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書名：Absolute Java 6/E G/E 作者：Savitch 出版社：PEARSON 出版日期：2015/12/11 ISBN：9781292109220
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Absolute Java (6版)
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書名：Absolute Java 6/E G/E 作者：Savitch 出版社：PEARSON 出版日期：2015/12/11 ISBN：9781292109220
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【簡介】 Description Communication network design, VLSI layout and DNA sequence analysis are important and challenging problems that cannot be solved by naive and straightforward algorithms. Thus, it is critical for a computer scientist to have a good knowledge of algorithm design and analysis. This book presents algorithm design from the viewpoint of strategies. Each strategy is introduced with many algorithms designed under the strategy. Each algorithm is presented with many examples and each example with many figures. In recent years, many approximation algorithms have been developed. Introduction to the Design and Analysis of Algorithms presents two important concepts clearly: PTAS and NPO-complete. This book also discusses the concept of NP-completeness before introducing approximation algorithms. Again, this is explained through examples which make sure that the students have a definite idea about this very abstract concept. In addition, this book also has a chapter on on-line algorithms. Each on-line algorithm is introduced by first describing the basic principle behind it. Amortized analysis is a new field in algorithm research. In this book, detailed descriptions are given to introduce this new and difficult-to-understand concept. This book can be used as a textbook by senior undergraduate students or master level graduate students in computer science. 【目錄】 Table of Contents 1 Introduction 2 The complexity of algorithms and the lower bounds of problems 3 The greedy method 4 The divide-and-conquer strategy 5 Tree searching strategies 6 Prune-and-search 7 Dynamic programming 8 The theory of NP-completeness 9 Approximation algorithms 10 Amortized analysis 11 Randomized algorithms 12 On-line algorithms
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書名：Probability & Statistics for Engineers & Scientists (GE)9/E 作者：Walpole 出版社：Pearson 出版日期：2016/08/01 ISBN：9781292161365 目錄 Preface 1. Introduction to Statistics and Data Analysis 1.1 Overview: Statistical Inference, Samples, Populations, and the Role of Probability 1.2 Sampling Procedures; Collection of Data 1.3 Measures of Location: The Sample Mean and Median Exercises 1.4 Measures of Variability Exercises 1.5 Discrete and Continuous Data 1.6 Statistical Modeling, Scientific Inspection, and Graphical Methods 19 1.7 General Types of Statistical Studies: Designed Experiment, Observational Study, and Retrospective Study Exercises 2. Probability 2.1 Sample Space 2.2 Events Exercises 2.3 Counting Sample Points Exercises 2.4 Probability of an Event 2.5 Additive Rules Exercises 2.6 Conditional Probability, Independence and Product Rules Exercises 2.7 Bayes’ Rule Exercises Review Exercises 2.8 Potential Misconceptions and Hazards; Relationship to Material in Other Chapters 3. Random Variables and Probability Distributions 3.1 Concept of a Random Variable 3.2 Discrete Probability Distributions 3.3 Continuous Probability Distributions Exercises 3.4 Joint Probability Distributions Exercises Review Exercises 3.5 Potential Misconceptions and Hazards; Relationship to Material in Other Chapters 4. Mathematical Expectation 4.1 Mean of a Random Variable Exercises 4.2 Variance and Covariance of Random Variables Exercises 4.3 Means and Variances of Linear Combinations of Random Variables 127 4.4 Chebyshev’s Theorem Exercises Review Exercises 4.5 Potential Misconceptions and Hazards; Relationship to Material in Other Chapters 5. Some Discrete Probability Distributions 5.1 Introduction and Motivation 5.2 Binomial and Multinomial Distributions Exercises 5.3 Hypergeometric Distribution Exercises 5.4 Negative Binomial and Geometric Distributions 5.5 Poisson Distribution and the Poisson Process Exercises Review Exercises 5.6 Potential Misconceptions and Hazards; Relationship to Material in Other Chapters 6. Some Continuous Probability Distributions 6.1 Continuous Uniform Distribution 6.2 Normal Distribution 6.3 Areas under the Normal Curve 6.4 Applications of the Normal Distribution Exercises 6.5 Normal Approximation to the Binomial Exercises 6.6 Gamma and Exponential Distributions 6.7 Chi-Squared Distribution 6.8 Beta Distribution 6.9 Lognormal Distribution (Optional) 6.10 Weibull Distribution (Optional) Exercises Review Exercises 6.11 Potential Misconceptions and Hazards; Relationship to Material in Other Chapters 7. Functions of Random Variables (Optional) 7.1 Introduction 7.2 Transformations of Variables 7.3 Moments and Moment-Generating Functions Exercises 8. Sampling Distributions and More Graphical Tools 8.1 Random Sampling and Sampling Distributions 8.2 Some Important Statistics Exercises 8.3 Sampling Distributions 8.4 Sa
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