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sábado, 17 de enero de 2015

Fundamentos de Algoritmia – G. Brassard & P. Bratley



La obra presenta un estudio detallado y sistemático del diseño y análisis de algoritmos. El objetivo de este libro es proporcionar al lector las herramientas básicas que necesitará para desarrollar sus propios algoritmos, cualquiera que sea su campo de aplicación. Se desarrollan las técnicas fundamentales que se utilizan para diseñar y analizar algoritmos eficientes y se ilustran mediante ejemplos concretos de algoritmos tomados de aplicaciones, tales como: la optimización, el álgebra lineal, la criptografía, la teoría computacional de números, la teoría de grafos, la investigación operativa, la inteligencia artificial y otras.

Escrito por dos eminentes académicos y entresacado de años de experiencia rica en este libro ofrece un estudio sistemático y diseño de algoritmos adecuados para los cursos de nivel introductorio. Dar numerosos ejemplos prácticos a cabo y pruebas detalladas, el texto presenta algoritmos de tipos en lugar de las aplicaciones.

Estructuras de material mediante técnicas empleadas, no por el área de aplicación, por lo que los estudiantes pueden progresar desde los conceptos abstractos subyacentes a lo esencial de aplicaciones concretas.
  • Comienza con una introducción compacta, pero completa a algunos cálculos necesarios, y también incluye una larga introducción a las pruebas por contradicción y la inducción matemática. Esto sirve para llenar los vacíos que muchos estudiantes universitarios tienen en sus conocimientos matemáticos.
  • Da una, completa introducción ritmo al análisis de algoritmos, y utiliza la notación coherente y tratamiento inusualmente detallada de la solución de recurrencias.
  • Incluye un capítulo sobre los algoritmos probabilísticos, y una introducción a los algoritmos paralelos, los cuales se están convirtiendo cada vez más importante.
  • Aborda el análisis y diseño de algoritmos por tipo en lugar de por la aplicación.
Resumen de Contenido

1. Preliminares
2. Algoritmia elemental
3. Notación asintónica
4. Análisis de algoritmos
5. Estructuras de datos
6. Algoritmos voraces
7. Divide y vencerás
8. Programación dinámica
9. Exploración de grafos
10. Algoritmos probabilistas
11. Algoritmos paralelos
12. Complejidad computacional
13. Algoritmos heurísticos y aproximados



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