Livro Impresso
Algoritmos
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ISBN:
9788595159907
- Edição: 4|2024
- Editora: GEN LTC
- Formato: Impresso
- Páginas: 912
- Publicação: 06/02/2024
- Capa: Brochura
- Peso: 2,05 kg
- Dimensões: 17 X 24
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.