Продвинутые алгоритмы и структуры данных | Марчелло Ла Рокка
Год: 2024
Издательство: Питер
Язык: русский
Формат: pdf
Страниц: 848
Размер: 19.5 Мб
Познакомьтесь с самыми необходимыми алгоритмами решения сложных задач программирования в области анализа данных, машинного обучения и графов.
Сбалансированное сочетание классических, продвинутых и новых алгоритмов обновит ваш инструментарий программирования, добавив в него новые перспективы и практические методы. Специалист по информатике, разработчик программного обеспечения, специалист по обработке данных и вообще любой профессионал, чья эффективная работа зависит от вычислений, должен свободно владеть языком алгоритмов и структур данных.
Обрести все эти знания и развить понимание вам поможет книга «Продвинутые алгоритмы и структуры данных», в которой Марчелло сочетает строгость теории с универсальностью практики, разбавляя их увлекательными историями и примерами из реальной жизни.
Краткое содержание
Часть I.Улучшаем базовые структуры данных
Глава 2. Улучшаем очереди с приоритетом: d-кучи
Глава 3. Декартовы деревья: применение рандомизации для получения сбалансированных двоичных деревьев поиска
Глава 4. Фильтры Блума: отслеживание содержимого с меньшими затратами памяти
Глава 5. Непересекающиеся множества: обработка за сублинейное время
Глава 6. Префиксные деревья, компактные префиксные деревья: эффективный поиск строк
Глава 7. Примеры использования: кэш LRU
Часть II. Многомерные запросы
Глава 8. Поиск ближайших соседей
Глава 9. k-мерные деревья: индексирование многомерных данных
Глава 10. Деревья поиска по сходству: приближенный поиск ближайших соседей для выбора похожих изображений
Глава 11. Применение поиска ближайшего соседа на практике
Глава 12. Кластеризация
Глава 13. Параллельная кластеризация: MapReduce и кластеризация методом купола
Часть III. Планарные графы и минимальное число пересечений
Глава 14. Введение в графы: поиск кратчайшего пути
Глава 15. Представление графов и планарность: рисование графа с минимальным числом пересечений ребер
Глава 16. Градиентный спуск: оптимизация задач (не только) на графах
Глава 17. Имитация отжига: оптимизация за пределами локальных минимумов
Глава 18. Генетические алгоритмы: заимствованная из биологии быстросходящаяся оптимизация
Приложения
Б. Нотация «О большое»
В. Основные структуры данных
Г. Контейнеры в роли очередей с приоритетами
Д. Рекурсия
Е. Задачи классификации и рандомизированные алгоритмы
Скачать : Марчелло Ла Рокка. Продвинутые алгоритмы и структуры данных
