W niniejszej książce przedstawiono struktury danych i algorytmy stanowiące podstawę współczesnego programowania komputerów. Algorytmy są niczym przepis na rozwiązanie postawionego przed programistę problemu. Są one nierozerwalnie związane ze strukturami danych - listami, rekordami, tablicami, kolejkami, drzewami... podstawowymi elementami wiedzy każdego programisty.

Książka obejmuje szeroki zakres materiału, a do jej lektury wystarczy znajomość dowolnego języka programowania strukturalnego (np. Pascala). Opis klasycznych algorytmów uzupełniono o algorytmy związane z zarządzaniem pamięcią operacyjną i pamięciami zewnętrznymi.

Książka przedstawia algorytmy i struktury danych w kontekście rozwiązywania problemów za pomocą komputera. Z tematyką rozwiązywania problemów powiązano zagadnienie zliczania kroków oraz złożoności czasowej - wynika to z głębokiego przekonania autorów tej książki, iż wraz z pojawianiem się coraz szybszych komputerów, pojawiać się będą także coraz bardziej złożone problemy do rozwiązywania i - paradoksalnie - złożoność obliczeniowa używanych algorytmów zyskiwać będzie na znaczeniu.

W książce omówiono m.in.:

• Tradycyjne struktury danych: listy, kolejki, stosy
• Drzewa i operacje na strukturach drzew
• Typy danych oparte na zbiorach, sÅ‚owniki i kolejki priorytetowe wraz ze sposobami ich implementacji
• Grafy zorientowane i niezorientowane
• Algorytmy sortowania i poszukiwania mediany
• Asymptotyczne zachowanie siÄ™ procedur rekurencyjnych
• Techniki projektowania algorytmów: "dziel i rzÄ…dź", wyszukiwanie lokalne i programowanie dynamiczne
• ZarzÄ…dzanie pamiÄ™ciÄ…, B-drzewa i struktury indeksowe

Każdemu rozdziałowi towarzyszy zestaw ćwiczeń, o zróżnicowanym stopniu trudności, pomagających sprawdzić swoją wiedzę. "Algorytmy i struktury danych" to doskonały podręcznik dla studentów informatyki i pokrewnych kierunków, a także dla wszystkich zainteresowanych tą tematyką.

 

Osoby które kupowały "Algorytmy i struktury danych", wybierały także:

• Algorytmy kryptograficzne. Przewodnik po algorytmach w blockchain, kryptografii kwantowej, protoko 79,00 zÅ‚, (39,50 zÅ‚ -50%)
• Informatyk samouk. Przewodnik po strukturach danych i algorytmach dla pocz 58,98 zÅ‚, (29,49 zÅ‚ -50%)
• My 89,00 zÅ‚, (44,50 zÅ‚ -50%)
• Nauka algorytm 58,98 zÅ‚, (29,49 zÅ‚ -50%)
• 40 algorytmów, które powinien znać każdy programista. Nauka implementacji algorytmów w Pythonie 77,00 zÅ‚, (38,50 zÅ‚ -50%)

• 
• 
• 
• 
• 

Spis treści

Algorytmy i struktury danych -- spis treści

Od tłumacza (7)

Wstęp (11)

RozdziaÅ‚ 1. Projektowanie i analiza algorytmów (15)

• 1.1. Od problemu do programu (15)
• 1.2. Abstrakcyjne typy danych (23)
• 1.3. Typy danych, struktury danych i ADT (25)
• 1.4. Czas wykonywania programu (28)
• 1.5. Obliczanie czasu wykonywania programu (33)
• 1.6. Dobre praktyki programowania (39)
• 1.7. Super Pascal (41)
• Ćwiczenia (44)
• Uwagi bibliograficzne (48)

Rozdział 2. Podstawowe abstrakcyjne typy danych (49)

• 2.1. Lista jako abstrakcyjny typ danych (49)
• 2.2. Implementacje list (52)
• 2.3. Stosy (64)
• 2.4. Kolejki (68)
• 2.5. Mapowania (73)
• 2.6. Stosy a procedury rekurencyjne (75)
• Ćwiczenia (80)
• Uwagi bibliograficzne (84)

Rozdział 3. Drzewa (85)

• 3.1. Podstawowa terminologia (85)
• 3.2. Drzewa jako abstrakcyjne obiekty danych (92)
• 3.3. Implementacje drzew (95)
• 3.4. Drzewa binarne (102)
• Ćwiczenia (113)
• Uwagi bibliograficzne (116)

Rozdział 4. Podstawowe operacje na zbiorach (117)

• 4.1. Wprowadzenie do zbiorów (117)
• 4.2. SÅ‚owniki (129)
• 4.3. Tablice haszowane (132)
• 4.4. Implementacja abstrakcyjnego typu danych MAPPING (146)
• 4.5. Kolejki priorytetowe (148)
• 4.6. PrzykÅ‚ady zÅ‚ożonych struktur zbiorowych (156)
• Ćwiczenia (163)
• Uwagi bibliograficzne (165)

