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[美] Kenneth，A.，Lambert，兰伯特 著，李军 译

图书标签:

• 数据结构
• Python
• 算法
• 编程
• 计算机科学
• 教材
• 学习
• 入门
• 基础
• 数据存储

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115464613

版次：1

商品编码：12273412

品牌：异步图书

包装：平装

丛书名： 国外著名高等院校信息科学与技术优秀教材

开本：16开

出版时间：2017-12-01

用纸：胶版纸

页数：300

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

不管你是程序设计爱好者、计算机专业的学生还是一位专业程序员，本书都是你通过Python编程语言学习面向对象设计和数据结构的不错的入门教程。通过清晰的示例、按部就班的讲解以及众多实用的练习，本书教你通过Python理解并使用数据结构。
● 使用多态和继承来设计集合类；
● 集合接口的多个实现；
● 不同的集合实现的时间/空间代价分析。

内容简介

在计算机科学中，数据结构是一门进阶性课程，概念抽象，难度较大。Python语言的语法简单，交互性强。用Python来讲解数据结构等主题，比C语言等实现起来更为容易，更为清晰。
《数据结构 Python语言描述》第1章简单介绍了Python语言的基础知识和特性。第2章到第4章对抽象数据类型、数据结构、复杂度分析、数组和线性链表结构进行了详细介绍，第5章和第6章重点介绍了面向对象设计的相关知识、第5章包括接口和实现之间的重点差异、多态以及信息隐藏等内容，第6章主要讲解继承的相关知识，第7章到第9章以栈、队列和列表为代表，介绍了线性集合的相关知识。第10章介绍了各种树结构，第11章讲解了集和字典的相关内容，第12章介绍了图和图处理算法。每章最后，还给出了复习题和案例学习，帮助读者巩固和思考。
《数据结构 Python语言描述》不仅适合高等院校计算机专业师生阅读，也适合对Python感兴趣的读者和程序员阅读。

作者简介

Kenneth A .Lambert是华盛顿与李大学的计算机科学教授和系主任。他教授编程课程30 年 ，并且是计算机科学教育的积极研究者。Lambert编著以及与人合著了一共2 5 本教材，包括与Douglas Nance和Thomas Naps编写的一系列C++ 入门教材，与Martin Osbor ne编写的一系列Java入门教材， 以及一系列Python入门教材。他还是《Easy GUI Progr amming in Python》的作者。

