面对大数据和人工智能技术及应用的迅猛发展，传统的数据结构与算法课程的教学内容和教学模式亟待改革，以适应大数据和人工智能专业人才培养的需要。本书就是为满足这种需要而编写的。本书共15章，主要内容包括大数据概念、Python语言基础、线性表、栈与队列、数组与字符串、树、图等经典数据结构，键值对、嵌套数据结构、列存储结构等面向大数据计算的新型数据结构，排序算法、查找算法、基础算法设计、机器学习算法基础、大数据框架下的算法设计等经典基础算法和大数据常用算法。本书兼顾每种数据结构的抽象逻辑结构及其物理存储形式，使学生对数据结构的设计原理、实现方法、存储机制有较深刻的认识。
本书可作为计算机科学与技术、软件工程、大数据技术与应用、人工智能等专业数据结构与算法及相关课程的教材。

第1章 大数据概论
1.1 数据
1.2 数据结构
1.2.1 数据逻辑结构
1.2.2 数据物理结构
1.3 大数据计算
本章小结
本章习题
第2章 Python语言基础
2.1 Python安装
2.2 Python数据类型
2.2.1 int类型
2.2.2 float类型
2.2.3 字符串
2.2.4 序列数据
2.3 Python程序控制
2.3.1 条件判断
2.3.2 循环控制
2.3.3 异常处理
2.4 Python函数
本章小结
本章习题
课程实验
第3章 线性表
3.1 线性表
3.2 顺序表
3.2.1 顺序表动态存储
3.2.2 顺序表静态存储
3.2.3 顺序表的实现
3.3 链表
3.3.1 单链表
3.3.2 双链表
3.3.3 单向循环链表
3.3.4 双向循环链表
3.4链表的应用
……
第4章 栈与队列
第5章 数组与字符串
第6章 树与二叉树
第7章 图
第8章 键值对
第9章 嵌套数据结构
第10章 列存储结构
第11章 排序算法
第12章 查找算法
第13章 基础算法设计
第14章 机器学习算法基础
第15章 大数据框架下的算法设计
参考文献