See how to use data structures such as arrays, stacks, trees, lists, and graphs through real-world examples
Find out about important and advanced data structures such as searching and sorting algorithms
Understand important concepts such as big-o notation, dynamic programming, and functional data structured

Book Description:

In this book, we cover not only classical data structures, but also functional data structures.

We begin by answering the fundamental question: why data structures? We then move on to cover the relationship

between data structures and algorithms, followed by an analysis and evaluation of algorithms. We introduce the fundamentals of data structures, such as lists, stacks, queues, and dictionaries, using real-world examples. We also cover topics such as indexing, sorting, and searching in depth.

Later on, you will be exposed to advanced topics such as graph data structures, dynamic programming, and randomized algorithms. You will come to appreciate the intricacies of high performance and scalable programming using R. We also cover special R data structures such as vectors, data frames, and atomic vectors.

With this easy-to-read book, you will be able to understand the power of linked lists, double linked lists, and circular linked lists. We will also explore the application of binary search and will go in depth into sorting algorithms such as bubble sort, selection sort, insertion sort, and merge sort.

What You Will Learn:

Understand the rationality behind data structures and algorithms
Understand computation evaluation of a program featuring asymptotic and empirical algorithm analysis
Get to know the fundamentals of arrays and linked-based data structures
Analyze types of sorting algorithms
Search algorithms along with hashing
Understand linear and tree-based indexing
Be able to implement a graph including topological sort, shortest path problem, and Prim's algorithm
Understand dynamic programming (Knapsack) and randomized algorithms

Who this book is for:

This book is for R developers who want to use data structures efficiently. Basic knowledge of R is expected.

"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.

Informazioni sull’autore

Dr. PKS Prakash is PhD in Industrial and System Engineering from Wisconsin-Madison, US. He defended his second PhD in Engineering from University of Warwick, UK. He has provided data science support to numerous leading companies in healthcare, manufacturing, pharmaceutical and e-commerce domain on a wide range of business problems related to predictive and prescriptive modelling, virtual metrology, predictive maintenance, root cause analysis, process simulations, fraud detection, early warning systems and so on. Currently, he is working as Vice President and Practice Lead for Data Science at Dream11. Dream11 offers the world's largest fantasy cricket, football & kabaddi games of skill. He has published widely in research areas of operational research & management, soft computing tools and advance algorithms in manufacturing and healthcare domain in leading journals such as IEEE-Trans, EJOR, IJPR among others. He has contributed chapter in "Evolutionary Computing in Advanced Manufacturing" and edited an issue on "Intelligent Approaches to Complex Systems"4. Acknowledgements - people you'd like to thank for their help in producing this book, (friends, family, etc) - this part is written in the first person.The completion of this book have not been possible without the participation and assistance of so many people whose name may not all be enumerated. Their contribution is sincerely appreciated and gratefully acknowledge. However, we would like to express our deep appreciation and indebtedness particularly all members of PACKT team involved in the project. The book arose with an idea with early discussion with Denim Pinto (Acquisition Editor) so we want extend special thanks him as without his input this book would never have happened. Also, we want to thank Pooja Mhapsekar & Siddhi Chavan (Content Editor) & Sunith Shetty (Technical Editor) for ensuring timely publication this book. We would like to extend thanks to Vahid Mirjalili (Reviewer) whose feedbacks have helped us tremendously to improve the book.

Achyutuni Sri Krishna Rao is a Data Scientist, a Civil Engineer and an Author. He has spent last 4 years in developing many data science solutions to solve problems from leading companies in healthcare, pharmaceutical and manufacturing domain. He is working as Data Science Consultant at ZS Associates. Sri Krishnas background involves a masters in Enterprise Business Analytics and Machine Learning from National University of Singapore, Singapore. His other educational background involves a Bachelors from National Institute of Technology Warangal, India. Sri Krishna has published widely in research areas of civil engineering. He has contributed in a book titled Algorithms and Data Structures using R published by PACKT.

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Diritto di recesso

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Informazioni sul diritto di recesso

Diritto legale di recesso

Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni senza fornire alcuna motivazione.

Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.

Per esercitare il diritto di recesso, compila e invia elettronicamente una dichiarazione esplicita sul nostro sito Web, alla voce “I miei acquisti” nella sezione “Mio account”. Ti comunicheremo senza indugio una conferma di ricezione di tale recesso su un supporto durevole (ad es. via e-mail).

Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.

Effetti del recesso

In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).

Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.

Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.

Il rimborso sarà effettuato utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente concordato altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso.

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R Data Structures and Algorithms

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