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數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與智能算法

包郵 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與智能算法

出版社：清華大學(xué)出版社出版時間：2025-03-01
開本： 其他 頁數(shù)： 0
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數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與智能算法 版權(quán)信息

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與智能算法 本書特色

本書適用于計算機科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、大數(shù)據(jù)科學(xué)、電子信息與通信工程、自動化等信息相關(guān)專業(yè)的本科低年級學(xué)生作為教材學(xué)習(xí)之用。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與智能算法 內(nèi)容簡介

“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”是計算機專業(yè)的核心課程之一，也是其他非計算機專業(yè)且與信息處理相關(guān)學(xué)科的主要選修課程之一。在計算機科學(xué)中，“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”是一門綜合性的專業(yè)基礎(chǔ)課程，為計算機硬件、操作系統(tǒng)、編譯原理、計算機網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)及其他系統(tǒng)程序和大型應(yīng)用程序等奠定重要的理論和實踐基礎(chǔ)。當(dāng)然，在當(dāng)前“云、智、大、物、移”（即云計算、人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)）的時代，這些主流技術(shù)的潮流也牽引著“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”不斷向前發(fā)展，例如：多維圖像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、分布式計算結(jié)構(gòu)等；同時，也包括面向各個專門領(lǐng)域中特殊問題的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的研究和發(fā)展。本書在詳細(xì)講解基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以夯實基礎(chǔ)為目標(biāo)的同時，力求鏈接各主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在人工智能算法的應(yīng)用，加強與先進的人工智能算法的聯(lián)系，提升讀者適應(yīng)新技術(shù)時代的知識銜接能力，推動我國在新工科背景下信息技術(shù)相關(guān)人才的實踐能力。本書適用于計算機科學(xué)與技術(shù)、軟件工程、大數(shù)據(jù)科學(xué)、電子信息與通信工程、自動化等信息相關(guān)專業(yè)的本科低年級學(xué)生作為教材學(xué)習(xí)之用。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與智能算法數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與智能算法 前言

“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”被公認(rèn)為計算機專業(yè)的“頂天立地”課程之一。學(xué)好這門課程將為后續(xù)課程的學(xué)習(xí)奠定堅實的基礎(chǔ)，并對未來從事計算機行業(yè)工作時高效利用計算資源大有裨益。“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”作為計算機相關(guān)專業(yè)的核心基礎(chǔ)課程之一，伴隨著計算機編程技術(shù)的發(fā)展而快速發(fā)展，其知識體系已相對完備。
然而，在當(dāng)前大數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能（AI）時代，尤其是通用人工智能時代，低年級本科生中經(jīng)常出現(xiàn)“消化不了”和“吃不飽”兩極分化的現(xiàn)象，并有持續(xù)加劇之勢。基于此，本書的初衷是既覆蓋知識基礎(chǔ)（面向“消化不了”的學(xué)生群體），又鏈接*新的人工智能技術(shù)（面向“吃不飽”的學(xué)生群體）。同時考慮到不能僭越后續(xù)如“數(shù)據(jù)挖掘”“機器學(xué)習(xí)”“深度學(xué)習(xí)”等人工智能相關(guān)課程的內(nèi)容，本書力圖淺嘗輒止，為低年級的本科生種下一顆人工智能的種子。實際上，在許多后期的研究和工作中，經(jīng)常會發(fā)現(xiàn)某些先進的人工智能算法思想仍然與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的基本思想一致，甚至直接借鑒而完成這些人工智能算法的設(shè)計。因此，為了加強數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和人工智能的聯(lián)系，本書初步探索如何鏈接二者。

