數據結構 Python語言描述 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Kenneth，A.，Lambert，蘭伯特 著，李軍 譯

圖書標籤:

• 數據結構
• Python
• 算法
• 編程
• 計算機科學
• 教材
• 學習
• 入門
• 基礎
• 數據存儲

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115464613

版次：1

商品編碼：12273412

品牌：異步圖書

包裝：平裝

叢書名： 國外著名高等院校信息科學與技術優秀教材

開本：16開

齣版時間：2017-12-01

用紙：膠版紙

頁數：300

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

不管你是程序設計愛好者、計算機專業的學生還是一位專業程序員，本書都是你通過Python編程語言學習麵嚮對象設計和數據結構的不錯的入門教程。通過清晰的示例、按部就班的講解以及眾多實用的練習，本書教你通過Python理解並使用數據結構。
● 使用多態和繼承來設計集閤類；
● 集閤接口的多個實現；
● 不同的集閤實現的時間/空間代價分析。

內容簡介

在計算機科學中，數據結構是一門進階性課程，概念抽象，難度較大。Python語言的語法簡單，交互性強。用Python來講解數據結構等主題，比C語言等實現起來更為容易，更為清晰。
《數據結構 Python語言描述》第1章簡單介紹瞭Python語言的基礎知識和特性。第2章到第4章對抽象數據類型、數據結構、復雜度分析、數組和綫性鏈錶結構進行瞭詳細介紹，第5章和第6章重點介紹瞭麵嚮對象設計的相關知識、第5章包括接口和實現之間的重點差異、多態以及信息隱藏等內容，第6章主要講解繼承的相關知識，第7章到第9章以棧、隊列和列錶為代錶，介紹瞭綫性集閤的相關知識。第10章介紹瞭各種樹結構，第11章講解瞭集和字典的相關內容，第12章介紹瞭圖和圖處理算法。每章最後，還給齣瞭復習題和案例學習，幫助讀者鞏固和思考。
《數據結構 Python語言描述》不僅適閤高等院校計算機專業師生閱讀，也適閤對Python感興趣的讀者和程序員閱讀。

作者簡介

Kenneth A .Lambert是華盛頓與李大學的計算機科學教授和係主任。他教授編程課程30 年 ，並且是計算機科學教育的積極研究者。Lambert編著以及與人閤著瞭一共2 5 本教材，包括與Douglas Nance和Thomas Naps編寫的一係列C++ 入門教材，與Martin Osbor ne編寫的一係列Java入門教材， 以及一係列Python入門教材。他還是《Easy GUI Progr amming in Python》的作者。

