算法百科全书第二版：新领域与更新

《算法百科全书 第二版》1493928635 是一本全面涵盖算法领域的权威参考著作，旨在为计算机科学、数学、统计学、生物学、经济学、金融软件和医学信息学等领域的学者、研究人员、实践者、教师和学生提供关键算法问题的解决方案。第二版在前一版的基础上大幅扩展，新增并更新了超过450个条目，涵盖了如生物信息学、组合群测试、差分隐私、枚举算法、游戏理论、大规模数据算法、现代学习理论、社会网络以及VLSI CAD算法等新兴研究领域。 本书包含630多篇按问题字母顺序排列的条目，设有子条目以区分不同的解决方案。每个条目都详细介绍了基本的算法问题、输入和输出规格、关键结果、应用示例、关键文献引用、开放问题、实验结果，以及链接到数据集和可下载代码的链接。所有条目均由该领域的领冪人物撰写，并经过同行评审，确保内容的准确性和权威性。此外，每条目还链接到作者的研究工作概览，增强互动性。 该百科全书不仅有纸质版，还有电子版，是一个动态的活生生的作品，包含与相关条目、交叉引用和大量其他有价值URL的超链接。新更新的条目包括： 1. 分布式传感器网络的算法方面 2. 现代计算机算法 3. 生物信息学算法 4. 认证重建和网格生成 5. 组合群测试算法 6. 文本和数据结构的压缩 7. 计算计数 8. 计算经济学算法 9. 差分隐私算法 10. 枚举算法 11. 精确指数算法 12. 游戏理论算法 13. 图形绘制 14. 群测试 15. 互联网算法 16. 核心与压缩 17. 大规模数据算法 18. 数学优化 19. 现代学习理论 20. 社会网络算法 21. 稳定婚姻问题和k-SAT算法 22. 子线性算法 23. 自组装瓷砖 24. VLSI CAD算法 该书由 Ming-Yang Kao 编辑，他来自美国西北大学电气工程和计算机科学系，是算法领域的专家。本书的出版受到 Springer Science+Business Media New York 的版权保护，适用于各种形式的复制和传播，但须遵守版权法规。 通过深入研究这些条目，读者不仅可以掌握算法的基本概念，还能了解到最新的研究成果和挑战，对于学术研究和实际应用都有着极高的价值。无论是专业研究人员还是初学者，都能从中受益匪浅，提升自己的算法设计和分析能力。