大数据就是这么任性-大数据必备的数据结构与算法-弘学教育-在线职业教育平台

1 大数据就是这么任性
1. 1.数据结构介绍1
  
  00:23:45
2. 2.数据结构介绍2
  
  00:15:20
3. 3.算法介绍1
  
  00:19:59
4. 4.算法介绍2
  
  00:19:59
5. 5.算法介绍3
  
  00:18:53
6. 6.算法介绍4
  
  00:15:30
7. 7.线性表_顺序_链式_Skiplist1
  
  00:19:59
8. 8.线性表_顺序_链式_Skiplist2
  
  00:18:22
9. 9.线性表_顺序_链式_Skiplist3
  
  00:22:16
10. 10.线性表_顺序_链式_Skiplist4
  
  00:18:21
11. 11.线性表_顺序_链式_Skiplist5
  
  00:20:43
12. 12.线性表_顺序_链式_Skiplist6
  
  00:12:06
13. 13.新_数组_队列_栈_LinuxWQ_JDK_ThreadPool_WQ1
  
  00:19:59
14. 14.新_数组_队列_栈_LinuxWQ_JDK_ThreadPool_WQ2
  
  00:19:16
15. 15.新_数组_队列_栈_LinuxWQ_JDK_ThreadPool_WQ3
  
  00:19:59
16. 16.新_数组_队列_栈_LinuxWQ_JDK_ThreadPool_WQ4
  
  00:20:30
17. 17.新_数组_队列_栈_LinuxWQ_JDK_ThreadPool_WQ5
  
  00:20:26
18. 18.新_数组_队列_栈_LinuxWQ_JDK_ThreadPool_WQ6
  
  00:20:47
19. 19.新_数组_队列_栈_LinuxWQ_JDK_ThreadPool_WQ7
  
  00:16:49
20. 20.非线性结构_树_二叉搜索树1
  
  00:19:59
21. 21.非线性结构_树_二叉搜索树2
  
  00:19:59
22. 22.非线性结构_树_二叉搜索树3
  
  00:20:46
23. 23.非线性结构_树_二叉搜索树4
  
  00:19:59
24. 24.非线性结构_树_二叉搜索树5
  
  00:20:25
25. 25.非线性结构_树_二叉搜索树6
  
  00:18:53
26. 26.非线性结构_树_二叉搜索树7
  
  00:20:12
27. 27.非线性结构_树_二叉搜索树8
  
  00:20:08
28. 28.非线性结构_树_二叉搜索树9
  
  00:20:39
29. 29.非线性结构_树_二叉搜索树10
  
  00:19:58
30. 30.非线性结构_树_二叉搜索树11
  
  00:18:07
31. 31.非线性结构_树_AVL树1
  
  00:19:59
32. 32.非线性结构_树_AVL树2
  
  00:19:59
33. 33.非线性结构_树_AVL树3
  
  00:19:59
34. 34.非线性结构_树_AVL树4
  
  00:19:59
35. 35.非线性结构_树_AVL树5
  
  00:19:59
36. 36.非线性结构_树_AVL树6
  
  00:20:17
37. 37.非线性结构_树_AVL树7
  
  00:13:37
38. 38.新非线性结构_树_B 树1
  
  00:20:19
39. 39.新非线性结构_树_B 树2
  
  00:19:59
40. 40.新非线性结构_树_B 树3
  
  00:19:59
41. 41.新非线性结构_树_B 树4
  
  00:19:59
42. 42.新非线性结构_树_B 树5
  
  00:08:06
43. 43.数据结构和算法_图_图的含义和存储1
  
  00:19:59
44. 44.数据结构和算法_图_图的含义和存储2
  
  00:19:59
45. 45.数据结构和算法_图_图的含义和存储3
  
  00:19:59
46. 46.数据结构和算法_图_图的遍历1
  
  00:20:56
47. 47.数据结构和算法_图_图的遍历2
  
  00:20:32
48. 48.数据结构和算法_图_图的遍历3
  
  00:13:28
49. 49.数据结构和算法_图_图的遍历4
  
  00:19:59
