Beschreibung
Produktdetails
The leading introduction to computer algorithms in use today, including fifty algorithms every programmer should know
Princeton Computer Science professors, Robert Sedgewick and Kevin Wayne, survey the most important computer algorithms in use and of interest to anyone working in science, mathematics, and engineering, and those who use computation in the liberal arts. They provide a full treatment of data structures and algorithms for key areas that enable you to confidently implement, debug, and put them to work in any computational environment.
Fundamentals:
Basic programming modelsData abstractionBags, queues, and stacksAnalysis of algorithms
Sorting
Elementary sortsMergesortQuicksortPriority queuesApplications
Graphs
Undirected graphsDirected graphsMinimum spanning treesShortest paths
Strings
String sortsTriesSubstring searchRegular expressionsData compression
These algorithms are generally ingenious creations that, remarkably, can each be expressed in just a dozen or two lines of code. As a group, they represent problem-solving power of amazing scope. They have enabled the construction of computational artifacts, the solution of scientific problems, and the development of commercial applications that would not have been feasible without them.
This edition of Robert Sedgewick and Kevin Wayne s Algorithms is one of the most popular textbooks on algorithms today and is widely used in colleges and universities worldwide. The algorithms in this book including 50 algorithms every programmer should know represent a body of knowledge developed over the last 50 years that has become indispensable, not just for professional programmers and computer science students but for any student with interests in science, mathematics, and engineering and for students who use computation in the liberal arts. In this edition, new Java implementations are written in an accessible modular programming style, where all of the code is exposed to the reader and ready to use.
Chapter 1: Fundamentals 1.1 Programming Model 1.2 Data Abstraction 1.3 Queues, Stacks, and Bags 1.4 Analysis of Algorithms 1.5 Case Study: Union-Find Chapter 2: Sorting 2.1 Elementary Sorts 2.1 Elementary Sorts 2.2 Mergesort 2.3 Quicksort 2.4 Priority Queues 2.5 Applications Chapter 3: Searching 3.1 Symbol Tables 3.1 Symbol Tables 3.2 Binary Search Trees 3.3 Balanced Search Trees 3.4 Hash Tables 3.5 Applications Chapter 4: Graphs 4.1 Undirected graphs 4.1 Undirected graphs 4.2 Directed graphs 4.3 Minimum Spanning Trees 4.4 Shortest Paths Chapter 5: Strings 5.1 String Sorts 5.1 String Sorts 5.2 Tries 5.3 Substring Search 5.4 Regular Expressions 5.5 Data Compression Context Systems Programming Systems Programming Scientific Computing Commercial Applications Operations Research Intractability Index
Algorithms (Sedgewick & Wayne) – Standardwerk zu Datenstrukturen und Algorithmen in Java
„Algorithms“ von Robert Sedgewick und Kevin Wayne ist eine der bekanntesten Einführungen in Algorithmen und Datenstrukturen und wird weltweit an Hochschulen eingesetzt. Du bekommst eine systematische Darstellung von Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Themen wie Graphalgorithmen oder String-Verarbeitung – mit dem Ziel, dass Du Algorithmen nicht nur verstehst, sondern auch implementieren, debuggen und praktisch einsetzen kannst. Der Fokus liegt auf klaren Programmiermodellen und nachvollziehbarer Analyse. Wenn Du in Informatik, Mathematik, Engineering oder datengetriebenen Bereichen arbeitest, ist das ein Buch, zu dem Du immer wieder zurückkehrst.
Besonderheiten / Qualität / Eigenschaften
Das Buch deckt die zentralen Bereiche ab, die Du für solides algorithmisches Denken brauchst: Data Abstraction, grundlegende Datenstrukturen (Bags, Queues, Stacks), Analyse von Algorithmen, Sortierverfahren (u. a. Mergesort, Quicksort, Priority Queues), Suchen (Symbol Tables, Suchbäume, Hash Tables), Graphen (Minimum Spanning Trees, Shortest Paths) sowie Strings (Tries, Substring Search, Regular Expressions, Data Compression). Viele Algorithmen sind so erklärt, dass Du sie in überschaubarem Umfang als Code nachvollziehen kannst – und genau das macht den Lernfortschritt messbar.
Ein weiterer Pluspunkt: Die Ausgabe enthält Java-Implementierungen in einem modularen Stil, bei dem der Code offenliegt und direkt nutzbar ist. Dadurch eignet sich „Algorithms“ nicht nur zum Lesen, sondern auch als Grundlage für Übungen, Projekte und Prüfungsvorbereitung.
