¿Está estudiando ciencia de datos y quiere llevar su aprendizaje más allá? Las estructuras de datos son una parte integral de la ciencia de los datos, el aprendizaje automático y los algoritmos, todos ellos destinados a resolver retos de programación que podrían parecer insuperables al principio. Estructuras de datos avanzadas para algoritmos se basa en sus conocimientos actuales, llevando su aprendizaje mucho más allá y enseñándole a resolver incluso los retos más complicados. Este libro se ha dividido en cuatro partes:La primera parte cubre las listas avanzadas, incluyendo:· Una visión general de las listas enlazadas· Listas doblemente enlazadas· Listas enlazadas XOR· Listas autoorganizadas· Listas enlazadas sin enrollarLa segunda parte cubre los árboles, incluyendo:· Árboles de segmentos· Árboles de trébol· Árboles de Fenwick· Árboles AVL· Árboles rojos-negros· Árboles chivos expiatorios· Treap· N-arioEn la tercera parte se analizan los conjuntos disjuntos o los conjuntos-unión, como se les conoce a vecesLa cuarta parte cubre los montones y las colas prioritarias, incluyendo:· Una breve discusión sobre los montones binarios· Montones de binomios· Montones de Fibonacci· Montones de izquierdas· Montones de K-arios· Heapsorts iterativos Encontrará un montón de ejemplos de código que le ayudarán a dar sentido a la