57 lines
4.0 KiB
Markdown
57 lines
4.0 KiB
Markdown
---
|
||
Тип: Книга
|
||
Статус: Запланировано
|
||
Название: Продвинутые алгоритмы и структуры данных
|
||
Автор:
|
||
- Марчелло Ла Рокка
|
||
Количество страниц: 848
|
||
Прогресс: 0
|
||
Формат: Электронная
|
||
Обложка: Библиотека/Книги/covers/prodvinutye-algoritmy.jpg
|
||
Начата:
|
||
Закончена:
|
||
Оценка:
|
||
Сложность:
|
||
Теги:
|
||
- алгоритмы
|
||
- структуры_данных
|
||
- графы
|
||
- machine_learning
|
||
- computer_science
|
||
Категории:
|
||
- Программирование
|
||
- Алгоритмы
|
||
Источник:
|
||
Ссылка:
|
||
---
|
||
|
||
# Продвинутые алгоритмы и структуры данных
|
||
|
||
![[covers/prodvinutye-algoritmy.jpg]]
|
||
|
||
## 📖 О книге
|
||
|
||
Марчелло Ла Рокка — исследователь и старший инженер с опытом в Twitter, Microsoft и Apple, специализирующийся на графах, алгоритмах оптимизации и машинном обучении — предлагает сбалансированное сочетание классических, продвинутых и современных алгоритмов. Книга состоит из трёх частей: улучшение базовых структур данных, многомерные запросы, планарные графы и оптимизация. Охватывает алгоритмы анализа данных, MapReduce и решение логистических задач с помощью графов. Серия «Библиотека программиста», издательство «Питер», 2024, ISBN 978-5-4461-1946-2.
|
||
|
||
## 🧠 Ключевые идеи
|
||
|
||
- **Улучшение базовых структур данных**: деревья, кучи, хеш-таблицы и другие структуры в их продвинутых вариантах — как выбрать правильную структуру для конкретной задачи
|
||
- **Многомерные запросы**: k-d деревья и другие пространственные структуры для эффективного поиска в многомерных данных — фундамент геолокации и рекомендательных систем
|
||
- **Графовые алгоритмы и оптимизация**: планарные графы, алгоритмы кратчайших путей, задачи коммивояжёра и логистические задачи — применение теории графов к реальным проблемам
|
||
- **Распределённые алгоритмы**: MapReduce как модель для обработки больших данных — кластеризация и агрегация в распределённых системах
|
||
- **Связь с машинным обучением**: алгоритмы, лежащие в основе ML-методов — от кластеризации до оптимизации, которые обычно остаются «за кадром» в курсах по data science
|
||
|
||
## 💬 Важные цитаты
|
||
|
||
- «Знание продвинутых алгоритмов отличает разработчика, который решает задачу, от того, кто решает её эффективно»
|
||
- «Структуры данных — это не просто детали реализации, это архитектурные решения»
|
||
|
||
## 💡 Как применить в моих проектах
|
||
|
||
|
||
## 🔗 Связанные заметки
|
||
|
||
- [[Алгоритмы. Руководство по разработке]]
|
||
- [[Грокаем алгоритмы]]
|
||
- [[Теоретический минимум по Computer Science. Все что нужно программисту и разработчику]]
|