Computational complexity is critical in analysis of algorithms and is important to be able to select algorithms for efficiency and solvability. Algorithm and Design Complexity initiates with discussion of algorithm analysis, time-space trade-off, symptotic notations, and so forth. It further includes algorithms that are definite and effective, known as computational procedures. Further topics explored include divide-and-conquer, dynamic programming, and backtracking.
Features:
- Includes complete coverage of basics and design of algorithms
- Discusses algorithm analysis techniques like divide-and-conquer, dynamic programming, and greedy heuristics
- Provides time and space complexity tutorials
- Reviews combinatorial optimization of Knapsack problem
- Simplifies recurrence relation for time complexity
This book is aimed at graduate students and researchers in computers science, information technology, and electrical engineering.
Betala smidigt med kort, Klarna, Apple Pay eller Google Pay. Är du inte nöjd har du alltid 14 dagars ångerrätt. Läs mer i våra villkor. Har du några frågor, mejla oss på hello@memmo.org.
Memmo gör det enklare att plugga – var du än är i världen. Hos oss samlar du kursböcker och smarta studieverktyg på ett och samma ställe: sammanfattningar, quiz, poddar och flashcards. Och så Ted, din studiekompis som svarar på allt du undrar. Över 75 000 studenter pluggar redan här – byggt för att du ska lära dig snabbare och stressa mindre.