目录

第1章 Python编程基础 1
1．1 基本程序要素 1
1．1．1 程序和模块 1
1．1．2 Python程序示例：猜数字 1
1．1．3 编辑、编译并运行
Python程序 2
1．1．4 程序注释 3
1．1．5 词法元素 3
1．1．6 拼写和命名惯例 3
1．1．7 语法元素 4
1．1．8 字面值 4
1．1．9 字符串字面值 4
1．1．10 运算符和表达式 5
1．1．11 函数调用 5
1．1．12 print函数 5
1．1．13 input函数 5
1．1．14 类型转换函数和
混合模式运算 6
1．1．15 可选的和关键字
函数参数 6
1．1．16 变量和赋值语句 6
1．1．17 Python数据类型 7
1．1．18 import语句 7
1．1．19 获取关于程序组件
的帮助 7
1．2 控制语句 8
1．2．1 条件式语句 8
1．2．2 使用if __name__ ==
"__main__" 9
1．2．3 循环语句 10
1．3 字符串及其运算 10
1．3．1 运算符 10
1．3．2 格式化字符串以便输出 11
1．3．3 对象和方法调用 13
1．4 内建Python集合及其操作 13
1．4．1 列表 14
1．4．2 元组 14
1．4．3 遍历序列 14
1．4．4 字典 15
1．4．5 搜索一个值 15
1．4．6 对集合应用模式匹配 15
1．5 编写新的函数 16
1．5．1 函数定义 16
1．5．2 递归函数 17
1．5．3 嵌套的函数定义 19
1．5．4 高阶函数 19
1．5．5 使用lambda表达式
创建匿名函数 20
1．6 捕获异常 20
1．7 文件及其操作 21
1．7．1 文本文件的输出 22
1．7．2 将数字写入到一个
文本文件 22
1．7．3 从文本文件读取文本 23
1．7．4 从文件读取数字 24
1．7．5 使用pickle读写对象 24
1．8 创建新的类 25
1．9 编程项目 28
第2章 集合概览 30
2．1 集合类型 30
2．1．1 线性集合 30
2．1．2 层级集合 31
2．1．3 图集合 31
2．1．4 无序集合 31
2．1．5 有序集合 31
2．1．6 集合类型的分类 32
2．2 集合上的操作 32
2．3 集合的实现 34
2．4 小结 35
2．5 复习题 35
2．6 编程项目 36
第3章 搜索、排序和复杂度分析 37
3．1 评估算法的性能 37
3．1．1 度量算法的运行时间 37
3．1．2 统计指令 39
3．1．3 度量算法所使用的内存 41
3．1．4 练习3．1 41
3．2 复杂度分析 41
3．2．1 复杂度的阶 41
3．2．2 大O表示法 43
3．2．3 常量比例的作用 43
3．2．4 练习3．2 43
3．3 搜索算法 44
3．3．1 搜索最小值 44
3．3．2 顺序搜索一个列表 44
3．3．3 最好情况、最坏情况和
平均情况的性能 45
3．3．4 有序列表的二叉搜索 45
3．3．5 比较数据项 47
3．3．6 练习3．3 48
3．4 基本排序算法 48
3．4．1 选择排序 48
3．4．2 冒泡排序 49
3．4．3 插入排序 50
3．4．4 再谈最好情况、最坏情
况和平均情况的性能 52
3．4．5 练习3．4 52
3．5 更快的排序 53
3．5．1 快速排序简介 53
3．5．2 合并排序 56
3．5．3 练习3．5 59
3．6 指数算法：递归式的
Fibonacci 59
3．7 案例学习：算法探查器 61
3．7．1 需求 61
3．7．2 分析 61
3．7．3 设计 62
3．7．4 实现（编写代码） 63
3．8 小结 65
3．9 复习题 66
3．10 编程项目 67
第4章 数组和链表结构 69
4．1 数组数据结构 69
4．1．1 随机访问和连续内存 71
4．1．2 静态内存和动态内存 72
4．1．3 物理大小和逻辑大小 72
4．1．4 练习4．1 73
4．2 数组的操作 73
4．2．1 增加数组的大小 73
4．2．2 减小数组的大小 74
4．2．3 在数组中插入一项 74
4．2．4 从数组中删除一项 75
4．2．5 复杂度权衡：时间、
空间和数组 76
4．2．6 练习4．2 76
4．3 二维数组 77
4．3．1 处理网格 77
4．3．2 创建并初始化网格 77
4．3．3 定义Grid类 78
4．3．4 杂乱的网格和多维数组 79
4．3．5 练习4．3 79
4．4 链表结构 80
4．4．1 单链表结构和双链表
结构 80
4．4．2 非连续性内存和节点 81
4．4．3 定义一个单链表节点类 82
4．4．4 使用单链表节点类 82
4．4．5 练习4．4 84
4．5 单链表结构上的操作 84
4．5．1 遍历 84
4．5．2 搜索 85
4．5．3 替换 86
4．5．4 在开始处插入 86
