3,99 €
inkl. MwSt.
Sofort per Download lieferbar
  • Format: ePub

深さ優先検索とは
深さ優先検索 (DFS) として知られる手法は、ツリーまたはグラフとして編成されたデータ構造を検索または横断するために使用されます。 アルゴリズムはルート ノードから外側に向かって進み、各ブランチに沿ってできるだけ遠くまで移動してから、そのステップを戻ります。 グラフを遡るプロセスを支援するには、特定のブランチに沿ってこれまでに検出されたノードを追跡するために、通常はスタックの形式で追加のメモリが必要です。
メリット
(I) 次のトピックに関する洞察と検証:
第 1 章: 深さ優先検索
第 2 章: 離散数学におけるグラフ
第 3 章: コンピュータ サイエンスにおける再帰法
第 4 章: スタック抽象データ型
第 5 章: トポロジカル ソート
第 6 章: アルゴリズムの効率
第 7 章: ランダム化アルゴリズム
第 8 章: 双方向検索
第 9 章: 並列コンピューティング
第 10 章: アルゴリズムの分析
(II) 深さ優先検索に関する一般のよくある質問に答える。
(III) 深さ優先検索の実際の使用例
(IV) 深さ優先検索テクノロジーを 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録。
…mehr

Produktbeschreibung
深さ優先検索とは

深さ優先検索 (DFS) として知られる手法は、ツリーまたはグラフとして編成されたデータ構造を検索または横断するために使用されます。 アルゴリズムはルート ノードから外側に向かって進み、各ブランチに沿ってできるだけ遠くまで移動してから、そのステップを戻ります。 グラフを遡るプロセスを支援するには、特定のブランチに沿ってこれまでに検出されたノードを追跡するために、通常はスタックの形式で追加のメモリが必要です。

メリット

(I) 次のトピックに関する洞察と検証:

第 1 章: 深さ優先検索

第 2 章: 離散数学におけるグラフ

第 3 章: コンピュータ サイエンスにおける再帰法

第 4 章: スタック抽象データ型

第 5 章: トポロジカル ソート

第 6 章: アルゴリズムの効率

第 7 章: ランダム化アルゴリズム

第 8 章: 双方向検索

第 9 章: 並列コンピューティング

第 10 章: アルゴリズムの分析

(II) 深さ優先検索に関する一般のよくある質問に答える。

(III) 深さ優先検索の実際の使用例

(IV) 深さ優先検索テクノロジーを 360 度完全に理解するために、各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録。

本書の対象者

専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、および基本的な知識や情報を超えて、あらゆる種類の深さを優先して検索したい人。