清华大学大数据算法基础课程概览

"清华大学的大数据算法基础课程，由武永卫教授主讲，旨在系统性地介绍大数据算法的基础，强调解决问题的思路学习。课程涵盖算法基础、数据结构、大数据算法设计与分析，适合对算法有一定了解的研究生一年级学生，特别是大数据方向的学生。课程内容包括但不限于算法基础、流计算、外存算法、散列表、图算法、数据流挖掘、聚类算法和PageRank等。参考教材包括《算法导论》、《Mining of Massive Datasets》、《大数据日知录：架构与算法》和《Programming Pearls》。" 该课程由清华大学计算机系高性能计算研究所的武永卫教授负责，他专注于分布式处理研究，课程还配备有两位助教，负责作业批改、答疑和习题讲解。课程设计遵循从简单到复杂的进阶方式，首先从排序和基础算法开始，然后逐步深入到流计算、外存算法、散列表等复杂主题。 课程的主要目标是解决大数据平台和应用中的实际问题，而不是过分关注算法的复杂性分析或理论证明。课程内容包括： 1. **算法基础**：介绍算法的基本概念和策略，如分治法和概率分析及随机算法。 2. **排序和顺序统计学**：这是算法学习的基础，讨论不同的排序算法及其效率。 3. **外存算法与查找结构**：鉴于内存限制，探讨如何在外存环境下高效地进行数据操作，涉及二叉查找树、B树、B-树和B+树等数据结构。 4. **散列表**：讲解直接寻址表、散列函数和冲突处理策略，以及它们在大数据处理中的应用。 5. **流计算**：讨论流数据的实时处理算法，这对于实时数据分析至关重要。 6. **图算法**：在大数据中，图可以用来表示复杂的关系，课程可能涉及图的遍历、最短路径等问题。 7. **数据流挖掘**、**聚类算法**和**PageRank**：这些都是大数据分析中的核心算法，用于模式发现、数据分类和网页排名。 参考书目提供了丰富的学习资料，帮助学生深入理解各个主题，并结合实际案例进行学习。这门课程对于希望在大数据领域深化算法知识的学生来说是一次宝贵的学习机会。