《山东大学数据科学导论》课程是一门专为数据科学方向设计的课程，旨在为学生提供数据科学的基础理论和实践技能。课程涵盖了多个关键领域，包括数据预处理、数据建模、自然语言处理以及数据分析等。以下是根据提供的压缩包文件名解析出的相关知识点： 1. **数据排序（sort5个最大.jpg）**： 数据排序是数据处理中的基本操作，这里可能涉及到对一组数据进行升序或降序排列，尤其是选取最大的五个元素。在实际的数据科学项目中，排序经常用于找出异常值、识别模式或进行统计分析。 2. **阅读材料（reading sections）**： - **Section 7.1-7.2**：这部分可能讨论了数据科学中的某个特定主题，如机器学习算法、统计模型或者数据可视化，这些是数据科学核心概念的重要组成部分。 - **Section 12**：没有具体说明，但通常会涵盖高级话题，比如深度学习、大数据处理或数据挖掘策略。 3. **数据建模（03DataModels.pdf）**： 数据建模是数据科学的关键步骤，它涉及创建数据结构来表示现实世界的实体和它们之间的关系。概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型是常见的建模类型，课程可能涵盖了这些内容。 4. **数据预处理（02DataPrep.pdf）**： 数据预处理包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测和数据转换，它是数据分析前不可或缺的步骤。这部分内容可能会讲解如何使用编程语言如Python或R进行数据预处理。 5. **数据清洗与整合（04DataCleaningAndIntegration.pdf）**： 数据清洗涉及发现和纠正数据集中的错误，而数据整合则是将来自不同来源的数据合并到一起。课程可能涵盖了数据匹配、数据融合以及处理不一致性的话题。 6. **数据科学家的第一个项目（数据科学家的第一个Project.pdf）**： 这可能是指导学生如何从头至尾完成一个数据科学项目，包括定义问题、收集数据、探索性数据分析、建模和结果解释。 7. **自然语言处理（lab 4Natural Language Parsing.pdf, 05NaturalLanguage.pdf）**： 自然语言处理是数据科学中的一个重要分支，涉及文本分析、情感分析、语义理解等。实验可能涉及使用NLP库如NLTK或Spacy进行词法分析、句法分析或语义解析。 8. **Python for Data Analysis（Python_For_Data_Analysis.pdf）**： Python是数据科学中广泛使用的编程语言，这个文件可能详细介绍了如何使用Pandas、NumPy和SciPy等Python库进行数据操作和分析。 这些文件共同构成了一个全面的数据科学课程框架，涵盖了从数据获取、预处理到模型构建和自然语言处理等多个环节。通过学习这些内容，学生可以建立起扎实的数据科学基础，并具备解决实际问题的能力。

数据结构是计算机科学中的核心课程，它探讨了如何在计算机中高效地组织和管理数据，以便进行各种操作，如搜索、排序、插入和删除。西南石油大学的数据结构课件涵盖了一系列关键主题，包括线性表、树、图、查找和排序，这些都是构建高效算法和系统的基础。 线性表是最基本的数据结构之一，它是一组有序的数据元素集合。常见的线性表实现有数组和链表。数组提供随机访问，但插入和删除操作可能涉及大量元素的移动；链表则允许快速插入和删除，但随机访问效率较低。在课件中，可能会详细讲解这两种结构的特点和应用场景。 树是一种非线性的数据结构，模拟了自然界中的层次关系。二叉树是树的一种特殊形式，每个节点最多有两个子节点。二叉搜索树是一种特殊的二叉树，其中每个节点的左子树只包含小于该节点的元素，右子树包含大于该节点的元素，这使得搜索、插入和删除操作非常高效。此外，还有堆（如最大堆和最小堆）等其他类型的树结构，它们在优先队列和排序中起到重要作用。 图数据结构用于表示对象之间的复杂关系，可以是有向或无向的，加权或不加权。图遍历算法如深度优先搜索和广度优先搜索是解决许多问题的关键，例如寻找最短路径。在“图2.ppt”中，可能深入讨论了这些概念和Dijkstra、Floyd-Warshall等路径查找算法。 查找是数据结构中另一个关键操作，包括顺序查找、二分查找和哈希表查找。其中，哈希表提供了一种快速查找的方法，通过哈希函数将键映射到存储位置，实现近乎常数时间的查找效率。 排序是数据处理的核心任务，有许多不同的排序算法，如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序和堆排序。每种算法在不同的场景下有不同的性能特点，理解和掌握这些算法对于优化程序性能至关重要。 课件中的“数据结构_ch3_栈_1.ppt”可能讲解了栈这种后进先出（LIFO）的数据结构，它在表达式求值、递归、回溯等问题中发挥着关键作用。而“数据结构_ch4_串.ppt”可能涵盖了字符串的处理，包括模式匹配等高级话题。 通过西南石油大学的这些数据结构课件，学生不仅可以了解各种数据结构的基本概念，还能学习如何分析和设计算法，这对于提升编程能力和解决实际问题的能力大有裨益。同时，课件中的习题课部分将帮助巩固所学知识，通过实践加深理解。

这是我大学老师上课用的ppt,演示的相当清晰,想要数据结构的朋友放心下吧.本ppt包括清华大学版数据结构c语言有章节,若从头到尾学完,做完配套的数据结构实验,你就可以成为数据结构高手了. 好东西忍不住拿出来分享,尽管老师说了不要到处发出去,这是数据结构老师多年的心血啊!!!

