion
Lösningstekniker för återkommande
Substitution, Iteration och Master Theorem
🔹 Kapitel 4: Dela-och-härska tillvägagångssätt
Strategi och tillämpningar
Binär sökning, sammanslagningssortering, snabbsortering
Strassens matrismultiplikation
🔹 Kapitel 5: Sorterings- och sökalgoritmer
Grundläggande, avancerad och linjär-tidssortering
Binär sökning och variationer
🔹 Kapitel 6: Avancerade datastrukturer
BST, AVL, röd-svarta träd, B-träd
Heaps, prioriterade köer och hashing
🔹 Kapitel 7: giriga algoritmer
Girig metodik
MST (Prim's & Kruskal's), Huffman Coding
Aktivitetsvalsproblem
🔹 Kapitel 8: Dynamisk programmering
Överlappande delproblem & optimal understruktur
Fallstudier: Fibonacci, LCS, Knapsack, OBST
🔹 Kapitel 9: Grafalgoritmer
Representationer: Adjacency List/Matrix
BFS, DFS, Topological Sort, SCCs
🔹 Kapitel 10: Shortest Path Algoritmer
Dijkstras algoritm
Bellman-Ford
Floyd-Warshall & Johnsons algoritm
🔹 Kapitel 11: Nätverksflöde och matchning
Flow Networks & Ford-Fulkerson
Maximal tvådelad matchning
🔹 Kapitel 12: Disjoint set och Union-Find
Union av Rank & Path Compression
Applikationer i Kruskals algoritm
🔹 Kapitel 13: Polynom- och matrisberäkningar
Polynom multiplikation
Fast Fourier Transform (FFT)
Strassens algoritm återbesökt
🔹 Kapitel 14: Algoritmer för strängmatchning
Naiv, Rabin-Karp, KMP, Boyer-Moore
🔹 Kapitel 15: NP-Fullständighet
NP, NP-Hårda & NP-kompletta problem
Reduktioner och Cooks teorem
Exempel på problem (SAT, 3-SAT, klick, Vertex Cover)
🔹 Kapitel 16: Approximationsalgoritmer
Approximationsförhållanden
Vertex Cover, TSP, Set Cover
🌟 Varför välja denna bok/app?
✅ Täcker hela kursplanen för algoritmdesign och analys
Inkluderar MCQs, frågesporter och övningsproblem för att behärska
✅ Förklarar rekursion, dynamisk programmering, giriga och grafalgoritmer på djupet
✅ Överbryggar teori med verklig problemlösning
✅ Perfekt för provförberedelser, kodningsintervjuer och konkurrenskraftig programmering
✍ Denna app är inspirerad av författare:
Thomas H. Cormen, Charles Leiserson, Ronald Rivest, Clifford Stein, Jon Kleinberg, Éva Tardos
📥 Ladda ner nu!
Bemästra effektivitet, komplexitet och optimering med Algorithm Design and Analysis (2025–2026 Edition).
Denna utgåva integrerar MCQs, frågesporter och övningsproblem för att hjälpa elever att stärka både teoretisk förståelse och praktisk tillämpning. Den täcker klassiska och avancerade algoritmer, asymptotiska notationer, rekursion, grafteori, dynamisk programmering, NP-fullständighet och approximationstekniker med verkliga exempel.
Eleverna kommer inte bara att lära sig att designa effektiva algoritmer utan också analysera deras korrekthet, prestanda och tillämpbarhet i olika datorproblem.
📂 Kapitel och ämnen
🔹 Kapitel 1: Introduktion till algoritmer
Definition och egenskaper
Betydelse och tillämpningar
Designmål: Korrekthet, Effektivitet, Enkelhet
Pseudokodkonventioner
🔹 Kapitel 2: Tillväxt av funktioner och asymptotiska notationer
Matematiska förberedelser
Bästa, sämsta och genomsnittliga fallanalys
Big-O, Big-Ω, Big-Θ Notationer
Jämförelser av tillväxttakt
🔹 Kapitel 3: Rekursions- och återfallsrelationer
Grundläggande om rekursion
Lösningstekniker för återkommande
Substitution, Iteration och Master Theorem
🔹 Kapitel 4: Dela-och-härska tillvägagångssätt
Strategi och tillämpningar
Binär sökning, sammanslagningssortering, snabbsortering
Strassens matrismultiplikation
🔹 Kapitel 5: Sorterings- och sökalgoritmer
Grundläggande, avancerad och linjär-tidssortering
Binär sökning och variationer
🔹 Kapitel 6: Avancerade datastrukturer
BST, AVL, röd-svarta träd, B-träd
Heaps, prioriterade köer och hashing
🔹 Kapitel 7: giriga algoritmer
Girig metodik
MST (Prim's & Kruskal's), Huffman Coding
Aktivitetsvalsproblem
🔹 Kapitel 8: Dynamisk programmering
Överlappande delproblem & optimal understruktur
Fallstudier: Fibonacci, LCS, Knapsack, OBST
🔹 Kapitel 9: Grafalgoritmer
Representationer: Adjacency List/Matrix
BFS, DFS, Topological Sort, SCCs
🔹 Kapitel 10: Shortest Path Algoritmer
Dijkstras algoritm
Bellman-Ford
Floyd-Warshall & Johnsons algoritm
🔹 Kapitel 11: Nätverksflöde och matchning
Flow Networks & Ford-Fulkerson
Maximal tvådelad matchning
🔹 Kapitel 12: Disjoint set och Union-Find
Union av Rank & Path Compression
Applikationer i Kruskals algoritm
🔹 Kapitel 13: Polynom- och matrisberäkningar
Polynom multiplikation
Fast Fourier Transform (FFT)
Strassens algoritm återbesökt
🔹 Kapitel 14: Algoritmer för strängmatchning
Naiv, Rabin-Karp, KMP, Boyer-Moore
🔹 Kapitel 15: NP-Fullständighet
NP, NP-Hårda & NP-kompletta problem
Reduktioner och Cooks teorem
Exempel på problem (SAT, 3-SAT, klick, Vertex Cover)
🔹 Kapitel 16: Approximationsalgoritmer
Approximationsförhållanden
Vertex Cover, TSP, Set Cover
🌟 Varför välja denna bok/app?
✅ Täcker hela kursplanen för algoritmdesign och analys
Inkluderar MCQs, frågesporter och övningsproblem för att behärska
✅ Förklarar rekursion, dynamisk programmering, giriga och grafalgoritmer på djupet
✅ Överbryggar teori med verklig problemlösning
✅ Perfekt för provförberedelser, kodningsintervjuer och konkurrenskraftig programmering
✍ Denna app är inspirerad av författare:
Thomas H. Cormen, Charles Leiserson, Ronald Rivest, Clifford Stein, Jon Kleinberg, Éva Tardos
📥 Ladda ner nu!
Bemästra effektivitet, komplexitet och optimering med Algorithm Design and Analysis (2025–2026 Edition).
Uppdaterades den
Säkerhet börjar med förståelsen av hur utvecklare samlar in och delar din data. Praxis för dataintegritet och säkerhet varierar beroende på användning, region och ålder. Utvecklaren har tillhandahållit denna information och kan uppdatera den med tiden.
Nyheter
🚀 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! 🚀
Appsupport
Om utvecklaren
kamran Ahmed
kamahm707@gmail.com
Sheer Orah Post Office, Sheer Hafizabad, Pallandri, District Sudhnoti
Pallandri AJK, 12010
Pakistan
undefined