50. 50.数据结构和算法_图_图的遍历5
  
  00:21:27
51. 51.数据结构和算法_图_最小生成树(MST)1
  
  00:19:53
52. 52.数据结构和算法_图_最小生成树(MST)2
  
  00:19:59
53. 53.数据结构和算法_图_最小生成树(MST)3
  
  00:19:59
54. 54.数据结构和算法_图_最小生成树(MST)4
  
  00:19:59
55. 55.数据结构和算法_图_最小生成树(MST)5
  
  00:16:22
56. 56.数据结构和算法_图_单源最短路径Dijkstra1
  
  00:19:59
57. 57.数据结构和算法_图_单源最短路径Dijkstra2
  
  00:19:59
58. 58.数据结构和算法_图_单源最短路径Dijkstra3
  
  00:21:38
59. 59.数据结构和算法_图_单源最短路径Dijkstra4
  
  00:19:59
60. 60.数据结构和算法_图_单源最短路径Dijkstra5
  
  00:17:55
61. 61.数据结构和算法_图_遗传算法解TSP1
  
  00:19:59
62. 62.数据结构和算法_图_遗传算法解TSP2
  
  00:20:28
63. 63.数据结构和算法_图_遗传算法解TSP3
  
  00:20:25
64. 64.数据结构和算法_图_遗传算法解TSP4
  
  00:17:32
65. 65.数据结构和算法_排序_选择_插入_希尔1
  
  00:19:59
66. 66.数据结构和算法_排序_选择_插入_希尔2
  
  00:19:59
67. 67.数据结构和算法_排序_选择_插入_希尔3
  
  00:20:41
68. 68.数据结构和算法_排序_选择_插入_希尔4
  
  00:19:59
69. 69.数据结构和算法_排序_选择_插入_希尔5
  
  00:19:59
70. 70.数据结构和算法_排序_选择_插入_希尔6
  
  00:16:14
71. 71.数据结构和算法_排序_堆排序及优先队列1
  
  00:19:58
72. 72.数据结构和算法_排序_堆排序及优先队列2
  
  00:19:59
73. 73.数据结构和算法_排序_堆排序及优先队列3
  
  00:19:59
74. 74.数据结构和算法_排序_堆排序及优先队列4
  
  00:19:59
75. 75.数据结构和算法_排序_堆排序及优先队列5
  
  00:14:04
76. 76.数据结构和算法_排序_快速排序及优化1
  
  00:19:59
77. 77.数据结构和算法_排序_快速排序及优化2
  
  00:19:59
78. 78.数据结构和算法_排序_快速排序及优化3
  
  00:19:59
79. 79.数据结构和算法_排序_快速排序及优化4
  
  00:20:52
80. 80.数据结构和算法_排序_快速排序及优化5
  
  00:19:59
81. 81.数据结构和算法_排序_快速排序及优化6
  
  00:19:59
82. 82.数据结构和算法_排序_快速排序及优化7
  
  00:19:59
83. 83.数据结构和算法_排序_快速排序及优化8
  
  00:15:37
84. 84.据结构和算法_排序_归并排序(内部排序)及其优化1
  
  00:19:59
85. 85.据结构和算法_排序_归并排序(内部排序)及其优化2
  
  00:19:59
86. 86.据结构和算法_排序_归并排序(内部排序)及其优化3
  
  00:19:59
87. 87.据结构和算法_排序_归并排序(内部排序)及其优化4
  
  00:19:59
88. 88.据结构和算法_排序_归并排序(内部排序)及其优化5
  
  00:25:36
89. 89.数据结构和算法_排序_归并排序(外部排序)1
  
  00:19:59
90. 90.数据结构和算法_排序_归并排序(外部排序)2
  
  00:19:59
91. 91.数据结构和算法_排序_归并排序(外部排序)3
  
  00:20:14
92. 92.数据结构和算法_排序_归并排序(外部排序)4
  
  00:20:27
93. 93.数据结构和算法_排序_归并排序(外部排序)5
  
  00:07:58
94. 94.数据结构和算法_排序_外部排序的延伸和优化1
  
  00:19:59
