前言
本篇文章總共八大部分組成，包括數據挖掘:概念、模型、方法和算法；大數據日知錄：架構與算法；大數據算法；數據結構與算法經典問題解析；算法基礎：打開算法之門；機器學習算法大集結；Java數據結構和算法；C++數據結構與算法。
下面就給大家一一介紹，因爲內容過多，所以只介紹了其中的部分內容，希望大家能夠理解與支持！
數據挖掘:概念、模型、方法和算法
隨着數據集規模和複雜度的持續上升，分析員必須利用更高級的軟件工具來執行間接的、自動的智能化數據分析。本文介紹了通過分析高維數據空間中的海量原始數據來提取用於決策的新信息的尖端技術和方法。
本文開篇闡述數據挖掘原理，此後在示例的引導下詳細講解起源於統計學、機器學習、神經網絡、模糊邏輯和演化計算等學科的具有代表性的、最前沿的挖掘方法和算法。本文還着重描述如何恰當地選擇方法和數據分析軟件併合理地調整參數。每章末尾附有複習題。
本文主要用作計算機科學、計算機工程和計算機信息系統專業的研究生數據挖掘教材，高年級本科生或具備同等教育背景的讀者也完全可以理解本文的所有主題。
大數據日知錄：架構與算法
大數據是當前最爲流行的熱點概念之一,其已由技術名詞衍生到對很多行業產生顛覆性影響的社會現象，作爲最明確的技術發展趨勢之一，基於大數據的各種新型產品必將會對每個人的日常生活產生日益重要的影響。
本文從架構與算法角度全面梳理了大數據存儲與處理的相關技術。大數據技術具有涉及的知識點異常衆多且正處於快速演進發展過程中等特點，其技術點包括底層的硬件體系結構、相關的基礎理論、大規模數據存儲系統、分佈式架構設計、各種不同應用場景下的差異化系統設計思路、機器學習與數據挖掘並行算法以及層出不窮的新架構、新系統等。
本文對衆多紛繁蕪雜的相關技術文獻和系統進行了擇優汰劣並系統性地對相關知識分門別類地進行整理和介紹，將大數據相關技術分爲大數據基礎理論、大數據系統體系結構、大數據存儲，以及包含批處理、流式計算、交互式數據分析、圖數據庫、並行機器學習的架構與算法以及增量計算等技術分支在內的大數據處理等幾個大的方向。通過這種體系化的知識梳理與講解，相信對於讀者整體和系統地瞭解、吸收和掌握相關的優秀技術有極大的幫助與促進作用。
大數據算法
大數據算法是大數據得以有效應用的基礎，也是有志於從事大數據以及相關領域工作必須學習的課程。本文由從事大數據研究的專家撰寫，系統地介紹了大數據算法設計與分析的理論、方法和技術。
本文共分爲10章，第1章概述大數據算法，第2章介紹時間亞線性算法，第3章介紹空間亞線性算法，第4章概述外存算法，第5章介紹大數據外存查找結構，第6章講授外存圖數據算法，第7章概述MapReduce算法，第8章通過一系列例子講授MapReduce算法，第9章介紹超越MapReduce的算法設計方法，第10章討論衆包算法。
數據結構與算法經典問題解析
本文是數據結構方面的優秀教材，以Java爲描述語言，介紹了計算機編程中使用的數據結構和算法。強調問題及其分析，而非理論闡述，共分爲21章，講述了基本概念、遞歸和回溯、鏈表、棧、隊列、樹、優先隊列和堆、並查集DAT.圖算法、排序、查找、選擇算法(中位數)、符號表、散列、字符串算法、算法設計技術、貪婪算法、分治算法、動態規劃算法、複雜度類型等內容。每章首先闡述必要的理論基礎，然後給出問題集。全書中大約有700個算法問題及相應的解法，對於許多問題，本文提供了多個具有不同複雜度的解決方法。
算法基礎：打開算法之門
本文介紹了什麼是計算機算法，如何描述它們，以及如何來評估它們。這些計算機算法將提供:利用計算機搜索信息的簡單方式;解決各種排序問題的方法;利用有向無環圖和最短路徑法來解決基本問題的方法(可用於建模公路網絡，任務間的依賴及金融關係);解決字符串(例如DNA結構)問題的方法;密碼學背後的基本原理;數據壓縮的基礎知識;以及甚至一些沒有人能夠理解如何在計算機上用相當長的時間來解決的問題。
機器學習算法大集結
Java數據結構和算法
本文主要講解有關計算機編程中所應用的數據結構和算法。數據結構是指數據在計算機存儲空間中(或磁盤中)的安排方式。算法是指軟件程序用來操作這些結構中的數據的過程。
幾乎所有的計算機程序都使用數據結構和算法，即使最簡單的程序也不例外。比如設想一個打印地址標籤的程序，這個程序使用一個數組來存儲地址，並且使用一個簡單的for循環來遍歷數組,打印每一個地址。
數組就是一個數據結構，用for 循環來順序訪問該數組，這就構造了一個簡單的算法。對於一個僅有少量數據的簡單程序來說，上述的這種方法已經足夠了。 但是如果用程序來處理中等規模以上的數據或解決那些不太平常的問題時，就需要用-些更加複雜的技術來應付它們。僅僅知道諸如Java或C++等計算機語言的語法是遠遠不夠的。
C++數據結構與算法
本文全面系統地介紹了數據結構，並以C++語言實現相關的算法。
本文中主要強調了數據結構和算法之間的聯繫，使用面向對象的方法介紹數據結構，其內容包括算法的複雜度分析、鏈表、棧、隊列、遞歸、二叉樹、圖、排序和散列。本書還清晰地闡述了同類教材中較少提到的內存管理、數據壓縮和字符串匹配等主題。書中包含大量的示例分析和圖形，便於讀者進一步理解和鞏固所學的知識。
總結
至此，這八大部分內容算法知識就給大家介紹完了，下面是總覽內容，希望大家能夠喜歡！
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