目錄

第1章 Python編程基礎 1
1．1 基本程序要素 1
1．1．1 程序和模塊 1
1．1．2 Python程序示例：猜數字 1
1．1．3 編輯、編譯並運行
Python程序 2
1．1．4 程序注釋 3
1．1．5 詞法元素 3
1．1．6 拼寫和命名慣例 3
1．1．7 語法元素 4
1．1．8 字麵值 4
1．1．9 字符串字麵值 4
1．1．10 運算符和錶達式 5
1．1．11 函數調用 5
1．1．12 print函數 5
1．1．13 input函數 5
1．1．14 類型轉換函數和
混閤模式運算 6
1．1．15 可選的和關鍵字
函數參數 6
1．1．16 變量和賦值語句 6
1．1．17 Python數據類型 7
1．1．18 import語句 7
1．1．19 獲取關於程序組件
的幫助 7
1．2 控製語句 8
1．2．1 條件式語句 8
1．2．2 使用if __name__ ==
"__main__" 9
1．2．3 循環語句 10
1．3 字符串及其運算 10
1．3．1 運算符 10
1．3．2 格式化字符串以便輸齣 11
1．3．3 對象和方法調用 13
1．4 內建Python集閤及其操作 13
1．4．1 列錶 14
1．4．2 元組 14
1．4．3 遍曆序列 14
1．4．4 字典 15
1．4．5 搜索一個值 15
1．4．6 對集閤應用模式匹配 15
1．5 編寫新的函數 16
1．5．1 函數定義 16
1．5．2 遞歸函數 17
1．5．3 嵌套的函數定義 19
1．5．4 高階函數 19
1．5．5 使用lambda錶達式
創建匿名函數 20
1．6 捕獲異常 20
1．7 文件及其操作 21
1．7．1 文本文件的輸齣 22
1．7．2 將數字寫入到一個
文本文件 22
1．7．3 從文本文件讀取文本 23
1．7．4 從文件讀取數字 24
1．7．5 使用pickle讀寫對象 24
1．8 創建新的類 25
1．9 編程項目 28
第2章 集閤概覽 30
2．1 集閤類型 30
2．1．1 綫性集閤 30
2．1．2 層級集閤 31
2．1．3 圖集閤 31
2．1．4 無序集閤 31
2．1．5 有序集閤 31
2．1．6 集閤類型的分類 32
2．2 集閤上的操作 32
2．3 集閤的實現 34
2．4 小結 35
2．5 復習題 35
2．6 編程項目 36
第3章 搜索、排序和復雜度分析 37
3．1 評估算法的性能 37
3．1．1 度量算法的運行時間 37
3．1．2 統計指令 39
3．1．3 度量算法所使用的內存 41
3．1．4 練習3．1 41
3．2 復雜度分析 41
3．2．1 復雜度的階 41
3．2．2 大O錶示法 43
3．2．3 常量比例的作用 43
3．2．4 練習3．2 43
3．3 搜索算法 44
3．3．1 搜索最小值 44
3．3．2 順序搜索一個列錶 44
3．3．3 最好情況、最壞情況和
平均情況的性能 45
3．3．4 有序列錶的二叉搜索 45
3．3．5 比較數據項 47
3．3．6 練習3．3 48
3．4 基本排序算法 48
3．4．1 選擇排序 48
3．4．2 冒泡排序 49
3．4．3 插入排序 50
3．4．4 再談最好情況、最壞情
況和平均情況的性能 52
3．4．5 練習3．4 52
3．5 更快的排序 53
3．5．1 快速排序簡介 53
3．5．2 閤並排序 56
3．5．3 練習3．5 59
3．6 指數算法：遞歸式的
Fibonacci 59
3．7 案例學習：算法探查器 61
3．7．1 需求 61
3．7．2 分析 61
3．7．3 設計 62
3．7．4 實現（編寫代碼） 63
3．8 小結 65
3．9 復習題 66
3．10 編程項目 67
第4章 數組和鏈錶結構 69
4．1 數組數據結構 69
4．1．1 隨機訪問和連續內存 71
4．1．2 靜態內存和動態內存 72
4．1．3 物理大小和邏輯大小 72
4．1．4 練習4．1 73
4．2 數組的操作 73
4．2．1 增加數組的大小 73
4．2．2 減小數組的大小 74
4．2．3 在數組中插入一項 74
4．2．4 從數組中刪除一項 75
4．2．5 復雜度權衡：時間、
空間和數組 76
4．2．6 練習4．2 76
4．3 二維數組 77
4．3．1 處理網格 77
4．3．2 創建並初始化網格 77
4．3．3 定義Grid類 78
4．3．4 雜亂的網格和多維數組 79
4．3．5 練習4．3 79
4．4 鏈錶結構 80
4．4．1 單鏈錶結構和雙鏈錶
結構 80
4．4．2 非連續性內存和節點 81
4．4．3 定義一個單鏈錶節點類 82
4．4．4 使用單鏈錶節點類 82
4．4．5 練習4．4 84
4．5 單鏈錶結構上的操作 84
4．5．1 遍曆 84
4．5．2 搜索 85
4．5．3 替換 86
4．5．4 在開始處插入 86
4．5．5 在末尾插入 87
4．5．6 從開始處刪除 87
4．5．7 從末尾刪除 88
4．5．8 在任何位置插入 89
4．5．9 從任意位置刪除 90
4．5．10 復雜度權衡：時間、
空間和單鏈錶結構 91
4．5．11 練習4．5 92
4．6 鏈錶的變體 92
4．6．1 帶有一個啞頭節點
的循環鏈錶結構 92
4．6．2 雙鏈錶結構 93
4．6．3 練習4．6 95
4．7 小結 95
4．8 復習題 96
4．9 編程項目 96
第5章 接口、實現和多態 98
5．1 開發接口 98
5．1．1 定義包接口 98
5．1．2 指定參數和返迴值 99
5．1．3 構造方法和實現類 101
5．1．4 先驗條件、後驗條件、
異常和文檔 101
5．1．5 用Python編寫接口 102
5．1．6 練習5．1 103
5．2 開發一個基於數組的實現 103
5．2．1 選擇並初始化數據
結構 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運算符和__contains__
方法 106
5．2．6 完成remove方法 107
5．2．7 練習5．2 107
5．3 開發一個基於鏈錶的實現 107
5．3．1 初始化數據結構 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 練習5．3 110
5．4 兩個包實現的運行時性能 110
5．5 測試兩個包實現 111
5．6 用UML圖錶示包資源 112
5．7 小結 113
5．8 復習題 113
5．9 編程項目 114
第6章 繼承和抽象類 115
6．1 使用繼承定製一個已有的類 115
6．1．1 已有類的子類化 115
6．1．2 再談__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的運行
時間性能 118
6．1．6 Python中的類層級 118
6．1．7 練習6．1 119
6．2 使用抽象類去除代碼冗餘性 119
6．2．1 設計一個
AbstractBag類 119
6．2．2 重新編寫AbstractBag
中的__init__方法 120
6．2．3 修改AbstractBag
的子類 120
6．2．4 將AbstractBag中的
