¿Está estudiando ciencia de datos y quiere llevar su aprendizaje más allá? Las estructuras de datos son una parte integral de la ciencia de los datos, el aprendizaje automático y los
algoritmos, todos ellos destinados a resolver retos de programación que podrían parecer insuperables al principio. Estructuras de datos avanzadas para algoritmos se basa en sus conocimientos actuales, llevando su aprendizaje mucho más allá y enseñándole a resolver incluso los retos más complicados.
Este libro se ha dividido en cuatro partes:
La primera parte cubre las listas avanzadas, incluyendo: - Una visión general de las listas enlazadas- Listas doblemente enlazadas- Listas enlazadas XOR- Listas autoorganizadas- Listas enlazadas sin enrollar
La segunda parte cubre los árboles, incluyendo: - Árboles de segmentos- Árboles de trébol- Árboles de Fenwick- Árboles AVL- Árboles rojos-negros- Árboles chivos expiatorios- Treap- N-ario
En la tercera parte se analizan los conjuntos disjuntos o los conjuntos-unión, como se les conoce a veces
La cuarta parte cubre los montones y las colas prioritarias, incluyendo: - Una breve discusión sobre los montones binarios- Montones de binomios- Montones de Fibonacci- Montones de izquierdas- Montones de K-arios- Heapsorts iterativos
Encontrará un montón de ejemplos de código que le ayudarán a dar sentido a las cosas y explicaciones de sentido común.
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