Introduzione agli algoritmi e strutture dati

Giunto a una terza edizione sempre più ricca e aggiornata, questo testo costituisce ormai un punto di riferimento tra le pubblicazioni sulla materia per la completezza e l’autorevolezza che lo contraddistinguono.
Rivolto agli studenti universitari per l’ampia copertura degli argomenti trattati e per la presenza delle tecniche ingegneristiche di progettazione degli algoritmi, si presta al tempo stesso a essere utilizzato anche da un pubblico di professionisti.
La ricchezza di temi da un lato consente al docente di creare percorsi personalizzati in base al percorso formativo ritenuto più adeguato al proprio corso, dall’altro lato stimola lo studente ad affrontare successivamente l’approfondimento di alcuni argomenti in base alle proprie esigenze formative e professionali.
La terza edizione è stata completamente rivista e aggiornata. In particolare i recenti sviluppi tecnologici che hanno reso disponibili a basso costo memorie sempre più estese e processori multicore hanno motivato l’aggiunta di due interi capitoli: un capitolo sugli alberi di van Emde Boas e un capitolo sugli algoritmi multithreaded.
L’approccio è graduale, i concetti vengono trattati partendo dai più semplici per arrivare, passo dopo passo, a quelli più avanzati; ogni capitolo presenta una classe di algoritmi, le relative tecniche di progettazione, un’area di applicazioni e gli argomenti correlati. Ritenendo importante il concetto di "efficienza", gli autori hanno incluso anche l’analisi dei tempi di esecuzione di ciascun algoritmo.
Completa il testo un efficace apparato pedagogico costituito da circa 1000 esercizi e 150 problemi e casi di studio.
Sul sito web sono disponibili, per i docenti che adottano il libro, i lucidi in Power Point da proiettare in aula, e alcuni esercizi con soluzione.Prefazione
Presentazione dell’edizione italiana
I Fondamenti
Introduzione
1) Ruolo degli algoritmi nell’elaborazione dei dati
2) Per incominciare
3) Crescita delle funzioni
4) Divide et impera
5) Analisi probabilistica e algoritmi randomizzati
II Ordinamento e statistiche d’ordine
Introduzione
6) Heapsort
7) Quicksort
8) Ordinamento in tempo lineare
9) Mediane e statistiche d’ordine
III Strutture dati
Introduzione
10) Strutture dati elementari
11) Hashing
12) Alberi binari di ricerca
13) Alberi rosso-neri
14) Aumentare le strutture dati
IV Tecniche avanzate di progettazione e di analisi
Introduzione
15) Programmazione dinamica
16) Algoritmi golosi
17) Analisi ammortizzata
V Strutture dati avanzate
Introduzione
18) B-alberi
19) Haep di Fibonacci
20) Alberi di van Emde Boas
21) Strutture dati per insiemi disgiunti
VI Algoritmi per grafi
Introduzione
22) Algoritmi elementari per grafi
23) Alberi di connessione minimi
24) Cammini minimi da sorgente unica
25) Cammini minimi fra tutte le coppie
26) Flusso massimo
VII Argomenti scelti
Introduzione
27) Algoritmi multithread
28) Operazioni con le matrici
29) Programmazione lineare
30) Polinomi e FFT
31) Algoritmi di teoria dei numeri
32) String matching
33) Geometria computazionale
34) NP-Completezza
35) Algoritmi di approssimazione
VIII Appendici: prerequisiti matematici
Introduzione
A Sommatorie
B Insiemi e altro
C Calcolo combinatorio e delle probabilità
D Matrici
Bibliografia
Indice analitico