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Introduction To Algorithms

4판
한빛아카데미

2024년 07월 01일 출간

종이책 : 2024년 07월 01일 출간

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파일 정보 pdf (23.72MB)
ISBN 9791156640585
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작품소개

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전 세계 알고리즘 학습의 바이블로 자리매김한 명저의 최신 개정판이다. 알고리즘의 깊이와 넓이를 두 아우르고 이론과 실습을 균형 있게 다룬다는 전판의 강점은 그대로 유지하되, 많은 변화를 통해 성도를 한층 업그레이드했다. 4판에서는 이분 그래프 매칭, 온라인 알고리즘, 머신러닝 알고리즘 등3 개 주제를 새롭게 다루며, 여러 절에서 각 분야의 최신 연구 결과와 기술 변화를 반영한 알고리즘으로 갱신되었다. 또한 설명이 한층 명확해졌으며, 140개의 새로운 연습문제와 22개의 종합문제가 추가되고 기존 문제들도 독자들의 피드백을 반영하여 다수 개선되었다.
PART 01 기초
Chapter 01 알고리즘의 역할
1.1 알고리즘
1.2 기술로서의 알고리즘

Chapter 02 시작하기
2.1 삽입 정렬
2.2 알고리즘의 분석
2.3 알고리즘의 설계

Chapter 03 수행 시간 특성화
3.1 Ο-표기, Ω-표기, Θ-표기
3.2 점근적 표기: 공식적인 정의
3.3 표준 표기법과 흔히 사용되는 함수

Chapter 04 분할 정복
4.1 정사각형 행렬 곱하기
4.2 행렬 곱셈을 위한 스트라센 알고리즘
4.3 점화식을 풀기 위한 치환법
4.4 점화식을 풀기 위한 재귀 트리 방법
4.5 점화식을 풀기 위한 마스터 방법
4.6 연속 마스터 정리의 증명
4.7 아크라-바지 점화식

Chapter 05 확률적 분석과 랜덤화된 알고리즘
5.1 고용 문제
5.2 지표 확률 변수
5.3 랜덤화된 알고리즘
5.4 확률적 분석과 지표 확률 변수의 기타 활용

PART 02 정렬과 순서 통계량
Chapter 06 힙 정렬
6.1 힙
6.2 힙 특성 유지하기
6.3 힙 만들기
6.4 힙 정렬 알고리즘
6.5 우선순위 큐

Chapter 07 퀵 정렬
7.1 퀵 정렬 소개
7.2 퀵 정렬 성능
7.3 랜덤화된 퀵 정렬
7.4 퀵 정렬 분석

Chapter 08 선형 시간 정렬
8.1 정렬의 하한
8.2 계수 정렬
8.3 기수 정렬
8.4 버킷 정렬

Chapter 09 중앙값과 순서 통계량
9.1 최솟값과 최댓값
9.2 평균 선형 수행 시간에 선택하기
9.3 최악의 경우 선형 시간에 선택하기

PART 03 자료구조
Chapter 10 기본 자료구조
10.1 간단한 배열 기반 자료구조: 배열, 행렬, 스택, 큐
10.2 연결 리스트
10.3 루트 있는 트리 표현하기

Chapter 11 해시 테이블
11.1 직접 주소 테이블
11.2 해시 테이블
11.3 해시 함수
11.4 개방 주소 방법
11.5 실용적 고려 사항

Chapter 12 이진 검색 트리
12.1 이진 검색 트리의 개념
12.2 이진 검색 트리에 대한 질의
12.3 삽입과 삭제
Chapter 13 레드 블랙 트리
13.1 레드 블랙 트리의 특성
13.2 회전
13.3 삽입
13.4 삭제

PART 04 고급 설계 및 분석 기법
Chapter 14 동적 프로그래밍
14.1 막대 자르기
14.2 행렬 체인 곱
14.3 동적 프로그래밍의 요소
14.4 최장 공통 부분 시퀀스(LCS)
14.5 최적 이진 검색 트리

Chapter 15 그리디 알고리즘
15.1 활동 선택 문제
15.2 그리디 방법의 요소들
15.3 허프만 코드
15.4 오프라인 캐싱

Chapter 16 분할 지불 분석
16.1 총계 분석
16.2 결산 방법
16.3 잠재 함수 방법
16.4 동적 테이블

PART 05 고급 자료구조
Chapter 17 자료구조의 확장
17.1 동적 순서 통계량
17.2 자료구조 확장 기법
17.3 구간 트리

Chapter 18 B-트리
18.1 B-트리의 정의
18.2 B-트리에 대한 기본 연산
18.3 B-트리에서 키 삭제

Chapter 19 서로소 집합의 자료구조
19.1 서로소 집합의 연산
19.2 서로소 집합의 연결 리스트 표현
19.3 서로소 집합 포리스트
19.4 경로 압축을 이용한 순위에 의한 유니온의 분석

