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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