reklama - zainteresowany?

Struktury danych z przymru - Helion

Struktury danych z przymru
Autor: Jeremy Kubica
Tytuł oryginału: Data Structures the Fun Way: An Amusing Adventure with Coffee-Filled Examples
Tłumaczenie: Anna Mizerska
ISBN: 978-83-289-1006-5
stron: 288, Format: 165x228, okładka: mi
Data wydania: 2024-08-27
Księgarnia: Helion

Cena książki: 55,20 zł (poprzednio: 68,15 zł)
Oszczędzasz: 19% (-12,95 zł)

Dodaj do koszyka Struktury danych z przymru

Tagi: Inne | Inne - Programowanie

O strukturach danych mo

Dodaj do koszyka Struktury danych z przymru

 

Osoby które kupowały "Struktury danych z przymru", wybierały także:

  • Windows Media Center. Domowe centrum rozrywki
  • Przywództwo w świecie VUCA. Jak być skutecznym liderem w niepewnym środowisku
  • Mapa Agile & Scrum. Jak si
  • Sztuka podst
  • Lean dla bystrzaków. Wydanie II

Dodaj do koszyka Struktury danych z przymru

Spis treści

Struktury danych z przymrużeniem oka. Zabawna przygoda z przykładami pachnącymi kawą -- spis treści

O autorze

Podziękowania

Wstęp

  • Dla kogo jest ta książka?
  • Bez konkretnego języka programowania
  • Analogie i parzenie kawy
  • Jak korzystać z tej książki?

1. Informacje w pamięci

  • Zmienne
  • Złożone struktury danych
  • Tablice
    • Sortowanie przez wstawianie
  • Łańcuchy znaków
  • Dlaczego to takie ważne?

2. Wyszukiwanie binarne

  • Problem
  • Przeszukiwanie liniowe
  • Algorytm wyszukiwania binarnego
    • Nieobecne wartości
    • Implementacja wyszukiwania binarnego
  • Przystosowanie wyszukiwania binarnego
  • Czas wykonywania się algorytmu
  • Dlaczego to takie ważne?

3. Dynamiczne struktury danych

  • Ograniczenia tablic
  • Wskaźniki i referencje
  • Listy
  • Działania na listach
    • Wstawianie do listy
    • Usuwanie z listy
  • Listy dwukierunkowe
  • Tablice i listy
  • Dlaczego to takie ważne?

4. Stosy i kolejki

  • Stosy
    • Stosy jako tablice
    • Stosy jako listy
  • Kolejki
    • Kolejki jako tablice
    • Kolejki jako listy
  • Znaczenie kolejności
    • Przeszukiwanie w głąb
    • Przeszukiwanie wszerz
  • Dlaczego to takie ważne?

5. Binarne drzewa poszukiwań

  • Budowa binarnego drzewa poszukiwań
  • Wyszukiwanie w binarnych drzewach poszukiwań
    • Wyszukiwania iteracyjne i rekurencyjne
    • Wyszukiwanie w drzewach a wyszukiwanie w posortowanych tablicach
  • Wprowadzanie zmian w binarnych drzewach poszukiwań
    • Dodawanie węzłów
    • Usuwanie węzłów
  • Zagrożenia związane z niewyważonymi drzewami
  • Rozbudowana struktura binarnego drzewa poszukiwań
  • Dlaczego to takie ważne?

6. Drzewa trie oraz przystosowywanie struktury danych

  • Binarne drzewa poszukiwań z łańcuchami znaków
    • Łańcuchy znaków w drzewach
    • Koszt porównywania łańcuchów znaków
  • Drzewa trie
    • Wyszukiwanie w drzewach trie
    • Dodawanie i usuwanie węzłów
  • Dlaczego to takie ważne?

7. Kolejki priorytetowe i kopce

  • Kolejki priorytetowe
  • Kopce typu max
    • Dodawanie elementów do kopca
    • Usuwanie z kopca elementów o najwyższym priorytecie
    • Zapisywanie dodatkowych informacji
  • Aktualizowanie priorytetów
  • Kopce typu min
  • Sortowanie przez kopcowanie
  • Dlaczego to takie ważne?

