数据结构与算法分析_C语言描述// 英文版 //PDF格式 // 带书签

Data Structures and Algorithm Analysis in C

Most books on data structures assume an imperative language such as C or C++. However, data structures for these languages do not always translate well to functional languages such as Standard ML, Haskell, or Scheme. This book describes data structures from the point of view of functional languages, with examples, and presents design techniques that allow programmers to develop their own functional data structures. The author includes both classical data structures, such as red-black trees and binomial queues, and a host of new data structures developed exclusively for functional languages. All source code is given in Standard ML and Haskell, and most of the programs are easily adaptable to other functional languages. This handy reference for professional programmers working with functional languages can also be used as a tutorial or for self-study.

Data.Structures.and.Algorithm.Analysis.in.C++.pdf

ordered-map：保留插入顺序的C ++哈希映射和哈希集

游戏开发参考书-游戏开发数据结构].Data.Structures.for.Game.Programmers.rar

Coursera-Python-数据结构-密歇根大学-

用Go语言编写的kmeans k均值聚类算法实现它做了什么k-means聚类将多维数据集划分为k个聚类，其中每个数据点均属于用m个最近的kmeans k-means聚类算法实现的聚类k-均值聚类的作用将多维数据集划分为k个聚类，其中每个数据点均以最接近的均值属于聚类，用作聚类的原型。 我什么时候应该使用它？ 当您拥有数字，多维数据集时，就没有数据标签了。您确切知道要将数据划分为Example导入的几个集群（“ github.com/muesli/kmeans”

英文原版。同时学习python ,和数据结构算法。之前看过 java 版本的， 挺好 ，学习一下

四叉树用于地理位置 四叉树是一种树数据结构，具有4个“子级”，通常称为节点，这些节点中的每个节点内还有4个以上的节点，依此类推，直到达到指定的粒度为止。 出于优化目的，仅在必要时才创建子代，例如，在下图中，我们可以看到四叉树的表示形式。 这种结构在许多方面都很漂亮，有很多用途可以真正改善应用程序。 最常见的用法是： 优化游戏渲染 动态光照效果对游戏的影响 地理位置 图像压缩 AI路径寻找 在此示例中，我们将使用四叉树优化地理位置。 想象一下，我们有一个应用程序可以向用户显示周围的其他用户或周围的图片。 传统方式是比较用户A和B之间的距离。使用两个点的经度和纬度，我们可以计算出以度为单位