Грокаем структуры данных, Ла Рокка М., 2026

Грокаем структуры данных, Ла Рокка М., 2026.
 
   Каждый разработчик знает, насколько важны структуры данных. Без них не обходится ни один серьезный проект, будь то оптимизация запросов, работа с Big Data или просто написание чистого и эффективного кода. Не зря же на собеседованиях постоянно спрашивают про деревья, хеш-таблицы и сложность алгоритмов!
Вы только приступили к изучению структур данных? Хотите освежить знания, полученные в ходе обучения? В этой книге нет заумной математики, скучных доказательств и абстрактной теории. Вместо этого — понятные объяснения, рабочие примеры и реальные кейсы, с которыми ежедневно сталкиваются разработчики. Вы узнаете, как с помощью правильных структур данных ускорить поиск, эффективнее управлять очередями задач пли, например, оптимизировать хранение данных.
Книга построена по принципу «от простого к сложному»: начинается с базовых структур, таких как массивы и связанные списки, и постепенно переходит к более сложным — стекам, очередям, деревьям, хеш-таблицам и графам. Каждая глава содержит практические примеры, упражнения и наглядные иллюстрации. которые помогают закрепить материал. Вся теория подкреплена примерами на Python — одном из главных языков современной разработки.
Если вы хотите не просто использовать структуры данных, а понимать их и применять осознанно — эта книга для вас.




Алгоритмы и структуры данных.
О структурах данных часто упоминают в связи с алгоритмами. Собственно» настолько часто» что вы можете спросить: а не одно ли это и то же. Нет» алгоритмы и структуры данных — разные вещи, хотя между ними существует тесная связь.

Алгоритм — это набор четко прописанных команд, пошаговая процедура, предназначенная для решения конкретной проблемы или выполнения определенной задачи. В нашем примере с Facebook используется алгоритм, который перебирает имена всех пользователей и предлагает совпадения с запросом или наиболее близкие результаты.

Структура данных — это способ организации и хранения данных на компьютере или в языке программирования. Она определяет, как элементы данных соотносятся друг с другом, какие операции с ними можно выполнять, а также правила и ограничения относительно доступа к данным и возможности их изменять. Данные пользователей Facebook хранятся в базе, организованной так, чтобы обеспечить эффективный поиск по именам.

ОГЛАВЛЕНИЕ.
От издательства.
О научном редакторе русского издания.
Предисловие.
Введение.
Благодарности.
О книге.
Для кого эта книга.
Структура книги.
О коде в книге.
Форум liveBook.
Другие онлайн-ресурсы.
Об авторе.
Глава 1. Знакомство. Почему стоит изучать структуры данных.
Знакомство с книгой.
Что такое структуры данных?.
Какое мне дело до структур данных?.
Как использовать структуры данных в проекте?.
Структуры данных в действии. Итоги.
Глава 2. Статические массивы. Создаем свою первую структуру данных. 
Что такое массив?. 
Когда мне понадобятся массивы?. 
Значения и индексы. 
Массивы в Python. 
Операции с массивами. 
Массивы в действии. 
Итоги.
Глава 3. Отсортированные массивы. Цена ускорения поиска. 
Для чего сортировать массивы?. 
Реализация отсортированных массивов. 
Итоги.
Глава 4. Нотация «О-большое». Оценка эффективности алгоритмов. 
Как выбрать лучший вариант?. 
Нотация «О-большое». 
Пример асимптотического анализа. 
Итоги.
Глава 5. Динамические массивы. Работа с наборами данных динамического размера. 
Ограничения статических массивов. 
Как увеличить размер массива?. 
Стеллаж с трофеями. 
Нужно ли еще и сокращать массивы?. 
Реализация динамического массива. 
Итоги.
Глава 6. Связанные списки. Гибкая динамическая коллекция. 
Связанные списки и массивы. 
Односвязные списки.
Отсортированные связанные списки. 
Двусвязные списки. 
Циклические связанные списки. 
Итоги.
Глава 7. Абстрактные типы данных. Проектирование простейшего контейнера — мультимножества. 
Абстрактные типы данных и структуры данных. 
Контейнеры. 
Простейший базовый контейнер: мультимножество. 
Итоги.
Глава 8. Стеки. Накопление данных перед обработкой.
Стек как АТД.
Стек как структура данных. 
Реализация на базе связанного списка. 
Теория и реальность. 
Другие применения стека. 
Итоги.
Глава 9. Очереди. Сохранение информации в порядке поступления. 
Очередь как абстрактный тип данных. 
Очередь как структура данных. 
Реализация. 
Как насчет динамических массивов?. 
Другие применения очередей. 
Итоги.
Глава 10. Приоритетные очереди и кучи. Обработка данных с учетом уровня приоритетности элементов. 
Расширение очередей введением приоритета. 
Приоритетные очереди как структуры данных. 
Реализация кучи. 
Приоритетные очереди в действии. 
Итоги.
Глава 11. Двоичные деревья поиска. Сбалансированный контейнер.
Что делает дерево деревом?.
Двоичные деревья поиска.
Сбалансированные деревья.
Итоги.
Глава 12. Словари и хеш-таблицы. Как создавать и использовать ассоциативные массивы.
Проблема словаря.
Структуры данных, реализующие словари.
Хеш-таблицы.
Хеширование.
Разрешение конфликтов.
Итоги.
Глава 13. Графы. Обучаемся моделировать сложные взаимосвязи данных.
Что такое граф?.
Реализация графов.
Поиск в графе.
Что дальше?.
Итоги.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Грокаем структуры данных, Ла Рокка М., 2026 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу, если она есть в продаже, и похожие книги по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить книги


Скачать - pdf - Яндекс.Диск.




Теги: учебник по информатике :: информатика :: компьютеры :: Ла Рокка :: алгоритм :: структура данных