Improved Time Bounds for the Maximum Flow Problem (Classic Reprint)
Lingua: inglese
Editore: Forgotten Books, 2018
- Brossura
- Nuovo



Da: Forgotten Books, London, Regno UnitoForgotten Books
Venditore AbeBooks dal 2 giugno 2021
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Print on Demand. This book presents a new approach to improving the efficiency of the maximum flow problem, a cornerstone of network flow theory with wide-ranging applications in computer science, operations research, and other disciplines. The author extends and refines existing preflow algorithms to obtain asymptotically faster running times for the problem. The book offers a detailed analysis of these improved algorithms, showing how they achieve their speedup and providing insights into the behavior of network flow algorithms in general. It concludes by introducing dynamic trees, a sophisticated data structure, into the mix to further enhance efficiency, resulting in the fastest known algorithm for the maximum flow problem at the time of writing. 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 9781333734817_0
- Titolo
- Improved Time Bounds for the Maximum Flow Problem (Classic Reprint)
- Autore
- Ravindra K. Ahuja, James B. Orlin
- Editore
- Forgotten Books
- Anno di pubblicazione
- 2018
- Condizione
- New
- Tipo di libro
- print-on-demand item
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1333734816
- ISBN 13
- 9781333734817
- Cataloghi dei venditori
- Calculus
Explore how modern techniques tighten time bounds for the maximum flow problem, using scaling preflow methods and dynamic trees to accelerate computations.
This compact study surveys key ideas behind efficient maximum flow algorithms. It contrasts the preflow approach with classic augmenting-path methods and shows how scaling and data-structural tools can dramatically affect running times. Readers get a sense of how algorithm design balances theory and practical performance on networks with varying densities and capacities.
- Learn the core ideas behind the preflow algorithm and how valid labeling guides progress.
- See how scaling and dynamic trees contribute to faster flow computations.
- Understand different selection rules and their impact on the number of operations.
- Get a high-level view of how bounds depend on graph size, density, and capacity structure.
Ideal for readers of advanced algorithms and operations research seeking a clear, summarized view of time-bound improvements in maximum flow computation.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Forgotten Books
London, Regno Unito
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