Qualität und Langlebigkeit
„Algorithms“ ist ein typisches Langzeit-Referenzbuch: Du kannst es linear durcharbeiten oder gezielt als Nachschlagewerk nutzen, wenn Du gerade eine Datenstruktur auswählst, Laufzeiten vergleichst oder einen Algorithmus korrekt implementieren willst. Durch die klare Kapitelstruktur (Fundamentals, Sorting, Searching, Graphs, Strings) findest Du Inhalte schnell wieder. Für eine lange Nutzung im Alltag hilft es, das Buch trocken zu lagern und bei häufigem Transport im Rucksack zu schützen.
Herkunft: „Algorithms“ wird von internationalen Partnern nach hohen Qualitätsstandards gefertigt. Wir bei fairplace haben dieses Produkt bewusst ausgewählt, da es unseren hohen Ansprüchen an Materialgüte und Langlebigkeit entspricht.
Kauf- oder Nutzungstipp
Wenn Du Dir eine stabile Lernroutine aufbauen willst, kombiniere jedes Kapitel mit einer kleinen Praxisaufgabe: Implementiere z. B. nach dem Lesen von Quicksort eine Variante mit eigener Pivot-Strategie oder teste bei Graphen die kürzesten Wege auf einem Datensatz aus Deinem Umfeld. So wird aus Theorie schnell anwendbares Können – ideal auch, wenn Du in der Bodenseeregion studierst oder Dich beruflich weiterbildest und konkrete Coding-Skills nachweisen willst.
Erhältlich bei fairplace
Dieses Produkt wird von Buchschatz in dessen eigenem Sortiment geführt und über unseren Marktplatz zur Verfügung gestellt. fairplace tritt hierbei nicht als Einkäufer oder Bestimmer des Sortiments auf. Wir verstehen uns als unabhängige, kuratierte Plattform, die Transparenz schafft: Bevor ein Artikel bei uns gelistet wird, validieren wir lediglich, ob er unseren definierten Standards an Materialgüte und Langlebigkeit entspricht. Die Auswahl der Produkte liegt in der Verantwortung unserer Partner, während fairplace die Einhaltung der Qualitäts-Leitplanken sicherstellt.
- Vorteile: systematischer Aufbau, breite Themenabdeckung, Java-Implementierungen, geeignet als Lehr- und Nachschlagewerk
- Typische Einsatzbereiche: Studium, Interview-Vorbereitung, Projektarbeit, Performance- und Datenstruktur-Entscheidungen
- Zielgruppen: Informatik-Studierende, Softwareentwickler, Data/Engineering-Interessierte, Quereinsteiger mit Programmierbasis
- Eigenschaften: Datenstrukturen, Sortieren/Suchen, Graphen, Strings, Analyse von Algorithmen
Fragen zu Algorithms
- Was ist „Algorithms“?
- „Algorithms“ ist ein Lehrbuch zu Algorithmen und Datenstrukturen, das Dich von Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Themen wie Graphen- und String-Algorithmen führt. Es hilft Dir, Algorithmen zu verstehen, zu analysieren und in Java praktisch umzusetzen.
- Woher stammt „Algorithms“?
- „Algorithms“ wird von internationalen Partnern nach hohen Qualitätsstandards gefertigt. Wir bei fairplace haben dieses Produkt bewusst ausgewählt, da es unseren hohen Ansprüchen an Materialgüte und Langlebigkeit entspricht.
- Wie wird „Algorithms“ verwendet?
- Du kannst das Buch kapitelweise durcharbeiten und die beschriebenen Algorithmen direkt in Java implementieren und testen. Alternativ nutzt Du es als Nachschlagewerk, um Datenstrukturen auszuwählen, Laufzeiten zu vergleichen oder Implementierungsdetails zu prüfen.
- Was macht „Algorithms“ bei fairplace besonders?
- Das Besondere ist unser zweistufiges Vertrauensmodell: Während der Händler eigenverantwortlich entscheidet, welche Produkte er in sein Sortiment aufnimmt, fungiert fairplace als Prüfinstanz. Wir validieren jedes Angebot anhand unserer Kriterien für Qualität und Langlebigkeit. So stellen wir sicher, dass nur Produkte auf unserem Marktplatz erscheinen, die unseren hohen Anforderungen gerecht werden, auch wenn sie nicht direkt aus der Region stammen.
- Für wen ist „Algorithms“ geeignet?
- Es ist geeignet für Dich, wenn Du Algorithmen und Datenstrukturen fundiert lernen oder vertiefen willst – im Studium, zur Vorbereitung auf technische Interviews oder für robuste Softwareentwicklung. Hilfreich ist es besonders, wenn Du bereit bist, Inhalte aktiv durch Implementieren und Testen zu üben.