__add__方法泛化 121
6．3 所有集閤的一個抽象類 122
6．3．1 將AbstractCollection
整閤到集閤層級中 122
6．3．2 在__eq__方法中使用
兩個迭代器 123
6．3．3 練習6．2 124
6．4 小結 124
6．5 復習題 124
6．6 編程項目 125
第7章 棧 127
7．1 棧概覽 127
7．2 使用棧 128
7．2．1 棧接口 128
7．2．2 初始化一個棧 129
7．2．3 示例應用程序：
匹配括號 129
7．2．4 練習7．1 131
7．3 棧的3種應用 131
7．3．1 計算算術錶達式 131
7．3．2 計算後綴錶達式 132
7．3．3 練習7．2 133
7．3．4 將中綴錶達式轉換為
後綴錶達式 133
7．3．5 練習7．3 135
7．3．6 迴溯算法 135
7．3．7 內存管理 137
7．4 棧的實現 138
7．4．1 測試驅動程序 138
7．4．2 將棧添加到集閤層級中 139
7．4．3 數組實現 140
7．4．4 鏈錶實現 141
7．4．5 AbstractStack類的
作用 144
7．4．6 兩種實現的時間和
空間分析 144
7．4．7 練習7．4 145
7．5 案例學習：計算後綴錶達式 145
7．5．1 要求 145
7．5．2 分析 145
7．5．3 設計 148
7．5．4 實現 150
7．6 小結 153
7．7 復習題 153
7．8 編程項目 154
第8章 隊列 156
8．1 隊列概覽 156
8．2 隊列接口及其應用 157
練習8．1 158
8．3 隊列的兩個應用 159
8．3．1 模擬 159
8．3．2 輪詢CPU調度 161
8．3．3 練習8．2 161
8．4 隊列的實現 161
8．4．1 隊列的鏈錶實現 161
8．4．2 數組實現 163
8．4．3 兩種實現的時間和
空間復雜度分析 164
8．4．4 練習8．3 165
8．5 案例學習：模擬超市排隊
結賬 165
8．5．1 要求 165
8．5．2 分析 165
8．5．3 用戶界麵 166
8．5．4 類及其作用 166
8．6 優先隊列 171
練習8．4 175
8．7 案例學習：急癥室調度 175
8．7．1 需求 175
8．7．2 分析 175
8．7．3 類 176
8．7．4 設計和實現 177
8．8 小結 179
8．9 復習題 179
8．10 編程項目 180
第9章 列錶 182
9．1 概覽 182
9．2 使用列錶 183
9．2．1 基於索引的操作 183
9．2．2 基於內容的操作 183
9．2．3 基於位置的操作 184
9．2．4 列錶的接口 187
9．2．5 練習9．1 188
9．3 列錶的應用 188
9．3．1 堆存儲管理 188
9．3．2 組織磁盤上的文件 189
9．3．3 其他集閤的實現 190
9．4 列錶實現 191
9．4．1 AbstractList類的角色 191
9．4．2 基於數組的實現 192
9．4．3 鏈錶實現 194
9．4．4 兩種實現的時間和
空間分析 196
9．4．5 練習9．2 197
9．5 實現列錶迭代器 197
9．5．1 列錶迭代器的角色
和作用 197
9．5．2 設置和實例化一個
列錶迭代器類 198
9．5．3 列錶迭代器中的導
航方法 199
9．5．4 列錶迭代器中的修
改器方法 200
9．5．5 鏈錶列錶的列錶迭
代器的設計 201
9．5．6 列錶迭代器實現的
時間和空間分析 201
9．6 案例學習：開發一個有序
的列錶 201
9．6．1 要求 201
9．6．2 分析 202
9．6．3 設計 202
9．6．4 實現（代碼） 204
9．7 小結 205
9．8 復習題 205
9．9 編程項目 206
第10章 樹 208
10．1 樹的概覽 208
10．1．1 樹的術語 208
10．1．2 普通的樹和二叉樹 209
10．1．3 樹的遞歸定義 210
10．1．4 練習10．1 210
10．2 為什麼要使用樹 210
10．3 二叉樹的形狀 211
練習10．2 213
10．4 二叉樹的3種常見應用 213
10．4．1 堆 213
10．4．2 二叉搜索樹 214
10．4．3 錶達式樹 215
10．4．4 練習10．3 216
10．5 二叉樹的遍曆 216
10．5．1 前序遍曆 216
10．5．2 中序遍曆 217
10．5．3 後序遍曆 217
10．5．4 層序遍曆 217
10．6 開發二叉搜索樹 217
10．6．1 二叉搜索樹接口 218
10．6．2 鏈錶實現的數據結構 219
10．6．3 二叉搜索樹的復雜度
分析 223
10．6．4 練習10．4 224
10．7 遞歸的後代解析和編程語言 224
10．7．1 語法簡介 224
10．7．2 在語言中識彆、解析
和解釋句子 226
10．7．3 詞法分析和掃描器 226
10．7．4 解析策略 227
10．8 案例學習：解析和錶達式樹 227
10．8．1 要求 227
10．8．2 分析 228
10．8．3 節點類的設計和實現 228
10．8．4 解析器類的設計和
實現 230
10．9 二叉樹的數組實現 231
練習10．5 232
10．10 實現堆 232
練習10．6 234
10．11 小結 234
10．12 復習題 235
10．13 編程項目 236
第11章 集和字典 238
11．1 使用集 238
11．2 Python的set類 239
11．2．1 集的一個示例會話 239
11．2．2 集的應用 240
11．2．3 集和包的關係 240
11．2．4 集和字典的關係 240
11．2．5 集的實現 240
11．2．6 練習11．1 241
11．3 集的基於數組和鏈錶的實現 241
11．3．1 AbstractSet類 241
11．3．2 ArraySet類 242
11．4 使用字典 243
11．5 基於數組和基於鏈錶的
字典實現 244
11．5．1 Item類 244
11．5．2 AbstractDict類 245
11．5．3 ArrayDict類 246
11．5．4 集和字典的基於數組
和列錶的實現的復雜
度分析 247
11．5．5 練習11．2 248
11．6 哈希策略 248
11．6．1 衝突和密度的關係 249
11．6．2 非數字鍵的哈希 250
11．6．3 綫性探測 251
11．6．4 二次探測 252
11．6．5 鏈化 253
11．6．6 復雜度分析 253
11．6．7 練習11．3 254
11．7 案例學習：探查哈希策略 254
11．7．1 需求 255
11．7．2 分析 255
11．7．3 設計 256
11．8 集的哈希實現 258
11．9 字典的哈希實現 261
練習11．4 263
11．10 有序的集和字典 263
11．11 小結 264
11．12 復習題 264
11．13 編程項目 265
第12章 圖 267
12．1 圖的術語 267
練習12．1 269
12．2 為什麼使用圖 270
12．3 圖的錶示 270
12．3．1 相鄰矩陣 270
12．3．2 鄰接錶 271
12．3．3 兩種錶示的分析 272
12．3．4 運行時間的進一步
考慮 272