4．5．5 在末尾插入 87
4．5．6 从开始处删除 87
4．5．7 从末尾删除 88
4．5．8 在任何位置插入 89
4．5．9 从任意位置删除 90
4．5．10 复杂度权衡：时间、
空间和单链表结构 91
4．5．11 练习4．5 92
4．6 链表的变体 92
4．6．1 带有一个哑头节点
的循环链表结构 92
4．6．2 双链表结构 93
4．6．3 练习4．6 95
4．7 小结 95
4．8 复习题 96
4．9 编程项目 96
第5章 接口、实现和多态 98
5．1 开发接口 98
5．1．1 定义包接口 98
5．1．2 指定参数和返回值 99
5．1．3 构造方法和实现类 101
5．1．4 先验条件、后验条件、
异常和文档 101
5．1．5 用Python编写接口 102
5．1．6 练习5．1 103
5．2 开发一个基于数组的实现 103
5．2．1 选择并初始化数据
结构 103
5．2．2 先完成容易的方法 104
5．2．3 完成迭代器 105
5．2．4 完成使用迭代器
的方法 106
5．2．5 in运算符和__contains__
方法 106
5．2．6 完成remove方法 107
5．2．7 练习5．2 107
5．3 开发一个基于链表的实现 107
5．3．1 初始化数据结构 108
5．3．2 完成迭代器 109
5．3．3 完成clear和add方法 109
5．3．4 完成remove方法 109
5．3．5 练习5．3 110
5．4 两个包实现的运行时性能 110
5．5 测试两个包实现 111
5．6 用UML图表示包资源 112
5．7 小结 113
5．8 复习题 113
5．9 编程项目 114
第6章 继承和抽象类 115
6．1 使用继承定制一个已有的类 115
6．1．1 已有类的子类化 115
6．1．2 再谈__init__方法 116
6．1．3 添加新的contains方法 117
6．1．4 修改已有的add方法 117
6．1．5 ArraySortedBag的运行
时间性能 118
6．1．6 Python中的类层级 118
6．1．7 练习6．1 119
6．2 使用抽象类去除代码冗余性 119
6．2．1 设计一个
AbstractBag类 119
6．2．2 重新编写AbstractBag
中的__init__方法 120
6．2．3 修改AbstractBag
的子类 120
6．2．4 将AbstractBag中的
__add__方法泛化 121
6．3 所有集合的一个抽象类 122
6．3．1 将AbstractCollection
整合到集合层级中 122
6．3．2 在__eq__方法中使用
两个迭代器 123
6．3．3 练习6．2 124
6．4 小结 124
6．5 复习题 124
6．6 编程项目 125
第7章 栈 127
7．1 栈概览 127
7．2 使用栈 128
7．2．1 栈接口 128
7．2．2 初始化一个栈 129
7．2．3 示例应用程序：
匹配括号 129
7．2．4 练习7．1 131
7．3 栈的3种应用 131
7．3．1 计算算术表达式 131
7．3．2 计算后缀表达式 132
7．3．3 练习7．2 133
7．3．4 将中缀表达式转换为
后缀表达式 133
7．3．5 练习7．3 135
7．3．6 回溯算法 135
7．3．7 内存管理 137
7．4 栈的实现 138
7．4．1 测试驱动程序 138
7．4．2 将栈添加到集合层级中 139
7．4．3 数组实现 140
7．4．4 链表实现 141
7．4．5 AbstractStack类的
作用 144
7．4．6 两种实现的时间和
空间分析 144
7．4．7 练习7．4 145
7．5 案例学习：计算后缀表达式 145
7．5．1 要求 145
7．5．2 分析 145
7．5．3 设计 148
7．5．4 实现 150
7．6 小结 153
7．7 复习题 153
7．8 编程项目 154
第8章 队列 156
8．1 队列概览 156
8．2 队列接口及其应用 157
练习8．1 158
8．3 队列的两个应用 159
8．3．1 模拟 159
8．3．2 轮询CPU调度 161
8．3．3 练习8．2 161
8．4 队列的实现 161
8．4．1 队列的链表实现 161
8．4．2 数组实现 163
8．4．3 两种实现的时间和
空间复杂度分析 164
8．4．4 练习8．3 165
8．5 案例学习：模拟超市排队
结账 165
8．5．1 要求 165
8．5．2 分析 165
8．5．3 用户界面 166
8．5．4 类及其作用 166
8．6 优先队列 171
练习8．4 175
8．7 案例学习：急症室调度 175
8．7．1 需求 175
8．7．2 分析 175
8．7．3 类 176
8．7．4 设计和实现 177
8．8 小结 179
