Jądrem informatyki jest algorytmika, a najważniejszym elementem procesu tworzenia dobrego programu komputerowego jest właściwy dobór algorytmów i struktur danych szczególnie pod kątem ich wydajności. Algorytmy i struktury danych są tematem jednego z podstawowych przedmiotów wykładanych na każdych studiach informatycznych. Książka została sprawdzona dydaktyczne na zajęciach prowadzonych ze studentami informatyki Uniwersytetu Warszawskiego, jak też wielu innych uczelni informatycznych w kraju. Informacja o autorze/ redaktorze: Autorzy są informatykami o uznanym w świecie dorobku naukowym, edukacyjnym i popularyzatorskim. W latach osiemdziesiątych XX wieku tworzyli podwaliny algorytmiki w Uniwersytecie Warszawskim. Mają na swoim koncie wiele znakomitych prac algorytmicznych opublikowanych w najlepszych wydawnictwach naukowych poświęconych informatyce teoretycznej.

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

• Zrozum struktury danych. Algorytmy i praca na danych w Javie 39,67 zÅ‚, (11,90 zÅ‚ -70%)
• Projektowanie oprogramowania dla zupeÅ‚nie poczÄ…tkujÄ…cych. Owoce programowania. Wydanie V 125,48 zÅ‚, (38,90 zÅ‚ -69%)
• Python na maturze. Kurs video. Algorytmy i podstawy j 139,00 zÅ‚, (62,55 zÅ‚ -55%)
• Algorytmy Data Science. Siedmiodniowy przewodnik. Wydanie II 49,00 zÅ‚, (26,95 zÅ‚ -45%)
• Tablice informatyczne. Algorytmy 17,00 zÅ‚, (9,35 zÅ‚ -45%)

