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中国药科大学:《数据结构》课程PPT教学课件(讲稿)第九章 排序的基本概述
文档格式:PPT 文档大小:948.5KB 文档页数:171
排序:将一组杂乱无章的数据按一定的规律 顺次排列起来
福州大学:《数据结构》课程教学资源(PPT课件讲稿)第二章 数组
文档格式:PPT 文档大小:308KB 文档页数:66
一、 作为抽象数据类型的数组 二、顺序表 三、 稀疏矩阵 四、 字符串
北京邮电大学:《数据库设计与开发》第二章(2-1)数据存储
文档格式:PPT 文档大小:128.5KB 文档页数:32
数据存储技术的重要目标就是尽可能减少读写数据所需的磁盘访问(IO操作)次数,尽可能使数据驻留在内存中。 均衡负载提高效率! 2.1.1数据的磁盘存储 2.1.2索引 2.1.3聚簇索引与非聚簇索引 2.1.4散列(HASH)簇存储
西安石油大学:《数据结构》精品课程资源(PPT教学课件)使用C语言(第4版)第02章 线性表
文档格式:PPT 文档大小:673KB 文档页数:60
线性表抽象数据类型 顺序表 单链表 循环单链表 循环双向链表 静态链表 设计举例
福州大学:《数据结构》课程教学资源(习题解答)第2章 数组
文档格式:DOC 文档大小:152.5KB 文档页数:13
作为抽象数据类型数组的类声明。 #include //在头文件“array.h”中 #include const int DefaultSize = 30;
重庆大学:《数据仓库与数据挖掘 Data Warehouse and Data mining》课程PPT教学课件(英文版)Chapter 9 Outlier Analysis
文档格式:PPT 文档大小:855KB 文档页数:49
◼ Outlier and Outlier Analysis ◼ Outlier Detection Methods ◼ Statistical Approaches ◼ Proximity-Base Approaches ◼ Clustering-Base Approaches ◼ Classification Approaches ◼ Summary
重庆大学:《数据仓库与数据挖掘 Data Warehouse and Data mining》课程PPT教学课件(英文版)Chapter 8 Cluster Analysis:Basic Concepts and Methods
文档格式:PPTX 文档大小:2.39MB 文档页数:97
◼ Cluster Analysis: Basic Concepts ◼ Partitioning Methods ◼ Hierarchical Methods ◼ Density-Based Methods ◼ Grid-Based Methods ◼ Evaluation of Clustering ◼ Summary
重庆大学:《数据仓库与数据挖掘 Data Warehouse and Data mining》课程PPT教学课件(英文版)Chapter 7 Classification:Basic Concepts
文档格式:PPT 文档大小:1.41MB 文档页数:76
◼ Classification: Basic Concepts ◼ Decision Tree Induction ◼ Bayes Classification Methods ◼ Rule-Based Classification ◼ Model Evaluation and Selection ◼ Summary
重庆大学:《数据仓库与数据挖掘 Data Warehouse and Data mining》课程PPT教学课件(英文版)Chapter 5 Mining Frequent Patterns, Association and Correlations:Basic Concepts and Methods
文档格式:PPT 文档大小:2.07MB 文档页数:78
◼ Basic Concepts ◼ Frequent Itemset Mining Methods ◼ Which Patterns Are Interesting?—Pattern Evaluation Methods ◼ Summary
重庆大学:《数据仓库与数据挖掘 Data Warehouse and Data mining》课程PPT教学课件(英文版)Chapter 3 Data Preprocessing
文档格式:PPT 文档大小:594KB 文档页数:55
◼ Data Preprocessing: An Overview ◼ Data Quality ◼ Major Tasks in Data Preprocessing ◼ Data Cleaning ◼ Data Integration ◼ Data Reduction ◼ Data Transformation and Data Discretization ◼ Summary
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