The Algorithm Design Manual Second Edition

Informatica, 18:377–392, 1983.

[SR03]

S. Skiena and M. Revilla. Programming Challenges: The Programming Con-

test Training Manual. Springer-Verlag, 2003.

[SS71]

A. Sch¨

onhage and V. Strassen. Schnelle Multiplikation grosser Zahlen. Com-

puting, 7:281–292, 1971.

[SS02]

R. Sedgewick and M. Schidlowsky. Algorithms in Java, Parts 1-4: Fun-

damentals, Data Structures, Sorting, Searching, and Graph Algorithms.

Addison-Wesley Professional, third edition, 2002.

[SS07]

K. Schurmann and J. Stoye. An incomplex algorithm for fast suffix array

construction. Software: Practice and Experience, 37:309–329, 2007.

[ST04]

D. Spielman and S. Teng. Smoothed analysis: Why the simplex algorithm

usually takes polynomial time. J. ACM, 51:385–463, 2004.

[Sta06]

W. Stallings. Cryptography and Network Security: Principles and Practice.

Prentice Hall, fourth edition, 2006.

[Str69]

V. Strassen. Gaussian elimination is not optimal. Numerische Mathematik,

14:354–356, 1969.

[SV87]

J. Stasko and J. Vitter. Pairing heaps: Experiments and analysis. Commu-

nications of the ACM, 30(3):234–249, 1987.

[SV88]

B. Schieber and U. Vishkin. On finding lowest common ancestors: simpli-

fication and parallelization. SIAM J. Comput., 17(6):1253–1262, December

1988.

[SW86a]

D. Stanton and D. White. Constructive Combinatorics. Springer-Verlag,

New York, 1986.

[SW86b]

Q. Stout and B. Warren. Tree rebalancing in optimal time and space. Comm.

ACM, 29:902–908, 1986.

[SWA03]

S. Schlieimer, D. Wilkerson, and A. Aiken. Winnowing: Local algorithms

for document fingerprinting. In Proc. ACM SIGMOD Int. Conf. on Man-

agement of data, pages 76–85, 2003.

[Swe99]

Z. Sweedyk. A 2.5-approximation algorithm for shortest superstring. SIAM

J. Computing, 29:954–986, 1999.

[SWM95]

J. Shallit, H. Williams, and F. Moraine. Discovery of a lost factoring ma-

chine. The Mathematical Intelligencer, 17-3:41–47, Summer 1995.

[Szp03]

G. Szpiro. Kepler’s Conjecture: How Some of the Greatest Minds in History

Helped Solve One of the Oldest Math Problems in the World. Wiley, 2003.

[Tam08]

R. Tamassia. Handbook of Graph Drawing and Visualization. Chapman-Hall

/ CRC, 2008.

[Tar95]

G. Tarry. Le probl`

eme de labyrinthes. Nouvelles Ann. de Math., 14:187,

1895.

[Tar72]

R. Tarjan. Depth-first search and linear graph algorithms. SIAM J. Com-

puting, 1:146–160, 1972.

---

704

B I B L I O G R A P H Y

[Tar75]

R. Tarjan. Efficiency of a good but not linear set union algorithm. J. ACM,

22:215–225, 1975.

[Tar79]

R. Tarjan. A class of algorithms which require non-linear time to maintain

disjoint sets. J. Computer and System Sciences, 18:110–127, 1979.

[Tar83]

R. Tarjan. Data Structures and Network Algorithms. Society for Industrial

and Applied Mathematics, Philadelphia, 1983.

[TH03]

R. Tam and W. Heidrich. Shape simplification based on the medial axis

transform. In Proc. 14th IEEE Visualization (VIS-03), pages 481–488, 2003.

[THG94]

J. Thompson, D. Higgins, and T. Gibson. CLUSTAL W: improving the sen-

sitivity of progressive multiple sequence alignment through sequence weight-

ing, position-specific gap penalties and weight matrix choice. Nucleic Acids