DRAKON.SU

В связи с этим, вера в фудаментальность алгоритма тает на глазах. Остаётся просто слово "алгоритм" — и это слово-паразит, с помощью которого легко манипулировать, в том числе и "тупым наблюдателем".

Algorithms (4th Edition)
by Robert Sedgewick and Kevin Wayne
Princeton University
Addison-Wesley, 2011

При́нстонский университет (англ. Princeton University) — частный университет, один из старейших и известнейших университетов в США. Является одним из самых престижных вузов страны[2]. Находится в городе Принстон, штат Нью-Джерси.

(Из Википедии)

Book Description
Publication Date: March 19, 2011 | ISBN-10: 032157351X | ISBN-13: 978-0321573513 | Edition: 4
Essential Information about Algorithms and Data Structures

The latest version of Sedgewick’s best-selling series, reflecting an indispensable body of knowledge developed over the past several decades.

Full treatment of data structures and algorithms for sorting, searching, graph processing, and string processing, including fifty algorithms every programmer should know. See algs4.cs.princeton.edu/code.

New Java implementations written in an accessible modular programming style, where all of the code is exposed to the reader and ready to use.

Algorithms are studied in the context of important scientific, engineering, and commercial applications. Clients and algorithms are expressed in real code, not the pseudo-code found in many other books.

Engages reader interest with clear, concise text, detailed examples with visuals, carefully crafted code, historical and scientific context, and exercises at all levels.

A Scientific Approach

Develops precise statements about performance, supported by appropriate mathematical models and empirical studies validating those models.

Integrated with the Web

Visit algs4.cs.princeton.edu for a freely accessible, comprehensive Web site, including text digests, program code, test data, programming projects, exercises, lecture slides, and other resources.

=============================================

Contents

Chapter 1: Fundamentals

Programming Model

Data Abstraction

Bags, Stacks, and Queues

Analysis of Algorithms

Case Study: Union-Find

Chapter 2: Sorting

Elementary Sorts

Mergesort

Quicksort

Priority Queues

Applications

Chapter 3: Searching

Symbol Tables

Binary Search Trees

Balanced Search Trees

Hash Tables

Applications

Chapter 4: Graphs

Undirected Graphs

Directed Graphs

Minimum Spanning Trees

Shortest Paths

Chapter 5: Strings

String Sorts

Tries

Substring Search

Regular Expressions

Data Compression

Chapter 6: Context

Editorial Reviews

About the Author

Robert Sedgewick has been a Professor of Computer Science at Princeton University since 1985, where he was the founding Chairman of the Department of Computer Science.

He has held visiting research positions at Xerox PARC, Institute for Defense Analyses, and INRIA, and is member of the board of directors of Adobe Systems.

Professor Sedgewick’s research interests include analytic combinatorics, design and analysis of data structures and algorithms, and program visualization.

His landmark book, Algorithms, now in its fourth edition, has appeared in numerous versions and languages over the past thirty years.

In addition, with Kevin Wayne, he is the coauthor of the highly acclaimed textbook, Introduction to Programming in Java: An Interdisciplinary Approach (Addison-Wesley, 2008).

Kevin Wayne is the Phillip Y. Goldman Senior Lecturer in Computer Science at Princeton University, where he has been teaching since 1998.

He received a Ph.D. in operations research and industrial engineering from Cornell University.

His research interests include the design, analysis, and implementation of algorithms, especially for graphs and discrete optimization.

With Robert Sedgewick, he is the coauthor of the highly acclaimed textbook, Introduction to Programming in Java: An Interdisciplinary Approach (Addison-Wesley, 2008).

В предисловии к книге "Algorithms" FOURTH EDITION Robert Sedgewick and Kevin Wayne сказано:
Книга предназначается для студентов, обучающихся computer science. Или для программистов.
------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Вашу критику книги считаю некорректной, потому что непрограммистов они и не собирались обучать.

Robert Sedgewick и Kevin Wayne из Принстонского университета не собирались обучать непрограммистов.

Точнее, на ведущих мировых специалистов по информатике. На тех, кто определяют стратегию развития информатики, как образовательной дисциплины.
На ведущих мировых ученых, которые определяют облик и содержание алгоритмики как учебной дисциплины. На тех, кто утверждают программу обучения по алгоритмике.

Добавлю своих пару слов.

Объясняя применения языка алгоритмов Дракон, все как-то изящно обходят тему создания алгоритма как такового.
У всех есть алгоритм, и есть теперь проблема записать его на языке Дракон.
У меня сейчас проблема чуть иная: есть массив данных о происшедших событиях (судебная практика), но нет алгоритмов. Как записать эти события, чтобы потом на их основе выстраивать алгоритмы?
И поэтому есть трудность - как описать уже совершившиеся события так, чтобы в них можно было засечь какой-то алгоритм и потом записать этот алгоритм на основе записи уже происшедших событий.
То есть:
1. Нужна наглядность для описания происшедшего. Но не просто наглядность, а наглядность, которая давала бы возможность выявлять какие-то закономерности в этом происшедшем. На самом деле, вроде бы ничего, сложного: нужно только как-то одинаково показывать взаимодействия и состояния в описанных ситуациях. После этого можно уже нарабатывать "статистику". Делать выводы. И пытаться выстраивать "поверх" имеющихся событий алгоритмы, которые можно использовать в работе. И тут упираемся в описание состояний, которых вроде бы в языке Дракон нет, а есть только действия. А состояния как бы и так всем понятны. Но в судебной практике состояние много чего определяет, в том числе и действия субъектов. Поэтому приходится думать о данных.
2. Нужны способы выявления алгоритмов по описаниям происшедшего. и способы "лепки" этих алгоритмов из происшедших событий.

Объясняя применения языка алгоритмов Дракон, все как-то изящно обходят тему создания алгоритма как такового.

.. упираемся в описание состояний, которых вроде бы в языке Дракон нет, а есть только действия. А состояния как бы и так всем понятны. Но в судебной практике состояние много чего определяет, в том числе и действия субъектов.

Попробуйте использовать временные диаграммы. Посмотрите в сторону описания протоколов (потому что описания взаимодействия сторон - это и есть описание протоколов). В вашем случае нужно верифицировать правильность протокола (все ли действия участники выполнили или они нарушили где-то протокол).
Уверен, что когда вы опишете свои задачи правильными инструментами, то выделить общность и протокол (а потом уже и алгоритм) у вас не составит труда.

Т.е. воспользоваться способом представления конечного автомата от Ильи Ермакова.
И верификацию протокола останется свести к проверке разрешёных переходов между состояниями.

Если не ошибаюсь, то эта тема обобщает всё ранее сказанное про конечные автоматы.

Как интересно-то!