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與智能算法 目錄

第1章緒論1
1.1數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及其相關(guān)概念1
1.1.1數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)討論范圍1
1.1.2定義和術(shù)語5
1.1.3抽象數(shù)據(jù)類型12
1.2算法及其分析15
1.2.1算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)關(guān)系15
1.2.2算法定義16
1.2.3算法描述18
1.2.4算法分析21
1.3程序設(shè)計基礎(chǔ)27
1.3.1程序和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)關(guān)系27
1.3.2靜態(tài)存儲和動態(tài)存儲28
1.3.3結(jié)構(gòu)體類型28
1.3.4輸入/輸出29
1.3.5引用類型參數(shù)29
1.3.6流程控制（分支、循環(huán)等）30
1.3.7遞歸31
1.3.8軟件構(gòu)造31
1.4數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的歷史與發(fā)展32
1.5人工智能的歷史與發(fā)展34
1.6智能算法應(yīng)用36
本章小結(jié)38
習(xí)題38
與前沿技術(shù)鏈接39
科學(xué)家精神39
第2章線性表43
2.1線性表的邏輯結(jié)構(gòu)43
2.1.1線性表的定義43
2.1.2線性表的邏輯特征44
2.2線性表的抽象數(shù)據(jù)類型44
2.3線性表的順序存儲實現(xiàn)45
2.3.1順序表46
2.3.2順序表基本運算的實現(xiàn)46
2.3.3順序表的基礎(chǔ)應(yīng)用49
2.3.4順序表的智能應(yīng)用50
2.4線性表的鏈?zhǔn)酱鎯崿F(xiàn)52
2.4.1線性鏈表53
2.4.2靜態(tài)鏈表58
2.4.3循環(huán)鏈表59
2.4.4雙向鏈表60
2.4.5鏈表的智能應(yīng)用61
2.5實際中存儲結(jié)構(gòu)的選擇63
本章小結(jié)63
習(xí)題63
與前沿技術(shù)鏈接65
科學(xué)家精神65
第3章棧與隊列67
3.1棧的定義67
3.1.1棧的定義和術(shù)語67
3.1.2棧的抽象數(shù)據(jù)類型68
3.2棧的存儲與實現(xiàn)69
3.2.1棧的順序存儲與實現(xiàn)69
3.2.2棧的鏈?zhǔn)酱鎯εc實現(xiàn)70
3.2.3多棧共享的存儲與實現(xiàn)70
3.3棧的應(yīng)用71
3.3.1棧與遞歸過程71
3.3.2迷宮問題74
3.3.3表達式求值76
3.3.4棧在智能算法中的應(yīng)用78
3.4隊列的定義79
3.4.1隊列的定義和術(shù)語79
3.4.2隊列的抽象數(shù)據(jù)類型79
3.5隊列的存儲與實現(xiàn)79
3.5.1隊列的鏈?zhǔn)酱鎯εc實現(xiàn)79
3.5.2隊列的順序存儲與實現(xiàn)81
3.6隊列的應(yīng)用82
3.6.1約瑟夫出圈問題83
3.6.2舞伴問題83
3.6.3隊列在智能算法中的應(yīng)用84
本章小結(jié)85
習(xí)題85
與前沿技術(shù)鏈接87
科學(xué)家精神87
第4章串90
4.1串的定義90
4.1.1串的定義和術(shù)語90
4.1.2串的抽象數(shù)據(jù)類型91
4.2串的存儲與實現(xiàn)92
4.2.1串的順序存儲與實現(xiàn)92
4.2.2串的堆分配存儲與實現(xiàn)93
4.2.3串的鏈?zhǔn)酱鎯εc實現(xiàn)94
4.3模式匹配95
4.3.1樸素模式匹配算法95
4.3.2KMP算法——改進的模式匹配算法97
4.4串的智能算法應(yīng)用102
本章小結(jié)103
習(xí)題103
與前沿技術(shù)鏈接104
科學(xué)家精神106
第5章數(shù)組與廣義表108
5.1數(shù)組的定義108
