Course Summary
This course covers advanced data structures and algorithms, including graph algorithms, dynamic programming, and string algorithms.Key Learning Points
- Learn advanced data structures and algorithms
- Understand graph algorithms, dynamic programming, and string algorithms
- Practice implementing these algorithms in programming assignments
Related Topics for further study
Learning Outcomes
- Ability to implement advanced data structures and algorithms
- Understanding of graph algorithms, dynamic programming, and string algorithms
- Improved problem solving skills
Prerequisites or good to have knowledge before taking this course
- Familiarity with basic data structures and algorithms
- Experience with programming in a high-level language such as Python or Java
Course Difficulty Level
AdvancedCourse Format
- Online
- Self-paced
- Programming Assignments
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- Algorithms, Part I
- Algorithms, Part II
- Data Structures and Algorithms
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Description
学习了基本的数据结构后，我们已经可以用程序来解决现实中的一些问题了。但是，怎样提升程序在运行效率呢？
Outline
- 欢迎来到高级数据结构与算法
- 专项课程介绍
- 本门课程介绍
- 内排序（上）
- 排序问题的基本概念
- 插入排序
- 选择排序
- 交换排序
- 内排序（上） 演示文稿
- 内排序（上）
- 内排序（下）
- 归并排序
- 分配排序
- 静态基数排序
- 链式基数排序
- 索引排序
- 算法性能分析（基本掌握，不要求理论分析）
- 内排序（下） 演示文稿
- 内排序（下）
- 外排序
- 文件组织
- 外排序算法
- 外排序 演示文稿
- 外排序
- 检索
- 检索的基本概念
- 线性表索引
- 集合的检索
- 散列函数
- 散列冲突处理
- 散列实现及散列效率
- 检索 演示文稿
- 检索
- 索引
- 静态索引
- 倒排索引
- B 树
- B+ 树
- 位索引技术
- 红黑树
- 索引 演示文稿
- 索引
- 高级线性结构
- 多维数组
- 广义表
- 存储管理
- 高级线性结构 演示文稿
- 高级线性结构
- 高级树形结构
- Trie 树
- AVL树的概念与插入操作
- AVL树的删除操作和性能分析
- 伸展树
- 高级树形结构 演示文稿
- 高级树形结构
- 期末考试，向毕业项目出发！
- 祝贺结课！我们在毕业项目中等你哦！
- 期末考试
Summary of User Reviews
Read reviews for the Gaoji Shuju Jiegou course on Coursera. Students have generally positive things to say about this course, with a focus on its comprehensive coverage of advanced data structures. However, some users have noted issues with the pacing and difficulty level.Key Aspect Users Liked About This Course
Comprehensive coverage of advanced data structuresPros from User Reviews
- Great course for those looking to deepen their knowledge of data structures
- Instructors are knowledgeable and engaging
- Assignments are challenging but rewarding
- Course content is well-organized and easy to follow
Cons from User Reviews
- Pacing can be quite fast at times
- Some concepts may be difficult to grasp without prior knowledge
- Course can be time-consuming to complete
- Not recommended for beginners in programming
数据结构与算法第一部分 | Data Structures and Algorithms Part 1
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这门课程将帮助学生学习如何运用数据结构和算法解决复杂的实际问题。 | This course will help students learn to use data and algorithms to solve complex real-world problems. 课程介绍视频也可以访问中国网站 点击上方绿色按钮报名。 计算机是现代社会中用于解决问题的重要工具。利用计算机解决实际问题需要将问题抽象，并对数据进行操作，最后通过计算机程序求解问题。而本门课程主要内容就是对以上内容进行研究。...
数据结构与算法第二部分 | Data Structures and Algorithms Part 2
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这门课程将帮助学生学习如何运用数据结构和算法解决复杂的实际问题。 | This course will help students learn to use data and algorithms to solve complex real-world problems. 课程介绍视频也可以_访问中国网站_ 计算机是现代社会中用于解决问题的重要工具。利用计算机解决实际问题需要将问题抽象，并对数据进行操作，最后通过计算机程序求解问题。而本门课程主要内容就是对以上内容进行研究。 图灵奖获得者N....
数据结构基础
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学了C/C++ 语言，我们已经会编程解题了，那怎么用来处理实际的问题呢？ 怎么设计数据结构来有效地管理企业人员？如何编写程序没让人才和岗位达到最佳匹配？如何安排旅行计划，找到最佳行程路径？这些学习、工作、生活中常常困扰我们的问题，你将在《数据结构基础》课程中找到答案。 数据结构是计算机程序设计的基础，告诉我们数据在计算机里是如何组织与存储的，能帮助我们刻画实际问题中的信息及其相互关系。当我们对一个实际问题本身有了一个结构化的认识之后，就可以选择合适的解决方法了。 完成这门课之时，你将掌握线性表、栈与队列、字符串、二叉树、树、图等经典的数据结构，并运用这些基础数据结构和相关算法解决实际应用问题。扎实的数据结构知识是项目开发与结构层次设计的关键，学好这门课会让你在高年级的计算机专业课程以及毕业项目设计中事半功倍，同时也将为你成为一名优秀的程序设计人员打下坚实的基础。 附：本课程的内容来自教材：《数据结构与算法》（张铭、王腾蛟、赵海燕 编著），高等教育出版社，2008年。 欢迎来到数据结构基础 专项课程介绍 本门课程介绍 问题求解 数据结构与抽象数据类型 算法特性及分类 算法效率与度量 面向对象简介 类的特殊成员 模板函数与模板类 输入输出流 初级调试培训 概论 演示文稿...
Structural Equation Model and its Applications | 结构方程模型及其应用 (粤语)
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课程介绍： 在社会学、心理学、教育学、经济学、管理学、市场学等研究领域的数据分析中，结构方程建模是当前最前沿的统计方法中应用最广、研究最多的一个。它包含了方差分析、回归分析、路径分析和因子分析，弥补了传统回归分析和因子分析的不足，可以分析多因多果的联系、潜变量的关系，还可以处理多水平数据和纵向数据，是非常重要的多元数据分析工具。本课程系统地介绍结构方程模型和LISREL软件的应用，内容包括：结构方程分析（包括验证性因子分析）的基本概念、统计原理、在社会科学研究中的应用、常用模型及其LISREL程序、结果的解释和模型评价。学员应具备基本的统计知识（如：标准差、t-检验、相关系数），理解回归分析和因子分析的概念。 注：本课程配套教材为《结构方程模型及其应用》（以LISREL软件为例）。 修课背景要求： 讲学语言：普通话及广东话 / 简体中文 这是一个艰深的高阶课程，学员应有下述的知识及训练：(i) 使用SPSS, SAS或其他类似软件包；(ii) 回归；和(iii) 因子分析(探索性因子分析)。 课程目标： 完成课程之后，学生的预期学习成果是： 1. 能够说出与传统的ANOVA和回归分析法相比，结构方程模型的优点； 2. 能够在仪器上进行验证性因子分析； 3. 能够用结构方程模型分析简单的全模型； 4....
