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책소개
목차
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Ⅰ 기초
1. 알고리즘의 역할 2. 시작하기 3. 함수의 증가 4. 점화식 5. 확률적 분석과 랜덤화된 알고리즘 Ⅱ 정렬 순서와 통계량 6. 힙 정렬 7. 퀵 정렬 8. 선형 시간 정렬 9. 중앙값과 순서 통계량 Ⅲ. 자료구조 10. 기본 자료구조 11. 해시 테이블 12. 이진 검색 트리 13. 레드블랙 트리 14. 자료구조의 확장 Ⅳ. 고급 설계 및 분석 기법 15. 동적 프로그래밍 16. 그리디 알고리즘 17. 분할상환 분석 Ⅴ. 고급 자료구조 18. B-트리 19. 이항 힙 20. 피보나치 힙 21. 서로 소 집합의 자료구조 Ⅵ. 그래프 알고리즘 22. 기초적인 그래프 알고리즘 23. 최소 신장 트리 24. 단일 출발지 최단 경로 25. 모든 쌍의 최단 경로 26. 최대 플로우 Ⅶ. 알고리즘 분야의 중요한 토픽 27. 정렬 네트워크 28. 행렬의 연산 29. 선형 계획법 30. 다항식과 FFT 31. 수리 이론 알고리즘 32. 스트링 매칭 33. 계산 기하학 34. NP-완비성 35. 근사 알고리즘 Ⅷ. 부록: 수학적 기초 A. 합 구하기 B. 집합, 기타 C. 계산과 통계 |
저자 소개 1
서울대학교 컴퓨터공학부 교수. 서울대학교 계산통계학과, KAIST 전산학과, 펜실베이니아 주립대학교에서 각각 학사 · 석사 ·박사 학위를 취득하였다. LG전자 중앙연구소 연구원, UCLA VLSI CAD Lab 박사후연구원, LG반도체 책임연구원을 거쳤다. 이론 연구의 현장 적용에 관심이 많아 2000년 초부터 연구실 벤처를 창업하여 알고리즘과 최적화 이론의 현장 접목을 시도해왔으며, 현재 문제 해결 분야와 유전 알고리즘 등의 공간 탐색 이론 및 응용을 연구하는 “최적화 및 금융공학 연구실”을 운영하고 있다. 주요 관심사는 난제의 속성, 이러한 문제들이 이루는 공간의 특성, 알고
서울대학교 컴퓨터공학부 교수. 서울대학교 계산통계학과, KAIST 전산학과, 펜실베이니아 주립대학교에서 각각 학사 · 석사 ·박사 학위를 취득하였다. LG전자 중앙연구소 연구원, UCLA VLSI CAD Lab 박사후연구원, LG반도체 책임연구원을 거쳤다. 이론 연구의 현장 적용에 관심이 많아 2000년 초부터 연구실 벤처를 창업하여 알고리즘과 최적화 이론의 현장 접목을 시도해왔으며, 현재 문제 해결 분야와 유전 알고리즘 등의 공간 탐색 이론 및 응용을 연구하는 “최적화 및 금융공학 연구실”을 운영하고 있다. 주요 관심사는 난제의 속성, 이러한 문제들이 이루는 공간의 특성, 알고리즘의 설계 · 분석, 알고리즘의 기업적 응용, 유전 알고리즘, AI 혁명을 이끌고 있는 트랜스포머의 내부 해킹과 응용이다. 전공 저서로는 『쉽게 배우는 자료구조 with 파이썬/자바』, 『쉽게 배우는 알고리 즘』, 『쉽게 배우는 유전 알고리즘』이 있다. 교양 부문 저서로는 계량적 주식 투자에 관한 『문병로 교수의 메트릭 스튜디오』가 있다. 국제 저널과 학술대회에 150여 편의 논문을 발표하였다.
『문병로 교수의 메트릭 스튜디오』는 투자 지침서이자 철학서다. 건강한 투자를 위해 일반 투자자와 전문 투자자 양쪽을 염두고 두고 집필해 이 책으로 독자들이 새로운 차원의 투자 근육을 형성할 수 있도록 안내한다.
『문병로 교수의 메트릭 스튜디오』는 투자 지침서이자 철학서다. 건강한 투자를 위해 일반 투자자와 전문 투자자 양쪽을 염두고 두고 집필해 이 책으로 독자들이 새로운 차원의 투자 근육을 형성할 수 있도록 안내한다.
