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E-book Algoritmos

  • ISBN:

    9788595159914

  • Edição: 4|2024
  • Editora: GEN LTC

Thomas Cormen

De: R$  374,00 Por: R$  317,90
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442030
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Best-seller mundial sobre o tema, Algoritmos – Teoria e Prática chega à nova edição!
  • Formato: Bookshelf
  • Páginas: 912
  • Publicação: 29/01/2024

Best-seller mundial sobre o tema, Algoritmos – Teoria e Prática chega à nova edição!

Com o desenvolvimento tecnológico cada vez mais avançado, saber trabalhar com algoritmos tem se tornado um importante diferencial para estudantes e profissionais, isso porque, atualmente, os algoritmos são aplicáveis em diversas situações – nas áreas de tecnologia, engenharia, saúde, finanças, educação, entre outras –, das tarefas mais simples às mais complexas.

Dessa forma, com sua didática e combinação única de rigor e abrangência, a proposta deste livro é tornar os algoritmos uma ferramenta acessível a leitores de todos os níveis de conhecimento.

A obra combina teoria e prática para fornecer uma compreensão sólida dos princípios fundamentais dos algoritmos, ao mesmo tempo que fornece exemplos práticos e análises de complexidade. Além disso, abrange uma variedade de algoritmos, estruturas de dados e técnicas de design de algoritmos.

Totalmente atualizada, esta quarta edição apresenta as seguintes novidades:

• Capítulos inéditos sobre correspondências em grafos bipartidos, algoritmos on-line e aprendizado de máquina (machine learning);

• Novo material sobre temas como resolução de equações de recorrência, tabelas de espalhamento (hash), funções potenciais e matrizes de sufixo;

• Dos quase 1.000 exercícios disponíveis, 140 são inéditos; e dos 162 problemas, 22 são novos;

• Notas e bibliografia atualizadas para refletir os desenvolvimentos da área.

Os capítulos são relativamente independentes, e cada um apresenta um algoritmo, uma técnica de projeto, uma área de aplicação ou um tópico relacionado. Além disso, os algoritmos são descritos de maneira simples, bastante objetiva e em um pseudocódigo projetado para ser lido por qualquer usuário com conhecimento básico de programação, independentemente da linguagem de programação utilizada.

O conteúdo foi planejado para cursos de graduação e pós-graduação em algoritmos ou estruturas de dados, bem como para especialização e atualização de profissionais da área.

Parte I Fundamentos

Introdução

1 O Papel dos Algoritmos na Computação

2 Dando a Partida

3 Caracterização dos Tempos de Execução

4 Divisão e Conquista

5 Análise Probabilística e Algoritmos Aleatorizados

Parte II Ordenação e Estatísticas de Ordem

Introdução

6 Ordenação por Heap

7 Quicksort

8 Ordenação em Tempo Linear

9 Medianas e Estatísticas de Ordem

Parte III Estruturas de Dados

Introdução

10 Estruturas de Dados Elementares

11 Tabelas de Espalhamento

12 Árvores Binárias de Busca

13 Árvores Rubro-Negras

Parte IV Técnicas Avançadas de Projeto e Análise

Introdução

14 Programação Dinâmica

15 Algoritmos Gulosos

16 Análise Amortizada

Parte V Estruturas de Dados Avançadas

Introdução

17 Expansão das Estruturas de Dados

18 Árvores B

19 Estruturas de Dados para Conjuntos Disjuntos

Parte VI Algoritmos de Grafos

Introdução

20 Algoritmos Elementares em Grafos

21 Árvores Geradoras Mínimas

22 Caminhos Mínimos de Origem Única

23 Caminhos Mínimos entre Todos os Pares

24 Fluxo Máximo

25 Emparelhamentos em Grafos Bipartidos

Parte VII Tópicos Selecionados

Introdução

26 Algoritmos Paralelos

27 Algoritmos On-line

28 Operações com Matrizes

29 Programação Linear

30 Polinômios e FFT

31 Algoritmos da Teoria dos Números

32 Correspondência de Cadeias

33 Algoritmos de Aprendizado de Máquina

34 Problemas NP-Completos

35 Algoritmos de Aproximação

Apêndices: Fundamentos de Matemática

Introdução

A Somatórios

B Conjuntos etc.

C Contagem e Probabilidade

D Matrizes

Referências Bibliográficas

Índice Alfabético

Thomas H. Cormen é professor de Ciência da Computação do Dartmouth College. Graduado em Engenharia Elétrica e Ciência da Computação pela Princeton University, também é mestre e PhD nessa mesma especialidade pelo Massachusetts Institute of Technology (MIT). Recebeu inúmeros prêmios pela Dartmouth College.

Charles E. Leiserson é professor de Ciência da Computação e Engenharia Elétrica do Massachusetts Institute of Technology (MIT). Graduado em Matemática e em Ciência da Computação pela Yale University, também é PhD nessa área pela Carnegie Mellon University (CMU). Possui extensa lista de premiações por seu ensino e pesquisa na área. RONALD L. RIVEST é professor da cátedra Andrew & Erna Viterbi de Ciência da Computação do Massachusetts Institute of Technology (MIT). Graduado em Matemática pela Yale University, também é PhD em Ciência da Computação pela Stanford University e pós-doutor pelo National Institute for Research in Digital Science and Technology (Inria), na França. É, ainda, coautor de diversos livros da área.

Clifford Stein é professor de Engenharia Industrial e Pesquisa Operacional da Columbia University. Graduado pela Princeton University, é também mestre e PhD pelo Massachusetts Institute of Technology (MIT). É membro da Association for Computing Machinery (ACM), autor de diversos artigos e coautor de vários livros da área. Recebeu diversos prêmios por suas conquistas e pesquisas na carreira.