Je recherche des ressources (de préférence un manuel) sur des sujets avancés en algorithmes (sujets au-delà de ce qui est couvert dans les manuels d'algorithmes comme CLRS et DPV).
Le type de matériel qui peut être utilisé pour enseigner un sujet dans un cours d'algorithmes comme le cours d'Erik Demaine et le cours d'algorithmes avancés de David Karger .
Des ressources qui donneraient une vue d'ensemble du domaine (comme un manuel) sont préférables, mais des ressources plus ciblées comme le livre "Approximation Algorithms" de Vijay Vazirani sont également très bien.
Réponses:
The Design of Approximation Algorithms par Williamson & Shmoys ( http://www.designofapproxalgs.com/ ) est un excellent livre pour de nombreuses méthodes d'approximation telles que les algorithmes gourmands, la programmation semi-définie, etc. En outre, il couvre certains sujets de complexité qui sont étroitement liés liés aux algorithmes d'approximation (inapproximabilité, dureté unique basée sur les jeux de MAX-CUT).
la source
Vous pouvez trouver intéressant les manuels récents suivants. La gamme de sujets couverts va bien au-delà du CLRS, et le matériel est bien adapté pour les diplômés et les doctorants. étudiants, même si vous pouvez choisir quelques sujets sélectionnés pour les étudiants de premier cycle avancés.
Manuel d'algorithmes et de théorie du calcul, deuxième édition (sujets et techniques spéciaux)
Manuel d'algorithmes appliqués Résolution des problèmes scientifiques, d'ingénierie et pratiques
Manuel des algorithmes d'approximation et des métaheuristiques 
la source
J'ai plutôt aimé "Algorithmics for Hard Problems" de Juraj Hromkovic
la source
Jetez un œil à l' Encyclopédie des algorithmes de Kao (éditeur). Il contient plus de 500 entrées et beaucoup d'entre elles contiennent des algorithmes avancés.
la source
Géométrie informatique: Mark de Berg, Marc van Kreveld, Mark Overmars et Otfried Cheong. Géométrie informatique: algorithmes et applications; Notes de cours de David Mount .
Algorithmes randomisés: Motwani et Raghavan. Algorithmes randomisés; Excellentes notes de James Aspnes ; Mitzenmacher et Upfal. Probabilité et informatique.
Flux de réseau: Ahuja, Magnanti et Orlin. Flux de réseau.
Algorithmes d'approximation: Dorit Hochbaum. Algorithmes d'approximation pour les problèmes NP-difficiles. 
la source
pas exactement ce qui est souhaité mais similaire à votre exemple, considérez CS G399: Gemmes de l'informatique théorique; Notes de cours du printemps 2009 de Viola. sa perspective est davantage axée sur la preuve, mais la plupart sont essentiellement des algorithmes avancés dans des domaines de recherche frontaliers clés. (Notez également que les preuves des limites inférieures peuvent être considérées comme des algorithmes de compression.)
la source
cette référence est recommandée par Lance Fortnow (sur son blog).
Jan van Leeuwen, éditeur. Manuel de l'informatique théorique, volume A: algorithmes et complexité. MIT Press, 1994.
la source