Spis treści

Algorytmy i struktury danych eBook -- spis treści

• OkÅ‚adka
• Strona tytuÅ‚owa
• Strona redakcyjna
• Spis treÅ›ci
• Przedmowa do nowego wydania
• Przedmowa do pierwszego wydania
• 1. Podstawowe zasady analizy algorytmów
  • 1.1. ZÅ‚ożoność obliczeniowa
  • 1.2. Równania rekurencyjne
  • 1.3. Funkcje tworzÄ…ce
  • 1.4. Poprawność semantyczna
  • 1.5. Podstawowe struktury danych
  • 1.5.1. Lista
  • 1.5.2. Zbiór
  • 1.5.3. Graf
  • 1.5.4. Notacja funkcyjna dla atrybutów obiektów
  • 1.5.5. Drzewo
  • 1.6. Eliminacja rekursji
  • 1.7. Koszt zamortyzowany operacji w strukturze danych
  • 1.8. Metody ukÅ‚adania algorytmów
  • 1.8.1. Metoda dziel i zwyciężaj
  • 1.8.2. Programowanie dynamiczne
  • 1.8.3. Metoda zachÅ‚anna
  • 1.8.4. Inne metody
  • Zadania
• 2. Sortowanie
  • 2.1. Selectionsort sortowanie przez selekcjÄ™
  • 2.2. Insertionsort sortowanie przez wstawianie
  • 2.3. Quicksort sortowanie szybkie
  • 2.4. Dolne ograniczenie na zÅ‚ożoność problemu sortowania
  • 2.5. Sortowanie pozycyjne
  • 2.6. Kolejki priorytetowe i algorytm heapsort
  • 2.7. Drzewa turniejowe i zadania selekcji
  • 2.8. Szybkie algorytmy wyznaczania k-tego najwiÄ™kszego elementu w ciÄ…gu
  • 2.9. Scalanie ciÄ…gów uporzÄ…dkowanych
  • 2.10. Sortowanie zewnÄ™trzne
  • 2.10.1. Scalanie wielofazowe z 4 plikami
  • 2.10.2. Scalanie wielofazowe z 3 plikami
  • Zadania
• 3. SÅ‚owniki
  • 3.1. Implementacja listowa nieuporzÄ…dkowana
  • 3.2. Implementacja listowa uporzÄ…dkowana
  • 3.3. Drzewa poszukiwaÅ„ binarnych
  • 3.3.1. Drzewa AVL
  • 3.3.2. SamoorganizujÄ…ce siÄ™ drzewa BST
  • 3.4. Mieszanie
  • 3.4.1. Wybór funkcji mieszajÄ…cej
  • 3.4.2. Struktury danych stosowane do rozwiÄ…zywania problemu kolizji
  • 3.5. Wyszukiwanie pozycyjne
  • 3.5.1. Drzewa RST
  • 3.5.2. Drzewa TRIE
  • 3.5.3. Drzewa PATRICIA
  • 3.6. Wyszukiwanie zewnÄ™trzne
  • 3.6.1. Pliki nieuporzÄ…dkowane
  • 3.6.2. Pliki z funkcjÄ… mieszajÄ…cÄ…
  • 3.6.3. Sekwencyjne pliki indeksowane
  • 3.6.4. B-drzewo jako wielopoziomowy indeks rzadki
  • 3.6.5. B-drzewo jako wielopoziomowy indeks gÄ™sty
  • Zadania
• 4. ZÅ‚ożone struktury danych dla zbiorów elementów
  • 4.1. Problem sumowania zbiorów rozÅ‚Ä…cznych
  • 4.1.1. Implementacja listowa
  • 4.1.2. Implementacja drzewowa
  • 4.2. ZÅ‚Ä…czalne kolejki priorytetowe
  • Zadania
• 5. Algorytmy tekstowe
  • 5.1. Problem wyszukiwania wzorca
  • 5.1.1. Algorytm N (naiwny)
  • 5.1.2. Algorytm KMP (Knutha-Morrisa-Pratta)
  • 5.1.3. Algorytm liniowy dla problemu wyszukiwania wzorca dwuwymiarowego, czyli algorytm Bakera
  • 5.1.4. Algorytm GS (wersja algorytmu Galila-Seiferasa dla pewnej klasy wzorców)
  • 5.1.5. Algorytm KMR (Karpa-Millera-Rosenberga)
  • 5.1.6. Algorytm KR (Karpa-Rabina)
  • 5.1.7. Algorytm BM (Boyera-Moorea)
  • 5.1.8. Algorytm FP (Fishera-Patersona)
  • 5.2. Drzewa sufiksowe i grafy podsłów
  • 5.2.1. Niezwarta reprezentacja drzewa sufiksowego
  • 5.2.2. Tworzenie drzewa sufiksowego
  • 5.2.3. Tworzenie grafu podsłów
  • 5.3. Inne algorytmy tekstowe
  • 5.3.1. Obliczanie najdÅ‚uższego wspólnego podsÅ‚owa
  • 5.3.2. Obliczanie najdÅ‚uższego wspólnego podciÄ…gu
  • 5.3.3. Wyszukiwanie słów podwójnych
  • 5.3.4. Wyszukiwanie słów symetrycznych
  • 5.3.5. Równoważność cykliczna
  • 5.3.6. Algorytm Huffmana
  • 5.3.7. Obliczanie leksykograficznie maksymalnego sufiksu
  • 5.3.8. Jednoznaczne kodowanie
  • 5.3.9. Liczenie liczby podsłów
  • Zadania
• 6. Algorytmy równolegÅ‚e
  • 6.1. RównolegÅ‚e obliczanie wyrażeÅ„ i prostych programów sekwencyjnych
  • 6.2. Sortowanie równolegÅ‚e
  • Zadania
• 7. Algorytmy grafowe
  • 7.1. Spójne skÅ‚adowe
  • 7.2. Dwuspójne skÅ‚adowe
  • 7.3. Silnie spójne skÅ‚adowe i silna orientacja
  • 7.4. Cykle Eulera
  • 7.5.   5-kolorowanie grafów planarnych
  • 7.6. Najkrótsze Å›cieżki i minimalne drzewo rozpinajÄ…ce
  • Zadania
• 8. Algorytmy geometryczne
  • 8.1. Elementarne algorytmy geometryczne
  • 8.2. Problem przynależnoÅ›ci
  • 8.3. WypukÅ‚a otoczka
  • 8.4. Metoda zamiatania
  • 8.4.1. Najmniej odlegÅ‚a para punktów
  • 8.4.2. Pary przecinajÄ…cych siÄ™ odcinków
  • Zadania
• Bibliografia
• Przypisy