Khác biệt giữa bản sửa đổi của “Robert Tarjan”
Nội dung được xóa Nội dung được thêm vào
n Robot: Sửa đổi hướng |
|||
Dòng 13:
| ethnicity =
| field = [[Khoa học máy tính]]
| work_institution = [[Đại học Cornell|Cornell]]<br>[[Đại học California tại Berkeley|Đại học California, Berkeley]]<br>[[Đại học Stanford]]<br>[[Đại học New York]]<br>[[Đại học Princeton]]<br>[[Hewlett-Packard]]
| alma_mater = [[Viện công nghệ California|Caltech]],<br/>[[Đại học Stanford|Stanford]]
| doctoral_advisor =
Dòng 24:
| footnotes =
}}
'''Robert Endre Tarjan''' là nhà nghiên cứu khoa học máy tính nổi tiếng người [[Hoa Kỳ|Mỹ]]. Ông đã phát hiện ra nhiều thuật toán quan trọng, chẳng hạn như [[thuật toán tìm cha chung gần nhất Tarjan]], đồng tác giả của [[cây splay]], và [[đống Fibonacci]]. Tarjan hiện là giáo sư tại [[trường đại học Princeton]], đồng thời là thành viên cao cấp tại [[Hewlett-Packard]].<ref name="HPfellow">{{chú thích web
| url = http://www.hpl.hp.com/about/honors/HPfellows/tarjan.html
| title = HP Fellows: Robert Endre Tarjan
Dòng 39:
| publisher = Hewlett-Packard
| accessdate = 2008-01-09
}}</ref> Ông đã từng giảng dạy tại đại học Cornell (1972-73), đại học California, Berkeley (1973-1975), đại học Stanford (1974-1980), và đại học New York (1981-1985). Ông cũng từng làm việc tại viện nghiên cứu NEC (1989-1997), và tại [[học viện Công nghệ Massachusetts|viện công nghệ Massachusetts]] (1996).
Tarjan cũng có rất nhiều kinh nghiệm làm việc tại các công ty: ông đã làm việc ở AT&T Bell Labs (1980-1989), InterTrust Technologies (1997-2001), Compaq (2002) và Hewlett Packard (2006-nay). Ông đã tham gia nhiều hội đồng ACM và IEEE, và cũng là biên tập cho nhiều tạp chí khoa học.
Dòng 60:
}}</ref>
Tarjan còn phát triển nhiều cấu trúc dữ liệu quan trọng như [[đống Fibonacci]], và [[cây splay]] (một cây nhị phân tự cân bằng, phát hiện bởi Tarjan và [[Daniel Sleator]]). Một cống hiến quan trọng nữa là việc phân tích độ phức tạp của [[cấu trúc dữ liệu cho các tập hợp không giao nhau]]. Ông là người đầu tiên chứng minh thời gian tối ưu sử dụng hàm ngược của [[hàm số Ackermann|hàm Ackermann]].
==Ghi chú==
| |||