12．3．5 練習12．2 273
12．4 圖的遍曆 273
12．4．1 泛型遍曆算法 273
12．4．2 廣度優先遍曆和深度
優先遍曆 274
12．4．3 圖區域 275
12．4．4 練習12．3 276
12．5 圖中的樹 276
12．5．1 生成樹和森林 276
12．5．2 最小生成樹 277
12．5．3 最小生成樹的算法 277
12．6 拓撲排序 279
12．7 最短路徑問題 279
12．7．1 Dijkstra算法 280
12．7．2 初始化步驟 280
12．7．3 計算步驟 281
12．7．4 無限的錶示和用法 282
12．7．5 分析 282
12．7．6 練習12．4 282
12．7．7 Floyd算法 283
12．7．8 分析 283
12．8 開發一個圖集閤 284
12．8．1 使用圖集閤的示例 284
12．8．2 LinkedDirected-
Graph類 285
12．8．3 LinkedVertex類 288
12．8．4 LinkedEdge類 289
12．9 案例學習：測試圖算法 290
12．9．1 需求 290
12．9．2 分析 290
12．9．3 GraphDemoView類和
GraphDemoModel類 291
12．9．4 實現（代碼） 292
12．10 小結 295
12．11 復習題 296
12．12 編程項目 297
附錄 供Python程序員使用的
集閤框架 299

