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网络流:理论、算法与应用(英文版)书籍详细信息
- ISBN:9787519283438
- 作者:暂无作者
- 出版社:暂无出版社
- 出版时间:2023-09
- 页数:暂无页数
- 价格:155.20
- 纸张:胶版纸
- 装帧:平装-胶订
- 开本:16开
- 语言:未知
- 丛书:暂无丛书
- TAG:暂无
- 豆瓣评分:暂无豆瓣评分
内容简介:
本书全面介绍了经典的和现代的网络流技术,包括综合的理论、算法与应用。主要内容包括:路径、树与周期,算法设计与分析,最大流与最小流算法,分派与匹配,最小生成树,拉格朗日松弛与网络优化等。书中包含大量练习题,拓展了本书的内容,便于教学。
书籍目录:
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作者介绍:
作者Thomas L. Magnanti和James B. Orlin是美国麻省理工学院的著名教授。作者Ravindra K. Ahuja曾在麻省理工学院斯隆管理学院做访问学者,与沃林教授合作研究若干网络流问题的快速算法,这期间的工作促成了本书的面世。
出版社信息:
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其它内容:
书籍介绍
本书全面介绍了经典的和现代的网络流技术,包括综合的理论、算法与应用。主要内容包括:路径、树与周期,算法设计与分析,最大流与最小流算法,分派与匹配,最小生成树,拉格朗日松弛与网络优化等。书中包含大量练习题,拓展了本书的内容,便于教学。本书全面介绍了经典的和现代的网络流技术,包括综合的理论、算法与应用。主要内容包括:路径、树与周期,算法设计与分析,最大流与最小流算法,分派与匹配,最小生成树,拉格朗日松弛与网络优化等。书中包含大量练习题,拓展了本书的内容,便于教学。
书籍真实打分
故事情节:7分
人物塑造:9分
主题深度:8分
文字风格:6分
语言运用:4分
文笔流畅:6分
思想传递:5分
知识深度:9分
知识广度:7分
实用性:7分
章节划分:4分
结构布局:5分
新颖与独特:5分
情感共鸣:9分
引人入胜:5分
现实相关:7分
沉浸感:3分
事实准确性:8分
文化贡献:8分
网站评分
书籍多样性:3分
书籍信息完全性:5分
网站更新速度:3分
使用便利性:9分
书籍清晰度:9分
书籍格式兼容性:6分
是否包含广告:3分
加载速度:7分
安全性:5分
稳定性:8分
搜索功能:3分
下载便捷性:5分
下载点评
- 赚了(582+)
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