RozdziaÅ‚ 5. Zaawansowane metody reprezentowania zbiorów (167)

• 5.1. Binarne drzewa wyszukiwawcze (167)
• 5.2. Analiza zÅ‚ożonoÅ›ci operacji wykonywanych na binarnym drzewie wyszukiwawczym (171)
• 5.3. Drzewa trie (175)
• 5.4. Implementacja zbiorów w postaci drzew wyważonych - 2-3-drzewa (181)
• 5.5. Operacje MERGE i FIND (193)
• 5.6. Abstrakcyjny typ danych z operacjami MERGE i SPLIT (202)
• Ćwiczenia (207)
• Uwagi bibliograficzne (209)

Rozdział 6. Grafy skierowane (211)

• 6.1. Podstawowe pojÄ™cia (211)
• 6.2. Reprezentacje grafów skierowanych (213)
• 6.3. Graf skierowany jako abstrakcyjny typ danych (215)
• 6.4. Znajdowanie najkrótszych Å›cieżek o wspólnym poczÄ…tku (217)
• 6.5. Znajdowanie najkrótszych Å›cieżek miÄ™dzy każdÄ… parÄ… wierzchoÅ‚ków (221)
• 6.6. Przechodzenie przez grafy skierowane - przeszukiwanie zstÄ™pujÄ…ce (229)
• 6.7. Silna spójność i silnie spójne skÅ‚adowe digrafu (237)
• Ćwiczenia (240)
• Uwagi bibliograficzne (242)

Rozdział 7. Grafy nieskierowane (243)

• 7.1. Definicje (243)
• 7.2. Metody reprezentowania grafów (245)
• 7.3. Drzewa rozpinajÄ…ce o najmniejszym koszcie (246)
• 7.4. Przechodzenie przez graf (253)
• 7.5. WierzchoÅ‚ki rozdzielajÄ…ce i skÅ‚adowe dwuspójne grafu (256)
• 7.6. Reprezentowanie skojarzeÅ„ przez grafy (259)
• Ćwiczenia (262)
• Uwagi bibliograficzne (264)

Rozdział 8. Sortowanie (265)

• 8.1. Model sortowania wewnÄ™trznego (265)
• 8.2. Proste algorytmy sortowania wewnÄ™trznego (266)
• 8.3. Sortowanie szybkie (quicksort) (273)
• 8.4. Sortowanie stogowe (283)
• 8.5. Sortowanie rozrzutowe (287)
• 8.6. Dolne ograniczenie dla sortowania za pomocÄ… porównaÅ„ (294)
• 8.7. Szukanie k-tej wartoÅ›ci (statystyki pozycyjne) (298)
• Ćwiczenia (302)
• Uwagi bibliograficzne (304)

RozdziaÅ‚ 9. Techniki analizy algorytmów (305)

• 9.1. Efektywność algorytmów (305)
• 9.2. Analiza programów zawierajÄ…cych wywoÅ‚ania rekurencyjne (306)
• 9.3. RozwiÄ…zywanie równaÅ„ rekurencyjnych (308)
• 9.4. RozwiÄ…zanie ogólne dla pewnej klasy rekurencji (311)
• Ćwiczenia (316)
• Uwagi bibliograficzne (319)

RozdziaÅ‚ 10. Techniki projektowania algorytmów (321)

• 10.1. Zasada "dziel i zwyciężaj" (321)
• 10.2. Programowanie dynamiczne (327)
• 10.3. Algorytmy zachÅ‚anne (335)
• 10.4. Algorytmy z nawrotami (339)
• 10.5. Przeszukiwanie lokalne (349)
• Ćwiczenia (355)
• Uwagi bibliograficzne (358)

RozdziaÅ‚ 11. Struktury danych i algorytmy obróbki danych zewnÄ™trznych (359)

• 11.1. Model danych zewnÄ™trznych (359)
• 11.2. Sortowanie zewnÄ™trzne (362)
• 11.3. Przechowywanie informacji w plikach pamiÄ™ci zewnÄ™trznych (373)
• 11.4. ZewnÄ™trzne drzewa wyszukiwawcze (381)
• Ćwiczenia (387)
• Uwagi bibliograficzne (390)

Rozdział 12. Zarządzanie pamięcią (391)

• 12.1. Podstawowe aspekty zarzÄ…dzania pamiÄ™ciÄ… (391)
• 12.2. ZarzÄ…dzanie blokami o ustalonej wielkoÅ›ci (395)
• 12.3. Algorytm odÅ›miecania dla bloków o ustalonej wielkoÅ›ci (397)
• 12.4. PrzydziaÅ‚ pamiÄ™ci dla obiektów o zróżnicowanych rozmiarach (405)
• 12.5. Systemy partnerskie (412)
• 12.6. Upakowywanie pamiÄ™ci (416)
• Ćwiczenia (419)
• Uwagi bibliograficzne (421)

Bibliografia (423)

Skorowidz (429)