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저자 : 토머스 코멘 등
토머스 코멘(Thomas H. Cormen) : 다트모스 대학(Dartmouth College) 컴퓨터 과학과 교수
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역자 : 심규석 shim@ee.snu.ac.kr
서울대학교 전기공학과를 졸업하고 미국 Maryland 주립대에서 석사과정을 밟으며 본격적인 프로그래밍 공부를 시작했으며 데이터베이스 분야로 박사학위를 받았다. 대학원 과정 중에는 미국의 Hewlett-Packard연구소에서 인턴으로 연구했고, 박사학위를 취득한 후에는 미국의 IBM Almaden연구소, Bell 연구소, 그리고 Microsoft 연구소에서 연구원으로 일하면서 많은 소프트웨어를 개발했다. 귀국 후에는 KAIST 전산과에서 조교수로 재직했고 지금은 서울대학교 전기컴퓨터 공학부에서 부교수로 재직중이며 알고리즘 과목을 학생들에게 강의하고 있다. 서울대학교에 부임한 후에 연속 2년째 알고리즘 강의로 Best Teacher Award를 받았다.
역자 : 이충세 csrhee@chungbuk.ac.kr
충북대학교 컴퓨터 공학부에서 교수로 재직중이다. 미국 University of South carolina에서 Computer Science로 석사와 박사 학위를 취득한 후 미국 Univ. of North Dakota의 컴퓨터 과학과에서 5년여 동안, 동아대 경영정보학과에서 2년 동안 강의했다. 저서로는 『C로 구현한 자료구조』등이 있으며, 관심 연구 분야는 알고리즘, 암호이론, 생명정보학 등이다.
품목정보
- 발행일
- 2005년 05월 13일
- 쪽수, 무게, 크기
- 1312쪽 | 188*254mm
- ISBN13
- 9788979143171
줄거리
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Ⅰ 기초
알고리즘을 설계하고 분석하는 방법을 학습한다. 그리고 이 책에서 사용한 설계 방법과 알고리즘을 분석할 때 필요한 기본 개념 등도 소개한다. Ⅱ 정렬과 순서 통계량 알고리즘 분야의 가장 기본적인 문제로 여겨지는 정렬과 관련된 알고리즘, 예를 들어 삽입 정렬, 병합 정렬, 힙 정렬, 퀵 정렬 등에 대해 알아본다. Ⅲ 자료구조 동적인 집합을 지원하는 다양한 알고리즘, 예를 스택, 큐, 연결 리스트, 루트 있는 트리와 같은 기본 자료구조와 해시 테이블, 이진 검색 트리, 레드블랙 트리 등에 대해 알아본다. Ⅳ 고급 설계 및 분석 기법 알고리즘을 효율적으로 설계하고 분석하기 위한 세 가지 중요한 기법들, 즉 동적 프로그래밍, 그리디 알고리즘, 분할상환 분석에 대해 알아본다. Ⅴ고급 자료구조 Ⅲ 자료구조에서 소개한 자료구조보다 좀더 심화된 B 트리, 병합 가능한 힙, 이항 힙, 피보나치 힙, 서로 소 집합에 대한 자료구조에 대해 알아본다. Ⅵ 그래프 알고리즘 컴퓨터 분야에서 많이 사용되는 자료구조인 그래프를 알고리즘에 대해 알아본다. 너비 우선 검색과 깊이 우선 검색을 이용해 그래프를 찾는 알고리즘을 소개하고, 그래프의 최소 신장 트리를 계산하는 방법, 단일 출발지 최단 경로 계산과 모든 쌍의 최단 경로 찾는 문제에 대해 알아본다. Ⅶ 알고리즘 분야의 중요한 토픽 앞에서 다룬 내용을 확장하거나 보충하는 알고리즘 관련 주제를 정리해 놓은 부분이다. 조합 회로나 병렬 컴퓨터와 같은 새로운 계산 모델, 계산기하학, 효율적인 알고리즘을 설계하기 위해 필요한 제한성을 극복하기 위한 NP-완비성에 대해 알아본다. Ⅷ 부록: 수학적 기초 알고리즘 분석에 필요한 크기 관련 개념 등을 정리해준다. 경계의 합산을 구하는 방법, 집합/관계/함수/그래프/트리의 기본 정의와 표기법 및 특성, 순열과 조합 등에 대해 알아본다. |