精彩書摘

　　《數據結構 Python語言描述》：
　　這些因素也可以輸入到一個模擬程序中，程序隨後確定要接待的顧客的數目、每位顧客等待服務的平均時間，以及在模擬時間段的最後還在排隊的顧客的數目。通過改變輸入，特彆是顧客到達的頻率和可用的收銀員的數目，模擬程序就能夠幫助經理在每天的繁忙時段和空閑時段做齣有效的人手調配決策。通過添加一個輸入來量化不同的結賬設備的效率，經理甚至可以判斷增加更多的收銀員還是購買更好、更多的高效設備更劃算。
　　這兩個例子有-個共同的特徵，這通常也是模擬問題的特徵，就是基本的因素是隨時變化的。考慮顧客到達收款颱的頻率，如果顧客按照準確的時間間隔到達，每個人都購買相同數目的商品，確定需要多少個收銀員在崗就變得很容易瞭。然而，這樣的規律並不能反映齣超市的實際情況。有的時候，幾個顧客實際上會在同一時刻齣現，另一些時候，則是幾分鍾也沒有新的顧客到來。此外，每個顧客所購買的商品數目不同，因此，每個顧客所需服務的工作量也不同。所有這些變化使得很難設計齣一個公式來解決有關該係統的簡單問題，例如，顧客的等待時間是如何隨著在崗的收銀員的數目而變化的。另一方麵，一個模擬程序通過模擬實際情況並收集相應的統計數據，從而避免瞭公式化的需要。
　　模擬程序使用一種簡單的技術來模擬可變性。例如，假設新的顧客按照平均每4分鍾一次的頻率達到。那麼，在每分鍾的模擬時間中，一個程序可以生成0到1之間的一個隨機數。如果這個數小於1／4，程序會給結賬隊伍添加一個新的顧客；否則，它不會這麼做。基於概率分布函數的一個較為復雜的方案，能夠産生更加逼真的結果。顯然，每次程序運行的時候，結果都會略有改變，但是，這隻會增加模擬的真實性。
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《算法的藝術：Python實現與深度解析》 簡介 《算法的藝術：Python實現與深度解析》是一本旨在為讀者構建堅實算法理論基礎，並提供豐富Python實踐指導的著作。本書不僅深入淺齣地剖析瞭經典數據結構與核心算法的設計思想、運作機製，更著重於展示如何利用Python這門強大而靈活的語言，高效地實現這些算法，並解決實際問題。全書循序漸進，從基礎概念齣發，逐步深入到高級算法主題，力求讓讀者在掌握理論知識的同時，也能具備將理論轉化為實際代碼的能力。 內容概述 本書內容涵蓋瞭計算機科學領域最為重要和基礎的算法與數據結構知識，旨在為學習者構建一個全麵而深入的理解框架。 第一部分：基礎篇——數據結構的基石 在這一部分，我們將從最基本也是最重要的數據結構開始，為後續更復雜的算法打下堅實基礎。 數組（Arrays）與動態數組（Dynamic Arrays）：我們將首先介紹數組作為最基礎的綫性數據結構，探討其內存布局、訪問效率以及在各種編程場景下的應用。在此基礎上，我們將深入分析動態數組（如Python中的列錶），揭示其內部擴容機製，理解其在空間與時間效率之間的權衡。我們會通過Python代碼實例，直觀展示這些概念，並討論在不同操作下（插入、刪除、訪問）的時間復雜度。 鏈錶（Linked Lists）：鏈錶作為一種非連續存儲的數據結構，與數組形成鮮明對比。我們將詳細講解單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶和循環鏈錶。重點在於理解節點（node）的概念，以及指針（pointer）在鏈錶操作中的核心作用。本書會提供Python實現，演示如何進行插入、刪除、查找等基本操作，並分析其在特定場景下的優勢（例如，高效的插入和刪除）與劣勢（例如，隨機訪問效率較低）。 棧（Stacks）與隊列（Queues）：棧（後進先齣，LIFO）和隊列（先進先齣，FIFO）是兩種重要的綫性抽象數據類型。我們將介紹它們在現實世界中的類比（如疊盤子、排隊），並深入講解它們的接口操作（push, pop, peek for stacks; enqueue, dequeue, front for queues）。本書會展示如何使用數組或鏈錶來實現棧和隊列，並分析它們的實現方式對性能的影響。我們將通過Python代碼實例，講解棧在函數調用棧、錶達式求值中的應用，以及隊列在廣度優先搜索（BFS）、任務調度中的重要作用。 哈希錶（Hash Tables）與集閤（Sets）：哈希錶是實現高效查找（平均O(1)時間復雜度）的關鍵數據結構。我們將深入講解哈希函數的設計原則，以及衝突解決策略（如鏈地址法、開放地址法）。本書會用Python代碼演示如何構建一個基本的哈希錶，並介紹Python內置的字典（dict）和集閤（set）是如何高效實現這些概念的。我們將討論哈希錶在數據索引、緩存、計數等方麵的廣泛應用。 樹（Trees）：作為一種非綫性數據結構，樹的概念在計算機科學中無處不在。我們將從二叉樹（Binary Trees）入手，講解樹的基本術語（根節點、父節點、子節點、葉子節點）。隨後，我們將重點介紹二叉搜索樹（Binary Search Trees, BST），深入分析其插入、刪除、查找操作的原理，以及如何通過平衡二叉樹（如AVL樹、紅黑樹）來解決BST可能齣現的性能退化問題。本書還會簡要介紹堆（Heaps）作為一種特殊的樹形結構，及其在優先隊列中的應用。 圖（Graphs）：圖是用來錶示對象之間關係的強大工具。我們將介紹圖的基本概念（頂點、邊、有嚮圖、無嚮圖、加權圖）。本書會著重講解圖的兩種主要錶示方法：鄰接矩陣（Adjacency Matrix）和鄰接錶（Adjacency List），並分析它們各自的優缺點。我們將為後續的圖算法打下堅實的結構基礎。 第二部分：核心算法——解決問題的利器 在掌握瞭基本的數據結構後，本書將轉嚮一係列核心算法，這些算法是解決計算問題的基石。 排序算法（Sorting Algorithms）：排序是數據處理中最常見的操作之一。我們將詳細介紹並實現多種經典的排序算法，包括： 簡單排序：冒泡排序、選擇排序、插入排序。我們將分析它們的原理、時間復雜度（O(n^2)）和空間復雜度，並討論它們在什麼情況下可能適用。 高效排序：歸並排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）。我們將深入講解分治法（Divide and Conquer）在這些算法中的應用，分析它們的平均和最壞情況時間復雜度（O(n log n)），並討論其穩定性。 綫性時間排序：計數排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）和基數排序（Radix Sort）。我們將介紹這些算法在特定條件下的高效性，並分析它們的適用範圍和時間復雜度。 堆排序（Heap Sort）：再次迴顧堆結構，並展示如何利用堆實現O(n log n)的高效排序。 本書將提供Python實現，並進行性能比較，幫助讀者理解不同排序算法的 trade-offs。 搜索算法（Searching Algorithms）：除瞭哈希錶提供的O(1)平均查找，我們還將深入研究其他搜索技術。 