Algoritmos y Estructuras de Datos Una Perspectiva En C

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Product details

  • Paperback | 680 pages
  • 200 x 250mm | 1,298g
  • United States
  • English, Spanish
  • 844814077X
  • 9788448140779

Table of contents

Prólogo. Parte 1. Análisis de algoritmos y estructuras de datos básicas. 1. Algoritmos, estructuras de datos y programas. 2. Análisis de algoritmos. 3. Arrays (listas y tablas) en C. 4. Estructuras y uniones. Parte II. Diseño de algoritmos. Recursividad, ordenación y búsqueda. 5. Recursividad. 6. Algoritmos de ordenación y búsqueda. 7. Algoritmos de ordenación de archivos. Parte III. Estructuras de datos fundamentales (abstracción de datos, listas, pilas, colas y tablas hash). 8. Tipos abstractos de datos y objetos. 9. Listas, listas enlazadas. 10. Pilas y sus aplicaciones. 11. Colas. 12. Colas de prioridades y montículos. 13. Tablas de dispersión, funciones hash. Parte IV. Estructuras de datos avanzadas (árboles y grafos). 14. Árboles. Árboles binarios y árboles ordenados. 15. Árboles equilibrados de búsqueda. 16. Árboles B. 17. Grafos I: representación y operaciones. 18. Grafos II: algoritmos. Apéndices. A. Lenguaje algorítmico UPSAM versión 2.0. B. Guía de sintaxis C. C. Palabras reservadas de C y C++. Bibliografía. Índice
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Review Text

En esta obra se muestran muchas técnicas de representación de datos. El contexto de las mismas de engloba en los siguientes principios: 1. Cada estructura de datos tiene sus costes y sus beneficios. Los programadotes y diseñadores necesitan una comprensión rigurosa y completa de cómo evaluar los costes y beneficios para adaptarse a los nuevos retos que afronta la construcción de la aplicación. Estas propiedades requieren un conocimiento o comprensión de los principios de análisis de algoritmos y también una consideración práctica de los efectos significativos del medio físico empleado. 2. Los temas relativos a costes y beneficios se consideran dentro del concepto de elemento de compensación. 3. Esta edición, fundamentalmente, describe estructuras de datos, métodos de organización de grandes cantidades de datos y algoritmos, junto con el análisis de los mismos, en esencia, estimación del tiempo de ejecución de algoritmos. 4. Los datos estructurados siguen a las necesidades. Los estudiantes deben aprender a evaluar primero las necesidades de aplicación, a continuación, encontrar una estructura de datos en correspondencia con sus funcionalidades. 5. El método didáctico que sigue es buscar preferentemente enseñar a pensar en la resolución de un problema, siguiendo un determinado método ya conocido o bien creado por el propio lector, una vez esbozado el método, se estudia el algoritmo correspondiente junto con las etapas que pueden resolver el problema.
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