8．9 复习题 179
8．10 编程项目 180
第9章 列表 182
9．1 概览 182
9．2 使用列表 183
9．2．1 基于索引的操作 183
9．2．2 基于内容的操作 183
9．2．3 基于位置的操作 184
9．2．4 列表的接口 187
9．2．5 练习9．1 188
9．3 列表的应用 188
9．3．1 堆存储管理 188
9．3．2 组织磁盘上的文件 189
9．3．3 其他集合的实现 190
9．4 列表实现 191
9．4．1 AbstractList类的角色 191
9．4．2 基于数组的实现 192
9．4．3 链表实现 194
9．4．4 两种实现的时间和
空间分析 196
9．4．5 练习9．2 197
9．5 实现列表迭代器 197
9．5．1 列表迭代器的角色
和作用 197
9．5．2 设置和实例化一个
列表迭代器类 198
9．5．3 列表迭代器中的导
航方法 199
9．5．4 列表迭代器中的修
改器方法 200
9．5．5 链表列表的列表迭
代器的设计 201
9．5．6 列表迭代器实现的
时间和空间分析 201
9．6 案例学习：开发一个有序
的列表 201
9．6．1 要求 201
9．6．2 分析 202
9．6．3 设计 202
9．6．4 实现（代码） 204
9．7 小结 205
9．8 复习题 205
9．9 编程项目 206
第10章 树 208
10．1 树的概览 208
10．1．1 树的术语 208
10．1．2 普通的树和二叉树 209
10．1．3 树的递归定义 210
10．1．4 练习10．1 210
10．2 为什么要使用树 210
10．3 二叉树的形状 211
练习10．2 213
10．4 二叉树的3种常见应用 213
10．4．1 堆 213
10．4．2 二叉搜索树 214
10．4．3 表达式树 215
10．4．4 练习10．3 216
10．5 二叉树的遍历 216
10．5．1 前序遍历 216
10．5．2 中序遍历 217
10．5．3 后序遍历 217
10．5．4 层序遍历 217
10．6 开发二叉搜索树 217
10．6．1 二叉搜索树接口 218
10．6．2 链表实现的数据结构 219
10．6．3 二叉搜索树的复杂度
分析 223
10．6．4 练习10．4 224
10．7 递归的后代解析和编程语言 224
10．7．1 语法简介 224
10．7．2 在语言中识别、解析
和解释句子 226
10．7．3 词法分析和扫描器 226
10．7．4 解析策略 227
10．8 案例学习：解析和表达式树 227
10．8．1 要求 227
10．8．2 分析 228
10．8．3 节点类的设计和实现 228
10．8．4 解析器类的设计和
实现 230
10．9 二叉树的数组实现 231
练习10．5 232
10．10 实现堆 232
练习10．6 234
10．11 小结 234
10．12 复习题 235
10．13 编程项目 236
第11章 集和字典 238
11．1 使用集 238
11．2 Python的set类 239
11．2．1 集的一个示例会话 239
11．2．2 集的应用 240
11．2．3 集和包的关系 240
11．2．4 集和字典的关系 240
11．2．5 集的实现 240
11．2．6 练习11．1 241
11．3 集的基于数组和链表的实现 241
11．3．1 AbstractSet类 241
11．3．2 ArraySet类 242
11．4 使用字典 243
11．5 基于数组和基于链表的
字典实现 244
11．5．1 Item类 244
11．5．2 AbstractDict类 245
11．5．3 ArrayDict类 246
11．5．4 集和字典的基于数组
和列表的实现的复杂
度分析 247
11．5．5 练习11．2 248
11．6 哈希策略 248
11．6．1 冲突和密度的关系 249
11．6．2 非数字键的哈希 250
11．6．3 线性探测 251
11．6．4 二次探测 252
11．6．5 链化 253
11．6．6 复杂度分析 253
11．6．7 练习11．3 254
11．7 案例学习：探查哈希策略 254
11．7．1 需求 255
11．7．2 分析 255
11．7．3 设计 256
11．8 集的哈希实现 258
11．9 字典的哈希实现 261
练习11．4 263
11．10 有序的集和字典 263
11．11 小结 264
11．12 复习题 264
11．13 编程项目 265
第12章 图 267
12．1 图的术语 267
练习12．1 269
12．2 为什么使用图 270
12．3 图的表示 270
12．3．1 相邻矩阵 270
12．3．2 邻接表 271
12．3．3 两种表示的分析 272
12．3．4 运行时间的进一步
考虑 272

