Algorithmen kompakt und verständlich: Lösungsstrategien am Computer
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Wiesbaden
Vieweg + Teubner
2010
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| Edition: | 2., überarb. und erg. Aufl. |
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IMAGE 1
INHALT
1 EINFUEHRUNG 1
2 ARTEN VON ALGORITHMEN 3
2.1 ITERATIVE ALGORITHMEN 5
2.1.1 SORTIEREN 6
2.1.2 WEGE IM LABYRINTH 8
2.1.3 BEWERTUNG 12
2.2 REKURSIVE ALGORITHMEN 13
2.2.1 DIE TUERME VON HANOI 15
2.2.2 SORTIEREN 19
2.2.3 SCHACH 21
2.2.4 FRAKTALE UND BILDKOMPRESSION 25
2.2.5 BEWERTUNG 34
2.3 DYNAMISCHE ALGORITHMEN 37
2.3.1 FIBONACCI-ZAHLEN 37
2.3.2 BEWERTUNG 40
2.4 HEURISTISCHE ALGORITHMEN 41
2.4.1 SORTIEREN 42
2.4.2 BEWERTUNG 46
2.5 ZUFALLSGESTEUERTE ALGORITHMEN 47
2.5.1 METROPOLIS-ALGORITHMUS UND SIMULATED ANNEALING 47
2.5.2 BEWERTUNG 52
2.6 GENETISCHE ALGORITHMEN 53
2.6.1 RUCKSACK-PROBLEM 55
2.6.2 GEWINNMAXIMIERUNG 57
2.6.3 BEWERTUNG 60
2.7 PROBABILISTISCHE ALGORITHMEN 61
2.7.1 MULTIPLIKATIONSTEST 62
2.7.2 PRIMZAHLTEST 64
2.7.3 BEWERTUNG 66
VN
BIBLIOGRAFISCHE INFORMATIONEN HTTP://D-NB.INFO/997539712
DIGITALISIERT DURCH
IMAGE 2
INHALT
3 EFFIZIENZ EINES ALGORITHMUS 67
3.1 WACHSTUM 68
3.2 BEWERTUNG EINES ALGORITHMUS 72
3.2.1 AVERAGE-CASE UND WORST-CASE 74
3.2.2 MINIMALER AUFWAND 75
3.3 LAUFZEIT UND SPEICHER 77
3.4 PARALLELE VERARBEITUNG 78
3.4.1 PARALLELE ALGORITHMEN 78
3.4.2 PARALLELE PROGRAMMIERUNG 80
3.5 UEBERSICHT 90
3.6 NUTZUNG PRAKTISCH UNLOESBARER PROBLEME 92
4 WICHTIGE DATENSTRUKTUREN 97
4.1 LISTEN 98
4.2 MENGEN 100
4.2.1 SORTIERTE MENGEN 100
4.2.2 UNSORTIERTE MENGEN 100
4.3 ZUORDNUNGEN 102
4.4 BAEUME 103
4.5 GRAPHEN 105
5 KUENSTLICHE INTELLIGENZ 109
5.1 MASCHINELLES LERNEN 113
5.1.1 ENTSCHEIDUNGSBAEUME 113
5.1.2 BEWERTUNG 128
5.2 SCHWARMINTELLIGENZ 129
5.2.1 AMEISENALGORITHMEN 129
5.2.2 BEWERTUNG 140
5.3 NEURONALE NETZE 141
5.3.1 HEBB'SCHE REGEL 144
5.3.2 BACKPROPAGATION 146
5.3.3 ERWEITERUNGEN 149
5.3.4 BEWERTUNG 154
LITERATURVERZEICHNIS 155
STICHWORTVERZEICHNIS 161
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