With the advent of computers, algorithmic principles play an ever increasing role in mathematics. Algorithms have to exploit the structure of the underlying mathematical object; and properties exploited by algorithms are often closely tied to classical structural analysis in mathematics. This connection between algorithms and structure is in particular apparent in discrete mathematics, where proofs are often constructive, and can be turned into algorithms more directly. The principle of greediness plays a fundamental role both in the design of continuous algorithms (where it is called the steepest descent or gradient method) and of discrete algorithms. The discrete structure most closely related to greediness is a matroid; in fact, matroids may be characterized axiomatically as those independence systems for which the greedy solution is optimal for certain optimization problems (e.g. linear objective functions, bottleneck functions). This book is an attempt to unify different approaches and to lead the reader from fundamental results in matroid theory to the current borderline of open research problems. The monograph begins by reviewing classical concepts from matroid theroy and extending them to greedoids. It then proceeds to the discussion of subclasses like interval greedoids, antimatroids or convex geometries, greedoids on partically ordered sets and greedoid intersections. Emphasis is placed on optimization problems in greedois. An algorithmic characterization of greedoids in terms of the greedy algorithm is derived, the behaviour with respect to linear functions is investigated, the shortest path problem for graphs is extended to a class of greedoids, linear descriptions of antimatroid polyhedra and complexity results are given and the Rado-Hall theorem on transversals is generalized. The self-contained volume which assumes only a basic familarity with combinatorial optimization ends with a chapter on topological results in connection with greedoids.
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这本书给我最大的启发在于,理解问题的本质是设计高效算法的关键。作者通过对Greedoids的研究,揭示了许多看似困难的组合优化问题背后,都存在着可以通过贪心策略有效逼近最优解的结构。这种对问题结构的深刻洞察,正是Greedoids理论的核心价值所在。它不仅仅是一本算法书籍,更是一本关于如何“看透”问题的智慧之书。
评分对于我这个有一定背景的读者来说,《Greedoids (Algorithms and Combinatorics)》提供了一个极佳的平台来深化我对贪心算法的理解。书中对不同类型的Greedoids及其相关算法的分类和讨论,让我认识到贪心算法的普适性和多样性。从经典的最小生成树问题到更复杂的调度问题,贪心算法的应用场景之广令人惊叹。作者在分析算法效率和复杂度方面的论述也非常到位,让我能够客观地评估不同算法的优劣。
评分作为一名对计算理论和算法设计感兴趣的学生,我发现《Greedoids (Algorithms and Combinatorics)》这本书在教学和自学方面都具有极高的价值。其清晰的章节划分和循序渐进的难度设置,使得初学者能够逐步建立对贪心算法的认知,而有一定基础的读者则可以从中发现更深层次的理论联系。书中提供的练习题和参考文献,更是为进一步深入研究提供了宝贵的资源。
评分这本书给我带来的不仅仅是知识,更是一种学习的乐趣。作者的笔触生动有趣,即使是枯燥的数学证明,在他笔下也变得引人入胜。我常常在夜深人静时,沉浸在书中对贪心算法的探索之中,那种智力上的满足感是无与伦比的。这本书是我算法学习道路上的一块重要里程碑,它为我打开了通往更广阔计算科学世界的大门。
评分这本书让我对“贪婪”这个词有了全新的认识。在数学和计算机科学的世界里,贪婪不再是负面的,而是一种高效、直接的解决问题的策略。作者通过对Greedoids的研究,展现了贪心算法在解决许多NP-hard问题时所展现出的强大潜力。虽然并非所有问题都能通过简单的贪心策略解决,但理解Greedoids的结构和设计思想,对于开发近似算法和启发式算法至关重要。
评分这本书不仅仅是算法的堆砌,它更是一本关于数学思维的书。在阅读过程中,我经常被作者巧妙的证明技巧所折服。那些看似简单的贪心步骤背后,往往隐藏着深刻的数学原理。通过对这些证明的研习,我不仅掌握了具体的算法,更学会了如何运用数学的语言来描述和分析问题。书中对贪心算法的局限性和反例的讨论,也让我保持了批判性思维,避免了盲目应用贪心策略。
评分在阅读《Greedoids (Algorithms and Combinatorics)》的过程中,我深切体会到了数学在计算机科学中的基础性作用。组合数学为算法的设计和分析提供了强大的理论支撑。书中对Greedoids的数学刻画,以及由此衍生出的各种算法,都充分体现了数学的优雅和力量。它让我看到了算法的理论之美,以及如何将抽象的数学概念转化为解决实际问题的工具。
评分这本书的魅力在于它将抽象的数学概念与具体的算法实现紧密结合。我尤其欣赏书中对贪心算法的“局部最优解不一定导致全局最优解”这一固有挑战的探讨。作者通过一系列精心设计的例子,生动地展示了如何通过对问题的结构性理解,来构建能够生成最优解的贪心策略。这不仅仅是学习算法本身,更是学习一种解决问题的思维方式。书中对于贪婪属性(Greedy Property)、最优子结构(Optimal Substructure)等核心概念的阐释,为我理解更广泛的优化问题奠定了坚实的基础。
评分《Greedoids (Algorithms and Combinatorics)》这本书的语言风格非常吸引我。它既有学术著作的严谨性,又不失启发性的思考。作者善于运用直观的例子来阐释抽象的数学概念,使得复杂的算法原理变得易于理解。我喜欢书中那种“循循善诱”的引导方式,仿佛一位经验丰富的老师在我耳边细语,一步步带领我走进算法的殿堂。
评分这本书如同一扇通往复杂世界的大门,门内的风景既令人着迷又充满挑战。作为一名对算法和组合数学充满好奇心的读者,我一直寻找着能够深入浅出、既有理论深度又不失实践指导的书籍,而《Greedoids (Algorithms and Combinatorics)》无疑满足了我的期待。初读这本书,最直接的感受便是其严谨的学术风格和清晰的逻辑结构。作者并没有回避组合优化问题的复杂性,而是循序渐进地引导读者理解贪心算法在解决这一类问题中的核心思想和关键技巧。书中对各种贪婪策略的分析,从概念的引入到具体算法的设计,再到性质的证明,都力求做到详尽无遗。
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