95. 95.数据结构和算法_排序_外部排序的延伸和优化2
  
  00:19:58
96. 96.数据结构和算法_排序_外部排序的延伸和优化3
  
  00:19:59
97. 97.数据结构和算法_排序_外部排序的延伸和优化4
  
  00:19:59
98. 98.数据结构和算法_排序_外部排序的延伸和优化5
  
  00:19:59
99. 99.数据结构和算法_排序_外部排序的延伸和优化6
  
  00:19:59
100. 100.数据结构和算法_排序_外部排序的延伸和优化7
  
  00:19:59
101. 101.数据结构和算法_排序_外部排序的延伸和优化8
  
  00:11:53
102. 102.数据结构和算法_查找与搜索1
  
  00:20:14
103. 103.数据结构和算法_查找与搜索2
  
  00:20:20
104. 104.数据结构和算法_查找与搜索3
  
  00:20:02
105. 105.数据结构和算法_查找与搜索4
  
  00:19:59
106. 106.数据结构和算法_查找与搜索5
  
  00:19:59
107. 107.数据结构和算法_查找与搜索6
  
  00:16:40
108. 108.数据结构和算法_查找与搜索7
  
  00:23:59
109. 109.数据结构和算法_查找与搜索8
  
  00:12:09
110. 110.数据结构和算法_查找与搜索9
  
  00:19:59
111. 111.数据结构和算法_查找与搜索10
  
  00:11:59

大数据就是这么任性-大数据必备的数据结构与算法

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课程详情

我要提问

这门课程是针对大数据工程师和云计算工程师的基础课程，同时也是所有计算机专业人士必须掌握的一门课程。

如果不掌握数据结构和算法，你将难以掌握高效、专业的数据处理手段，更难以从容应对复杂的大数据处理场景。

请思考以下问题：

1、社交网站（如微博、facebook）中，人与人的关系是海量数据，你如何研究和处理此问题？

2、数据库的索引作用是什么？为什么利用哈希、B+树和堆表等数据结构来组织索引？

3、为什么Linux的虚拟内存管理模块，使用红黑树来处理VMA的查找？

4、为什么搜索引擎可以在毫秒级返回搜索结果？

5、你如何设计城市道路，保证最小的代价却可以实现全城连通？

如果你对以上问题还摸不着头脑，或者你的方案还似是而非，那么，这门课程就是为你而准备的。

学习本门课程，你将不仅能回答以上问题，你还可以回答：

1、HBase中为何使用BloomFilter算法来处理Block是否已在缓存的问题。

2、ZooKeeper中为何采用树和节点的概念来描述分布式系统的依赖与协调关系。

3、LevelDB为何采用跳表与LSM树结构来优化性能。

此外，数据结构和算法中很多经典的思想非常值得理解和借鉴，对对计算机行业有强烈兴趣的人士亦有裨益。

一、课程研发环境

操作系统：Linux CentOS 7

IDE：IntelliJ IDEA 14

主要参考资料：普林斯顿算法第4版英文版、算法导论第3版英文版

其它参考资料：Linux内核源码、JDK源码、wiki英文站等

描述语言：Java

二、课程内容简介

数据结构与算法在计算机学科和IT领域的重要性不言而喻。

其不仅仅是计算机专业人士应该掌握的一门基础课程，更是从事数据库、数据处理的从业人员应该熟练掌握的一门技术。

本课程针对大学数据结构课程通常过于理论化、实践性不强、知识及案例不新鲜的特点，针对大数据工程师和云计算工程师做了以下优化设计：

1.强调工程运用，尽量避免数学符号描述，但当采用数学符号描述语义更强时则积极采用并做详细讲解。

2.各种数据结构，突出工程实际需求，从实践中和成功运用的案例（如操作系统、数据库、大数据库处理框架、微博等）出发，引导出数据结构运用的场景，精准定位数据结构的价值，力求让学员能知识落地、学以致用。

3.针对难以理解的算法和某些极为重要的思想，如递归、分治策略等，采用PPT插图分解步骤、PPT勾画讲解、伪代码描述讲解、源代码注释讲解、源代码单步调试跟踪等手段，力求让学员能理解算法、掌握算法、运用算法。

4.为保证所引知识的专业性和考虑到实际大数据处理公司的日常研发、开发状态，所用参考资料主要为国际上口碑良好的英文书籍、论文、高级或自身开发人士的博客等，并配以中文解释，力求学员能够掌握尽可能专业的知识。

