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全新正版网络流算法/计算机科学丛书9787111701071机械工业出版社
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译者序前言致谢章 预备知识:短路径算法 1.1 无负权边:Dijkstra算法 1.2 有负权边:Bellman-Ford算法 1.3 负权回路的检测算法 练习 章节后记第2章 流算法 2.1 化条件 2.2 应用:汽车共享问题 . 应用:棒球队淘汰问题 2.4 应用:密子图问题 2.5 改进增广路径算法 2.6 容量度量算法 2.7 短增广路径算法 2.8 推送–重标算法 练习 章节后记第3章 全局割集算法 3.1 Hao-Orlin算法 3.2 MA序算法 3.3 随机合并算法 3.4 Gomory-Hu树 练习 章节后记第4章 流算法 4.1 阻塞流算法 4.2 单位容量图的阻塞流 4.3 Goldberg-Rao算法 练习 章节后记 版权声明第5章 代价环流算法 5.1 化条件 5.2 Wallacher算法 5.3 均值回路消去算法 5.4 容量度量算法 5.5 逐次逼近 5.6 网络单纯形 5.7 应用:带时限的流问题 练习 章节后记第6章 广义流算法 6.1 化条件 6.2 Wallacher式GAP消去算法 6.3 负代价GAP检测 6.4 有损图、Truemper算法和收益度量 6.5 误差度量 练习 章节后记第7章 多物流算法 7.1 化条件 7.2 双物流问题 7.3 预备知识:乘权算法 7.4 Garg-Konemann算法 7.5 Awerbuch-Leighton算法 练习 章节后记第8章 电流算法 8.1 化条件 8.2 无向图的流问题 8.3 图的稀疏化 8.4 简易Laplacian求解器 练习 章节后记 版权声明第9章 开放问题参考文献
大卫·P.威廉姆森(David P.Williamson)康奈尔大学运筹学和信息工程学院教授,ACM会士,SIAM会士。他在离散优化方面的研究获得了多个奖项,包括2000年由美国数学协会和数学规划协会赞的Fulkerson奖。他与David B.Shmoys合著的The Design of Approximation Algorithms(Cambridge, 2011)获得了2013年的INFORMS Lanchester奖。他在多个编委会任职,曾任SIAM Journal on Discrete Mathematics的主编。, 吴向军,博士,中山大学副教授。主要研究方向为人工智能和算法设计等,近年来主要从事智能规划领域的研究和规划系统的设计与开发。
基于康奈尔大学课程讲义,采用简洁统一的视点讨论组合算法、多项式算法及其分析,涵盖新研究成果
网络流理论在理论计算机科学、运筹学和离散数学等学科中均有应用,可用于货物运输建模和计算机视觉图像分割等众多问题。本书主要源于康奈尔大学的网络流算法课程讲义,包含出版年代较早的经典书籍中未能涵盖的新研究成果。本书采用简洁且统一的视点,讨论解决网络流问题的多种组合算法、多项式算法及其分析,涵盖流、代价流、广义流、多物流和全局割集等,还介绍了关于计算电流的新研究成果及其在经典问题上的应用。 本书可作为面向的网络流算法教材,也适合该领域的研究人员参考。
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