学习数据结构的心得体会
数据结构学习体会及教学建议时间过的很快，一转眼一学期的数据结构课程就已经快要告一段落了，在接触这么课以前，我觉得编程无非就是会写代码就好了。
然而事实上数据结构对于程序来说，有着非常重要的地位。
随着计算机应用领域的不断扩大，非数值计算的问题占据了当今计算机应用的绝大部分，简单的数据类型已经远远不能满足需要，个数据元素之间的复杂关系已经不是普通数学方程式能够表达的了，所以数据结构就扮演了十分重要的角色。
在学期初，我觉得数据结构还是比较简单的，但可能由于之前c语言学习对指针掌握的不够熟练，导致在数据结构中接触到与指针有关的问题，例如线性表，堆栈，队列，二叉树等问题的时候，都会显得有些吃力。
但是在不断学习数据结构的过程中我也不断加强了对指针的学习，现在我已经能够基本掌握指针的相关知识并且能够熟练运用了。
这一学期的学习下来我发现想要学好数据结构有以下几点经验{虽然可能我的数据结构学的并不是很好}1.初步了解算法思想、原理想要弄清楚一个算法的实现，首先要知道这个算法的大致原理，这是最简单的一步，也是最基础的一步，只有明白算法想要干什么，才能弄清楚相应的代码段是为什么2.钻研课本代码段对于书上的算法代码，我们一定要仔细钻研每一步的具体含义和目的，在此基础上深入的了解算法的实现过程，而不是一味的四级硬背，不仅无聊，而且效率低下。
3.查找各种算法资料例如排序算法，其实历史上有很多不同的排序算法，书上
以大数据时代为题写一篇年终总结
大数据开发首先要对算法有一定的研究，其次就是开发需要用到的框架，包括hadoop、spark、etl，以及存储技术，kv数据库，mongo等等，好多
各种SAR成像算法总结
各种SAR成像总结1SAR成像原理SAR成像处目的是要得到目标区域系数的分布，它是一个二维相关处理过程，通常可以分成距离向处理和方位向处理两个部分。
在处理过程中，各算法的区别在于如何定义雷达与目标的距离模型以及如何解决距离－方位耦合问题，这些问题直接导致了各种算法在成像质量和运算量方面的差异。
一般来说，忽略多普勒频移所引起的距离向相位变化，距离向处理变为一维的移不变过程且相关核已知，即退化为一般的脉冲压缩处理；同时将雷达与目标的距离按2阶Taylor展开并忽略高次项，则方位向处理也是一个一维的移不变过程，并退化为一般的脉冲压缩处理，这就是经典的距离多普勒（Range-DopplerRD）算法的实质。
若考虑多普勒频移对距离向相位的影响，同时精确的建立雷达与目标的距离模型，则不论距离向处理还是方位向处理都变为二维的移变相关过程。
线性调频尺度变换（Chirp-ScalingCS）算法即在此基础之上将二维数据变换到频域，利用ChirpScaling原理及频域的相位校正方法，对二维数据进行距离徙动校正处理、距离向及方位向的聚焦处理，最终完成二维成像处理。
当方位向数据积累延迟小于全孔径时间（即方位向为子孔径数据）的情况下，方位向处理必须使用去斜（dechirp）处理及频谱分析的方法。
在RD和CS算法的基础之上，采用dechirp处理及频谱分析的方法完成方位向处理的算法分别称为频谱分析（SPECAN）算法和扩展CS（ExtendedChirpScalingECS）算法。
1.1SAR成
听面向领域的数据驱动的数据挖掘心得体会王国胤主讲
1，关联规则的采样挖掘关则的通常与事务处理与关系数据库相关，务需要反复遍历数据因此在大数据集上将花费大量的时间。
有很多的算法可以改进关联规则算法的效率与精度，但在精度保证的前提下，采样是最直接与最简单的改进效率的方法。
2.分类的采样分类一般分为三种类型:决策树、神经网络及统计方法(如无偏差分析)，在这些算法中均有使用采样的案例。
分类的采样一般有四种，一种是随机采样，另外三种是非随机采样，分别是“压缩重复”、“窗口”及“分层”。
3.聚类的采样在聚类中进行采样有若干的用途。
有些聚类算法使用采样进行初始化工作，例如，利用采样得到的样本得到初始化的参数，然后再对大数据集进行聚类。
当处理大数据集时，需要降低算法使用的空间。
为了得到较好的聚类，根据数据的分布情况需要采用不同的采样方法。
随机采样仍然是一种常规的方法，在随机采样忽略了小的聚类的情况下，一般采用非随机采样的方法。
非随机采样的方法中最常用的是分层采样。
例如，在密度差别很大的数据集中，根据密度的不同，采样的样本数量可以不同，在密度较高的区域采样的次数少一些，而在密度稀疏的区域，采样的次数多一些。
4.扩充(Scaling-Up)的数据挖掘算法的采样扩充是指利用已有的数据挖掘算法能够高敛地处理大数据集。
当数据挖掘的算法初期是处理小数据集的情况下，处理大数据集就会受到限制。
在这种情况下，一般会采用分而抬之的方法:将大数据集分解成较小的互不重叠的数据集，利用己有算法进行处理，然后，将小数据集得出的结果合并成最终的结果。
需要注意的是，这种方法等价于将困难转嫁到合并步骤，即需要复杂的处理才能得到正确的结果。
因此，整体的复杂性没有降低。
平九刘谛伊颂筌序赵皎伯圆访谆妃袭准巨一京堂
如何将数据结构运用到实际的编程中去，那位高人有心得体会，不妨分享一下~~~
首先你要认识到数据结构是个什么东西，然后就自然就会用了哦