綫性搜索（Linear Search）：最簡單直接的搜索方式，用於無序或有序數據。 二分搜索（Binary Search）：針對有序數據的O(log n)高效搜索算法。我們將詳細解析其迭代和遞歸實現，並討論其前提條件。 深度優先搜索（Depth-First Search, DFS）：一種圖和樹的遍曆算法，常用於路徑查找、連通分量識彆等。我們將通過Python實現，講解其遞歸和迭代（使用棧）的兩種方式。 廣度優先搜索（Breadth-First Search, BFS）：另一種重要的圖和樹的遍曆算法，常用於最短路徑（無權圖）等問題。我們將通過Python實現，講解其使用隊列的原理。 遞歸與分治（Recursion and Divide and Conquer）：遞歸是許多算法的優雅錶達方式，而分治法是解決復雜問題的強大策略。我們將深入講解遞歸的思想，包括基綫條件（base case）和遞歸步驟（recursive step）。通過斐波那契數列、階乘等簡單例子，逐步過渡到更復雜的應用，如漢諾塔、各種排序算法（歸並排序、快速排序）和圖的遍曆。我們將分析遞歸的性能開銷（棧空間）以及如何進行尾遞歸優化（在支持的環境下）。 動態規劃（Dynamic Programming, DP）：動態規劃是一種通過將復雜問題分解為重疊子問題，並存儲子問題解以避免重復計算的技術。我們將從背包問題、最長公共子序列、斐波那契數列的DP解法等經典問題入手，深入講解DP的核心思想：最優子結構（optimal substructure）和重疊子問題（overlapping subproblems）。本書將提供Python實現，展示如何使用遞推關係（recursive relation）來構建DP解決方案，並區分自頂嚮下（帶備忘錄的遞歸）和自底嚮上（迭代）兩種實現方式。 貪心算法（Greedy Algorithms）：貪心算法在每一步選擇局部最優解，並期望最終能達到全局最優。我們將介紹貪心算法的設計思路，並通過找零錢問題、活動選擇問題等例子，講解如何判斷一個問題是否適閤使用貪心算法，以及如何證明貪心策略的正確性。 圖算法（Graph Algorithms）：在掌握瞭圖的錶示方法後，我們將深入探討圖的經典算法。 最小生成樹（Minimum Spanning Tree, MST）：包括Prim算法和Kruskal算法，用於找到連接所有頂點的最小權重邊集閤。 最短路徑算法（Shortest Path Algorithms）：Dijkstra算法（單源最短路徑，非負權邊），Bellman-Ford算法（單源最短路徑，可處理負權邊）。 拓撲排序（Topological Sort）：用於有嚮無環圖（DAG），確定節點的一種綫性順序，使得對於每條有嚮邊u -> v，u都齣現在v之前。 連通性算法：如Tarjan算法或Kosaraju算法，用於找齣強連通分量。 第三部分：高級主題與實戰應用 在打下堅實的基礎之後，本書將觸及一些更高級的算法概念，並指導讀者如何將所學知識應用於實際問題。 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，以及字符串相關的哈希技術。 數據壓縮算法（Data Compression Algorithms）：如霍夫曼編碼（Huffman Coding）和LZW（Lempel-Ziv-Welch）壓縮算法，介紹其基於概率或字典的編碼思想。 NP-Completeness簡介：簡要介紹計算復雜性理論中的P類、NP類問題，以及NP-完全問題（NP-complete）的概念，讓讀者對算法的可解決性有一個宏觀認識。 算法分析與優化：本書將貫穿 throughout 算法分析，重點強調時間復雜度（Time Complexity）和空間復雜度（Space Complexity）的測量與計算。我們將深入講解大O錶示法（Big O Notation），並指導讀者如何通過分析代碼來預估算法的性能，以及在麵對性能瓶頸時，如何尋找優化方案。 Pythonic 的算法實現：除瞭講解算法的通用實現思路，本書還將特彆關注如何在Python中編寫“Pythonic”的代碼。這意味著我們將利用Python的內置特性，如生成器（generators）、裝飾器（decorators）、列錶推導式（list comprehensions）等，來寫齣更簡潔、高效、易讀的算法代碼。 實戰項目與案例分析：本書將通過多個精心設計的實戰項目，來鞏固讀者對數據結構和算法的理解。這些項目可能涵蓋： 使用圖算法解決路徑規劃問題。 利用動態規劃優化庫存管理或資源分配。 通過高效排序實現數據分析的預處理。 構建搜索引擎的索引或查找模塊。 解決 LeetCode 風格的算法挑戰。 學習目標 通過學習《算法的藝術：Python實現與深度解析》，讀者將能夠： 1. 理解核心數據結構：深入掌握數組、鏈錶、棧、隊列、哈希錶、樹、圖等基本和高級數據結構的原理、特性及適用場景。 2. 掌握經典算法：熟練理解和實現排序、搜索、遞歸、分治、動態規劃、貪心、圖算法等核心算法。 3. 提升編程能力：熟練運用Python語言，將抽象的算法概念轉化為可執行、高效且易於維護的代碼。 4. 進行算法分析：準確分析算法的時間和空間復雜度，並能夠對現有算法進行性能評估和優化。 5. 解決實際問題：能夠將所學的數據結構和算法知識，應用於解決計算機科學和工程領域中的各種實際問題。 6. 構建嚴謹的計算思維：培養嚴謹的邏輯思維能力，能夠將復雜問題分解，並設計齣高效的解決方案。 本書適閤於計算機科學專業的學生、軟件開發工程師，以及任何對算法和數據結構感興趣，希望提升編程技能和解決問題能力的學習者。本書的編排旨在讓讀者不僅“知其然”，更能“知其所以然”，最終達到“運籌帷幄”的算法設計境界。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，學習數據結構不僅僅是掌握一些算法和定義，更重要的是培養一種解決問題的思維方式。很多時候，我會在編程中遇到一些效率瓶頸，卻不知道從何下手去優化，直到我看到瞭《數據結構 Python語言描述》裏關於“動態規劃”的章節。我之前對動態規劃的理解一直停留在“把大問題分解成小問題，然後把小問題的結果組閤起來”這樣一個模糊的概念上，總覺得它離我有點遙遠。 然而，這本書用一個非常巧妙的例子，把動態規劃這個看似高深的算法講得通俗易懂。作者以一個經典的“爬樓梯”問題為例，一步一步地引導讀者思考，如何通過記錄前幾步的走法數量，來計算當前步的走法數量。書中提供的Python代碼，清晰地展示瞭如何使用一個數組來存儲中間計算結果（備忘錄），避免瞭重復計算，從而大大提高瞭效率。讓我印象深刻的是，作者還鼓勵讀者去嘗試解決一些與“爬樓梯”問題類似的其他問題，比如“背包問題”，並引導他們思考如何將動態規劃的思想應用到這些新場景中。這種“舉一反三”的學習方式，讓我覺得不僅學到瞭一個具體的算法，更掌握瞭一種通用的解決問題的方法論。

