Algotithm Design and Analysis

StudyZoom

Містить рекламу

Про цей додаток

📚Algorithm Design and Analysis (2025–2026 Edition) — це повна програма, орієнтована на навчальну програму, створена для студентів BSCS, BSIT, BS Software Engineering, дослідників, розробників програмного забезпечення та конкурентоспроможних програмістів, які прагнуть освоїти методи розробки алгоритмів, аналізу складності та оптимізації.

Це видання об’єднує MCQ, тести та практичні задачі, щоб допомогти учням покращити як теоретичне розуміння, так і практичне застосування. Він охоплює класичні та просунуті алгоритми, асимптотичні позначення, рекурсію, теорію графів, динамічне програмування, NP-повноту та методи апроксимації з реальними прикладами.

Студенти не тільки навчаться розробляти ефективні алгоритми, але й аналізуватимуть їх правильність, продуктивність і застосовність у різноманітних обчислювальних задачах.

📂 Розділи та теми

🔹 Розділ 1: Вступ до алгоритмів

Визначення та характеристики
Важливість і застосування
Цілі дизайну: Правильність, Ефективність, Простота
Конвенції про псевдокод

🔹 Розділ 2: Зростання функцій і асимптотичні позначення

Математичні попередні
Найкращий, найгірший і середній аналіз випадків
Позначення Big-O, Big-Ω, Big-Θ
Порівняння темпів зростання

🔹 Розділ 3: Рекурсія та рекурентні співвідношення

Основи рекурсії
Методи розв’язування повторень
Підстановка, ітерація та основна теорема

🔹 Розділ 4: Підхід «розділяй і володарюй».

Стратегія та застосування
Двійковий пошук, сортування злиттям, швидке сортування
Множення матриці Штрассена

🔹 Розділ 5: Алгоритми сортування та пошуку

Базове, розширене та лінійне сортування за часом
Двійковий пошук і варіації

🔹 Розділ 6: Розширені структури даних

BST, AVL, червоно-чорні дерева, B-дерева
Купи, черги пріоритетів і хешування

🔹 Розділ 7: Жадібні алгоритми

Жадібна методологія
MST (Prim’s & Kruskal’s), кодування Хаффмана
Проблема вибору діяльності

🔹 Розділ 8: Динамічне програмування

Перекриття підпроблем і оптимальна підструктура
Тематичні дослідження: Фібоначчі, LCS, Рюкзак, OBST

🔹 Розділ 9: Алгоритми графів

Представлення: список суміжності/матриця
BFS, DFS, топологічне сортування, SCC

🔹 Розділ 10: Алгоритми найкоротшого шляху

Алгоритм Дейкстри
Беллман-Форд
Алгоритм Флойда-Варшалла і Джонсона

🔹 Розділ 11: Мережевий потік і відповідність

Flow Networks & Ford-Fulkerson
Максимальна дводольна відповідність

🔹 Розділ 12: Непересічні множини та об’єднання

Об'єднання за рангом і стисненням шляху
Застосування в алгоритмі Крускала

🔹 Розділ 13: Поліноміальні та матричні обчислення

Множення поліномів
Швидке перетворення Фур'є (ШПФ)
Перегляд алгоритму Штрассена

🔹 Розділ 14: Алгоритми зіставлення рядків

Наїв, Рабін-Карп, КМП, Боєр-Мур

🔹 Розділ 15: NP-повнота

NP, NP-складні та NP-повні задачі
Редукції та теорема Кука
Приклади задач (SAT, 3-SAT, Clique, Vertex Cover)

🔹 Розділ 16: Алгоритми апроксимації

Коефіцієнти апроксимації
Vertex Cover, TSP, Set Cover

🌟 Чому варто вибрати цю книгу/додаток?

✅ Охоплює повну програму розробки та аналізу алгоритмів
Включає MCQ, вікторини та практичні завдання для засвоєння знань
✅ Детально пояснює рекурсію, динамічне програмування, жадібні та графові алгоритми
✅ Поєднує теорію з реальним вирішенням проблем
✅ Ідеально підходить для підготовки до іспитів, співбесід з кодуванням і конкурсного програмування

✍ Цю програму надихнули автори:
Томас Г. Кормен, Чарльз Лейзерсон, Рональд Рівест, Кліффорд Стайн, Джон Кляйнберг, Ева Тардос

📥 Завантажте зараз!
Оволодійте ефективністю, складністю та оптимізацією за допомогою Algorithm Design and Analysis (версія 2025–2026).

Що нового

🚀 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! 🚀