12．3．5 练习12．2 273
12．4 图的遍历 273
12．4．1 泛型遍历算法 273
12．4．2 广度优先遍历和深度
优先遍历 274
12．4．3 图区域 275
12．4．4 练习12．3 276
12．5 图中的树 276
12．5．1 生成树和森林 276
12．5．2 最小生成树 277
12．5．3 最小生成树的算法 277
12．6 拓扑排序 279
12．7 最短路径问题 279
12．7．1 Dijkstra算法 280
12．7．2 初始化步骤 280
12．7．3 计算步骤 281
12．7．4 无限的表示和用法 282
12．7．5 分析 282
12．7．6 练习12．4 282
12．7．7 Floyd算法 283
12．7．8 分析 283
12．8 开发一个图集合 284
12．8．1 使用图集合的示例 284
12．8．2 LinkedDirected-
Graph类 285
12．8．3 LinkedVertex类 288
12．8．4 LinkedEdge类 289
12．9 案例学习：测试图算法 290
12．9．1 需求 290
12．9．2 分析 290
12．9．3 GraphDemoView类和
GraphDemoModel类 291
12．9．4 实现（代码） 292
12．10 小结 295
12．11 复习题 296
12．12 编程项目 297
附录 供Python程序员使用的
集合框架 299

精彩书摘

　　《数据结构 Python语言描述》：
　　这些因素也可以输入到一个模拟程序中，程序随后确定要接待的顾客的数目、每位顾客等待服务的平均时间，以及在模拟时间段的最后还在排队的顾客的数目。通过改变输入，特别是顾客到达的频率和可用的收银员的数目，模拟程序就能够帮助经理在每天的繁忙时段和空闲时段做出有效的人手调配决策。通过添加一个输入来量化不同的结账设备的效率，经理甚至可以判断增加更多的收银员还是购买更好、更多的高效设备更划算。
　　这两个例子有-个共同的特征，这通常也是模拟问题的特征，就是基本的因素是随时变化的。考虑顾客到达收款台的频率，如果顾客按照准确的时间间隔到达，每个人都购买相同数目的商品，确定需要多少个收银员在岗就变得很容易了。然而，这样的规律并不能反映出超市的实际情况。有的时候，几个顾客实际上会在同一时刻出现，另一些时候，则是几分钟也没有新的顾客到来。此外，每个顾客所购买的商品数目不同，因此，每个顾客所需服务的工作量也不同。所有这些变化使得很难设计出一个公式来解决有关该系统的简单问题，例如，顾客的等待时间是如何随着在岗的收银员的数目而变化的。另一方面，一个模拟程序通过模拟实际情况并收集相应的统计数据，从而避免了公式化的需要。
　　模拟程序使用一种简单的技术来模拟可变性。例如，假设新的顾客按照平均每4分钟一次的频率达到。那么，在每分钟的模拟时间中，一个程序可以生成0到1之间的一个随机数。如果这个数小于1／4，程序会给结账队伍添加一个新的顾客；否则，它不会这么做。基于概率分布函数的一个较为复杂的方案，能够产生更加逼真的结果。显然，每次程序运行的时候，结果都会略有改变，但是，这只会增加模拟的真实性。
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《算法的艺术：Python实现与深度解析》 简介 《算法的艺术：Python实现与深度解析》是一本旨在为读者构建坚实算法理论基础，并提供丰富Python实践指导的著作。本书不仅深入浅出地剖析了经典数据结构与核心算法的设计思想、运作机制，更着重于展示如何利用Python这门强大而灵活的语言，高效地实现这些算法，并解决实际问题。全书循序渐进，从基础概念出发，逐步深入到高级算法主题，力求让读者在掌握理论知识的同时，也能具备将理论转化为实际代码的能力。 内容概述 本书内容涵盖了计算机科学领域最为重要和基础的算法与数据结构知识，旨在为学习者构建一个全面而深入的理解框架。 第一部分：基础篇——数据结构的基石 在这一部分，我们将从最基本也是最重要的数据结构开始，为后续更复杂的算法打下坚实基础。 数组（Arrays）与动态数组（Dynamic Arrays）：我们将首先介绍数组作为最基础的线性数据结构，探讨其内存布局、访问效率以及在各种编程场景下的应用。在此基础上，我们将深入分析动态数组（如Python中的列表），揭示其内部扩容机制，理解其在空间与时间效率之间的权衡。我们会通过Python代码实例，直观展示这些概念，并讨论在不同操作下（插入、删除、访问）的时间复杂度。 链表（Linked Lists）：链表作为一种非连续存储的数据结构，与数组形成鲜明对比。我们将详细讲解单向链表、双向链表和循环链表。重点在于理解节点（node）的概念，以及指针（pointer）在链表操作中的核心作用。本书会提供Python实现，演示如何进行插入、删除、查找等基本操作，并分析其在特定场景下的优势（例如，高效的插入和删除）与劣势（例如，随机访问效率较低）。 栈（Stacks）与队列（Queues）：栈（后进先出，LIFO）和队列（先进先出，FIFO）是两种重要的线性抽象数据类型。我们将介绍它们在现实世界中的类比（如叠盘子、排队），并深入讲解它们的接口操作（push, pop, peek for stacks; enqueue, dequeue, front for queues）。本书会展示如何使用数组或链表来实现栈和队列，并分析它们的实现方式对性能的影响。我们将通过Python代码实例，讲解栈在函数调用栈、表达式求值中的应用，以及队列在广度优先搜索（BFS）、任务调度中的重要作用。 哈希表（Hash Tables）与集合（Sets）：哈希表是实现高效查找（平均O(1)时间复杂度）的关键数据结构。我们将深入讲解哈希函数的设计原则，以及冲突解决策略（如链地址法、开放地址法）。本书会用Python代码演示如何构建一个基本的哈希表，并介绍Python内置的字典（dict）和集合（set）是如何高效实现这些概念的。我们将讨论哈希表在数据索引、缓存、计数等方面的广泛应用。 树（Trees）：作为一种非线性数据结构，树的概念在计算机科学中无处不在。我们将从二叉树（Binary Trees）入手，讲解树的基本术语（根节点、父节点、子节点、叶子节点）。随后，我们将重点介绍二叉搜索树（Binary Search Trees, BST），深入分析其插入、删除、查找操作的原理，以及如何通过平衡二叉树（如AVL树、红黑树）来解决BST可能出现的性能退化问题。本书还会简要介绍堆（Heaps）作为一种特殊的树形结构，及其在优先队列中的应用。 图（Graphs）：图是用来表示对象之间关系的强大工具。我们将介绍图的基本概念（顶点、边、有向图、无向图、加权图）。本书会着重讲解图的两种主要表示方法：邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List），并分析它们各自的优缺点。我们将为后续的图算法打下坚实的结构基础。 第二部分：核心算法——解决问题的利器 在掌握了基本的数据结构后，本书将转向一系列核心算法，这些算法是解决计算问题的基石。 