課程概述
大數據算法這門課程旨在通過講授一些大數據上基本算法設計思想,包括概率算法、I/O有效算法和並行算法,讓聽課的同學們接觸到和傳統算法課程不一樣的算法設計與分析思路,並且以最新的研究成果為導向,讓參與這門課程學習的同學瞭解大數據算法的前沿知識。通過這門課程的學習,同學可以掌握大數據算法設計的基本思想,並通過本門課程的作業,掌握大數據算法設計與分析的技術。
教學單元
第一單元 大數據算法概述
第二單元 亞線性算法概述
第三單元 亞線性算法例析
第四單元 外存算法概述
第五單元 外存查找結構
第六單元 外存圖數據算法
第七單元 基於MapReduce的並行算法設計
第八單元 MapReduce算法例析
第九單元 非MapReduce的並行算法設計
第十單元 眾包算法
課程列表
名稱 時間長度
第01講 1.1 大數據的定義與特點.mp4
第02講 1.2.1 大數據算法(上).mp4
第03講 1.2.2 大數據算法(中).mp4
第04講 1.2.3 大數據算法(下).mp4
第05講 1.3 大數據算法設計與分析.mp4
第06講 2.1 亞線性算法定義.mp4
第07講 2.2 水庫抽樣-空間亞線性算法.mp4
第08講 2.3 平面圖直徑—時間亞線性計算算法.mp4
第09講 2.4 全0數組判定—時間亞線性判定算法.mp4
第10講 3.1 數據流中頻繁元素——基礎知識.mp4
第11講 3.2 數據流中頻繁元素——算法與分析.mp4
第12講 3.3 生成樹權重(一).mp4
第13講 3.4 生成樹權重(二).mp4
第14講 3.5 數組有序性判定.mp4
第15講 4.1 外存存儲結構與外存算法.mp4
第16講 4.2 外部排序算法(一).mp4
第17講 4.3 外部排序算法(二).mp4
第18講 4.4 外存查找樹.mp4
第19講 5.1 B樹(一).mp4
第20講 5.2 B樹(二).mp4
第21講 5.3 KD樹.mp4
第22講 6.1 表排序及其應用.mp4
第23講 6.2 時間前向處理方法.mp4
第24講 6.3 縮圖法.mp4
第25講 7.1 MapReduce概述.mp4
第26講 7.2 字數統計.mp4
第27講 7.3 平均數計算.mp4
第28講 7.4 單詞貢獻矩陣的計算.mp4
第29講 8.1 連接算法.mp4
第30講 8.2 圖算法(一).mp4
第31講 8.3 圖算法(二).mp4
第32講 9.1 基於迭代處理平台的並行算法.mp4
第33講 9.2 基於迭代處理平台的並行算法.mp4
第34講 10.1 眾包的定義.mp4
第35講 10.2 眾包的實例.mp4
第36講 10.3 眾包的要素.mp4
第37講 10.4 眾包算法例析.mp4
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