会员
数据结构：使用C语言（第4版）
更新时间：2018-12-27 18:53:29 最新章节：参考文献
书籍简介
本书包含了2009年研究生入学统考大纲的全部内容。本书讨论的典型数据结构问题。对于线性表、堆栈、队列、串、数组、广义表、树、二叉树和图等基本数据结构问题，都详细讨论了各自的逻辑结构、存储结构以及各种算法的设计方法。排序和查找是两个应用广泛的算法设计问题，本书讨论了几种典型的排序算法，讨论了静态查找、动态查找和哈希查找的存储结构和查找方法。广义表、树、二又树和图这些非线性结构的算法经常要设计成递归算法，本书专设一章讨论递归算法的设计方法等问题。本书内容丰富，难度适中，文字简洁准确，图文并茂，应用实例多，教学参考资料丰富。本书既可作为计算机本科、专科学生的教材，也可供从事计算机工程和应用工作的科技工作者参考。
上架时间：2009-01-01 00:00:00
出版社：电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权，并进行制作发行
最新章节
最新上架
- 会员《MySQL从入门到精通（第3版）》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言和丰富多彩的实例，详细介绍了MySQL开发需要掌握的各方面技术。全书共分为4篇22章，包括数据库基础，初识MySQL，使用MySQL图形化管理工具，数据库操作，存储引擎及数据类型，数据表操作，MySQL基础，表数据的增、删、改操作，数据查询，常用函数，索引，视图，数据完整性约束，存储过程与存储函数，触发器，事务，事件，备份与恢计算机14万字
- 会员高质量的数据关乎企业运营、合规、决策和业绩的关键，哈佛商业评论的一项研究发现，企业中只有3%的数据符合质量标准，绝大多数公司都在寻求切实可行的指导来提高数据质量。本书作者基于多年在数据、数据分析和人工智能方面的实践经验，阐述了4步构建高质量数据体系。他提出了高质量数据的四阶段DARS方法（定义、评估、实现、持续）和10个数据质量最佳实践案例，以此来提高业务中的数据质量水平，为业务提供数据价值，保证计算机11.7万字
- 会员本书以Python数据分析与挖掘的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍Python数据分析与挖掘的重要内容。本书共11章，分为基础篇（第1～5章）和实战篇（第6～11章），基础篇包括数据挖掘基础、Python数据挖掘编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识；实战篇包括6个案例，分别为信用卡高风险客户识别、餐饮企业菜品关联分析、金融服务机构资金流量预测、O2O优惠券使用预计算机13.6万字
- 会员《SQLServer从入门到精通（第5版）》从初学者角度出发，通过通俗易懂的语言、丰富多彩的实例，详细介绍了SQLServer开发所必需的各方面技术。全书分为4篇共19章，内容包括数据库基础、SQLServer数据库环境搭建、创建与管理数据库、操作数据表、SQL基础、SQL函数的使用、SQL数据查询基础、SQL数据高级查询、视图的使用、存储过程、触发器、游标的使用、索引与数据完整性、SQL中计算机14.1万字
- 会员本书旨在向广大有志于投身芯片设计行业的人士及正在从事芯片设计的工程师普及芯片设计知识和工作方法，使其更加了解芯片行业的分工与动向。本书共分9个章节，从多角度透视芯片设计，特别是数字芯片设计的流程、工具、设计方法、仿真方法等环节。凭借作者多年业内经验，针对IC新人关心的诸多问题，为其提供了提升个人能力，选择职业方向的具体指导。本书第1章是对IC设计行业的整体概述，并解答了IC新人普遍关心的若干问题。计算机29.9万字
- 会员这是一套数据指标体系全流程构建（从规划、框架设计、数据采集加工到应用）方法论与实践指南。它不仅深入浅出地分享了通用的数据指标体系构建策略，还通过多个行业实例展示了具体操作方法。书中从数据采集入手，借助BI工具Superset实践构建过程。本着“一切技术都是为业务服务的”这一宗旨，本书除了包含数据指标体系构建相关内容外，还结合统计学原理及Excel、Python等工具，深入剖析数据指标波动对业务的影计算机12.7万字
- 会员本书是一本介绍分布式数据库基础内容与应用的大数据专业类图书，力求培养读者对分布式数据库的应用技能。本书共11章，采用原理＋代码实例+综合案例的编写形式，清晰明了地介绍分布式数据库的原理、基础应用、进阶应用及主流工具的使用方法、应用场景，以理实结合为编写要求，让读者能够轻松学习和掌握分布式数据库的内容。本书可以作为高等院校计算机、网络技术等相关专业的教材，也可以作为数据库相关工作的从业人员的参考用书计算机14万字
- 会员本书围绕数据挖掘竞赛，讲解了各种类型数据挖掘竞赛的解题思路、方法和技巧，并辅以对应的实战案例。全书共11章。第1章介绍数据挖掘竞赛的背景、意义和现状。从第2章开始，介绍了各种不同类型的数据挖掘竞赛包括结构化数据、自然语言处理、计算机视觉（图像）、计算机视觉（视频）、强化学习。每种类型的数据挖掘竞赛包含理论篇和实战篇：理论篇介绍通用的解题流程和关键技术；实战篇选取比较有代表性的赛题，对赛题的优秀方案计算机6.7万字