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Graphen Und Algorithmen

Name: Graphen Und Algorithmen
Brand: Vieweg+teubner Verlag
SKU: 06801866
Price: 73.96 EUR
Availability: InStock

by Andreas Brandstädt

Language: German
Binding: Paperback
Number of pages: 264
Publisher: Vieweg+teubner Verlag, 1994
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Book synopsis

Graphen sind ein sehr häufig benutztes Modell bei der Beschreibung vielfältiger struk tureller Zusammenhänge, so z. B. zur Informationsübertragung in Kommunikations netzwerken, zum Transport von Waren oder zur Beschreibung hierarchischer Struktu ren. Die Behandlung dieser Modelle mit den Mitteln der algorithmischen Graphentheorie stellt ein wichtiges Teilgebiet der Mathematik und Informatik dar. Das vorliegende Lehrbuch vermittelt eine Einführung in dieses sich rasch entwickelnde Forschungsgebiet, wobei lediglich einfache Grundkenntnisse in Mathematik und Infor matik vorausgesetzt werden, die i. a. im Grundstudium erworben werden. Zum Thema "Graphen und Algorithmen" gibt es bereits einige Lehrbücher, insbeson dere in englischer Sprache. Da das Entwicklungstempo in dem ausgewählten Gebiet jedoch sehr hoch ist, erscheint es sinnvoll, von Zeit zu Zeit die Darstellung klassischer Gebiete durch die Darstellung ausgewählter Spezialgebiete zu ergänzen. Dies geschieht in dem vorliegenden Lehrbuch. Die ersten Kapitel sind klassischen Gebieten gewidmet: Euler- und Hamiltonkreise Durchsuchen von Graphen Minimalgerüste, greedy-Algorithmus und Matroide Kürzeste Wege Maximalfluß in Netzwerken Unabhängige Knoten- und Kantenmengen (Färbungen, "matchings") Die letzten beiden Kapitel beschreiben neuere Ergebnisse aus den 80er und 90er Jah ren, die in Lehrbuchform noch nicht erschienen sind und einen zentralen Aspekt der algorithmischen Graphentheorie darstellen, nämlich Graphen und Hypergraphen mit Baumstruktur (die eine Verallgemeinerung von Bäumen darstellen) sowie algorithmischer Nutzen dieser Strukturen 6 Im Unterschied zu bereits vorhandenen Lehrbüchern werden mehr die Struktureigen schaften von Graphen, die oftmals die Grundlage der Effizienz von Algorithmen bilden, und weniger die begleitenden Datenstrukturen der Algorithmen betont.