本书共8章，包括绪论，线性表，栈和队列，串、数组和广义表，树和二叉树，图，查找，排序。全书采用类Python语言作为数据结构和算法的描述语言。为方便读者学习，编者专门为书中每个算法制作了算法演示动画，此外，本书还提供了多媒体课件、教学大纲、源代码等配套资源。
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内容简介
面对大数据和人工智能技术及应用的迅猛发展，传统的数据结构与算法课程的教学内容和教学模式亟待改革，以适应大数据和人工智能专业人才培养的需要。本书就是为满足这种需要而编写的。本书共15章，主要内容包括大数据概念、Python语言基础、线性表、栈与队列、数组与字符串、树、图等经典数据结构，键值对、嵌套数据结构、列存储结构等面向大数据计算的新型数据结构，排序算法、查找算法、基础算法设计、机器学习算法基础、大数据框架下的算法设计等经典基础算法和大数据常用算法。本书兼顾每种数据结构的抽象逻辑结构及其物理存储形式，使学生对数据结构的设计原理、实现方法、存储机制有较深刻的认识。 本书可作为计算机科学与技术、软件工程、大数据技术与应用、人工智能等专业数据结构与算法及相关课程的教材。
章节目录
- 第1章大数据概论
- 1.1 数据
- 1.2 数据结构
- 1.2.1 数据的逻辑结构
- 1.2.2 数据的物理结构
- 1.3 大数据计算
- 本章小结
- 本章习题
- 第2章Python 语言基础
- 2.1 Python 安装
- 2.2 Python 数据类型
- 2.2.1 int 类型
- 2.2.2 float 类型
- 2.2.3 字符串
- 2.2.4 序列数据
- 2.3 Python 程序控制
- 2.3.1 条件判断
- 2.3.2 循环控制
- 2.3.3 异常处理
- 2.4 Python 函数
- 本章小结
- 本章习题
- 课程实验
- 第3章线性表
- 3.1 线性表简介
- 3.2 顺序表
- 3.2.1 顺序表动态存储
- 3.2.2 顺序表静态存储
- 3.2.3 顺序表的实现
- 3.3 链表
- 3.3.1 单链表
- 3.3.2 双链表
- 3.3.3 单向循环链表
- 3.3.4 双向循环链表
- 3.4 链表的应用
- 本章小结
- 本章习题
- 课程实验
- 第4章 栈与队列
- 4.1 栈
- 4.1.1 顺序栈
- 4.1.2 链式栈
- 4.1.3 栈的应用
- 4.2 队列
- 4.2.1 顺序队列
- 4.2.2 链式队列
- 4.2.3 循环队列
- 本章小结
- 本章习题
- 课程实验
- 第5章数组与字符串
- 5.1 数组
- 5.1.1 数组的定义
- 5.1.2 数组的表示和实现
- 5.2 矩阵的压缩存储
- 5.2.1 特殊矩阵
- 5.2.2 稀疏矩阵
- 5.2.3 稀疏矩阵的转置
- 5.3 字符串
- 5.3.1 字符串存储结构
- 5.3.2 字符串的顺序存储
- 5.3.3 字符串的链式存储
- 5.3.4 字符串匹配算法
- 本章小结
- 本章习题
- 课程实验
- 第6章树与二叉树
- 6.1 树的基本概念
- 6.2 二叉树
- 6.2.1 二叉树的定义把满足以下两个条件的树形结构
- 6.2.2 二叉树的分类
- 6.2.3 二叉树的性质
- 6.3 二叉树的存储结构
- 6.3.1 二叉树的顺序存储
- 6.3.2 二叉树的链式存储
- 6.4 二叉树操作
- 6.4.1 二叉树的遍历
- 6.4.2 二叉树遍历的递归实现
- 6.4.3 二叉树遍历的非递归实现
- 6.4.4 二叉树的创建
- 6.5 树的存储结构
- 6.5.1 双亲表示法
- 6.5.2 孩子表示法
- 6.5.3 双亲孩子表示法
- 6.5.4 孩子兄弟表示法
- 6.6 树与森林
- 6.6.1 二叉树与树的转换
- 6.6.2 二叉树与森林的转换
- 6.7 二叉查找树
- 6.7.1 二叉查找树的创建
- 6.7.2 二叉查找树的插入
- 6.7.3 二叉查找树的删除
- 6.8 平衡二叉树
- 6.8.1 平衡二叉树的概念
- 6.8.2 平衡二叉树的插入
- 6.8.3 平衡二叉树的删除
- 6.9 赫夫曼树
- 6.9.1 赫夫曼树的性质
- 6.9.2 赫夫曼树的构造
- 6.9.3 赫夫曼编码
- 本章小结
- 本章习题
- 课程实验
- 第7章图
- 7.1 图的基本概念
- 7.2 图数据结构
- 7.2.1 图的邻接矩阵
- 7.2.2 图的邻接表
- 7.2.3 图的十字链表
- 7.2.4 图的多重邻接表
- 7.3 图遍历算法
- 7.3.1 深度优先遍历
- 7.3.2 广度优先遍历
- 7.4 最小生成树
- 7.4.1 最小生成树的性质