評分☆☆☆☆☆

我一直對算法的效率和優化問題非常感興趣，但很多時候，書本上講到的各種復雜度分析，例如O(n)、O(log n)等，總覺得有些抽象，難以直觀地體會它們之間的巨大差異。直到我讀瞭《數據結構 Python語言描述》的這一部分，我纔真正領悟到瞭“數量級”的力量。作者沒有直接拋齣那些冰冷的數學符號，而是通過一個非常有趣的例子，比如“大海撈針”和“字典查詞”，來生動地解釋瞭不同時間復雜度下算法的效率差距。 當講到二分查找的時候，書中用瞭一個非常有創意的比喻：你在一本厚厚的字典裏找一個詞，如果每次都從頭開始翻，那得花多少時間？但如果你知道目標詞大概在哪個字母開頭，你就能快速縮小範圍，大大提高查找效率。書中給齣的Python實現，清晰地展示瞭二分查找如何通過不斷摺半搜索空間來達到O(log n)的時間復雜度。更讓我驚喜的是，作者還引導讀者思考，在什麼樣的數據結構和場景下，二分查找是最閤適的選擇，以及它與綫性查找的根本區彆。這種循序漸進、由淺入深的講解，讓我不僅理解瞭理論，更學會瞭如何將理論應用於實踐，去選擇最適閤解決問題的算法。

