Los mejores libros de estructura de datos y algoritmos:
- “Estructura de datos usando C” por AK Sharma
- “Estructuras de datos y diseño de programas en C” por Kruse Robert L
- “Estructuras de datos y análisis de algoritmos en C” por Mark Allen Weiss
- “Algoritmos en C Partes 1-4″ por Robert Sedgewick
- “Estructuras de datos y algoritmos” por Alfred V. Aho y Jeffrey D. Ullman
- “Estructuras de datos y algoritmos simplificados: estructura de datos y acertijos algorítmicos” por Narasimha Karumanchi
- “Estructuras de datos: un enfoque de pseudocódigo con C” por Richard F. Gilberg y Behrouz A. Forouzan.
- Elementos internos de Windows, Parte 1: Arquitectura del sistema, procesos, subprocesos, administración de memoria y más (7a edición)
La guía definitiva, totalmente actualizada para Windows 10 y Windows Server 2016 Profundice en la arquitectura y los componentes internos de Windows, y vea cómo funcionan los componentes principales detrás de escena. Dirigida por un equipo de expertos internos, esta guía clásica ha sido completamente actualizada para Windows 10 y Windows Server 2016. Este libro lo ayudará a: · Comprender la arquitectura del sistema de Windows y sus entidades más importantes, como procesos e hilos · Examinar cómo los procesos administre recursos y subprocesos programados para su ejecución dentro de los procesos · Observe cómo Windows administra la memoria virtual y física · Excave en el sistema de E / S de Windows y vea cómo funcionan los controladores de dispositivos y se integran con el resto del sistema · Vaya dentro del modelo de seguridad de Windows para ver cómo administra el acceso, la auditoría y la autorización, y conoce los nuevos mecanismos en Windows 10 y Server 2016. - Programación Java 9 por ejemplo
Aprenderá las nuevas características de Java 9 rápidamente y experimentará un enfoque simple y poderoso para el desarrollo de software. Podrá utilizar las herramientas de tiempo de ejecución de Java, comprender el entorno de Java y crear programas de Java. 0, este libro lo guiará para trabajar como un desarrollador Java de primer nivel. - Probabilidad e informática: aleatorización y técnicas probabilísticas en algoritmos y análisis de datos
Los capítulos y secciones recientemente agregados cubren temas que incluyen distribuciones normales, complejidad de la muestra, dimensión de VC, complejidad de Rademacher, leyes de poder y distribuciones relacionadas, hash cuco y el Lema local de Lovasz. El material relevante para el aprendizaje automático y el análisis de big data permite a los estudiantes aprender técnicas y aplicaciones modernas. Entre los muchos ejercicios y ejemplos nuevos se encuentran los ejercicios relacionados con la programación que brindan a los estudiantes una excelente capacitación para resolver problemas relevantes. - Análisis avanzado con Spark: patrones para aprender de los datos a escala
En la segunda edición de este libro práctico, cuatro científicos de datos de Cloudera presentan un conjunto de patrones autónomos para realizar análisis de datos a gran escala con Spark. Actualizado para Spark 2. Con este libro, usted: Se familiarizará con el modelo de programación Spark. Se sentirá cómodo dentro del ecosistema Spark. Aprenda enfoques generales en ciencia de datos. Examine implementaciones completas que analicen grandes conjuntos de datos públicos. Descubra qué herramientas de aprendizaje automático tienen sentido para problemas particulares. código que se puede adaptar a muchos usos. - Estructuras de datos y algoritmos de Java 9
Características clave Este libro proporciona una cobertura completa de las estructuras de datos reactivas y funcionales. Basado en la última versión de Java 9, este libro ilustra el impacto de las nuevas características en las estructuras de datos. Obtenga exposición a conceptos importantes como la notación Big-O y la descripción dinámica del libro de programación Java. 9 Las estructuras de datos y los algoritmos cubrirán estructuras de datos clásicas, funcionales y reactivas, lo que le brinda la capacidad de comprender la complejidad computacional, resolver problemas y escribir código eficiente. Comenzamos con los conceptos básicos de algoritmos y estructuras de datos, que lo ayudan a comprender los fundamentos y medir la complejidad. Lo que aprenderá Comprender los fundamentos de los algoritmos, las estructuras de datos y la medición de la complejidad Averigüe cuáles son las estructuras de datos de uso