算法与数据结构 - 第3页

数据结构是计算机存储、组织数据的方式，往往同高效的检索算法和索引技术有关。学习和掌握数据结构的相关知识，使我们能够更好地运用计算机来解决实际问题。 为了提高读者的学习效率，本书直接从各类竞赛真题入手，以精练而准确的语言、全面细致地介绍了信息学竞赛中经常用到的数据结构类型，包括链表、堆栈、队列、树、图等。 本书精挑细选、由浅入深地安排了相关习题。考虑读者接受水平的差异，一般在引入新知识点的题目时，本

《算法竞赛入门经典：算法实现》精选《算法竞赛入门经典（第 2 版）》和《算法竞赛入门经典——训练指南（升级版）》中的经典题目，按算法要点和竞赛考点重新进行分拆和归类，提供了 240 余套简洁、高效、规范的完整代码模板。此外，也加入了一些虽然未在两本书中出现，但实际上对初学者入门非常重要的题目代码。借助于这些模板，读者在练习环节和比赛时，可大大减轻因来回琢磨代码实现细节而导致调试时间大幅增加的压力。

计算机如何精确地传输海量数据，识别语音和笔迹；智能手机、平板电脑如何在几分之一秒内搜索整个页面；身处大数据时代的我们，究竟该如何应对变化莫测的世界。 计算机算法的底层建设为经济和产业发展提供了原始动力。在科技互联网时代，使用计算机和科技设备都不可避免地要依赖计算机科学的基础思想，而这些思想都诞生于 20 世纪。 本书是一本科普读物，作者致力于将计算机科学的复杂思想为大众做深入浅出的解读。此书通过简

本书共分 10 章，主要包括第 1 章绪论，第 2 章线性表，第 3 章栈和队列，第 4 章串，第 5 章数组和广义表，第 6 章 树和二叉树，第 7 章图，第 8 章查找，第 9 章内部排序，第 10 章算法分析。其内容模块涵盖了课堂教学、习题课教学、实验教学、自学辅导、综合训练等。立体化教材的使用在提高教学效率、增强教学效果、加大教学信息量、培养学生的应用与实践能力。

全书分 10 章，可划分为四个部分。 第一部分（第 1 章）是数据分析概览，目的是建立起数据分析算法的概念框架，并给出学习路线。 第二部分（第 2~5 章），侧重在通用数据分析算法，包括数据预处理、机器学习、时序挖掘算法和优化等其他算法。 第三部分（第 6~8 章），讨论了工业分析的算法思路，覆盖了生产质量分析（PQM）、生产效率优化（PEM）等典型分析课题的算法组合套路。 第四部分侧重在分析工程

《Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理》共两册，分别从源代码的角度对“Common+HDFS”和“MapReduce的架构设计和实现原理”进行了极为详细的分析。《Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理》由Hadoop领域资深的实践者亲自执笔，首先介绍了MapReduce的设计理念和编程模型，然后从源代码的角度深入分析了RPC框架、客户端、J

遗传算法原理及应用，作者：周明；出版社：国防工业出版社

《数据结构（C++语言版）》是 C++语言版的数据结构教材，在选材和编排上突出可读性、实用性和应用性，尽可能贴近当前普通高等院校数据结构课程的现状和发展趋势，符合最新研究生考试大纲。《数据结构（C++语言版）》共 9 章，内容包括绪论、线性表、栈和队列、字符串和多维数组、树与二叉树、图、查找、内部排序、外部排序。书末附有二维码，读者可以通过扫描二维码进行学习参考。

本书以提升学生的数据组织与处理能力为目标，依据“数据结构”课程教学大纲组织编写。全书系统地介绍各种常用数据结构的逻辑特征、存储方式和基本运算，主要内容包括顺序表、链表、串、树形结构、图、多维数组和广义表、排序、查找、文件等。本书结构清晰，内容丰富，示例充实，符号、图表规范，既适合教师课堂讲授，又便于自学者阅读。

本书介绍了什么是计算机算法，如何描述它们，以及如何来评估它们。这些计算机算法将提供：利用计算机搜索信息的简单方式；解决各种排序问题的方法；利用有向无环图和最短路径法来解决基本问题的方法(可用于建模公路网络，任务间的依赖及金融关系)；解决字符串(例如DNA结构)问题的方法；密码学背后的基本原理；数据压缩的基础知识；以及甚至一些没有人能够理解如何在计算机上用相当长的时间来解决的问题。本书适合作为计算机