西南交通大学计算机考研资料

数据结构是计算机科学中的核心课程，它探讨了如何有效地存储、组织和操作数据。这个“大学数据结构课实习代码全”压缩包包含了丰富的实习作业代码，对于理解和掌握数据结构至关重要。下面，我们将深入探讨其中涉及的一些关键知识点。 1. **数组**：数组是最基本的数据结构之一，它是一个有序的元素集合，可以通过索引来访问每个元素。在实习代码中，可能会有不同类型的数组应用，如一维数组、二维数组等，用于实现简单的排序算法（如冒泡排序、选择排序）或矩阵运算。 2. **链表**：链表是另一种常见数据结构，它由一系列节点组成，每个节点包含数据和指向下一个节点的引用。链表分为单向链表、双向链表和循环链表。在实习代码中，链表可能被用来实现动态内存管理、LRU缓存策略等。 3. **栈与队列**：栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，常用于表达式求值、函数调用、递归等问题。队列则是先进先出（FIFO）的数据结构，适用于任务调度、缓冲区等场景。实习代码可能包含栈的压入、弹出操作以及队列的入队、出队操作的实现。 4. **树**：树是一种非线性数据结构，每个节点可以有零个或多个子节点。常见的树结构有二叉树、平衡二叉树（如AVL树、红黑树）、B树、B+树等。在实习代码中，可能会看到搜索、插入、删除等树操作的实现。 5. **图**：图是由节点（顶点）和连接这些节点的边组成的。图可以用来表示各种关系，如网络、地图等。实习代码可能涉及到图的遍历（深度优先搜索、广度优先搜索）、最短路径算法（如Dijkstra算法、Floyd算法）。 6. **哈希表**：哈希表通过哈希函数将键映射到数组的特定位置，实现快速查找。实习代码可能包含哈希冲突解决方法（如开放寻址法、链地址法）以及哈希表的插入、删除、查找操作。 7. **排序与查找**：实习代码中会涵盖多种排序算法，如快速排序、归并排序、堆排序等，以及查找算法，如二分查找、哈希查找等。这些都是优化算法效率的关键。 8. **图论算法**：图论在数据结构中占有重要地位，包括最小生成树（Prim算法、Kruskal算法）、拓扑排序、最短路径问题等。 9. **动态规划**：动态规划是一种解决复杂问题的有效方法，通过将大问题分解为小问题，避免重复计算。实习代码中可能涉及背包问题、最长公共子序列、最短路径等问题的动态规划解法。 10. **递归与回溯**：递归是解决问题的一种强大工具，实习代码可能包含递归实现的排序、树遍历等。回溯则常用于解决组合优化问题，如八皇后问题、N皇后问题、迷宫求解等。 这些代码示例为学习者提供了实践这些概念的机会，通过编写、调试和优化代码，能够深入理解数据结构的工作原理，并提升编程技能。

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吉林大学数据结构 PTA 上机题，只有题目，代码和思路，没有输入和输出的样例。 如果中文注释乱码，用GBK格式打开后不再乱码再用UTF-8格式保存即可。 为后来者提供一些参考，祝上机愉快！上机顺利！ 1. spfa 算法判断负环以及任意两点间最短路径可负权 2. 表达式求值（中缀转后缀用栈实现） 3. 表达式树括号 4. 单源最短路径 5. 二叉树每层度为1节点数 6. 哈夫曼树编码与译码 7. 好中缀（字符串找第二长子串） 8. 快速排序 9. 马里奥魔法走城堡-邻接表版 10. 马里奥魔法走城堡-邻接矩阵版 11. 三元组表 12. 三元组表C=A+B 13. 拓扑排序和关键路径 14. 小明打字单链表 15. 小明打字双链表 16. 小明买苹果（栈实现） 17. 栈合法IO序列 18. 找出最左边节点数最多的路径并输出节点的值 19. 找出最左边最大二叉树路径和并输出路径节点值 20. 中根序列和后根序列 创建二叉树 21.走迷宫 22. 最小支撑树 23. 罪犯帮派

（1）熟悉Python编程，基础结构流程； （2）数据框和序列的访问、切片及运算、交叉分析； （3）pandas导入外部数据文件；

江西理工大学数据结构873真题11-22年（含答案）