具体描述
《零基础学大数据算法》是通俗易懂的大数据算法教程。通篇采用师生对话的形式，旨在用通俗的语言、轻松的气氛，帮助读者理解大数据计算领域中的基础算法和思想。
《零基础学大数据算法》由背景篇、理论篇、应用篇和实践篇四部分组成。背景篇介绍大数据、算法、大数据算法等基本概念和背景；理论篇介绍解决大数据问题的亚线性算法、磁盘算法、并行算法、众包算法的基本思想和理论知识；应用篇介绍与大数据问题息息相关的数据挖掘和推荐系统的相关知识；实践篇从实际应用出发，引导读者动手操作，帮助读者通过实际程序和实验验证磁盘算法、并行算法和众包算法。
在讲解每一个大数据问题之前，《零基础学大数据算法》都会介绍大量的经典算法和基础数据结构知识，不仅可以帮助学习过数据结构与算法、算法设计与分析等课程的同学复习，同时能够让入门的“小菜鸟”们，不会因为没有学习过经典算法而对《零基础学大数据算法》望而却步，轻松地掌握大数据算法！
作者简介
目录信息
第1 章何谓大数据 ..... 4
1.1身边的大数据 4
1.2大数据的特点和应用 ............ 6
第2 章何谓算法 ................................ 8
2.1算法的定义 .... 8
2.2算法的分析 .. 14
2.3基础数据结构——线性表 .. 24
2.4递归——以阶乘为例 .......... 28
第3 章何谓大数据算法 ................... 31
第2 篇 理论篇
第4 章窥一斑而见全豹——亚线性算法 ............... 34
4.1亚线性算法的定义 .............. 34
4.2空间亚线性算法 .................. 35
4.2.1水库抽样 .................. 35
4.2.2数据流中的频繁元素 ...................... 37
4.3时间亚线性计算算法 ......... 40
4.3.1图论基础回顾 .......... 40
4.3.2平面图直径 .............. 45
4.3.3最小生成树 .............. 46
4.4时间亚线性判定算法 .......... 53
4.4.1全0 数组的判定 ...... 53
4.4.2数组有序的判定 ...... 55
第5 章价钱与性能的平衡——磁盘算法 ............... 58
5.1磁盘算法概述 ...................... 58
5.2外排序 ......... 62
5.3外存数据结构——磁盘查找树 .................. 71
5.3.1二叉搜索树回顾 ...... 71
5.3.2外存数据结构——B 树 ................... 78
5.3.3高维外存查找结构——KD 树 ....... 80
5.4表排序 ......... 83
5.5表排序的应用 ...................... 86
5.5.1欧拉回路技术 .......... 86
5.5.2父子关系判定 .......... 87
5.5.3前序计数 .................. 88
5.6时间前向处理技术 .............. 90
5.7缩图法 ......... 98
第6 章1+1>2——并行算法 .......... 103
6.1MapReduce 初探 ................ 103
6.2MapReduce 算法实例 ........ 106
6.2.1字数统计 ................ 106
6.2.2平均数计算 ............ 108
6.2.3单词共现矩阵计算 .111
6.3MapReduce 进阶算法 ........ 115
6.3.1join 操作 ................. 115
6.3.2MapReduce 图算法概述 ................ 122
6.3.3基于路径的图算法 125
第7 章超越MapReduce 的并行计算 .................. 131
7.1MapReduce 平台的局限 .... 131
7.2基于图处理平台的并行算法 .................... 136
7.2.1概述 136
7.2.2BSP 模型下的单源最短路径 ........ 137
7.2.3计算子图同构 ........ 141
第8 章众人拾柴火焰高——众包算法 ................. 144
8.1众包概述 .... 144
8.1.1众包的定义 ............ 144
8.1.2众包应用举例 ........ 146
8.1.3众包的特点 ............ 149
8.2众包算法例析 .................... 152
第3 篇 应用篇
第9 章大数据中有黄金——数据挖掘 ................. 158
9.1数据挖掘概述 .................... 158
9.2数据挖掘的分类 ................ 159
9.3聚类算法——k-means ....... 160
9.4分类算法——Naive Bayes 166
第10 章推荐系统 ... 170
10.1推荐系统概述 .................. 170
10.2基于内容的推荐方法 ...... 173
10.3协同过滤模型 .................. 176
第4 篇实践篇
第11 章磁盘算法实践 ................... 186
第12 章并行算法实践 ................... 194
