面向大数据的数据结构与算法设计（Python版） 9787115593412

面对大数据和人工智能技术及应用的迅猛发展，传统的数据结构与算法课程的教学内容和教学模式亟待改革，以适应大数据和人工智能专业人才培养的需要。本书就是为满足这种需要而编写的。本书共15章，主要内容包括大数据概念、Python语言基础、线性表、栈与队列、数组与字符串、树、图等经典数据结构，键值对、嵌套数据结构、列存储结构等面向大数据计算的新型数据结构，排序算法、查找算法、基础算法设计、机器学习算法基础、大数据框架下的算法设计等经典基础算法和大数据常用算法。本书兼顾每种数据结构的抽象逻辑结构及其物理存储形式，使学生对数据结构的设计原理、实现方法、存储机制有较深刻的认识。 本书可作为计算机科学与技术、软件工程、大数据技术与应用、人工智能等专业数据结构与算法及相关课程的教材。

汤羽，电子科技大学信息与软件工程学院副院长、专业首席教授、学校学术委员会委员、智能计算系统团队负责人。教授《软件体系架构与设计模式》《大数据计算技术》《信息科学前沿讲座》《计算思维导论》等课程。

1）数据结构部分增加了键值对、列存储、嵌套数据结构、多元组、日志式队列（Log-structured queue）等新数据结构，能够有效地提供对后续大数据专业课程的支撑；
2） 算法设计部分除了经典核心算法内容，还增加了基于不同计算模型（比如MapReduce批处理模型、基于BSP模型的图并行处理）的大数据算法实现的新内容，让学生对后续的大数据、AI专业课程的学习打下良好基础；
3）本教材的数据结构表达和算法实现采用Python编程语言，使得学生对本课程的学习能够更贴近下一步的大数据计算分析和AI算法实现等专业课程的需要。