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Handbook on Randomized Computing ISBN 13 : 9780792369592

Handbook on Randomized Computing - Couverture rigide

 
9780792369592: Handbook on Randomized Computing

Synopsis

The technique of randomization has been employed to solve numerous prob- lems of computing both sequentially and in parallel. Examples of randomized algorithms that are asymptotically better than their deterministic counterparts in solving various fundamental problems abound. Randomized algorithms have the advantages of simplicity and better performance both in theory and often is a collection of articles written by renowned experts in practice. This book in the area of randomized parallel computing. A brief introduction to randomized algorithms In the analysis of algorithms, at least three different measures of performance can be used: the best case, the worst case, and the average case. Often, the average case run time of an algorithm is much smaller than the worst case. 2 For instance, the worst case run time of Hoare's quicksort is O(n ), whereas its average case run time is only O(nlogn). The average case analysis is conducted with an assumption on the input space. The assumption made to arrive at the O(n logn) average run time for quicksort is that each input permutation is equally likely. Clearly, any average case analysis is only as good as how valid the assumption made on the input space is. Randomized algorithms achieve superior performances without making any assumptions on the inputs by making coin flips within the algorithm. Any analysis done of randomized algorithms will be valid for all possible inputs.

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9781461348863: Handbook of Randomized Computing

Edition présentée

ISBN 10 :  1461348862 ISBN 13 :  9781461348863
Editeur : Springer-Verlag New York Inc., 2013
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Rajasekaran, Sanguthevar|Pardalos, Panos M.|Reif, J. H.|Rolim, José
Edité par Springer US, 2001
ISBN 10 : 0792369599 ISBN 13 : 9780792369592
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Sanguthevar Rajasekaran
Edité par Springer US Jul 2001, 2001
ISBN 10 : 0792369599 ISBN 13 : 9780792369592
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Buch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The technique of randomization has been employed to solve numerous prob lems of computing both sequentially and in parallel. Examples of randomized algorithms that are asymptotically better than their deterministic counterparts in solving various fundamental problems abound. Randomized algorithms have the advantages of simplicity and better performance both in theory and often is a collection of articles written by renowned experts in practice. This book in the area of randomized parallel computing. A brief introduction to randomized algorithms In the analysis of algorithms, at least three different measures of performance can be used: the best case, the worst case, and the average case. Often, the average case run time of an algorithm is much smaller than the worst case. 2 For instance, the worst case run time of Hoare's quicksort is O(n ), whereas its average case run time is only O(nlogn). The average case analysis is conducted with an assumption on the input space. The assumption made to arrive at the O(n logn) average run time for quicksort is that each input permutation is equally likely. Clearly, any average case analysis is only as good as how valid the assumption made on the input space is. Randomized algorithms achieve superior performances without making any assumptions on the inputs by making coin flips within the algorithm. Any analysis done of randomized algorithms will be valid for all possible inputs. 1052 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9780792369592

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Sanguthevar Rajasekaran
ISBN 10 : 0792369599 ISBN 13 : 9780792369592
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Buch. Etat : Neu. Neuware -The technique of randomization has been employed to solve numerous prob lems of computing both sequentially and in parallel. Examples of randomized algorithms that are asymptotically better than their deterministic counterparts in solving various fundamental problems abound. Randomized algorithms have the advantages of simplicity and better performance both in theory and often is a collection of articles written by renowned experts in practice. This book in the area of randomized parallel computing. A brief introduction to randomized algorithms In the analysis of algorithms, at least three different measures of performance can be used: the best case, the worst case, and the average case. Often, the average case run time of an algorithm is much smaller than the worst case. 2 For instance, the worst case run time of Hoare's quicksort is O(n ), whereas its average case run time is only O(nlogn). The average case analysis is conducted with an assumption on the input space. The assumption made to arrive at the O(n logn) average run time for quicksort is that each input permutation is equally likely. Clearly, any average case analysis is only as good as how valid the assumption made on the input space is. Randomized algorithms achieve superior performances without making any assumptions on the inputs by making coin flips within the algorithm. Any analysis done of randomized algorithms will be valid for all possible inputs. 1052 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9780792369592

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Rajasekaran, Sanguthevar (EDT); Paradalos, Panow M. (EDT); Reif, J. H. (EDT); Rolim, Jose (EDT)
Edité par Springer, 2001
ISBN 10 : 0792369599 ISBN 13 : 9780792369592
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Sanguthevar Rajasekaran
Edité par Springer US, Springer US, 2001
ISBN 10 : 0792369599 ISBN 13 : 9780792369592
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Buch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The technique of randomization has been employed to solve numerous prob lems of computing both sequentially and in parallel. Examples of randomized algorithms that are asymptotically better than their deterministic counterparts in solving various fundamental problems abound. Randomized algorithms have the advantages of simplicity and better performance both in theory and often is a collection of articles written by renowned experts in practice. This book in the area of randomized parallel computing. A brief introduction to randomized algorithms In the analysis of algorithms, at least three different measures of performance can be used: the best case, the worst case, and the average case. Often, the average case run time of an algorithm is much smaller than the worst case. 2 For instance, the worst case run time of Hoare's quicksort is O(n ), whereas its average case run time is only O(nlogn). The average case analysis is conducted with an assumption on the input space. The assumption made to arrive at the O(n logn) average run time for quicksort is that each input permutation is equally likely. Clearly, any average case analysis is only as good as how valid the assumption made on the input space is. Randomized algorithms achieve superior performances without making any assumptions on the inputs by making coin flips within the algorithm. Any analysis done of randomized algorithms will be valid for all possible inputs. N° de réf. du vendeur 9780792369592

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Rajasekaran, Sanguthevar (Editor)/ Paradalos, Panow M. (Editor)/ Reif, J. H. (Editor)/ Rolim, Jose (Editor)
Edité par Kluwer Academic Pub, 2001
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Hardcover. Etat : Brand New. 1st edition. 1048 pages. 9.75x6.50x2.50 inches. In Stock. N° de réf. du vendeur x-0792369599

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Vendeur : Lucky's Textbooks, Dallas, TX, Etats-Unis

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Rajasekaran, Sanguthevar (EDT); Paradalos, Panow M. (EDT); Reif, J. H. (EDT); Rolim, Jose (EDT)
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