概率数据结构与算法 : 面向大数

本书共6章。每章都专门针对大数据应用中的一个特定问题，首先对该问题进行深入的解释，然后介绍可用于有效解决该问题的数据结构和算法。

第1章简要概述了概率数据结构中广泛使用的散列函数和散列表。第2章专门介绍近似成员查询，这是概率数据结构著名的用例之一。第3章讨论了用来辅助估算元素基数的概率数据结构。第4章和第5章讨论流式场景下与频数和排序相关的重要指标的计算。第6章包含用于解决相似性问题的数据结构和算法，尤其是近邻搜索问题。

安德烈·加霍夫

（Andrii Gakhov）

数学家和软件工程师，拥有数学建模和数值方法方向的博士学位。他曾在乌克兰的哈尔科夫国立大学计算机科学学院任教多年，目前是Ferret go GmbH的一名软件从业人员，后者是德国领先的社区审核、自动化和分析公司。他的研究兴趣包括机器学习、流数据挖掘和数据分析。