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Datenstrukturen und effiziente Algorithmen
Der Entwurf und die Analyse von Datenstrukturen und effizienten Algorithmen hat in den letzten Jahren große Bedeutung erlangt: Algorithmus ist der zentrale Begriff der Informatik und Effizienz bedeutet Geld. Ich habe den Stoff in drei Bände und neun Kapitel gegliedert. Band 1: Sortieren und Suchen (Kapitel I bis ill) Band 2: Graphenalgorithmen und NP-Vollständigkeit (Kapitel IV bis VI) Band 3: Mehrdimensionales Suchen und Algorithmische Geometrie (Kapitel VII und Vill), Algorithmische Paradigmen (Kapitel IX) Die Bände 2 und 3 haben Band 1 als gemeinsame Basis, sind aber voneinander un abhängig. Große Teile dieser Bände können ohne detaillierte Kenntnis von Band 1 gelesen werden; eine Kenntnis der algorithmischen Grundprinzipien, wie sie etwa in Kapitel I oder in vielen anderen Büchern über Datenstrukturen und Algorith men vermittelt werden, genügt. Die spezifischen Voraussetzungen für die Bände 2 und 3 sind in den jeweiligen Vorworten angegeben. In allen drei Bänden stellen wir wichtige effiziente Algorithmen für die grundlegenden Probleme in dem jeweiligen Gebiet vor und analysieren sie. Wir messen dabei Effizienz durch die Laufzeit auf einem realistischen Modell einer Rechenanlage, das wir in Kapitel I einführen. Die meisten der vorgestellten Algorithmen wurden erst in den letzten Jahren gefunden; die Informatik ist ja schließlich eine sehr junge Wissenschaft. Es gibt kaum Sätze in diesem Buch, die älter als 20 Jahre sind, und mindestens die Hälfte des Stoffes ist jünger als 10 Jahre. Ich habe stets versucht, den Leser bis an den Stand der Forschung heranzuführen.
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Datenstrukturen objektorientiert mit Modula-2
Daten ohne Algorithmen sind wie Algorithmen ohne Daten: Eines sC) nutzlos wie das andere. Keines kann ohne das andere existieren. Genauso sind Objekte der (natürlichen) Umwelt stets mit Handlungen verbunden, seien sie möglich und zugelassen oder auch möglich und (z.T. lei- der) verboten. Und dabei hat jedes Objekt seinen eigenen Satz von Handlungsmöglichkeiten: Was man mit dem einen Objekt machen kann, kann man mit einem anderen nicht oder zumin- dest so nicht machen. Daß solch eine "natürliche" Beziehung zwischen Objekten und Handlun- gen oder eben zwischen Daten und Algorithmen besteht, will dieses Buch zeigen. Daß es kei- nen Sinn macht, das eine losgelöst vom anderen zu entwickeln, will es auch nachweisen. Jede Entscheidung auf der einen Seite hat nunmal Konsequenzen fiir die andere Seite. Dem paßt sich in dieser Zeit die Informatikausbildung an: Früher ging es in der Erstausbildung allein um die algorithmische Aufbereitung eines Problems bis hin zur Implementation auf einer Rechenanlage mithilfe einer Programmiersprache. Datenstrukturen wurden eher am Rande oder sehr viel später - etwa im Rahmen von Ausbildungsgängen wie z.B. "Einfiihrung in Da- tenbanken" gelehrt und gelernt. Heutige Informatik-Studienprogramme wie z.B. das der Fach- hochschule Darmstadt sehen eine möglichst frühe Beschäftigung mit Datenstrukturen vor: Pa- rallel zur Erstausbildung in der Implementation von Algorithmen lernen Studenten den syste- matischen Entwurfvon Datenstrukturen kennen.
