¿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.