15 众所周知，加雷和约翰逊的名著（以及许多其他著作）为古典背景下的归约技术提供了极好的参考。是否有关于参数化算法中的归约技术主题的调查或书籍，例如fpt归约？ cc.complexity-theory reference-request reductions parameterized-complexity — 规律性 source 1 参见维基百科及其参考。 — MS Dousti
10 无论是原来由唐尼和研究员参数化的复杂性的书，并且通过弗卢姆和高仪新的书，对于减少技术很好的参考。 — 苏雷什·文卡特（Suresh Venkat） source 2 具体而言，后者的第2章（标题为“减少量和参数化的可处理性”）提供了很好的调查。 — MS Dousti 3 我还会引用R. Niedermeier 的书“ Invitation to Fixed-Parameter Algorithms”，其中第二部分概述了几种算法方法。 — Mathieu Chapelle 1 有关更多资源，请参见FPT Wiki页面。fpt.wikidot.com/books — and-
5 算法设计技术通常也有助于减少操作。因此，最好学习用于设计FPT算法的技术，对于这些技术，Spring School的固定参数和精确算法（2009）的笔记可能是一个起点。特别是，您可能希望查看以下出色的概述讲座： DánielMarx谈FPT算法技术（幻灯片）。 Thore Husfeldt发表了“精确算法的分类学简介”（幻灯片 | 讲义）。 — 霍尔格 source
3 我还没有机会打开它，但是我想您可能会对Fomin和Kratsch的“精确指数算法”感兴趣（从去年开始） 这里是它的目录： http://www.springerlink.com/content/978-3-642-16532-0#section=800200&page=11&locus=2 内森 — 内森·科恩（Nathann Cohen） source 2 请注意，这本书仅从经典的计算复杂性角度概述了用于解决和测量问题的复杂性的精确指数算法方法：动态编程，包含-排除，度量和征服，...在此书中没有任何算法简化方法，既没有经典的计算复杂度，也没有参数化的复杂度。 — Mathieu Chapelle