机器学习中的数据结构课程

课程简介

数据结构是机器学习算法实现的基石，掌握其原理能显著提升模型效率。本课程将系统讲解以下内容：

1. 基础结构

   包括数组、链表、栈、队列等线性结构的原理与应用场景

2. 树与图

   深入解析二叉树、堆、图的遍历算法及在决策树、图神经网络中的应用

3. 高效实现
   通过Python代码演示如何用collections模块实现链表，使用networkx处理图结构

   

核心内容

• 时间复杂度分析：对比不同结构的插入/删除/查找效率
  📈 用Big O符号描述算法性能
• 内存管理：动态数组与链表的内存分配机制
  💡 通过图示理解指针与节点连接
• 应用场景：
  • 图结构在社交网络分析中的应用
  • 堆结构在优先级队列中的实现

学习资源推荐

📚 建议扩展阅读：
算法设计基础
🔗 本课程配套代码仓库：GitHub链接

实践建议

🛠️ 推荐使用Jupyter Notebook进行可视化实验
📦 安装必要库：pip install numpy pandas networkx
🧠 通过机器学习实战案例巩固知识