Improved Time Bounds for the Maximum Flow Problem: December 1987
Lingua: inglese
Editore: Forgotten Books, 2018
- Brossura
- Nuovo



Da: Forgotten Books, London, Regno UnitoForgotten Books
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Print on Demand. This book explores the maximum flow problem, a fundamental challenge in network optimization with applications in diverse fields such as transportation, logistics, and telecommunications. The author delves into various algorithms designed to solve this problem efficiently, tracing their development and comparing their strengths and weaknesses. The book provides a comprehensive overview of the maximum flow problem, from its origins and theoretical foundations to practical implementations and applications. It offers valuable insights into the evolution of algorithmic techniques, highlighting the trade-offs between time complexity, accuracy, and resource utilization. This book is a valuable resource for researchers, practitioners, and students interested in network optimization, graph theory, and algorithms. This book is a reproduction of an important historical work, digitally reconstructed using state-of-the-art technology to preserve the original format. In rare cases, an imperfection in the original, such as a blemish or missing page, may be replicated in the book. …
Codice articolo 9781332265114_0
- Titolo
- Improved Time Bounds for the Maximum Flow Problem: December 1987
- Autore
- Ravindra K. Ahuja, J. B. Orlin
- Editore
- Forgotten Books
- Anno di pubblicazione
- 2018
- Condizione
- New
- Tipo di libro
- print-on-demand item
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1332265111
- ISBN 13
- 9781332265114
- Cataloghi dei venditori
- Calculus
This work surveys improvements in time bounds for the maximum flow problem, focusing on the preflow framework and scaling techniques. It discusses how to move large amounts of flow quickly, and compares approaches that use careful vertex selection, scaling factors, and wave methods. The text also presents how dynamic trees can dramatically speed up computations by moving flow along paths instead of single arcs.
What you’ll experience
- A clear explanation of the preflow algorithm and its key constraints
- Details of scaling variants that aim to reduce total running time
- The use of dynamic trees to accelerate push operations and maintain structure
- Comparisons of different selection rules and their impact on performance
Ideal for readers of advanced algorithms, researchers, and students seeking a rigorous treatment of time bounds in network flow problems.
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