5.1.1數(shù)組的定義和術(shù)語108
5.1.2數(shù)組的抽象數(shù)據(jù)類型109
5.2數(shù)組的存儲與實現(xiàn)109
5.2.1數(shù)組的順序存儲109
5.2.2數(shù)組的壓縮存儲111
5.2.3數(shù)組的鏈?zhǔn)酱鎯?15
5.3數(shù)組的智能算法應(yīng)用117
5.4廣義表的定義118
5.4.1廣義表的定義和術(shù)語118
5.4.2廣義表的抽象數(shù)據(jù)類型119
5.5廣義表的存儲與實現(xiàn)120
5.5.1表頭表尾分析法120
5.5.2子表分析法120
5.5.3廣義表的操作121
5.6廣義表的智能算法應(yīng)用122
本章小結(jié)123
習(xí)題123
與前沿技術(shù)鏈接124
科學(xué)家精神124
第6章樹126
6.1樹的相關(guān)概念126
6.1.1樹的定義和術(shù)語126
6.1.2樹的抽象數(shù)據(jù)類型127
6.1.3樹的應(yīng)用和表示方法128
6.2二叉樹130
6.2.1二叉樹的有關(guān)概念130
6.2.2二叉樹的存儲與實現(xiàn)133
6.2.3二叉樹的遍歷134
6.3線索二叉樹141
6.3.1線索二叉樹的表示141
6.3.2二叉樹的線索化142
6.3.3線索二叉樹的遍歷144
6.4樹和森林145
6.4.1樹的存儲結(jié)構(gòu)145
6.4.2樹、森林與二叉樹的轉(zhuǎn)換148
6.4.3樹和森林的遍歷150
6.5樹的應(yīng)用152
6.5.1哈夫曼樹152
6.5.2判定樹160
6.5.3集合的樹形結(jié)構(gòu)表示162
6.6樹的知識點結(jié)構(gòu)164
6.7樹的智能算法應(yīng)用165
6.7.1決策樹165
6.7.2梯度提升樹(GBDT)特征工程166
6.7.3樹形遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Tree Recursive Neural Network)167
6.7.4深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮169
本章小結(jié)170
習(xí)題170
與前沿技術(shù)鏈接175
科學(xué)家精神175
第7章圖177
7.1圖的相關(guān)概念177
7.1.1圖的定義和術(shù)語177
7.1.2圖的抽象數(shù)據(jù)類型178
7.2圖的存儲結(jié)構(gòu)179
7.2.1圖的順序存儲179
7.2.2圖的鏈?zhǔn)酱鎯?81
7.2.3有向圖的十字鏈表存儲183
7.2.4無向圖的鄰接多重表存儲184
7.3圖的遍歷185
7.3.1深度優(yōu)先遍歷185
7.3.2廣度優(yōu)先遍歷187
7.4圖與樹的聯(lián)系190
7.4.1生成樹190
7.4.2無向圖與開放樹191
7.4.3*小生成樹191
7.5無向圖的雙連通性196
7.5.1無向圖的雙連通分量196
7.5.2求關(guān)節(jié)點算法196
7.6有向圖的遍歷和強連通性198
7.6.1有向圖的遍歷198
7.6.2強連通性199
7.7有向無環(huán)圖的應(yīng)用200
7.7.1拓?fù)渑判?00
7.7.2關(guān)鍵路徑202
7.8*短路徑205
7.8.1單源*短路徑205
7.8.2每對頂點間的*短路徑207
7.9圖的智能算法應(yīng)用209
7.9.1圖與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)209
7.9.2圖與社區(qū)發(fā)現(xiàn)（GirvanNewman算法）210
7.9.3圖與推薦系統(tǒng)（協(xié)同過濾算法）211
7.9.4蓋板瑕疵檢測212
7.10圖的知識點結(jié)構(gòu)214
本章小結(jié)215
習(xí)題215
與前沿技術(shù)鏈接221
科學(xué)家精神222
第8章查找225
8.1查找的相關(guān)概念225
8.1.1查找表的定義和術(shù)語225
8.1.2查找表的抽象數(shù)據(jù)類型225
8.1.3查找的分類226
8.2靜態(tài)查找226