5.全程源码，重点突出，考虑学员熟练程度可能千差万别，所以采用Java这门流行的语言来描述并书写代码，力求让所有学员能看得懂、学得会。

三、课程主要内容：

1.数据结构和算法概述

2.数组、链表、队列、栈等线性表

3.二叉树、BST、AVL树及二叉树的递归与非递归遍历

4.B+树

5.跳表

6.图、图的存储、图的遍历

7.有向图、无向图、懒惰与积极的普利姆算法、克鲁斯卡尔算法及MST、单源最短路径问题及Dijkstra算法

8.并查集与索引式优先队列、二叉堆

9.遗传算法初步与TSP问题

10.内部排序（直接插入、选择、希尔、堆排序、快排、归并等）算法与实践中的优化

11.外部排序与优化（文件编码、数据编码、I/O方式与JVM特点、多线程、多路归并等）

12.哈希表、Trie树、倒排索引、分布式索引初步（Map-Reduce）

浩然讲师：

曾在中科大及中科院学习，熟悉服务端、分布式系统、大数据处理框架的开发、架构、设计及优化。

高级开发工程师、大数据工程师。

一、简介

第1讲：什么是数据结构？

第2讲：什么是算法？

二、线性表

第3讲：线性表（数组、链表、队列、栈）

第4讲：Linux work queue及JDK线程池

三、树

第5讲：非线性结构、树、二叉树

第6讲：平衡树、AVL树

第7讲：B+树与数据库索引

四、图

第8讲：图的概念与存储

第9讲：图的遍历

第10讲：最小生成树（MST）、Prim算法、Kruskal算法

第11讲：单源最短路径与Dijkstra算法

第12讲：用遗传算法近似求解TSP问题

五：排序

第13讲：选择排序、插入排序、希尔排序

第14讲：堆排序、优先队列

第15讲：快速排序及优化

第16讲：归并排序及优化

第17讲：归并排序与外部排序

第18讲：外部排序的优化及延伸

六：查找

第19讲：哈希表、二分查找、Trie树、Ternery树、搜索引擎与倒排索引、集中式索引与分布式索引、Map-Reduce初步

1、掌握数据处理实践中经常用到的数据结构和算法

2、培养数据处理思维

3、培养算法实现能力

4、开拓视野，理解数据结构与算法在操作系统、互联网、数据库、海量数据处理场景中的地位与价值

5、知识落地，学会运用数据结构与算法及相关知识分析实际问题、解决实际问题的能力

6、为深入、全面、扎实掌握大数据处理技术奠定基础

1、引用权威、力求专业。

所用参考资料来自知名原版英文教材，或采撷自一线资深开发专家博客与论著，同时讲师有知名高校学习背景，力求保证知识专业性。

2、梳理结构、框架教学。

结合讲师自身学习与从业经验，深知建立结构化和框架式的知识结构的重要性。课程注意从这一点出发，将零散的知识内在的联系剖析出来，帮助学员建立统一、规范和相对全面的知识结构。

3、知识新鲜、场景明确

一般的数据结构和算法课程，过于强调理论或者孤立了知识所处的实践背景。课程注意从这一点出发，从实践当中采集鲜活而前沿的场景，来帮助学员提升学习兴趣、定位知识的运用方向。

4、步骤清晰、讲解详细

数据结构和算法是一门相对难以理解和掌握的课程。课程注意到这一点，利用PPT插图分解步骤+详细解说+代码示例+调试分析等手段，力求让学员能学得明白、学得扎实。

5、步步为营、启发教学

结合第4点，同时考虑到一些问题的延展性和深入性，既讲述一般解法，也注重培养学员延伸思考、优化方案的能力，力求让学员能举一反三、融会贯通。

6、开阔视野、强调内功

结合第3、4、5点，不仅讲述数据结构和算法本身的知识，也考虑到讲述一些操作系统、体系原理、数据库的知识，不仅讲述经典问题，也考虑到讲述一些前沿和热点问题，帮助学员开阔视野、培养内功、提升思考和灵活运用的能力。

7、全程源码、精心设计

计算机行业，工程能力是企业最看重的能力，也就是能不能实际解决问题。课程考虑到这一点，针对数据结构和算法这门课程的特点，精心设计了源码应用场景，帮助学员加速知识落地、强化实现能力。

1.课程针对人群

本课程是大数据处理和云计算工程师的基础课程。

适合对数据处理、数据库、大数据计算等领域有强烈兴趣的工程师和兴趣人士。

学习本课程最好具备一定的C语言或者Java语言基础，这样才能看得懂代码、跟得上课程进度。

如果没有语言基础也不用担心，可结合着编程语言的课程来学习本课程，起到互补的效果。

2.我该怎么学,如何才能学好这门课程，给些建议

带着兴趣去学习，课程本身含有大量数据处理的经典问题和热点场景，如果能激发兴趣，学习就会事半功倍

这门课程相对其他课程难度较大，所以不能一味求快，更不能一曝十寒，要循序渐进，结合视频中的讲解、多做笔记，先尝试自己思考并给出解决方案，最后再参考课程所附源码。注意，视频和源码都只是参考，重要的是培养和激发你积极思考、勤于动手的能力。

对于较难的章节，比如树的非递归遍历、平衡树的旋转、最短路径算法等问题，要主动放慢对进度的要求，结合PPT的插图分解和讲师讲解，摸清每个步骤后，再进入新的章节。

冰冻三尺非一日之寒，学习的过程总是辛苦的，希望大家能够坚持，一旦你跨过这个坎儿，很多东西你就一并超越了。

祝你成功！

本课程是大数据就是这么任性系列的第一季课程，是针对大数据和云计算工程师的基础课。

只有熟练掌握了这个基础，才能进入新的学习阶段，否则到时会难以透彻、扎实、全面、专业地掌握大数据处理技术。

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