数据科学家们必须掌握的五种数据结构

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在机器学习（ML）和数据科学过程中，算法模型的性能和可扩展性往往取决于所选择的底层数据结构。无论是处理大型数据集、管理复杂关系，还是优化算法效率，选择合适的数据结构都至关重要。 数组/矩阵（Arrays）、堆（heaps）、哈希表(hash tables)、树(trees)和图(graphs)：这些不仅是理论概念，更是实用工具，能使模型运行更快、占用更少的内存，并处理更复杂的任务。 接下来介绍一些这些关键的数据结构，揭示它们在各种机器学习应用中的重要作用，并探讨如何通过它们提升模型的能力。 数组和矩阵(Arrays and Matrices) 数组和矩阵是计算机科学和机器学习中最基础的数据结构之一。 数组是存储在连续内存块中的元素集合，通常元素类型相同。数组是按索引访问的，这意味着每个元素都可以通过其索引（即数组中的位置）进行访问。 矩阵是二维数组 ………………………………