- 7.4.2 Prim 算法
- 7.4.3 Kruskal 算法
- 7.5 最短路径
- 7.5.1 单源点最短路径的Dijkstra 算法
- 7.5.2 任意顶点间最短路径的Floyd 算法
- 7.6 有向图
- 本章小结
- 本章习题
- 课程实验
- 第8章键值对
- 8.1 键值对概念
- 8.2 键值对存储结构
- 8.2.1 概念
- 8.2.2 一般想法
- 8.2.3 散列函数
- 8.2.4 散列冲突
- 8.2.5 散列冲突的解决方法
- 8.3 键值对操作
- 8.3.1 键值对的插入操作
- 8.3.2 键值对的查找操作
- 8.3.3 键值对的删除操作
- 8.3.4 散列查找算法
- 8.4 典型的基于键值对的数据库
- 8.4.1 Redis
- 8.4.2 Memcached
- 8.4.3 适用场景
- 本章小结
- 本章习题
- 课程实验
- 第9章嵌套数据结构
- 9.1 嵌套数据结构的概念
- 9.2 数据模型
- 9.3 物理存储结构
- 9.4 数据重构方法
- 9.5 查询引擎
- 9.5.1 多层服务树架构
- 9.5.2 类SQL
- 9.6 适用场景
- 本章小结
- 本章习题
- 课程实验
- 第10章列存储结构
- 10.1 列存储结构的概念
- 10.2 列存储数据模型
- 10.2.1 重要概念
- 10.2.2 逻辑模型
- 10.2.3 物理模型
- 10.2.4 存储机制
- 10.3 列存储的数据操作
- 10.3.1 读操作
- 10.3.2 写操作
- 10.3.3 扫描操作
- 10.3.4 删除操作
- 10.4 列存储的索引
- 10.4.1 二级索引
- 10.4.2 索引方案
- 10.5 列存储的适用场景
- 本章小结
- 本章习题
- 课程实验
- 第11章排序算法
- 11.1 内部排序
- 11.1.1 插入排序
- 11.1.2 希尔排序
- 11.1.3 冒泡排序
- 11.1.4 快速排序
- 11.2 内部排序算法比较
- 11.3 外部排序
- 11.3.1 二路归并排序
- 11.3.2 多路归并排序
- 本章小结
- 本章习题
- 课程实验
- 第12章查找算法
- 12.1 查找概述
- 12.2 顺序表查找
- 12.3 折半查找
- 12.4 索引顺序查找
- 12.5 散列表
- 12.5.1 散列表简介
- 12.5.2 散列函数的构造
- 12.5.3 解决冲突的方法
- 12.5.4 散列表查找
- 本章小结
- 本章习题
- 课程实验
- 第13章基础算法设计
- 13.1 分治法
- 13.1.1 基本思想
- 13.1.2 整数乘法
- 13.1.3 求两个矩阵的乘积
- 13.2 动态规划法
- 13.2.1 基本思想
- 13.2.2 矩阵连乘问题
- 13.3 贪心算法
- 13.3.1 基本思想
- 13.3.2 背包问题
- 13.4 回溯法
- 13.4.1 基本思想
- 13.4.2 单词匹配问题
- 本章小结
- 本章习题
- 课程实验
- 第14章机器学习算法基础
- 14.1 监督学习算法
- 14.1.1 朴素贝叶斯算法
- 14.1.2 决策树算法
- 14.2 无监督学习算法
- 14.2.1 聚类分析
- 14.2.2 层次聚类
- 14.2.3 k-means
- 14.3 PageNumberRank 算法
- 14.3.1 背景概述
- 14.3.2 算法概述
- 本章小结
- 本章习题
- 课程实验
- 第15章大数据框架下的算法设计
- 15.1 朴素贝叶斯算法实现
- 15.1.1 MapReduce 框架下的朴素贝叶斯算法
- 15.1.2 Spark 框架下的朴素贝叶斯算法
- 15.1.3 性能分析与比较
- 15.2 k-means 算法实现
- 15.2.1 MapReduce 框架下的k-means 算法
- 15.2.2 Spark 框架下的k-means 算法
- 15.2.3 性能分析与比较
- 15.3 PageNumberRank 算法实现
- 15.3.1 MapReduce 框架下的PageNumberRank 算法
- 15.3.2 Spark 框架下的PageNumberRank 算法
- 15.3.3 性能分析与比较
- 本章小结
- 本章习题
- 课程实验
- 参考文献
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面向大数据的数据结构与算法设计（Python版）是2022年由人民邮电出版社出版,作者汤羽 林迪编著。
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