排序算法（Sorting Algorithms）：排序是数据处理中最常见的操作之一。我们将详细介绍并实现多种经典的排序算法，包括： 简单排序：冒泡排序、选择排序、插入排序。我们将分析它们的原理、时间复杂度（O(n^2)）和空间复杂度，并讨论它们在什么情况下可能适用。 高效排序：归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）。我们将深入讲解分治法（Divide and Conquer）在这些算法中的应用，分析它们的平均和最坏情况时间复杂度（O(n log n)），并讨论其稳定性。 线性时间排序：计数排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）和基数排序（Radix Sort）。我们将介绍这些算法在特定条件下的高效性，并分析它们的适用范围和时间复杂度。 堆排序（Heap Sort）：再次回顾堆结构，并展示如何利用堆实现O(n log n)的高效排序。 本书将提供Python实现，并进行性能比较，帮助读者理解不同排序算法的 trade-offs。 搜索算法（Searching Algorithms）：除了哈希表提供的O(1)平均查找，我们还将深入研究其他搜索技术。 线性搜索（Linear Search）：最简单直接的搜索方式，用于无序或有序数据。 二分搜索（Binary Search）：针对有序数据的O(log n)高效搜索算法。我们将详细解析其迭代和递归实现，并讨论其前提条件。 深度优先搜索（Depth-First Search, DFS）：一种图和树的遍历算法，常用于路径查找、连通分量识别等。我们将通过Python实现，讲解其递归和迭代（使用栈）的两种方式。 广度优先搜索（Breadth-First Search, BFS）：另一种重要的图和树的遍历算法，常用于最短路径（无权图）等问题。我们将通过Python实现，讲解其使用队列的原理。 递归与分治（Recursion and Divide and Conquer）：递归是许多算法的优雅表达方式，而分治法是解决复杂问题的强大策略。我们将深入讲解递归的思想，包括基线条件（base case）和递归步骤（recursive step）。通过斐波那契数列、阶乘等简单例子，逐步过渡到更复杂的应用，如汉诺塔、各种排序算法（归并排序、快速排序）和图的遍历。我们将分析递归的性能开销（栈空间）以及如何进行尾递归优化（在支持的环境下）。 动态规划（Dynamic Programming, DP）：动态规划是一种通过将复杂问题分解为重叠子问题，并存储子问题解以避免重复计算的技术。我们将从背包问题、最长公共子序列、斐波那契数列的DP解法等经典问题入手，深入讲解DP的核心思想：最优子结构（optimal substructure）和重叠子问题（overlapping subproblems）。本书将提供Python实现，展示如何使用递推关系（recursive relation）来构建DP解决方案，并区分自顶向下（带备忘录的递归）和自底向上（迭代）两种实现方式。 贪心算法（Greedy Algorithms）：贪心算法在每一步选择局部最优解，并期望最终能达到全局最优。我们将介绍贪心算法的设计思路，并通过找零钱问题、活动选择问题等例子，讲解如何判断一个问题是否适合使用贪心算法，以及如何证明贪心策略的正确性。 图算法（Graph Algorithms）：在掌握了图的表示方法后，我们将深入探讨图的经典算法。 最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）：包括Prim算法和Kruskal算法，用于找到连接所有顶点的最小权重边集合。 最短路径算法（Shortest Path Algorithms）：Dijkstra算法（单源最短路径，非负权边），Bellman-Ford算法（单源最短路径，可处理负权边）。 拓扑排序（Topological Sort）：用于有向无环图（DAG），确定节点的一种线性顺序，使得对于每条有向边u -> v，u都出现在v之前。 连通性算法：如Tarjan算法或Kosaraju算法，用于找出强连通分量。 第三部分：高级主题与实战应用 在打下坚实的基础之后，本书将触及一些更高级的算法概念，并指导读者如何将所学知识应用于实际问题。 字符串算法（String Algorithms）：包括模式匹配算法，如KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法、Boyer-Moore算法，以及字符串相关的哈希技术。 数据压缩算法（Data Compression Algorithms）：如霍夫曼编码（Huffman Coding）和LZW（Lempel-Ziv-Welch）压缩算法，介绍其基于概率或字典的编码思想。 NP-Completeness简介：简要介绍计算复杂性理论中的P类、NP类问题，以及NP-完全问题（NP-complete）的概念，让读者对算法的可解决性有一个宏观认识。 算法分析与优化：本书将贯穿 throughout 算法分析，重点强调时间复杂度（Time Complexity）和空间复杂度（Space Complexity）的测量与计算。我们将深入讲解大O表示法（Big O Notation），并指导读者如何通过分析代码来预估算法的性能，以及在面对性能瓶颈时，如何寻找优化方案。 Pythonic 的算法实现：除了讲解算法的通用实现思路，本书还将特别关注如何在Python中编写“Pythonic”的代码。这意味着我们将利用Python的内置特性，如生成器（generators）、装饰器（decorators）、列表推导式（list comprehensions）等，来写出更简洁、高效、易读的算法代码。 实战项目与案例分析：本书将通过多个精心设计的实战项目，来巩固读者对数据结构和算法的理解。这些项目可能涵盖： 使用图算法解决路径规划问题。 利用动态规划优化库存管理或资源分配。 通过高效排序实现数据分析的预处理。 构建搜索引擎的索引或查找模块。 解决 LeetCode 风格的算法挑战。 学习目标 通过学习《算法的艺术：Python实现与深度解析》，读者将能够： 1. 理解核心数据结构：深入掌握数组、链表、栈、队列、哈希表、树、图等基本和高级数据结构的原理、特性及适用场景。 2. 掌握经典算法：熟练理解和实现排序、搜索、递归、分治、动态规划、贪心、图算法等核心算法。 3. 提升编程能力：熟练运用Python语言，将抽象的算法概念转化为可执行、高效且易于维护的代码。 4. 进行算法分析：准确分析算法的时间和空间复杂度，并能够对现有算法进行性能评估和优化。 5. 解决实际问题：能够将所学的数据结构和算法知识，应用于解决计算机科学和工程领域中的各种实际问题。 6. 构建严谨的计算思维：培养严谨的逻辑思维能力，能够将复杂问题分解，并设计出高效的解决方案。 本书适合于计算机科学专业的学生、软件开发工程师，以及任何对算法和数据结构感兴趣，希望提升编程技能和解决问题能力的学习者。本书的编排旨在让读者不仅“知其然”，更能“知其所以然”，最终达到“运筹帷幄”的算法设计境界。