12.1Hadoop MapReduce 实践 194
12.1.1环境搭建 .............. 194
12.1.2配置Hadoop ......... 201
12.1.3“Hello World”程序—— WordCount ................. 203
12.1.4Hadoop 实践案例——记录去重 . 213
12.1.5Hadoop 实践案例——等值连接 . 216
12.1.6多机配置 .............. 221
12.2适于迭代并行计算的平台——Spark ..... 224
12.2.1Spark 初探 ............ 224
12.2.2单词出现行计数 .. 230
12.2.3在Spark 上实现WordCount ....... 236
12.2.4在HDFS 上使用Spark ................ 241
12.2.5Spark 的核心操作——Transformation 和Action ...................... 244
12.2.6Spark 实践案例——PageRank .... 247
第13 章众包算法实践 ................... 251
13.1认识AMT . 251
13.2成为众包工人 .................. 252
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这本书的装帧质量真的让人眼前一亮，硬壳精装，拿在手里很有分量感，感觉是那种可以长期放在书架上随时翻阅的工具书。我翻到中间部分，发现它居然还配有大量的图示和流程图，这些可视化元素极大地降低了理解复杂算法流程的难度。我以前看很多电子书或者盗版资源，图都是模糊不清的，严重影响学习体验。这本书在图文排版上的精细程度，显示出出版方对读者的尊重。我最看重的，是它是否能提供不同难度梯度的练习题或思考题。毕竟，光看不练假把式，我希望能在学习完一个章节后，通过动手实践来检验自己对知识的掌握程度。如果配套的习题设计得巧妙，能引导我思考算法在不同约束条件下的表现差异，那这本书的价值就不仅仅停留在理论层面了。
评分说实话，我买这本书之前其实有点犹豫，因为市面上讲算法的书籍很多，很多都写得云山雾罩，读起来特别晦涩。但是这本《零基础学大数据算法》给我的第一印象是，它试图用一种非常贴近生活的比喻来解释那些高深的数学概念。比如，它讲到某些排序算法时，竟然用了超市里顾客排队结账的场景来类比，一下子就把抽象的逻辑变得具体可感了。这种“化繁为简”的处理方式，对于我这种数学背景不那么强的读者来说，简直太友好了。我特别欣赏作者没有直接堆砌公式，而是先建立一个直观的理解框架，然后再慢慢引入数学推导。我希望这本书能帮助我建立起对算法的“直觉”，而不是死记硬背。如果能做到这一点，那这本书的价值就无可替代了。
评分我目前在一家互联网公司做产品经理，日常工作经常需要和数据分析师打交道，很多时候他们讨论的那些模型优化、特征工程的术语我听得一知半解，非常受挫。所以，我这次下决心要恶补一下基础知识。这本书的内容结构划分得非常合理，我注意到它似乎是按照“问题提出—理论介绍—代码实现—案例分析”的链条来推进的。这种模块化的学习路径，非常适合我这种需要快速掌握核心概念并能应用到工作场景中的人。我特别关注它对一些经典机器学习算法（比如决策树、支持向量机）的讲解是否深入，毕竟这些是大数据处理中最常用的“瑞士军刀”。如果这本书能在讲解原理的同时，还能给出一些如何在实际数据集中应用这些算法的思考方向，那就太棒了，我期待看到它在实战层面能给我带来多少启发。
评分这本书的封面设计挺吸引人的，那种深邃的蓝色背景搭配着亮眼的橙色字体，一下子就抓住了我的眼球。我拿到手的时候，首先注意到的是它的厚度，感觉内容量非常扎实。翻开扉页，看到作者的简介，感觉他在这方面肯定有不少经验积累，这让我对书的内容充满了期待。我本身是对数据科学有点兴趣，但基础比较薄弱，所以“零基础”这三个字对我来说简直是救命稻草。我希望能通过这本书，系统地了解大数据领域里那些复杂算法的底层逻辑，而不是仅仅停留在调用API的层面。这本书的排版看着很舒服，字号大小适中，段落之间的留白也处理得恰到好处，让人在长时间阅读时眼睛不容易疲劳。这种细节上的用心，往往预示着作者在内容组织上也下了大功夫。我希望它能像一个耐心十足的老师，一步一步引导我进入这个高深莫测的领域。
评分我前前后后试过好几本大数据入门的书籍，很多都把重点放在了Hadoop、Spark这类工具的使用上，而对核心的“算法”本身着墨不多，读完后感觉自己只是学会了如何“操作机器”，却不明白机器内部的“思想”。这本书的书名明确指出了核心——“算法”，这正是我需要的。我关注的是它如何处理“大数据”这个限制条件对经典算法带来的挑战。例如，当数据量达到TB甚至PB级别时，传统的内存算法如何进行优化和分布式改造？我希望作者能清晰地阐述这些在海量数据背景下的算法设计思路和工程实现上的权衡取舍。如果能深入讲解并行计算和流式处理的思想如何融入到算法设计中，那这本书就真正称得上是大数据领域的“内功心法”宝典了，远超一般的使用手册类书籍。
评分粗略看了一遍，没有特别深的感悟，也没留下清晰的印象和知识架构。举的例子还行，浅入浅出吧~~~
评分概念介绍……
评分粗略看了一遍，没有特别深的感悟，也没留下清晰的印象和知识架构。举的例子还行，浅入浅出吧~~~
评分粗略看了一遍，没有特别深的感悟，也没留下清晰的印象和知识架构。举的例子还行，浅入浅出吧~~~
评分粗略看了一遍，没有特别深的感悟，也没留下清晰的印象和知识架构。举的例子还行，浅入浅出吧~~~
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有