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关键词： 学习索引   机器学习   索引构建   数据结构   数据库  

摘要： 大数据时代数据呈爆发式增长,传统索引结构难以处理庞大复杂的数据,为解决这一问题,学习索引应运而生,并成为当前数据库领域的研究热点之一。学习索引利用机器学习模型进行索引构建,通过对数据和物理位置之间的关系进行训练和学习得到学习模型,掌握二者之间的分布特点和规律,从而实现对传统索引的改进和优化。大量实验表明,与传统索引相比,学习索引可以适应大规模数据集,提供更好的搜索性能,具有更低的空间要求。文中详细介绍了学习索引的应用背景,梳理了现有的学习索引模型;根据数据类型的不同,将学习索引分为一维和多维两种类别,并对每种类别中学习索引模型的优缺点和可以支持的查询进行了详细的介绍和分析;最后对学习索引的未来研究方向进行了展望,以期为相关研究提供参考。

关键词： C语言  

ISBN: (纸本)9787115597465

摘要： 全书共9章，主要内容包括绪论，线性表，栈与队列，字符串、多维数组与广义表，树与二叉树，图，排序，查找，大数据存储与检索。本书采用类C语言作为数据结构和算法的描述语言，对线性结构、树结构、图结构、排序、查找进行了详细的分析和讨论，条理清晰，讲解全面。本书在选材与编排上，贴近当前普通高等院校“数据结构”课程的教学目标，内容难度适中，符合研究生考试大纲的要求。

关键词： 数据结构  

ISBN: (纸本)9787568090216

摘要： 本书将每个项目的实现过程分成了多个任务，而每个任务又包括若干个子任务，通过对实际任务进行分析，建立合适的逻辑结构和存储结构，并选择和使用较好的数据处理方法，编写高效的算法，把真实的企业工作任务与理论知识进行了有机结合。

关键词： 数据结构  

ISBN: (纸本)9787121449789

摘要： 本书按照“数据结构－算法设计”的路线介绍数据结构与算法设计的主要内容。其中，数据结构部分包括线性表、栈、队列、字符串、数组、广义表、树和图，以及两种常用的数据操作——查找和排序；算法设计部分包括递归与分治法、动态规划、贪心法、回溯法和分支限界法；最后以“快递超市信息管理系统”为案例介绍面向实际应用开展分析、设计、编码与测试的完整过程。

关键词： 算法分析   数据结构  

ISBN: (纸本)9787121448652

摘要： 本书共10章，分别是线性表、栈和队列、串、多维数组和广义表、树、图、排序、查找和经典算法分析等。全书的算法程序基于C和Java两种语言实现。

关键词： 算法分析   数据结构  

ISBN: (纸本)9787830028466

摘要： 本书由浅入深地讲解了算法的核心内容, 并通过大量实例讲解算法的应用与算法实现, 将理论知识贯穿于应用中, 体现了理论与应用相结合的理念。全书共8章, 内容包括: 算法是程序的灵魂, 常用的算法思想, 线性表、栈和队列, 树, 图, 查找算法, 内部排序算法, 经典问题的算法与实现, 等等。

摘要： This dissertation develops a new theory of autosegmental locality for vowel harmony patterns. Vowelharmony (vh) is a type of pattern in which vowels within a word assimilate to a particular subsegmental feature. Phonological theory has proposed a variety of representational structures to describe the relationships between subsegmental features but little is known about the computational effects of these structures. In this dissertation I use Formal Language Theory, a subfield of computer science, to compare the computational complexity of vh patterns represented over strings and multi-tiered autosegmental representations (ARs). This comparison determines that multi-tiered ARs with "bottle brush" structures (Clements 1976; Hayes 1990; McCarthy 1988; Padgett 1995) are preferable to strings because they reduce the complexity of vh and create more concise descriptions of vh patterns. I extend Jardine (2016b)'s and Jardine (2017a)'s Autosegmental Strictly Local (ASL) to a new complexity class called ASLVH which encompasses vh patterns that are local over multi-tiered ARs. This new class crosscuts the established subregular stringset hierarchy (Heinz 2018; Heinz, Rawal, and Tanner 2011; Rogers et al. 2013; Rogers and Pullum 2011) because it includes patterns which when represented over strings are strictly local like in Akan, Bayinna Orochen, and Kinande; strictly piecewise like in Finnish; locally testable like in Tutrugbu; and it excludes the unattested first-last-harmony pattern which is star-free (Lai 2015; Jardine 2019). The ASLVH class encompasses vh patterns with both opaque and transparent vowels and predicts a new restriction on the locality of transparency. A contrast in the harmonic feature is shown to have no effect on the complexity of opaque vowels but it vastly increases the complexity of patterns with transparent vowels like the one in Eastern Meadow Mari.

关键词： 软件工具   程序设计  

ISBN: (纸本)9787113298548

摘要： 在计算机科学中，数据结构是一种数据组织、管理和存储的格式；简而言之，决定着数据顺序和位置关系的便是数据结构，由此可见数据结构的重要性。

关键词： 计算机专业   专业基础课   教学评价   多元化评价  

摘要： 通过分析计算机专业下开设的专业基础课在传统教学评价方式中存在的问题，同时根据教育部所提出的从根本上提高课程教学质量的要求，由此以《数据结构》课程为例分析其在传统单一化教学评价方式上的弊端，通过改进的多元化教学评价方式重新对学生所学课程进行评价，教学效果表明该评价方式既增强了学生的自觉性和使命感，又能够对学生和教师起到双方面的激励和反馈，进一步提高教学的质量和学生的实践能力。

摘要： Volumetric effects such as clouds, explosions, smoke, and fog are important scene elements for computer games. While these can be efficiently handled in a rasterizer, path tracers typically struggle to render them efficiently. In this thesis we provide the required prior knowledge to think about the different trade-offs of volume data structures, and we provide a specialized implementation for compressed density data. The resulting data structure reduces the voxel data memory footprint by a factor of 8 to 16 times over 16-bit floating point values. This is achieved by utilizing a novel method of storing density data in block-compressed textures and deduplicating homogeneous nodes. These methods allow us to store animation sequences in game-ready asset sizes and render them at real-time frame rates.