马里兰大学数据结构-学习资料
马里兰大学数据结构课程,内容覆盖二叉树、红黑树、KD树、跳跃表、trie树、B树、树堆、搜索、排序等

关键词标签: 数据结构

课程介绍

CMSC 420是马里兰大学Dave Mount教授讲授的数据结构算法课程,是目前最新的数据结构方向算法课程,Dave Mount教授以手绘的方式,拆解和推进各种复杂数据结构与算法思路,对于数据结构的全面掌握和LeetCode破解等,本课程有非常好的支撑作用。课程内容覆盖 二叉搜索树、红黑树、KD树、跳跃表、Trie树(字典树、前缀树)、B树、数堆、搜索与排序等知识。


课时编号 课时内容
第1讲 课程介绍与背景知识
第2讲 基础数据结构
第3讲 有根树与二叉树
第4讲 二叉搜索树
第5讲 平衡二叉树
第6讲 2-3树
第7讲 红黑树与AA树
第8讲 树堆(treaps)
第9讲 跳跃表
第10讲 伸展树(splay tree)
第11讲 B树
第12讲 替罪羊树(Scapegoat Trees)
第14讲 哈希与散列
第15讲 四叉树与KD树
第16讲 KD树中的检索
第17讲 区域树(range trees)
第19讲 前缀树/字典树

ShowMeAI课程解读:全套资料

更多技术与课程清单 | 点击查看详细课程

技术方向 课程及链接
计算机数学基础 MIT-计算机科学的数学基础
辛辛那提大学-微积分I
辛辛那提大学-微积分II
辛辛那提大学-离散数学
斯坦福-线性代数与矩阵方法导论
计算机科学导论 斯坦福-计算机科学导论
哈佛-计算机科学导论
MIT-计算机科学与Python编程导论
数据结构与算法 MIT-数据结构与算法设计
马里兰大学-数据结构
数据库 CMU-数据库系统导论
CMU-数据库系统进阶
机器学习及应用 斯坦福CS229
MIT-机器学习导论
深度学习及应用 斯坦福CS230
哈佛-Python人工智能入门
MIT-深度学习导论
李宏毅-机器学习(&深度学习)
应用深度学习(全知识点覆盖)
UC Berkeley-深度神经网络设计、可视化与理解
威斯康星-深度学习和生成模型导论
UC Berkeley-全栈深度学习训练营
自然语言处理 斯坦福CS224n(深度学习与NLP)
斯坦福CS124(从语言到信息)
斯坦福CS520(知识图谱)
马萨诸塞-自然语言处理进阶
计算机视觉 斯坦福CS231n(深度学习与CV)
密歇根eecs498(CS231n进阶课)
慕尼黑工大adl4cv(深度学习与CV高阶课)
多模态 CMU-多模态机器学习
图机器学习 斯坦福CS224w
强化学习 斯坦福CS234(强化学习)
伯克利CS285(深度强化学习)
无监督学习 伯克利CS294-158(深度无监督学习)
AI与生物医疗 MIT-面向生命科学的深度学习
MIT-基因组学机器学习
MIT-医疗机器学习
图形学与几何 CMU-计算机图形学
AMMI-几何深度学习
其他课程 哈佛-基于Python/JavaScript的web编程
MIT-计算思维导论(Julia)
end
*****
本文作者 韩信子
欢迎关注微信公众号 ShowMeAI研究中心 获取更多资源!