general, incluidas las matrices, las listas vinculadas, las listas vinculadas de doble extremo y las listas circulares. Conozca los conceptos básicos de los tipos de datos abstractos. -stack, cola y cola de doble final Vea cómo usar las funciones recursivas y la inmutabilidad mientras comprende y en términos de recursividad Maneje la programación reactiva y sus estructuras de datos relacionadas Use la búsqueda binaria, la ordenación y la ordenación eficiente, ordenación rápida y fusión. Trabaje con lo importante concepto de árboles y enumere todos los nodos del árbol, recorrido del árbol, árboles de búsqueda y árboles de búsqueda equilibrados Aplique estructuras de datos avanzadas de propósito general, clasificación basada en colas de prioridad y listas enlazadas inmutables de acceso aleatorio Obtenga una mejor comprensión del concepto de gráficos , gráficos dirigidos y no dirigidos, árboles no dirigidos y mucho más. - Diagnóstico algorítmico de síntomas y signos
“Evalúe efectivamente más afecciones a través de nuevos algoritmos para diversos síntomas y pruebas de laboratorio, incluidos algoritmos que representan enfermedades que son síntomas de otras enfermedades. Reconozca las alternativas de diagnóstico de un vistazo gracias a las tablas de diagnóstico diferencial. La compra de su libro incluye una descarga gratuita del eBook mejorado para iOS, Android, PC y Mac. - Libro de cocina práctico de aprendizaje automático
El desafío en el mundo de hoy es la explosión de datos de los datos heredados existentes y los nuevos datos entrantes estructurados y no estructurados. Este libro de cocina le ayudará a resolver los desafíos cotidianos que enfrenta como científico de datos. La aplicación de varias técnicas de ciencia de datos y en múltiples conjuntos de datos basados en los desafíos del mundo real que enfrenta le ayudará a apreciar una variedad de técnicas utilizadas en diversas situaciones. - Sobre conjuntos y gráficos: Perspectivas sobre lógica y combinatoria
Este tratado presenta una perspectiva integrada sobre la interacción de la teoría de conjuntos y la teoría de grafos, proporcionando una amplia selección de ejemplos que destacan cómo los métodos de una teoría pueden usarse para resolver mejor los problemas originados en la otra. Características: explora las interrelaciones entre conjuntos y gráficos y sus aplicaciones a la combinatoria finita; presenta las nociones teóricas gráficas fundamentales desde el punto de vista de la teoría de conjuntos y la lógica diádica, y presenta una discusión sobre universos de conjuntos; explica cómo los conjuntos pueden modelar gráficas convenientemente, discutiendo las gráficas de conjuntos y las representaciones teóricas de conjuntos de gráficos sin garras; investiga cuándo es conveniente representar conjuntos mediante gráficos, cubriendo problemas de conteo y codificación, la generación aleatoria de conjuntos y el análisis de conjuntos infinitos; presenta extractos de pruebas formales sobre gráficos, cuya corrección se verificó mediante un asistente de pruebas automatizado; contiene numerosos ejercicios, ejemplos, definiciones, problemas y paneles de información. - Once Upon a Algorithm: How Stories Explain Computing (MIT Press)
En Once Upon an Algorithm, Martin Erwig explica la computación como algo que tiene lugar más allá de las computadoras electrónicas, y la informática como el estudio de la resolución sistemática de problemas. Erwig señala que muchas actividades diarias implican la resolución de problemas. Esta simple rutina diaria resuelve un problema recurrente a través de una serie de pasos bien definidos. - Innovaciones en Informática e Ingeniería: Actas del Cuarto ICICSE 2016 (Lecture Notes in Networks and Systems)
El libro es una colección de trabajos de investigación revisados por pares de alta calidad presentados en la Cuarta Conferencia Internacional sobre Innovaciones en Ciencias de la Computación e Ingeniería (ICICSE 2016) celebrada en las Instituciones Guru Nanak, Hyderabad, India, del 22 al 23 de julio de 2016. El libro discute Una amplia variedad de aplicaciones industriales, de ingeniería y científicas de las técnicas emergentes. Investigadores académicos e industriales presentan su trabajo original e intercambian ideas, información, técnicas y aplicaciones en el campo de la ciencia de datos y análisis, inteligencia artificial y sistemas expertos, movilidad, computación en la nube, seguridad de red y tecnologías emergentes.