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Algorithmen und Datenstrukturen mit Modula — 2
Der modeme Digital-Computer wurde entwickelt, um komplizierte und zeitraubende Berechnungen zu erleichtern und zu beschleunigen. Bei den meisten Anwendungen spielt seine Fähigkeit, grosse Mengen von Informationen zu speichern und wieder zugänglich zu machen, die wichtigste Rolle (und wird als Haupteigenschaft betrachtet); seine Fähigkeit zu rechnen, d.h. zu kalkulieren, Arithmetik auszuführen, ist in vielen Fällen nahezu belanglos. In allen diesen Fällen stellt die grosse Menge an Information, die in irgendeiner Weise verarbeitet werden muss, eine Abstraktion eines Teils der realen Welt dar. Die der Rechenanlage zur Verfügung stehende Information besteht aus einer ausgewählten Menge von Daten über die reale Welt, nämlich der für das vorliegende Problem als wichtig erachteten Menge, von der man annimmt, dass damit die gewünschten Resultate erzielt werden können. Die Daten stellen eine Abstraktion der Wirklichkeit dar, weil die für dieses bestimmte Problem nebensächlichen und belanglosen Eigenschaften und Besonderheiten der realen Objekte unberücksichtigt bleiben. Eine Abstraktion ist somit auch eine Vereinfachung der Tatsachen. Als Beispiel können wir die Personalkartei eines Arbeitgebers betrachten. Jeder Angestellte ist in dieser Kartei (abstrahiert) vertreten durch eine Menge von Daten, die für den Arbeitgeber, bzw. für seine Abrechnungen wichtig sind. Diese Daten enthalten einige Kennzeichen des Arbeitnehmers, wie z.B. seinen Namen und sein Gehalt. Sehr wahrscheinlich werden jedoch in diesem Zusammenhang unwichtige Angaben, wie Haarfarbe, Gewicht und Grösse nicht vermerkt sein.
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Algorithmen und Datenstrukturen
In den vergangenen Jahren wurde die Programmierung van Rechentmlagen als diejenige Disziplin erkannt, deren Beherrschung grundlegend und entscheidend rür den Erfolg vieler Entwicklungsprojekte ist und die wissenschaftlieher Behandlung und Darlegung zugänglieh isl Vom Handwerk stieg sie zur akademischen Disziplin auf. Die ersten hervorragenden Beiträge zu dieser Entwicklung wurden von E. W. Dijkstra und C. A. R. Hoare geliefert Dijkstra's Notes on Structured Progranuning [6] rührten zu einer neuen Betrachtung der Programmierung als wissenschaftliehes Thema und als intellektuelle Herausforderung. Sie bahnten den Weg zu einer "Revolution" in der Programmierung [35]. Hoare's An Axiomatic Basis/or Computer Programming [10] zeigte deutlich, dass Progamme einer exakten Analyse nach mathematischen Grundsätzen zugänglich sind. Beide Artikel argumentieren überzeugend, dass viele Programmierfehler vermieden werden können, wenn man den Programmierem die Methoden und Techniken, die sie bisher intuitiv und oft unbewusst verwendeten, zur Kenntnis bringl Diese Artikel konzentrierten sieh auf die Aspekte des Aufbauens und Analysierens von Programmen oder, genauer ausgedrückt, auf die Struktur der durch die Progammtexte dargestellten Algorithmen. & ist jedoch völlig klar, dass ein systematisches und wissenschaftliehes Angehen der Konstruktion von Programmen seine grösste Wirkung im Fall grosser komplexer Programme hat, die komplizierte Datenmengen bearbeiten. Folglich muss eine Methodik des Programmierens aueh alle Aspekte der Datenstrukturierung behandeln. Prograrnme sind letztlieh konkrete Formulierungen abstrakter Algorithmen, die sieh auf bestimmte Darstellungen und Datenstrukturen stützen. Einen wesentliehen Beitrag, Ordnung in die verwirrende Vielfalt der Terminologie und Konzepte von Datenstrukturen zu bringen, leistete Hoare durch seine Noles on Datil Structuring [13].
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Algorithmen und Datenstrukturen
In den vergangenen Jahren wurde die Programmierung wm Rechenanlagen als diejenige Disziplin erkannt, deren Beherrschung grundlegend und entscheidend für den Erfolg vieler Entwicklungsprojekte ist und die wissenschaftlicher Behandlung und Darlegung zugänglich ist Vom Handwerk stieg sie zur akademischen Disziplin auf. Die ersten hervorragenden Beiträge zu dieser Entwicklung wurden von E. W. Dijkstra und C. A. R. Hoare geliefert Dijkstra's Notes on Struetured Programming [6J führten zu einer neuen Betrachtung der Programmierung als wissenschaftliches Thema und als intellektuelle Herausforderung. Sie bahnten den Weg zu einer "Revolution" in der Programmierung [35J. Hoare's An Axiommic Ba3is for Computer Programming [10J zeigte deutlich, dass Progamme einer exakten Analyse nach mathematischen Grundsätzen zugänglich sind. Beide Artikel argumentieren überzeugend, dass viele Programmierfehler vermieden werden können, wenn man den Programmierern die Methoden und Techniken, die sie bisher intuitiv und oft unbewusst verwendeten, zur Kenntnis bringt Diese Artikel konzentrierten sich auf die Aspekte des Aufbauens und Analysierens von Programmen oder, genauer ausgedruckt, auf die Struktur der durch die Progammtexte dargestellten Algorithmen. Es ist jedoch völlig klar, dass ein systematisches und wissenschaftliches Angehen der Konstruktion von Programmen seine grösste Wirkung im Fall grosser komplexer Programme hat, die komplizierte Datenmengen bearbeiten. Folglich muss eine Methodik des Programmierens auch alle Aspekte der Datenstrukturierung behandeln. Programme sind letztlich konkrete Formulierungen abstrakter Algorithmen, die sich auf bestimmte Darstellungen und Datenstrukturen stützen. Einen wesentlichen Beitrag, Ordnung in die verwirrende Vielfalt der Terminologie und Konzepte von Datenstrukturen zu bringen, leistete Hoare durch seine Notes on Daltl Strueturing [13J.
