《大數(shù)據(jù)算法》最新版讀書筆記，下載可以直接修改思維導(dǎo)圖PPT模板算法習(xí)題樹設(shè)計第章問題圖大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)時間亞線性法搜索排序并行算法計算子處理方法定義本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖01第1章緒論第3章空間亞線性算法第5章外存查找結(jié)構(gòu)第2章時間亞線性算法第4章外存算法概述第6章外存圖數(shù)據(jù)算法目錄030502040607第7章MapReduce算法概述第9章超越MapReduce的并行大數(shù)...參考文獻(xiàn)第8章MapReduce算法例析第10章眾包算法目錄0901108010內(nèi)容摘要介紹大數(shù)據(jù)上常見的算法設(shè)計思想，包括I/O敏感算法、并行算法和隨機(jī)化算法，以及幾個大數(shù)據(jù)比較熱門的專題。這三類算法當(dāng)前國內(nèi)算法書籍中介紹比較少，并行算法和隨機(jī)化算法盡管已經(jīng)有相關(guān)書籍，但是并行算法的書籍往往和硬件聯(lián)系比較密切，偏重于計算密集型算法而不是數(shù)據(jù)密集型算法；隨機(jī)化算法也并非針對數(shù)據(jù)密集型計算提出的。第1章緒論1.1大數(shù)據(jù)概述1.2大數(shù)據(jù)算法1.3大數(shù)據(jù)算法設(shè)計與分析1.4本書的內(nèi)容習(xí)題12345第1章緒論1.1.1什么是大數(shù)據(jù)1.1.2無處不在的大數(shù)據(jù)1.1.3大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)1.1.4大數(shù)據(jù)的應(yīng)用1.1大數(shù)據(jù)概述1.2.1大數(shù)據(jù)上求解問題的過程1.2.2大數(shù)據(jù)算法的定義1.2.3大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)與大數(shù)據(jù)算法1.2.4大數(shù)據(jù)算法的難度1.2.5大數(shù)據(jù)算法的應(yīng)用123451.2大數(shù)據(jù)算法1.3.2大數(shù)據(jù)算法分析技術(shù)1.3.1大數(shù)據(jù)算法設(shè)計技術(shù)1.3大數(shù)據(jù)算法設(shè)計與分析第2章時間亞線性算法2.1時間亞線性算法概述2.2最小生成樹代價估計2.3時間亞線性判定算法概述2.4數(shù)組有序的判定算法2.5串相等判定算法習(xí)題010302040506第2章時間亞線性算法2.1.1平面圖直徑問題的亞線性算法2.1.3兩個多邊形交集問題的多項式時...2.1.2排序鏈表搜索的亞線性算法2.1時間亞線性算法概述2.2.2最小生成樹代價估計算法2.2.1連通分量個數(shù)估計算法2.2最小生成樹代價估計第3章空間亞線性算法3.1空間亞線性算法概述3.2水庫抽樣3.3尋找頻繁元素的非隨機(jī)算法3.4估算不同元素的數(shù)量第3章空間亞線性算法3.5尋找頻繁元素的隨機(jī)算法習(xí)題3.6估計頻率矩第3章空間亞線性算法3.3.2頻繁元素的Misra-Gri...3.3.1頻繁元素的精確解3.3尋找頻繁元素的非隨機(jī)算法3.4.2改進(jìn)算法3.4.1基本算法3.4估算不同元素的數(shù)量3.5.2計數(shù)-最小略圖3.5.1略圖法3.5尋找頻繁元素的隨機(jī)算法3.6.1頻率矩的AMS估計算法3.6.3使用穩(wěn)定分布估計范數(shù)3.6.2基于拔河略圖的頻率矩估計3.6估計頻率矩第4章外存算法概述4.1外存存儲結(jié)構(gòu)與外存算法概述4.2外存算法示例：外存排序算法4.3外存數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)示例：外存搜索樹習(xí)題第4章外存算法概述4.2.1外存歸并排序算法4.2.3外存計算的下界4.2.2外存多路快速排序算法4.2外存算法示例：外存排序算法第5章外存查找結(jié)構(gòu)5.1B樹5.2加權(quán)平衡B樹5.3持久B樹5.4緩存樹第5章外存查找結(jié)構(gòu)5.5KDB樹習(xí)題5.6O樹第5章外存查找結(jié)構(gòu)第6章外存圖數(shù)據(jù)算法6.1線性表排名及其應(yīng)用6.2時間前向處理方法6.3縮圖法6.4廣度優(yōu)先搜索和深度優(yōu)先搜索6.5單源最短路徑習(xí)題010302040506第6章外存圖數(shù)據(jù)算法6.1.1線性表排名問題6.1.2歐拉回路6.1.3父子關(guān)系判定6.1.4前序計數(shù)6.1.5計算子樹大小123456.1線性表排名及其應(yīng)用6.2.2最大獨(dú)立集合算法6.2.1DAG形式邏輯表達(dá)式計算問題6.2時間前向處理方法6.3.1基于縮圖法的圖連通分量計算半...6.3.3最小生成樹算法6.3.2基于縮圖法的圖連通分量計算全...6.3縮圖法6.4.1有向圖的BFS和DFS6.4.3無向圖更高效的BFS算法6.4.2無向圖的BFS6.4廣度優(yōu)先搜索和深度優(yōu)先搜索6.5.2Dijkstra算法的I/O...6.5.1競賽樹6.5單源最短路徑第7章MapReduce算法概述7.1MapReduce基礎(chǔ)習(xí)題7.2MapReduce算法設(shè)計方法第7章MapReduce算法概述7.1.1MapReduce的基本模型7.1.3partitioner與co...7.1.2mapper和reducer7.1MapReduce基礎(chǔ)7.2.1局部聚合7.2.2兩種重要的算法設(shè)計模式——詞...7.2.3二次排序7.2.4MapReduce算法設(shè)計與...7.2MapReduce算法設(shè)計方法第8章MapReduce算法例析8.1連接算法習(xí)題8.2圖算法第8章MapReduce算法例析8.1.2相似連接算法8.1.1普通連接算法8.1連接算法8.2.1基于廣度優(yōu)先搜索的MapRe...8.2.2PageRank的MapRe...8.2.3最小生成樹的MapReduc...8.2.4使用圖算法的注意事項8.2圖算法第9章超越MapReduce的并行大數(shù)...9.1基于迭代處理平臺的并行算法習(xí)題9.2基于圖處理平臺的并行算法第9章超越MapReduce的并行大數(shù)...9.2.1并行結(jié)點(diǎn)計算9.2.2并行結(jié)點(diǎn)計算的平臺9.2.3基于并行結(jié)點(diǎn)計算的單源最短路...9.2.4計算子圖同構(gòu)9.2基于圖處理平臺的并行算法第10章眾包算法10.1眾包的定義