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¿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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