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Martin Dietzfelbinger

    Algorithmen und Datenstrukturen
    Primality testing in polynomial time
    Sequential and Parallel Algorithms and Data Structures
    • Sequential and Parallel Algorithms and Data Structures

      The Basic Toolbox

      • 528bladzijden
      • 19 uur lezen
      4,0(1)Tarief

      Focusing on the fundamentals of data organization and retrieval, this textbook introduces essential algorithms and techniques for solving algorithmic problems, particularly in the context of modern parallel processing. It balances theoretical concepts with practical applications, covering a range of topics from basic data structures like arrays and linked lists to advanced graph algorithms and optimization strategies. The authors also address contemporary issues such as algorithm engineering and memory hierarchies, reflecting the shift towards performance-critical applications in teaching algorithms.

      Sequential and Parallel Algorithms and Data Structures
    • Primality testing in polynomial time

      From Randomized Algorithms to "PRIMES Is in P"

      • 147bladzijden
      • 6 uur lezen

      On August 6, 2002, a paper with the title “PRIMES is in P”, by M. Agrawal, N. Kayal, and N. Saxena, appeared on the website of the Indian Institute of Technology at Kanpur, India. In this paper it was shown that the “primality problem”hasa“deterministic algorithm” that runs in “polynomial time”. Finding out whether a given number n is a prime or not is a problem that was formulated in ancient times, and has caught the interest of mathema- ciansagainandagainfor centuries. Onlyinthe 20thcentury, with theadvent of cryptographic systems that actually used large prime numbers, did it turn out to be of practical importance to be able to distinguish prime numbers and composite numbers of signi? cant size. Readily, algorithms were provided that solved the problem very e? ciently and satisfactorily for all practical purposes, and provably enjoyed a time bound polynomial in the number of digits needed to write down the input number n. The only drawback of these algorithms is that they use “randomization” — that means the computer that carries out the algorithm performs random experiments, and there is a slight chance that the outcome might be wrong, or that the running time might not be polynomial. To ? nd an algorithmthat gets by without rand- ness, solves the problem error-free, and has polynomial running time had been an eminent open problem in complexity theory for decades when the paper by Agrawal, Kayal, and Saxena hit the web.

      Primality testing in polynomial time
    • Algorithmen bilden das Herzstück jeder nichttrivialen Anwendung von Computern, und die Algorithmik ist ein modernes und aktives Gebiet der Informatik. Daher sollte sich jede Informatikerin und jeder Informatiker mit den algorithmischen Grundwerkzeugen auskennen. Dies sind Strukturen zur effizienten Organisation von Daten, häufig benutzte Algorithmen und Standardtechniken für das Modellieren, Verstehen und Lösen algorithmischer Probleme. Dieses Buch ist eine straff gehaltene Einführung in die Welt dieser Grundwerkzeuge, gerichtet an Studierende und im Beruf stehende Experten, die mit dem Programmieren und mit den Grundelementen der Sprache der Mathematik vertraut sind. Die einzelnen Kapitel behandeln Arrays und verkettete Listen, Hashtabellen und assoziative Arrays, Sortieren und Auswählen, Prioritätswarteschlangen, sortierte Folgen, Darstellung von Graphen, Graphdurchläufe, kürzeste Wege, minimale Spannbäume und Optimierung. Die Algorithmen werden auf moderne Weise präsentiert, mit explizit angegebenen Invarianten, und mit Kommentaren zu neueren Entwicklungen wie Algorithm Engineering, Speicherhierarchien, Algorithmenbibliotheken und zertifizierenden Algorithmen. Die Algorithmen werden zunächst mit Hilfe von Bildern, Text und Pseudocode erläutert; dann werden Details zu effizienten Implementierungen gegeben, auch in Bezug auf konkrete Sprachen wie C++ und Java.

      Algorithmen und Datenstrukturen