PART 06 그래프 알고리즘
Chapter 20 기본 그래프 알고리즘
20.1 그래프의 표현
20.2 너비 우선 탐색
20.3 깊이 우선 탐색
20.4 위상 정렬
20.5 강연결 요소

Chapter 21 최소 신장 트리
21.1 최소 신장 트리의 확장
21.2 크루스칼 알고리즘과 프림 알고리즘

Chapter 22 단일 출발점 최단 경로
22.1 벨만-포드 알고리즘
22.2 비순환 방향 그래프에서의 단일 출발점 최단 경로
22.3 다익스트라 알고리즘
22.4 차이 제약조건과 최단 경로
22.5 최단 경로 특성의 증명

Chapter 23 모든 쌍 최단 경로
23.1 최단 경로와 행렬 곱셈
23.2 플로이드-워샬 알고리즘
23.3 희소 그래프에 대한 존슨 알고리즘

Chapter 24 최대 플로우
24.1 플로우 네트워크
24.2 포드-풀커슨 방법
24.3 최대 이분 매칭

Chapter 25 이분 그래프에서의 매칭
25.1 최대 이분 매칭(재방문)
25.2 안정적-결혼 문제
25.3 배정 문제에 대한 헝가리안 알고리즘

PART 07 알고리즘 분야의 중요한 토픽
Chapter 26 병렬 알고리즘
26.1 포크-조인 병렬의 기초
26.2 병렬 행렬 곱셈
26.3 병렬 병합 정렬

Chapter 27 온라인 알고리즘
27.1 엘리베이터 기다리기
27.2 검색 목록 유지하기
27.3 온라인 캐싱

Chapter 28 행렬 연산
28.1 선형 연립 방정식 풀기
28.2 역행렬
28.3 양의 정부호 대칭 행렬과 최소 제곱 근사

Chapter 29 선형계획법
29.1 선형계획법 공식과 알고리즘
29.2 선형계획법으로 문제 표현하기
29.3 쌍대성

Chapter 30 다항식과 FFT
30.1 다항식의 표현
30.2 DFT와 FFT
30.3 FFT 회로

Chapter 31 정수론 알고리즘
31.1 기초적인 정수론 개념
31.2 최대공약수

PART 08 부록: 수학적 기초
Appendix A 합
A.1 합 공식과 특성
A.2 합의 한계

Appendix B 집합과 기타
B.1 집합
B.2 관계
B.3 함수
B.4 그래프
B.5 트리

Appendix C 셈과 확률
C.1 셈
C.2 확률
C.3 이산 확률 변수
C.4 기하 분포와 이항 분포
C.5 이항 분포의 꼬리

Appendix D 행렬
D.1 행렬과 행렬 연산
D.2 행렬의 기본 특성

작가정보

(토마스 코멘)
다트모스 대학(Dartmouth College)의 컴퓨터 과학과 명예 교수

(찰스 레이서손)
MIT의 에드윈 시블리 웹스터 전기 공학 및 컴퓨터 과학과 교수

(로날드 르베스트)
MIT 연구소 교수

저자(글) Clifford Stein

(클리포드 스타인)
컬럼비아 대학교(Columbia University)의 산업 공학 및 운영 연구, 컴퓨터 과학과 교수

서울대학교 컴퓨터공학부 교수. 서울대학교 계산통계학과, KAIST 전산학과, 펜실베이니아 주립대학교에서 각각 학사 · 석사 ·박사 학위를 취득하였다. LG전자 중앙연구소 연구원, UCLA VLSI CAD Lab 박사후연구원, LG반도체 책임연구원을 거쳤다. 이론 연구의 현장 적용에 관심이 많아 2000년 초부터 연구실 벤처를 창업하여 알고리즘과 최적화 이론의 현장 접목을 시도해왔으며, 현재 문제 해결 분야와 유전 알고리즘 등의 공간 탐색 이론 및 응용을 연구하는 “최적화 및 금융공학 연구실”을 운영하고 있다. 주요 관심사는 난제의 속성, 이러한 문제들이 이루는 공간의 특성, 알고리즘의 설계 · 분석, 알고리즘의 기업적 응용, 유전 알고리즘, AI 혁명을 이끌고 있는 트랜스포머의 내부 해킹과 응용이다. 전공 저서로는 『쉽게 배우는 자료구조 with 파이썬/자바』, 『쉽게 배우는 알고리 즘』, 『쉽게 배우는 유전 알고리즘』이 있다. 교양 부문 저서로는 계량적 주식 투자에 관한 『문병로 교수의 메트릭 스튜디오』가 있다. 국제 저널과 학술대회에 150여 편의 논문을 발표하였다.

