Prof. Dr. Jürgen Prömel ist am Institut für Informatik der Humboldt Universität zu Berlin tätig, Prof. Dr. Angelika Steger lehrt am Institut für Informatik der TU München.

Die algorithmische Graphentheorie hat in den letzten Jahren als Bindeglied zwischen Diskreter Mathematik und Theoretischer Informatik mehr und mehr an Bedeutung gewonnen. Dieses Lehrbuch bietet interessierten Mathematik- und Informatikstudenten eine mathematisch orientierte Führung durch die beteiligten Gebiete Graphentheorie, Algorithmen und Komplexität. Spezifische Vorkenntnisse sind nicht [...] Vorgehensweise ist dabei eher unkonventionell: Als roter Faden zieht sich ein auf Jakob Steiner zurückgehendes geometrisches Problem durch das Buch. Zunächst nur bei Vermessungsfragen von Interesse, hat in den letzten Jahren das sogenannte Steinerbaum-Problem durch seine vielfältigen Anwendungen (bsw. im VLSI-Layout oder bei der Untersuchung phylogenetischer Bäume) große Aufmerksamkeit erfahren, und es sind zahlreiche interessante Resultate in seinem Umkreis bewiesen worden. Diese Ergebnisse ermöglichen es, an Hand des einen Problems neuere Entwicklungen in der Komplexitätstheorie, bei effizienten Algorithmen, sowie in der Graphentheorie nachzuzeichnen und ihre Wechselwirkungen transparent zu machen..Ein wesentliches Charakteristikum dieses Buches ist, dass die einzelnen Kapitel mit Exkursen enden, in denen die zuvor für Steinerbäume dargestellten Konzepte und Methoden in einen breiteren Kontext gestellt und vertieft werden.

1 Basics I: Graphs.- 1.1 Introduction to graph theory.- 1.2 Excursion: Random graphs.- 2 Basics II: Algorithms.- 2.1 Introduction to algorithms.- 2.2 Excursion: Fibonacci heaps and amortized time.- 3 Basics III: Complexity.- 3.1 Introduction to complexity theory.- 3.2 Excursion: More NP-complete problems.- 4 Special Terminal Sets.- 4.1 The shortest path problem.- 4.2 The minimum spanning tree problem.- 4.3 Excursion: Matroids and the greedy algorithm.- 5 Exact Algorithms.- 5.1 The enumeration algorithm.- 5.2 The Dreyfus-Wagner algorithm.- 5.3 Excursion: Dynamic programming.- 6 Approximation Algorithms.- 6.1 A simple algorithm with performance ratio 2.- 6.2 Improving the time complexity.- 6.3 Excursion: Machine scheduling.- 7 More on Approximation Algorithms.- 7.1 Minimum spanning trees in hypergraphs.- 7.2 Improving the performance ratio I.- 7.3 Excursion: The complexity of optimization problems.- 8 Randomness Helps.- 8.1 Probabilistic complexity classes.- 8.2 Improving the performance ratio II.- 8.3 An almost always optimal algorithm.- 8.4 Excursion: Primality and cryptography.- 9 Limits of Approximability.- 9.1 Reducing optimization problems.- 9.2 APX-completeness.- 9.3 Excursion: Probabilistically checkable proofs.- 10 Geometric Steiner Problems.- 10.1 A characterization of rectilinear Steiner minimum trees.- 10.2 The Steiner ratios.- 10.3 An almost linear time approximation scheme.- 10.4 Excursion: The Euclidean Steiner problem.- Symbol Index.