💯学习数据结构与算法，解锁编程之魂，掌握算法奥秘💯
👍作为一名程序员，我深知数据结构与算法在编程中的重要性。在这篇文章中，我将为大家分享一本备受赞誉的书籍——《数据结构与算法：Python语言实现》。这本书以其独特的视角和深入浅出的讲解方式，让我重新审视了数据结构与算法的内涵，并激发了我对编程的热爱。
✅一、书籍概述
《数据结构与算法：Python语言实现》以Python语言为载体，系统地介绍了各种经典的数据结构和算法。这本书不仅涵盖了基本概念，还通过丰富的实例和实践，帮助读者深入理解数据结构与算法的内在联系。此外，书中还提供了大量的练习题和参考答案，方便读者巩固所学知识。
✅二、内容深度与广度
这本书的内容深度和广度都让人印象深刻。作者通过对数据结构与算法的全面剖析，让读者深刻理解了二者的内在联系。此外，书中还介绍了许多高级的数据结构和算法，如红黑树、B树、A*算法等。这些内容不仅可以帮助读者提升编程技能，还能拓宽读者的视野和知识面。
✅三、实践性与应用价值
《数据结构与算法：Python语言实现》不仅注重理论知识的学习，还关注实践性和应用价值。书中的每一个知识点都配以具体的实例和代码实现，让读者能够亲自动手实践。此外，书中的练习题和参考答案也为读者提供了很好的实践机会。通过实践，读者可以更好地理解数据结构与算法在实际问题中的应用价值。
✅四、学习体验与阅读感受
作为一名程序员，我对这本书的学习体验和阅读感受非常深刻。首先，这本书的讲解方式非常生动有趣，让读者在轻松愉悦的氛围中学习到知识。其次，书中的实例和代码实现非常丰富，让读者能够全面掌握数据结构与算法的实现细节。最后，书中的练习题和参考答案也为读者提供了很好的学习反馈，让读者能够及时了解自己的学习进度和掌握情况。
✅五、总结与推荐
👍《数据结构与算法：Python语言实现》是一本讲解数据结构与算法的经典书籍。本书采用简洁明了的Python语言进行讲解，实例丰富，注重实践操作，适合初学者阅读。通过阅读本书，读者可以轻松掌握算法的本质和应用，提高编程水平。如果你是一名初学者或想要提高自己的编程水平，那么这本书将是你的不二之选。强烈推荐给广大程序员和编程爱好者！
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书籍信息
书名：数据结构与算法
作者：迈克尔.·T·古德里奇 罗伯托·塔玛西亚 迈克尔·H·戈德瓦瑟
评分：5.6
出版日期：2018-09-01
出版社：机械工业出版社
ISBN：9787111606604
页数：477
定价：109
内容简介
本书采用Python语言介绍数据结构和算法，包括其设计、分析和实施。本书源代码简洁、明确，面向对象的观点贯穿始终，通过继承大限度地提高代码重用，同时彰显不同抽象数据类型和算法之间的异同。
高效数据结构的设计与分析，长期以来一直被认为是计算领域的一个重要主题，同时也是计算机科学与计算机工程本科教学中的核心课程。本书介绍数据结构和算法，包括其设计、分析和实现，可在初级数据结构或中级算法导论课程中使用。我们随后会更详细地讨论如何在这些课程中使用本书。
为了提高软件开发的健壮性和可重用性，我们在本书中采取一致的面向对象的视角。面向对象方法的一个主要思想是数据应该被封装，然后提供访问和修改它们的方法。我们不能简单地将数据看作字节和地址的集合，数据对象是抽象数据类型（Abstract Data Type，ADT）的实例，其中包括可在这种类型的数据对象上执行的操作方法的集合。我们强调的是对于一个特定的ADT可能有几种不同的实现策略，并探讨这些选择的优点和缺点。我们几乎为书中的所有数据结构和算法都提供了完整的Python实现，并介绍了将这些实现组织为可重用的组件所需的重要的面向对象设计模式。
通过阅读本书，读者可以：
对常见数据集合的抽象有一定了解（如栈、队列、表、树、图）。
理解生成常用数据结构的高效实现的算法策略。
通过理论方法和实验方法分析算法的性能，并了解竞争策略之间的权衡。
明智地利用编程语言库中已有的数据结构和算法。
拥有大多数基础数据结构和算法的具体实现经验。
应用数据结构和算法来解决复杂的问题。
