Name: Parameterized Algorithms (en Inglés)
Price: 1528.50 MXN
Availability: InStock
Author: Marek Cygan; Fedor V. Fomin; Łukasz Kowalik; Daniel Lokshtanov; DÁNiel Marx; Marcin Pilipczuk; Michal Pilipczuk; Saket Saurabh
ISBN: 9783319212746

Envío gratis

portada Parameterized Algorithms (en Inglés)

Formato

Libro Físico

Editorial

Springer

Autor

Marek Cygan; Fedor V. Fomin; Łukasz Kowalik; Daniel Lokshtanov; DÁNiel Marx; Marcin Pilipczuk; Michal Pilipczuk; Saket Saurabh

Año

2015

Idioma

Inglés

N° páginas

613

Encuadernación

Tapa Dura

ISBN13

9783319212746

N° edición

Categorías

Algoritmos y estructuras de datos

Parameterized Algorithms (en Inglés)

Marek Cygan; Fedor V. Fomin; Łukasz Kowalik; Daniel Lokshtanov; DÁNiel Marx; Marcin Pilipczuk; Michal Pilipczuk; Saket Saurabh (Autor) · Springer · Tapa Dura

Libro Físico

$ 1,528.50

$ 3,057.00

Ahorras: $ 1,528.50

50% descuento

Envío normal

Origen: Reino Unido (Costos de importación incluídos en el precio)

Se enviará desde nuestra bodega entre el Martes 28 de Mayo y el Viernes 07 de Junio.

Lo recibirás en cualquier lugar de México entre 1 y 3 días hábiles luego del envío.

Reseña del libro "Parameterized Algorithms (en Inglés)"

This comprehensive textbook presents a clean and coherent account of most fundamental tools and techniques in Parameterized Algorithms and is a self-contained guide to the area. The book covers many of the recent developments of the field, including application of important separators, branching based on linear programming, Cut & Count to obtain faster algorithms on tree decompositions, algorithms based on representative families of matroids, and use of the Strong Exponential Time Hypothesis. A number of older results are revisited and explained in a modern and didactic way.The book provides a toolbox of algorithmic techniques. Part I is an overview of basic techniques, each chapter discussing a certain algorithmic paradigm. The material covered in this part can be used for an introductory course on fixed-parameter tractability. Part II discusses more advanced and specialized algorithmic ideas, bringing the reader to the cutting edge of current research. Part III presents complexity results and lower bounds, giving negative evidence by way of W[1]-hardness, the Exponential Time Hypothesis, and kernelization lower bounds.All the results and concepts are introduced at a level accessible to graduate students and advanced undergraduate students. Every chapter is accompanied by exercises, many with hints, while the bibliographic notes point to original publications and related work.