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大数据应用已成为行业热点和产业发展新增长点，数据科学与计算技术也是*的前沿领域，其中，大数据计算分析提供了核心的技术支撑。本书从大数据计算系统的三个层次对数据模型、处理算法、计算模型与架构、开发技术标准等内容进行了综合性的介绍，重点阐述了各类数据分析算法和MapReduce，图并行计算，交互式处理，流计算，内存计算等计算架构。本书适合作为数据科学与大数据计算技术、计算机科学与技术、互联网应用系统、物联网工程等专业相关课程的教材。

这是一本博大精深但又不太技术的指南，向你介绍数据科学的基本原则，并带领你全程浏览从所搜集数据中抽取有用知识和商业价值所必需的“数据分析思维”。通过学习数据科学原则，你将领略当今用到的诸多数据挖掘技巧。更重要的是，这些原则支撑着通过数据挖掘技巧解决商业问题所需的手段和策略。

本书共三篇，按数据结构与算法的初级、中级、不错三个层次编排，其中：初级（即上篇）部分是C语言程序设计基本知识要点提炼；中级（即中篇）部分描述的是简单数据结构，如线性表、栈、队列；不错（即下篇）部分描述的是复杂数据结构，如二叉树、图。每一部分又各包括基础与实战两部分，其中基础是基本内容的提炼讲解，包括数据结构的逻辑特性、顺序与链式存储方式和基本操作算法，并给出对应的用C语言实现的参考代码，实战则是对此结构的具体应用，以题目描逑和具体要求的方式给出。本书从基础编程语言开始介绍，过渡到让读者从数据结构角度设计算法，以逐渐掌握解决编程问题的合理方法与思路，并进一步与具体应用相结合达到实战训练的目的。各篇基础部分用浅显易懂的语言描述数据结构基础知识，并在基本操作的实现上提供了大量源代码：各篇实战部分则与应用相结合给出了启发式的题目及要求。按本书各题目进行训练，可以帮助读者有效地理解数据结构课程的内涵，并进一步提高工程实践能力。本书可作为普通高等院校计算机类专业C语言程序设计、数据结构等课程的实践训练教材，特别是可以作为清华大学出版社严蔚敏版《数据结构》（C语言版）的辅助实验教材与学习指导书。

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本书针对大数据的数据体量大、数据类型繁多、处理速度快、价值密度高等特点，以粒计算方法为理论基础，以经典粗糙集模型和区间值信息系统为研究对象，以Hadoop开源平台为实验环境，构建大数据下知识约简计算模型及知识获取方法。本书主要介绍大数据下Pawlak模型知识约简、区间值信息系统知识约简、层次粗糙集模型知识约简及知识获取的理论、模型和方法，并力求展现大数据下粒计算的**研究成果。

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