Andy Vickler

¿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.

Si quiere avanzar en sus conocimientos sobre estructuras de datos para algoritmos, desplácese hacia arriba, haga clic en Comprar ahora y empiece a aprender.

Enrique Aparicio

Algoritmos

Algoritmos: Estructuras de datos avanzadas para algoritmos

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