서울대학교 전기·정보공학부 교수. 서울대학교 전기공학과를 졸업하고, 미국 메릴랜드 주립대학교에서 석사와 박사 학위를 취득 하였다. 미국의 Hewlett-Packard, IBM Almaden, Bell, Microsoft 연구소 등에서 근무하였고, 귀국 후 KAIST 전산과에서 조교수로 재직하다가 현재는 서울대학교 전기 · 정보공학부 교수로 재직 중이다. 서울대학교에서는 알고리즘 강의로 Best Teacher Award를 세 번 수상하였 다. 데이터마이닝 알고리즘과 데이터베이스 시스템의 질의 처리 알고리즘 개발에 관한 공헌으로 2013년 서울대학교 최초로, 국내에서는 두 번째로 국제컴퓨터학회(ACM)의 석학회원으로 선정되었고, 2019년에는 IEEE의 석학회원으로 선정되었다. 데이터마이닝이나 데이터베이스 분야의 연구 업적이 미국 주요 대학 교재에 소개되고 있으며, 구글 스칼라에 따르면 저술한 논문의 총 피인용 횟수가 2024년 현재 23,000건이 넘었다. 2022년에는 국내 대표 학회인 한국정 보과학회의 회장을 역임하였고, 현재 데이터베이스 분야의 국제 저널인 VLDB 저널에서 편집 위원장을 맡고 있다. 이 외에도 여러 국제 학술대회에서 다양한 봉사 활동을 해오고 있다.

광운대학교 소프트웨어학부 교수. 서울대학교 수학계산통계학과 전산학 전공을 최우등으로 졸업하고, 서울대학교 전기컴퓨터공학부에서 석사 · 박사 학위를 취득하였다. 이후 서울대학교 기계항공공학부, 전기컴퓨터공학부, 수리과학부의 BK21 박사후연구원을 거친 후, 서울대학교 반도체공동연구소와 (주)다음커뮤니 케이션에서 연구원으로 근무하였다. 광운대학교에 부임한 후 20여 년간 알고리즘 강의를 해왔 으며, 저서로 『문제로 풀어보는 알고리즘』과 역서로 『인공지능 개론』이 있다. 국립기상과학원과 University of Wisconsin-Madison에서 방문연구원으로 지냈으며, 인공지능 기반 기상예측 연구에 공헌하여 국립기상과학원장 표창을 받았다. 주요 연구 관심사는 최적화 알고리즘, 조합최 적화, 경영과학, 진화 연산, 소프트 컴퓨팅, 데이터마이닝, 인공지능 등이다. 광운대학교 화도 학술상과 우수강의상을 수상했으며, 국제 저널과 학술대회에 200여 편의 논문을 발표하였다.

서울대학교 컴퓨터공학부 교수. KAIST에서 전산학 학사를 취득하고, 미국 University of Illinois at Urbana-Champaign에서 Computer Science 석사 · 박사 학위를 받았다. 이후 Microsoft Research에서 방문연구원을 거쳤으며, 현재는 서울대학교 컴퓨터공학부 교수로 재직 중이다. 주요 연구 관심은 검색 및 언어/ 데이터 이해이며, 관련 논문 200여 편이 국제 저널 및 최우수 학술대회에 발표되었고, WSDM 등에서 우수논문상을 수상하였다.

한국항공대학교 소프트웨어학과 교수. 서울대학교에서 컴퓨터공학 학사 · 석사 · 박사 학위를 취득하고, 영국 King’s College London에서 방문연구원을 거쳤다. 현재는 한국항공대학교에서 소프트웨어학과 교수로 재직 중이며, 한국항공대학교 우수강의상을 수상하였다. 주요 연구 관심사는 문자열 알고리즘과 알고리즘 공학이며, 역서로는 『컴퓨터 과학을 위한 이산수학』, 『Rosen의 이산수학(8판)』이 있다.

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