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约翰·霍普克罗夫特

约翰·郝普克若夫(John E. Hopcroft,1939-) (网上名字多用:约翰·霍普克罗夫特,或约翰·霍泼克洛夫特),美国计算机科学家,毕业于美国康奈尔大学计算机科学系。1986年,因在算法及数据结构的设计和分析中所取得的决定性成果,获得图灵奖。2017年11月28日,当选中国科学院外籍院士。

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约翰·郝普克若夫(John E. Hopcroft,1939-),美国计算机科学家,毕业于美国康奈尔大学计算机科学系。

1986年,因在

郝普克若夫的研究集中于计算的理论方面,特别是算法分析,自动机理论,以及图论算法。郝普克若夫很感兴趣的课题是算法。他提出了一种称为“最坏情况渐近分析法”(Worst-case asymptotic analysis of algorithm),成为衡量算法的效率和优劣的数学准则,被学界所广泛认同和接受。

郝普克若夫和塔扬解决了图论算法中的一些难题。他们提出了“深度优先搜索算法”(depth-first search algorithm)。利用这种算法对图进行搜索大大提高了效率。而他们创造的深度优先算法则被推广到信息检索、国际象棋比赛程序、专家系统中的冲突消解策略等许多方面。他们还提出了一种新的数据结构叫“双堆栈叠”(pile of twins tacks),这种新的数据结构将深度优先搜索算法的优点更加发扬光大。

郝普克若夫在数据结构和算法方面还有其他一系列创造。比如B树(B-tree)是常用于索引组织的著名数据结构,具有高效的特性。

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