8. Siatki

  • Wprowadzenie do wyszukiwania najbliższego sąsiada
    • Wyszukiwanie najbliższego sąsiada za pomocą przeszukiwania liniowego
    • Wyszukiwanie danych przestrzennych
  • Siatki
    • Struktura siatki
    • Budowanie siatek i wstawianie punktów
    • Usuwanie punktów
  • Przeszukiwanie siatek
    • Odrzucanie pojemników
    • Przeszukiwanie liniowe pojemników
    • Wyszukiwanie zwiększające zasięg
    • Uproszczone wyszukiwanie zwiększające zasięg
  • Istota rozmiaru siatki
  • Więcej niż dwa wymiary
  • Poza danymi przestrzennymi
  • Dlaczego to takie ważne?

9. Drzewa przestrzenne

  • Drzewa czwórkowe
    • Budowa jednolitych drzew czwórkowych
    • Dodawanie punktów
    • Usuwanie punktów
    • Przeszukiwanie jednolitych drzew czwórkowych
    • Kod wyszukiwania najbliższego sąsiada
  • Drzewa kd
    • Struktura drzewa kd
    • Węższe ograniczenia przestrzenne
    • Tworzenie drzew kd
    • Działania na drzewach kd
  • Dlaczego to takie ważne?

10. Tablice z haszowaniem

  • Przechowywanie i wyszukiwanie z użyciem kluczy
  • Tablice haszujące
    • Kolizje
    • Metoda łańcuchowa
    • Próbkowanie liniowe
  • Funkcje skrótu
    • Obsługa kluczy nieliczbowych
    • Przykładowy przypadek użycia
  • Dlaczego to takie ważne?

11. Pamięć podręczna

  • Wprowadzenie do pamięci podręcznej
  • Eksmisja LRU a pamięć podręczna
    • Tworzenie pamięci podręcznej typu LRU
    • Aktualizowanie znacznika ostatniego użycia
  • Inne strategie eksmitowania
  • Dlaczego to takie ważne?

12. B-drzewa

  • Struktura B-drzewa
  • Przeszukiwanie B-drzew
  • Dodawanie kluczy
    • Algorytm wstawiający
    • Przykłady dodawania kluczy
  • Usuwanie klucza
    • Naprawa niedostatecznie wypełnionych węzłów
    • Szukanie klucza o najmniejszej wartości
    • Algorytm usuwania
    • Przykłady usuwania kluczy
  • Dlaczego to takie ważne?

13. Filtry Blooma

  • Wprowadzenie do filtrów Blooma
    • Tablice haszujące ze wskaźnikami
    • Filtr Blooma
    • Kod dla filtru Blooma
  • Dobieranie parametrów filtru Blooma
  • Filtry Blooma a tabele z haszowaniem
  • Dlaczego to takie ważne?

14. Listy z przeskokami

  • Deterministyczne a losowe struktury danych
  • Wprowadzenie do listy z przeskokami
    • Przeszukiwanie list z przeskokami
    • Dodawanie węzłów
    • Usuwanie węzłów
  • Czas działania
  • Dlaczego to takie ważne?

15. Grafy

  • Wprowadzenie do grafów
    • Reprezentacja grafów
    • Przeszukiwanie grafów
  • Szukanie najkrótszej ścieżki za pomocą algorytmu Dijkstry
  • Szukanie minimalnych drzew rozpinających za pomocą algorytmu Prima
  • Sortowanie topologiczne za pomocą algorytmu Kahna
  • Dlaczego to takie ważne?

Zakończenie

  • Jaki wpływ ma struktura danych?
  • Czy potrzebujemy dynamicznych struktur danych?
  • Jaki jest koszt amortyzacji?
  • Jak możemy przystosować strukturę danych do określonego problemu?
  • Jaki jest związek między pamięcią a czasem działania?
  • Jak możemy ulepszyć naszą strukturę danych?
  • Jak losowość wpływa na spodziewane działanie?
  • Dlaczego to takie ważne?

Dodaj do koszyka Struktury danych z przymru

Code, Publish & WebDesing by CATALIST.com.pl



(c) 2005-2024 CATALIST agencja interaktywna, znaki firmowe należą do wydawnictwa Helion S.A.