評分☆☆☆☆☆

我在實際開發中經常會遇到需要管理大量相互關聯的數據的情況，比如社交網絡中的好友關係，或者文件係統中的目錄結構。之前我總是用一些比較“笨”的方法來處理，效率不高，而且代碼維護起來也很麻煩。《數據結構 Python語言描述》中的“圖”這一章節，簡直是為我打開瞭一扇新世界的大門。 作者在介紹圖的概念時，並沒有直接給齣復雜的定義，而是從生活中的一些實際例子入手，比如城市之間的交通網絡，或者人與人之間的社交關係。然後，他用非常生動的Python代碼，展示瞭如何用鄰接矩陣和鄰接錶兩種方式來錶示這些圖。我特彆喜歡書中對鄰接錶錶示法的講解，它用列錶（或字典）來存儲每個節點的鄰居，這與我之前理解的“節點”和“邊”的概念結閤得非常好，讓我能更直觀地感受到它在存儲空間上的優勢。而且，書中還深入講解瞭圖的遍曆算法，比如深度優先搜索（DFS）和廣度優先搜索（BFS），並通過實際例子，如尋找最短路徑，來展示這些算法的強大之處。讀完這部分，我感覺自己能夠用更係統、更高效的方式來處理復雜的網絡型數據瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書，我拿到手的時候，其實並沒有抱太大的期望。市麵上關於數據結構的書籍琳琅滿目，很多都寫得枯燥乏味，公式堆砌，更彆提用Python來描述瞭，總覺得有點“降維打擊”的感覺，仿佛是在用玩具槍去打一場嚴肅的戰爭。然而，當我翻開第一頁，我就被它吸引住瞭。作者的語言非常生動，沒有那種高高在上的學術腔調，更像是一位經驗豐富的導師，循循善誘地引導著我這個初學者。 舉個例子，在講到鏈錶的時候，我之前看過的書通常會先給齣抽象的定義，然後是節點結構，接著是各種操作的算法描述，讓人感覺像是在啃石頭。但這本《數據結構 Python語言描述》卻非常有畫麵感。作者用一個比喻，把鏈錶想象成一串掛著的鑰匙，每把鑰匙（節點）都係著一根繩子（指針），指嚮下一把鑰匙。這種形象的比喻一下子就打通瞭我對鏈錶概念的理解。而且，書中提供的Python代碼示例，不是那種生硬的、純粹的算法實現，而是加入瞭注釋和實際應用的場景，比如如何用鏈錶來模擬一個簡單的任務隊列。這種“接地氣”的講解方式，讓我覺得學到的知識是可以直接運用到實際編程中的，而不是停留在理論層麵。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我都覺得散列錶（哈希錶）是一種非常神奇的數據結構，它能夠實現近乎常數時間的查找、插入和刪除操作，這在很多需要高性能的場景下都至關重要。但對於它背後的原理，我總覺得有些模糊，尤其是在處理“哈希衝突”的時候，書本上的解釋往往比較抽象。《數據結構 Python語言描述》在這方麵給瞭我很大的啓發。 作者在解釋哈希函數時，並沒有直接給齣復雜的數學公式，而是用一個簡單的比喻，比如“給每個單詞分配一個房間號”，來形象地說明哈希函數如何將任意長度的輸入映射到一個固定範圍的輸齣。然後，他非常細緻地講解瞭兩種主要的哈希衝突解決方法：鏈地址法（拉鏈法）和開放地址法（綫性探測、二次探測等）。書中提供的Python代碼示例，不僅清晰地展示瞭這兩種方法的實現細節，更重要的是，它通過圖示和文字說明，讓我能夠直觀地理解衝突發生時，數據是如何被重新組織和查找的。我特彆喜歡書中對於“負載因子”概念的講解，它讓我明白瞭如何通過調整哈希錶的大小來平衡空間和時間復雜度。讀完這部分，我感覺自己對散列錶的理解又上升瞭一個層次，能夠更自信地在實際編程中運用它瞭。

評分☆☆☆☆☆

很好很好，京東自營送貨上門服務是我最最滿意的

評分☆☆☆☆☆

2、雖然隻是基礎入門，但很詳細，雖然有基礎的人會覺得很囉嗦，但這不正是我們這種0基礎或從來沒有編程經驗的人所需要的嗎？

評分☆☆☆☆☆

還不錯，京東物流一如既往的快，書也沒有破損，紙的質量不錯

評分☆☆☆☆☆

讓我感到驚喜的是，這兩本書的書簽一樣的而且《從入門到實踐》裏邊的標簽整好推薦的是《基礎教程》。

評分☆☆☆☆☆

5商用車和專業車服務外包需求將越發顯著

評分☆☆☆☆☆

就是因為那本書對新手太友好瞭，進階的知識基本沒有涉及！

評分☆☆☆☆☆

缺點：

評分☆☆☆☆☆

經常網購，總有大量的包裹收，感覺寫評語花掉瞭我大量的時間和精力!所以在一段時間裏，我總是我又總是覺得好像不去評價或者隨便寫寫!但是，有點對不住那些辛苦工作的賣傢客服、倉管、老闆。於是我寫下瞭一小段話，給我覺得能拿到我五星好評的賣傢的寶貝評價裏麵以示感謝和尊敬!首先，寶貝是性價比很高的，我每次都會先試用再評價的，雖然寶貝不一定是最好的，但在同等的價位裏麵絕對是錶現最棒的。京東的配送絕對是一流的，送貨速度快，配送員服務態度好，每樣東西都是送貨上門。希望京東能再接再厲，做得更大更強，提供更多更好的東西給大傢。為京東的商品和服務點贊。

評分☆☆☆☆☆

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