8.2.1順序表的查找線性查找226
8.2.2有序表的查找折半查找228
8.2.3索引順序表的查找分塊查找229
8.3動態(tài)查找表230
8.3.1二叉排序樹230
8.3.2平衡二叉樹234
8.3.3B-樹和B 樹238
8.4哈希表243
8.4.1哈希表的有關(guān)概念243
8.4.2哈希函數(shù)的構(gòu)造方法244
8.4.3處理沖突的方法247
8.4.4哈希表的查找和分析248
8.5查找的知識點結(jié)構(gòu)及擴展252
8.5.1跳表252
8.5.2紅黑樹253
8.6查找的智能算法應(yīng)用254
8.6.1*近鄰查找算法254
8.6.2哈希查找算法255
8.6.3LSH算法256
本章小結(jié)257
習(xí)題257
與前沿技術(shù)鏈接258
科學(xué)家精神259
第9章內(nèi)部排序262
9.1排序的相關(guān)概念262
9.1.1排序的定義和術(shù)語262
9.1.2內(nèi)部排序263
9.2插入排序264
9.2.1直接插入排序264
9.2.2折半插入排序265
9.2.3表插入排序267
9.2.4希爾排序270
9.3冒泡排序和快速排序272
9.3.1冒泡排序272
9.3.2快速排序273
9.4選擇排序276
9.4.1簡單選擇排序276
9.4.2樹形選擇排序277
9.4.3堆排序278
9.4.4歸并排序280
9.4.5基數(shù)排序282
9.5排序算法的比較284
9.6排序的智能算法應(yīng)用285
9.6.1檢索模型285
9.6.2推薦系統(tǒng)287
本章小結(jié)288
習(xí)題289
與前沿技術(shù)鏈接290
科學(xué)家精神291
第10章文件與外部排序293
10.1文件及文件操作293
10.1.1文件的相關(guān)概念293
10.1.2文件操作294
10.1.3查詢方式295
10.1.4文件分類295
10.2文件組織296
10.2.1順序方式296
10.2.2索引方式298
10.2.3散列方式299
10.2.4鏈接方式文件和多重鏈表文件301
10.2.5ISAM文件302
10.2.6VSAM文件304
10.2.7UNIX文件306
10.3磁盤文件的歸并分類307
10.4磁帶文件的歸并分類311
10.5外部排序的智能算法應(yīng)用312
10.5.1分布式隨機梯度下降313
10.5.2聯(lián)邦學(xué)習(xí)314
本章小結(jié)315
習(xí)題315
與前沿技術(shù)鏈接316
科學(xué)家精神317

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數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與智能算法 作者簡介

張海軍,目前，擔(dān)任IEEE ISPCE-Asia國際會議主席、NCAA國際會議大會主席、IEEE高級會員、中國計算機學(xué)會服務(wù)計算專委會委員、中國人工智能學(xué)會模式識別與機器智能專委會委員、國際知名SCI期刊IEEE Trans. on Consumer Electronics編委/Neural Computing & Applications亞洲區(qū)編委/Neurocomputing編委/Pattern Analysis & Applications編委、深圳市人工智能產(chǎn)業(yè)協(xié)會“AI 多媒體數(shù)據(jù)挖掘”首席科學(xué)家，亞太認(rèn)知智能學(xué)會秘書長。他長期開展人工智能、模式識別、機器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析與建模等方向的研究。近年來，主持（/完成）國家自然基金面上項目、科技部重點研發(fā)計劃課題、廣東省杰出青年基金項目、市自然科學(xué)基金重點項目等15項；獲得中國自動化學(xué)會自然科學(xué)一等獎1項、廣東省自然科學(xué)二等獎1項、深圳市自然科學(xué)二等獎1項；擁有美國和日本發(fā)明專利各1項、申請國家發(fā)明專利30余項、登記軟件著作權(quán)8項

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