评分☆☆☆☆☆

我一直对算法的效率和优化问题非常感兴趣，但很多时候，书本上讲到的各种复杂度分析，例如O(n)、O(log n)等，总觉得有些抽象，难以直观地体会它们之间的巨大差异。直到我读了《数据结构 Python语言描述》的这一部分，我才真正领悟到了“数量级”的力量。作者没有直接抛出那些冰冷的数学符号，而是通过一个非常有趣的例子，比如“大海捞针”和“字典查词”，来生动地解释了不同时间复杂度下算法的效率差距。 当讲到二分查找的时候，书中用了一个非常有创意的比喻：你在一本厚厚的字典里找一个词，如果每次都从头开始翻，那得花多少时间？但如果你知道目标词大概在哪个字母开头，你就能快速缩小范围，大大提高查找效率。书中给出的Python实现，清晰地展示了二分查找如何通过不断折半搜索空间来达到O(log n)的时间复杂度。更让我惊喜的是，作者还引导读者思考，在什么样的数据结构和场景下，二分查找是最合适的选择，以及它与线性查找的根本区别。这种循序渐进、由浅入深的讲解，让我不仅理解了理论，更学会了如何将理论应用于实践，去选择最适合解决问题的算法。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，学习数据结构不仅仅是掌握一些算法和定义，更重要的是培养一种解决问题的思维方式。很多时候，我会在编程中遇到一些效率瓶颈，却不知道从何下手去优化，直到我看到了《数据结构 Python语言描述》里关于“动态规划”的章节。我之前对动态规划的理解一直停留在“把大问题分解成小问题，然后把小问题的结果组合起来”这样一个模糊的概念上，总觉得它离我有点遥远。 然而，这本书用一个非常巧妙的例子，把动态规划这个看似高深的算法讲得通俗易懂。作者以一个经典的“爬楼梯”问题为例，一步一步地引导读者思考，如何通过记录前几步的走法数量，来计算当前步的走法数量。书中提供的Python代码，清晰地展示了如何使用一个数组来存储中间计算结果（备忘录），避免了重复计算，从而大大提高了效率。让我印象深刻的是，作者还鼓励读者去尝试解决一些与“爬楼梯”问题类似的其他问题，比如“背包问题”，并引导他们思考如何将动态规划的思想应用到这些新场景中。这种“举一反三”的学习方式，让我觉得不仅学到了一个具体的算法，更掌握了一种通用的解决问题的方法论。