为了达到最后一个目标，我们在书中提供了数据结构的很多应用实例，包括：文本处理系统，结构化格式（如HTML）的标签匹配，简单的密码技术，文字频率分析，自动几何布局，霍夫曼编码，DNA序列比对，以及搜索引擎索引。
书籍目录
出版者的话
译者序
前言
致谢
作者简介
第1章 Python入门
1.1 Python概述
1.1.1 Python解释器
1.1.2 Python程序预览
1.2 Python对象
1.2.1 标识符、对象和赋值语句
1.2.2 创建和使用对象
1.2.3 Python的内置类
1.3 表达式、运算符和优先级
1.4 控制流程
1.4.1 条件语句
1.4.2 循环语句
1.5 函数
1.5.1 信息传递
1.5.2 Python的内置函数
1.6 简单的输入和输出
1.6.1 控制台输入和输出
1.6.2 文件
1.7 异常处理
1.7.1 抛出异常
1.7.2 捕捉异常
1.8 迭代器和生成器
1.9 Python的其他便利特点
1.9.1 条件表达式
1.9.2 解析语法
1.9.3 序列类型的打包和解包
1.10 作用域和命名空间
1.11 模块和import语句
1.12 练习
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第2章 面向对象编程
2.1 目标、原则和模式
2.1.1 面向对象的设计目标
2.1.2 面向对象的设计原则
2.1.3 设计模式
2.2 软件开发
2.2.1 设计
2.2.2 伪代码
2.2.3 编码风格和文档
2.2.4 测试和调试
2.3 类定义
2.3.1 例子：CreditCard类
2.3.2 运算符重载和Python的特殊方法
2.3.3 例子：多维向量类
2.3.4 迭代器
2.3.5 例子：Range类
2.4 继承
2.4.1 扩展CreditCard类
2.4.2 数列的层次图
2.4.3 抽象基类
2.5 命名空间和面向对象
2.5.1 实例和类命名空间
2.5.2 名称解析和动态调度
2.6 深拷贝和浅拷贝
2.7 练习
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第3章 算法分析
3.1 实验研究
3.2 本书使用的7种函数
3.2.1 常数函数
3.2.2 对数函数
3.2.3 线性函数
3.2.4 n log n函数
3.2.5 二次函数
3.2.6 三次函数和其他多项式
3.2.7 指数函数
3.2.8 比较增长率
3.3 渐近分析
3.3.1 大O符号
3.3.2 比较分析
3.3.3 算法分析示例
3.4 简单的证明技术
3.4.1 示例
3.4.2 反证法
3.4.3 归纳和循环不变量
3.5 练习
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第4章 递归
4.1 说明性的例子
4.1.1 阶乘函数
4.1.2 绘制英式标尺
4.1.3 二分查找
4.1.4 文件系统
4.2 分析递归算法
4.3 递归算法的不足
4.4 递归的其他例子
4.4.1 线性递归
4.4.2 二路递归
4.4.3 多重递归
4.5 设计递归算法
4.6 消除尾递归
4.7 练习
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第5章 基于数组的序列
5.1 Python序列类型
5.2 低层次数组
5.2.1 引用数组
5.2.2 Python中的紧凑数组
5.3 动态数组和摊销
5.3.1 实现动态数组
5.3.2 动态数组的摊销分析
5.3.3 Python列表类
5.4 Python序列类型的效率
5.4.1 Python的列表和元组类
5.4.2 Python的字符串类
5.5 使用基于数组的序列
5.5.1 为游戏存储高分
5.5.2 为序列排序
5.5.3 简单密码技术
5.6 多维数据集
5.7 练习
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第6章 栈、队列和双端队列
6.1 栈
