Velmi doporučujeme ke čtení

[MV-PDF] Martin Mareš, Tomáš Valla: Průvodce labyrintem algoritmů, CZ.NIC, 2017, link.
Kompletní elektronická verze [MV] http://pruvodce.ucw.cz/

[CLRS] T. H. Cormen, C. E. Leiserson, R. L. Rivest, C. Stein: Introduction to Algorithms, 3rd ed., MIT Press, 2009, link
Jedna ze standardních světových učebnic oboru, obsažná (1200+ stran) a důkladná. Zajemci o vědeckotechnické programování poslouží zároveň jako výborná referenční příručka.

[AC] Robert Sedgewick: Algoritmy v C, části 1-4, SoftPress, Praha, 2003 link
Překlad světoznámé učebnice obsahuje detailní poučení o řazení a vyhledávání, vhodná pro úvod do hlubšího pohledu na problematiku, 688 stran, původní cena cca 700 Kč, nyní rozebrána, knihovna FEL má asi 10 výtisku, jiné knihovny méně, ale mají. V originálu existuje ve variantě pro C++ a Javu.

[ACG] Robert Sedgewick: Algorithms in C Part 5: Graph Algorithms (3rd Edition), Addison-Wesley Professional, 2002 link
Pokračování [AC](viz výše). Český překlad bohužel dosud neexistuje. Grafove reprezentace, prohledavani grafu, nejkratší cesty, minimální kostry, toky v síti, orientované grafy. Teoretické části lze nalézt přístupně zpracované i jinde (např. [GJA]), tato kniha však, stejně jako [AC], akcentuje také důležité implementační otázky. 528 stran.
V originálu existují obě knihy prof. Sedgewicka ve variantě pro C++ a Javu.

[APT] Pavel Töpfer: Algoritmy a programovací techniky, Prometheus Praha 1995, 2. vydání 2007, link
Oblíbená učebnice programování, představuje nejdůležitější datové struktury a jejich použití, základní algoritmy řazení, vyhledávání a manipulace s grafy. Patrně nejlepší česká publikace v tomto oboru, kompaktní, cenově dostupná, pokud je vyprodána, bývá k dispozici v knihovnách.

[GJA] J. Demel: Grafy a jejich aplikace, Praha, Academia 2002
Přístupně a bez nadměrné abstrakce podává základní grafové postupy, praktická, názorné příklady, cvičení.

Online

[MV] Martin Mareš, Tomáš Valla: Průvodce labyrintem algoritmů, CZ.NIC, 2017, link.
Nejobsažnější a nejpropracovanější česká kniha v oboru, obsahuje algoritmy základní i pokročilé, přehledný výklad, autoři léta učí algoritmy na MFF UK a FIT ČVUT.

[ALG] Dasgupta, Papadimitriou, Vazirani: Algorithms (Amazon: recenze čtenářů)
Velmi solidní text pro úvod do praktické informatiky. Příklady, ukázky, pseudokódy, rozbory.

[ZGA] Jakub Černý: Základní grafové algoritmy, KAM MFF, 2010, online publikace.
Kniha obsahuje také základní poučení o algoritmech vůbec, složitost, rozděl/panuj, atd. Představuje výborný úvod do problematiky v češtině, nejspíše nemá konkurenci mezi českými zdroji v přítažlivosti a názornosti výkladu. Obsahuje množství zajímavých a důležitých příkladů.

[PK] Programátorské kuchařky z MFF UK kuchařky.

[PC] Steven S. Skiena, Miguel A. Revilla: http://acm.cs.buap.mx/downloads/Programming_Challenges.pdf
Klasický úvod a komentář ke cca 100 vybraným úlohám z UVA Online Judge, i s nezbytnými teoretickými souvislostmi.

Kódy na ukázku

Zdroje úloh

  • Archiv úloh z regionálních i světových kol soutěží ACM Programming Contest ACM-ICPC Live Archive
  • Codechef obsahuje k nahlédnutí zdrojové kódy úspěšných řešitelů.
  • Codeforces kromě úloh i soutěže naostro každý týden.
  • Project Euler Proslulý zdroj matematičtěji zaměřených úloh, přinejmenším první stovku z nich lze doporučit každému zájemci o efektivní programováni.

Dynamické programování

Hry

Animace algoritmů

Středoškolští

Motto

Indeed, one could define science as reason’s attempt to compensate for our inability to perceive big numbers. If we could run at 280,000,000 meters per second, there’d be no need for a special theory of relativity: it’d be obvious to everyone that the faster we go, the heavier and squatter we get, and the faster time elapses in the rest of the world. If we could live for 70,000,000 years, there’d be no theory of evolution, and certainly no creationism: we could watch speciation and adaptation with our eyes, instead of painstakingly reconstructing events from fossils and DNA. If we could bake bread at 20,000,000 degrees Kelvin, nuclear fusion would be not the esoteric domain of physicists but ordinary household knowledge. But we can’t do any of these things, and so we have science, to deduce about the gargantuan what we, with our infinitesimal faculties, will never sense. If people fear big numbers, is it any wonder that they fear science as well and turn for solace to the comforting smallness of mysticism? [ Scott Aaronson: Who Can Name the Bigger Number?]

courses/a4b36acm2/links.txt · Last modified: 2018/05/16 19:44 by berezovs