评分☆☆☆☆☆

这本书，我拿到手的时候，其实并没有抱太大的期望。市面上关于数据结构的书籍琳琅满目，很多都写得枯燥乏味，公式堆砌，更别提用Python来描述了，总觉得有点“降维打击”的感觉，仿佛是在用玩具枪去打一场严肃的战争。然而，当我翻开第一页，我就被它吸引住了。作者的语言非常生动，没有那种高高在上的学术腔调，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导着我这个初学者。 举个例子，在讲到链表的时候，我之前看过的书通常会先给出抽象的定义，然后是节点结构，接着是各种操作的算法描述，让人感觉像是在啃石头。但这本《数据结构 Python语言描述》却非常有画面感。作者用一个比喻，把链表想象成一串挂着的钥匙，每把钥匙（节点）都系着一根绳子（指针），指向下一把钥匙。这种形象的比喻一下子就打通了我对链表概念的理解。而且，书中提供的Python代码示例，不是那种生硬的、纯粹的算法实现，而是加入了注释和实际应用的场景，比如如何用链表来模拟一个简单的任务队列。这种“接地气”的讲解方式，让我觉得学到的知识是可以直接运用到实际编程中的，而不是停留在理论层面。

评分☆☆☆☆☆

我在实际开发中经常会遇到需要管理大量相互关联的数据的情况，比如社交网络中的好友关系，或者文件系统中的目录结构。之前我总是用一些比较“笨”的方法来处理，效率不高，而且代码维护起来也很麻烦。《数据结构 Python语言描述》中的“图”这一章节，简直是为我打开了一扇新世界的大门。 作者在介绍图的概念时，并没有直接给出复杂的定义，而是从生活中的一些实际例子入手，比如城市之间的交通网络，或者人与人之间的社交关系。然后，他用非常生动的Python代码，展示了如何用邻接矩阵和邻接表两种方式来表示这些图。我特别喜欢书中对邻接表表示法的讲解，它用列表（或字典）来存储每个节点的邻居，这与我之前理解的“节点”和“边”的概念结合得非常好，让我能更直观地感受到它在存储空间上的优势。而且，书中还深入讲解了图的遍历算法，比如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并通过实际例子，如寻找最短路径，来展示这些算法的强大之处。读完这部分，我感觉自己能够用更系统、更高效的方式来处理复杂的网络型数据了。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都觉得散列表（哈希表）是一种非常神奇的数据结构，它能够实现近乎常数时间的查找、插入和删除操作，这在很多需要高性能的场景下都至关重要。但对于它背后的原理，我总觉得有些模糊，尤其是在处理“哈希冲突”的时候，书本上的解释往往比较抽象。《数据结构 Python语言描述》在这方面给了我很大的启发。 作者在解释哈希函数时，并没有直接给出复杂的数学公式，而是用一个简单的比喻，比如“给每个单词分配一个房间号”，来形象地说明哈希函数如何将任意长度的输入映射到一个固定范围的输出。然后，他非常细致地讲解了两种主要的哈希冲突解决方法：链地址法（拉链法）和开放地址法（线性探测、二次探测等）。书中提供的Python代码示例，不仅清晰地展示了这两种方法的实现细节，更重要的是，它通过图示和文字说明，让我能够直观地理解冲突发生时，数据是如何被重新组织和查找的。我特别喜欢书中对于“负载因子”概念的讲解，它让我明白了如何通过调整哈希表的大小来平衡空间和时间复杂度。读完这部分，我感觉自己对散列表的理解又上升了一个层次，能够更自信地在实际编程中运用它了。

评分☆☆☆☆☆

很好，越读越感兴趣，希望不想朋友说的那样：从入门到放弃，加油吧！程序猿们！???

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2、虽然只是基础入门，但很详细，虽然有基础的人会觉得很啰嗦，但这不正是我们这种0基础或从来没有编程经验的人所需要的吗？

评分☆☆☆☆☆

这本书更适合有基础之后来看，反正前期看不懂，偏向大数据方向，希望对你们有用

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这本书确实不错，因为没人收货，等了一段时间还涨价了

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那本书的内容写的有点浅，所以感觉并不是特别满意

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包装很好 想学python 入了几种教材 互相补充看

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这本书更适合有基础之后来看，反正前期看不懂，偏向大数据方向，希望对你们有用

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有好券，必须囤书。。想学python，遇到了就买

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作为一个 初学者-零基础 的买家，我认为这本书不适合作为 接触python 的第一本书。