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第一章 离线算法基础概念 #

1.1 离线算法定义与特征 #

1.1.1 离线算法基本概念 #

1.1.2 离线与在线算法对比 #

1.1.3 离线算法适用场景 #

1.2 离线算法设计原则 #

1.2.1 预处理技术 #

1.2.2 批量处理策略 #

1.2.3 数据预分析 #

1.3 离线算法复杂度分析 #

1.3.1 时间复杂度分析 #

1.3.2 空间复杂度分析 #

1.3.3 离线算法优化目标 #

第二章 经典离线算法 #

2.1 排序类离线算法 #

2.1.1 归并排序 #

2.1.2 快速排序 #

2.1.3 堆排序 #

2.1.4 基数排序 #

2.2 图论离线算法 #

2.2.1 最小生成树算法 #

2.2.2 最短路径算法 #

2.2.3 连通分量算法 #

2.2.4 拓扑排序算法 #

2.3 字符串处理离线算法 #

2.3.1 后缀数组构建 #

2.3.2 KMP算法 #

2.3.3 后缀自动机 #

2.3.4 字典树构建 #

第三章 离线查询处理算法 #

3.1 莫队算法 #

3.1.1 基础莫队算法 #

3.1.2 带修改莫队算法 #

3.1.3 树上莫队算法 #

3.1.4 莫队算法优化技巧 #

3.2 离线处理查询技术 #

3.2.1 查询预处理 #

3.2.2 批量查询优化 #

3.2.3 查询重排序策略 #

3.3 区间查询离线算法 #

3.3.1 离线区间最值查询 #

3.3.2 离线区间和查询 #

3.3.3 离线区间统计查询 #

第四章 离线数据处理技术 #

4.1 数据预处理算法 #

4.1.1 数据清洗算法 #

4.1.2 数据规范化 #

4.1.3 特征提取算法 #

4.2 批量计算技术 #

4.2.1 MapReduce框架 #

4.2.2 批量图计算 #

4.2.3 批量矩阵运算 #

4.3 数据压缩与索引 #

4.3.1 离线数据压缩 #

4.3.2 索引构建算法 #

4.3.3 数据分片策略 #

第五章 离线算法在系统中的应用 #

5.1 数据库系统中的离线算法 #

5.1.1 查询优化器 #

5.1.2 索引构建 #

5.1.3 数据仓库处理 #

5.2 分布式系统中的离线算法 #

5.2.1 批处理系统 #

5.2.2 数据同步算法 #

5.2.3 容错处理机制 #

5.3 大数据处理中的离线算法 #

5.3.1 Hadoop生态系统 #

5.3.2 Spark批处理 #

5.3.3 数据挖掘算法 #

第六章 离线算法优化技术 #

6.1 并行化离线算法 #

6.1.1 多线程优化 #

6.1.2 分布式计算 #

6.1.3 GPU加速技术 #

6.2 内存优化策略 #

6.2.1 缓存优化 #

6.2.2 内存管理 #

6.2.3 数据结构优化 #

6.3 算法选择与调优 #

6.3.1 算法性能评估 #

6.3.2 参数调优 #

6.3.3 混合算法设计 #

第七章 离线算法前沿发展 #

7.1 新型离线算法研究 #

7.1.1 机器学习中的离线算法 #

7.1.2 量子计算离线算法 #

7.1.3 近似算法发展 #

7.2 离线算法理论进展 #

7.2.1 复杂度理论 #

7.2.2 下界证明技术 #

7.2.3 算法设计范式 #

7.3 实际应用挑战 #

7.3.1 大规模数据处理 #

7.3.2 实时性要求提升 #

7.3.3 资源约束优化 #