Antes de que tuviera una estructura de datos compartida y el algoritmo, por supuesto, muchas pequeñas socios carta privada que le preguntamos si cualquier versión de Python.
Lea algunos pública después de la escuela, la Universidad de Pekín hoy recomienda especialmente este curso a todo el mundo: "Estructuras de Datos y Algoritmos versión de Python."
Visión general del curso
Muchos estudiantes quieren cambiar a la máquina de aprendizaje, y de hecho dominan algunos modelos de aprendizaje automático y principios tienen conocimientos básicos de programación, pero en la prueba, entrevista por escrito, cuándo el balón a tierra, la probabilidad de grandes estructuras de datos y algoritmos de conocimiento es débil. estructuras de datos y algoritmos son los órganos internos del programador del corazón y las habilidades básicas. Si u otro informática inteligencia artificial, dominar un sólido conocimiento de las estructuras de datos y algoritmos, a menudo ayudan mucho!
La Universidad de Pekín, clase abierta "versión de estructuras de datos y algoritmos de Python" por tener Python fundación lenguaje de programación de los estudiantes universitarios y público en general, explica estructuras de datos básicos comunes y algoritmos relacionados con la clásica, haciendo hincapié en el problema - datos - algoritmos de extracción, estructuras de datos, la atención el tiempo y la eficiencia del espacio del algoritmo, la formación de estudiantes para escribir programas eficientes, amplia capacidad para resolver problemas prácticos.
Este curso iniciado en la Universidad China de MOOC en curso por segunda vez, ha sido la de la quinta semana, los estudiantes pueden también impaciente por ver la versión completa por primera vez directamente al inicio de pocos cambios.
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Este curso es un maestro del altavoz Chen Bin, Chen Pekín Escuela Universitaria de la Tierra y los profesores de Ciencias Espaciales, Ph.D., profesor asociado del maestro tutor. El curso de grado "Estructuras de Datos y Algoritmos (Python Edition)", "Matemática Discreta", y así sucesivamente.
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Los materiales de apoyo
Online:
http://interactivepython.org/runestone/static/pythonds/index.html
versión PDF:
http://gis4g.pku.edu.cn/download/sessdsa-textbook/