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Algorithmen und Datenstrukturen mit Modula - 2
Der moderne Digital-Computer wurde entwickelt, um komplizierte und zeitraubende Berechnungen zu erleichtern und zu beschleunigen. Bei den meisten Anwendungen spielt seine Fähigkeit, grosse Mengen von Informationen zu speichern und wieder zugänglich zu machen, die wichtigste Rolle (und wird als Haupteigenschaft betrachtet): seine Fähigkeit zu rechnen, d.h. zu kalkulieren, Arithmetik auszuführen, ist in vielen Fällen nahezu belanglos. In allen diesen Fällen stellt die grosse Menge an Information, die in irgendeiner Weise verarbeitet werden muss, eine Abstraktion eines Teils der realen Welt dar. Die der Rechenanlage zur Verfügung stehende Information besteht aus einer ausgewählten Menge von Daten über die reale Welt, nämlich der für das vorliegende Problem als wichtig erachteten Menge, von der man annimmt, dass damit die gewünschten Resultate erzielt werden können. Die Daten stellen eine Abstraktion der Wirklichkeit dar, weil die für dieses bestimmte Problem nebensächlichen und belanglosen Eigenschaften und Besonderheiten der realen Objekte unberücksichtigt bleiben. Eine Abstraktion ist somit auch eine Vereirifachung der Tatsachen. Als Beispiel können wir die Personalkartei eines Arbeitgebers betrachten. Jeder Angestellte ist in dieser Kartei (abstrahiert) vertreten durch eine Menge von Daten, die für den Arbeitgeber, bzw. für seine Abrechnungen wichtig sind. Diese Daten enthalten einige Kennzeichen des Arbeitnehmers, wie z.B. seinen Namen und sein Gehalt. Sehr wahrscheinlich werden jedoch in diesem Zusammenhang unwichtige Angaben, wie Haarfarbe, Gewicht und Grösse nicht vermerkt sein.
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Enterprise Dynamics Sourcebook
Rapidly changing market, technological, and organizational environments are forcing government and private sector enterprises to improve services and transform processes. Employing a case study approach, the Enterprise Dynamics Sourcebook presents frameworks and analytical models of the enterprise as a complex system to improve your understanding of its dynamic elements and their interactions.Illustrating the transformation environments and the evolution of methods required to address emerging challenges, this sourcebook is the product of MITRE-sponsored research on enterprise dynamics and the range of applications pertaining to enterprise transformation programs. It explains how to address the complexities involved with the coordination of policies, organizations, economics, and technology (POET) in operational strategies and processes. It also: Presents qualitative and quantitative data-analytic methods including process workflow, systems dynamics, and highly optimized tolerance-inspired models of SoSE processesFeatures Bayesian probability and state-space transition methods to address uncertainties in the controlled, influenced, and uncontrolled aspects of enterprise dynamicsExplains how to use hybrid multi-scale modeling coupled with enterprise architecture to support decision making in the design, acquisition, and management of complex transformation effortsOutlines methods applicable in the national security, aviation, nuclear waste processing, international commerce, energy and materials, and healthcare sectors of the U.S. economyThe structures and concepts covered in this book will be useful to managers and technical staff in government entities as well as private sector enterprises with significant operational and regulatory interaction with government entities. The enterprise dynamics methods discussed can help in the advancement of systems engineering practices at the enterprise level and also enable the enterprise systems engineering and architecting (ESE/A) process. Filled with examples, the text provides the understanding of the qualitative and quantitative data-analytic methods required to reduce risk and failure rates and enable your organization to operate effectively in today’s complex and ever-changing environment.
R 3,445.97
Principles of VLSI Design - Symmetry, Structures and Methods
This book covers structural VLSI analog circuit design techniques for analog circuit blocks, such as operational amplifiers, PLL/DLL, bandgap reference, A/D D/A converters. Symmetry principles, structures, and methods are used to effectively mitigate VLSI PVT and other variations for better performance, functionality, and design productivity.
R 2,931.00
R 1,109.17
R 1,361.54
