2021年春季CS 61B数据结构课程资料

UIUC 的 CS512DM 资料，挺适合想深挖数据挖掘的你。不光覆盖了常规的分类、聚类这些老朋友，连图挖掘、隐私保护这些偏高级的内容也有涉及。课程是 2021 年春季的，讲义啥的估计是用 LaTeX 写的，文档看着还挺舒服。就算你没上过这门课，也能靠这些资料快速熟点套路，少踩坑。 CS512DM 的课程资源，属于那种“内容硬核但不晦涩”的风格。包括了从数据预到图神经网络的内容，全流程都有。适合你如果在搞Spark、XGBoost这类大数据项目，找灵感或者参考实现用。 课程里讲的东西也挺贴地气，不是那种只会堆概念的风格。像DBSCAN、LightGBM这种你日常建模经常用到的工具，在这里不仅讲

开篇词：告别盲目刷题，探索算法面试的核心技巧。栈：从简单栈到单调栈，解决经典栈问题。排序：利用合并与快排的小技巧，攻克算法难题。二分搜索：有序皆可用二分，算法解题的利器。贪心：掌握贪心思想，提升解题效率。回溯：总结回溯公式，秒解回溯题目。搜索：掌握DFS与BFS解题套路，提升算法水平。DP：治愈“DP头痛症”的秘籍。深度思考子集：掌握5种通用解法，深入学习算法应用。安排会议室：多种方法安排会议室技巧大揭秘。数据结构模板：解题如搭积木般简单。算法模板：高频考点秒变默写题技巧。彩蛋：大厂面试经历分享，算法学习心得。结束语：算法精进之路的启程。

图像导入和缩放：导入数据集，调整图像大小，归一化像素值。 模型构建：部署 EfficientNetB7 模型，记录模型信息。 相似度向量数据集：创建特征向量数据集，通过神经网络处理每个图像。 相似性度量：计算 Jaccard 和余弦相似度，搜索最佳匹配。 可选项：微调模型，裁剪图像。

B-Tree 平衡搜索树 所有键和数据存储在叶子节点 节点拥有指向相邻节点的指针 B+Tree B-Tree的变体 非叶子节点只存储键，叶子节点存储键和数据 指针只存在于叶子节点 查询效率较高，适合范围查询 B*Tree B-Tree的改进版本 叶子节点之间具有额外指针，实现快速遍历 减少了查询和更新的磁盘访问次数，提高性能

数据结构课件和结课试题资料。数据结构作为计算机专业的重要基础课程，课件内容由浅入深，配有丰富的动画辅助理解。

定义 B-tree: 一种自平衡树状数据结构，能够存储数据并允许以对数时间复杂度进行搜索、顺序访问、插入和删除操作。B-tree 中的每个节点可以包含多个键值和子节点，通常比其他树状结构（如二叉树）更宽更浅，这使得它们非常适合于磁盘或其他辅助存储设备上的数据存储和检索。 B+tree: B-tree 的变体，所有数据记录都存储在叶子节点中，内部节点仅存储键值用于索引。此外，所有叶子节点通常通过指针链接在一起，这使得顺序遍历数据变得更加高效。 查找 B-tree: 从根节点开始，比较目标键值与节点中的键值。如果找到匹配项，则返回相关联的数据。否则，根据键值的大小关系，递归地进

数据结构期末要复习的内容其实挺多，但我发现整理得比较清楚的还是这份资料。知识点按模块列得细，从基本概念到算法复杂度，再到各种常见的数据结构，比如栈、队列、图，还有不少小细节像二叉树的遍历、拓扑排序这些也都覆盖了。 像稀疏矩阵那块讲得就蛮清楚，用的是三元组来存数据，节省空间的同时操作也不算复杂；还有哈希表的那部分也点到了关键点，比如哈希函数的映射和查找效率，适合想快速复习的你直接过一遍。 题型方面也考虑得比较周全，选择题、判断题、填空题的高频点基本都在里面，像直接插入排序的比较次数就给出了具体数字，挺贴地气的。哦对了，链表操作也提到了不少常见的坑，比如插入和删除结点时指针怎么。 要是你准备复习考

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山东大学的期末复习资料里，这份数据结构复习.zip挺实用的。里面的山大历年出题思路.doc就是那种一看就知道是老司机总结出来的内容——真题套路、重点预测，全都有。还有一份“数据结构”的文件，十有八九是真题合集，刷起来效率贼高。 线性结构的操作逻辑，比如链表的增删查，复习起来其实挺枯燥的，但有题配着练就不一样了。尤其是像双链表和循环链表这种，不搞懂它的指针前后关系，题做着就迷。 树这块别绕路，二叉树遍历是必考。建议你看下前序、中序、后序的写法，多敲几遍代码，顺便理清楚递归和非递归的区别，效率差挺多的。哦对，平衡树和堆也得过一遍，考点常出现。 图论和排序更是复习重点。像DFS、BFS、最短路径算法