《数据结构及算法应用指南》（严蔚敏陈文博编著）彭老师课堂任务重制版

本教材提供了《数据结构》中算法的 C 语言实现，可用于算法学习和实践。

数据结构与算法是计算机科学的核心内容，对于解决复杂问题至关重要。严蔚敏教授的经典教材《数据结构》广泛应用于计算机科学学习中。本资料包含了该教材中各种数据结构和算法的C++实现，帮助学习者深入理解和实践这些概念。文章详细介绍了数组、链表、栈、队列、树、图、哈希表等数据结构的特点及其在编程中的应用。此外，还包括了排序、搜索、图算法等解决问题的方法，以及如何利用C++和STL提供的容器和算法来实现这些数据结构。通过实际编码和调试，学习者可以巩固理论知识，提升编程技能。

目录 绪论 线性表 栈和队列 树和二叉树 图 查找 排序

大数据和算法、数据分析的应用场景非常广泛，可涵盖各行各业。以下是一些常见的大数据和算法、数据分析应用场景：电子商务方面，通过收集用户消费习惯、季节和产品生命周期的数据，建立算法模型来预测未来消费者需求，从而提高订单转化率。在医疗保健领域，医生可以根据患者症状和检查结果结合经验得出结论，并提供相应治疗方案。金融风险管理方面，金融机构利用大数据技术分析交易数据、市场趋势和经济指标，识别潜在风险和欺诈行为。物流和供应链管理方面，大数据技术优化物流运输路线、库存管理和供应链协调，提高配送效率并减少成本。智能城市和交通管理方面，大数据技术监测和分析交通流量、能源消耗及环境污染数据，为城市规划和交通管理提供决策支持。

数据库基本结构章节的知识点，配有详细图片说明，对理解数据的结构和构造非常有帮助。这些资料经过长时间的搜索，而且是由严老师撰写的，质量可靠。

这张图片展示了数据结构课堂的笔记样本，供大家参考。

介绍MATLAB中矩阵、元胞和数组等数据结构的特点及其实际应用，重点在于阐述它们在科学计算和数据分析中的角色和优势。

大数据分析中，算法在提高工作效率和准确性方面起着关键作用，包括分类、聚类、预测和关联规则分析等，帮助发现数据内在的规律和关联，挖掘出潜在的数据价值。

逻辑结构描述数据元素的逻辑关系，如线性、树形、图结构等。存储结构描述数据在计算机中的存储方式。基本操作包括插入、删除、查找等，并分析时间和空间复杂度。 算法设计研究如何将问题步骤形式化为指令，形成算法。算法特性包括输入、输出、有限性、确定性和可行性。 算法分类包括排序、查找、图论、动态规划、贪心、回溯、分支限界等。算法分析通过数学方法评估算法的效率，包括时间和空间复杂度。