北京大学数据结构课程第六讲精华总结

北京大学的数据结构课件第四讲，讲的是栈这个经典又实用的数据结构。资料里从概念讲起，啥是栈，怎么用，怎么实现，讲得都挺细。栈的操作那部分，用ADT抽象得清楚，像push、pop、top这些方法你一看就懂，学完就能写。接下来两种实现方式也都讲到了：一个是顺序存储，数组+指针搞定；一个是链式存储，用链表灵活不少，内存管理上更节省。每个操作也都有对应的函数名，比如createEmptyStack_seq、push_link这些，照着写代码就行。最妙的是，还给你列了一堆实际应用：函数调用栈、括号匹配、表达式计算、撤销操作等等，场景挺全的，听完一讲你就能立刻用上。如果你刚好在学栈，或者要手撸数据结构，这份

数据挖掘是从大量数据中提取有价值信息的技术，涵盖统计学、机器学习和数据库管理等多个领域。在北京大学计算机学院的杨建武文本挖掘教程中，我们将深入探讨该领域的核心概念和实践技巧。教程首先介绍数据挖掘的主要阶段：数据预处理、数据挖掘和结果解释。预处理阶段包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测和数据规范化等步骤。文本数据通常需要分词、去停用词等处理，以便进行后续分析。杨建武教授可能会讲解如何利用自然语言处理技术进行文本数据预处理，包括词性标注、命名实体识别和情感分析等。数据挖掘阶段涵盖分类、聚类、关联规则和序列模式挖掘等算法，如朴素贝叶斯分类器、支持向量机、K-means和TF-IDF。教程还可能介绍潜

北京大学数据结构课件的第十讲，讲的是生成树和最小生成树，内容挺系统的，适合你想快速掌握图论基础的场景。连通图的生成树，简单来说，就是从一个点出发，能走遍所有顶点，而且不走重复路线。DFS和BFS都能搞定这事，各有优劣，熟悉下实现方式，写算法题会快不少。还有个蛮关键的概念是最小生成树。意思就是，在带权重的图里找一棵代价最小的树。图里的边都有“花费”，而你得在不丢掉任何节点的前提下，把这花费降到最低。课件里重点讲了Prim 算法。嗯，这个算法还挺实用，尤其适合稠密图，基本套路就是从一个点开始，每次选一条最便宜的边扩展节点，直到全图都覆盖。课件还给了例子，手把手演示了一遍，配合图来看清晰。如果你还不

本教程基于 MATLAB 1.7 版本，全面系统地讲解 MATLAB 基础知识和应用技能，助您从入门到精通。

希望这份资源能对大家有所帮助。内容包括导论、Bayes决策理论、概率密度估计、线性判别函数、神经网络、统计学习理论、SVM、正则化网络等内容。第二章讨论了Bayes决策理论的基本理论和应用，第三章介绍了概率密度估计的参数估计和非参数估计，第四章涉及了线性判别函数及其在SVM中的应用。特征空间的概念和具体应用也在课件中有所提及。

SAS（统计分析系统）是由美国北卡罗来纳州立大学于1966年开发的统计分析软件，1976年成立了SAS软件研究所，专注于SAS系统的开发、维护、销售和培训。经过多年的发展和完善，SAS已成为国际上统计分析的标准软件，在各个领域广泛应用。本教程由北京大学数学科学学院编制，内容浅显易懂，适合初学者快速掌握SAS软件的基本操作。

这里分享了北京大学模式识别课程的相关内容，希望能为大家的学习提供帮助。内容包括导论、Bayes决策理论、概率密度估计、线性判别函数、神经网络、统计学习理论、SVM等内容，详细涵盖了课程的核心内容和理论基础。

北京大学数据结构第十一讲了最短路径问题，尤其是两种经典算法：迪杰斯特拉算法和弗洛伊德算法。最短路径问题常见于网络路由和地图导航等实际应用中。迪杰斯特拉算法适用于单源最短路径问题，而弗洛伊德算法则适合求解所有顶点对之间的最短路径。对于程序员来说，掌握这两种算法的实现重要，因为它们能各类图论问题。学习这两种算法的思路和代码实现，能你在多算法面试或实际项目中大显身手。

这份课件来自北京大学信息科学技术学院，涵盖了2010-2011学年春季学期数据挖掘课程的教学内容。