6.1.1 栈的抽象数据类型
6.1.2 简单的基于数组的栈实现
6.1.3 使用栈实现数据的逆置
6.1.4 括号和HTML标记匹配
6.2 队列
6.2.1 队列的抽象数据类型
6.2.2 基于数组的队列实现
6.3 双端队列
6.3.1 双端队列的抽象数据类型
6.3.2 使用环形数组实现双端队列
6.3.3 Python collections模块中的双端队列
6.4 练习
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第7章 链表
7.1 单向链表
7.1.1 用单向链表实现栈
7.1.2 用单向链表实现队列
7.2 循环链表
7.2.1 轮转调度
7.2.2 用循环链表实现队列
7.3 双向链表
7.3.1 双向链表的基本实现
7.3.2 用双向链表实现双端队列
7.4 位置列表的抽象数据类型
7.4.1 含位置信息的列表抽象数据类型
7.4.2 双向链表实现
7.5 位置列表的排序
7.6 案例研究：维护访问频率
7.6.1 使用有序表
7.6.2 启发式动态调整列表
7.7 基于链接的序列与基于数组的序列
7.8 练习
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第8章 树
8.1 树的基本概念
8.1.1 树的定义和属性
8.1.2 树的抽象数据类型
8.1.3 计算深度和高度
8.2 二叉树
8.2.1 二叉树的抽象数据类型
8.2.2 二叉树的属性
8.3 树的实现
8.3.1 二叉树的链式存储结构
8.3.2 基于数组表示的二叉树
8.3.3 一般树的链式存储结构
8.4 树的遍历算法
8.4.1 树的先序和后序遍历
8.4.2 树的广度优先遍历
8.4.3 二叉树的中序遍历
8.4.4 用Python实现树遍历
8.4.5 树遍历的应用
8.4.6 欧拉图和模板方法模式*
8.5 案例研究：表达式树
8.6 练习
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第9章 优先级队列
9.1 优先级队列的抽象数据类型
9.1.1 优先级
9.1.2 优先级队列的抽象数据类型的实现
9.2 优先级队列的实现
9.2.1 组合设计模式
9.2.2 使用未排序列表实现优先级队列
9.2.3 使用排序列表实现优先级队列
9.3 堆
9.3.1 堆的数据结构
9.3.2 使用堆实现优先级队列
9.3.3 基于数组的完全二叉树表示
9.3.4 Python的堆实现
9.3.5 基于堆的优先级队列的分析
9.3.6 自底向上构建堆*
9.3.7 Python的heapq模块
9.4 使用优先级队列排序
9.4.1 选择排序和插入排序
9.4.2 堆排序
9.5 适应性优先级队列
9.5.1 定位器
9.5.2 适应性优先级队列的实现
9.6 练习
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第10章 映射、哈希表和跳跃表
10.1 映射和字典
10.1.1 映射的抽象数据类型
10.1.2 应用：单词频率统计
10.1.3 Python的MutableMapping抽象基类
10.1.4 我们的MapBase类
10.1.5 简单的非有序映射实现
10.2 哈希表
10.2.1 哈希函数
10.2.2 哈希码
10.2.3 压缩函数
10.2.4 冲突处理方案
10.2.5 负载因子、重新哈希和效率
10.2.6 Python哈希表的实现
10.3 有序映射
10.3.1 排序检索表
10.3.2 有序映射的两种应用
10.4 跳跃表
10.4.1 跳跃表中的查找和更新操作
10.4.2 跳跃表的概率分析*
10.5 集合、多集和多映射
10.5.1 集合的抽象数据类型
10.5.2 Python的MutableSet抽象基类
10.5.3 集合、多集和多映射的实现
10.6 练习
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第11章 搜索树
11.1 二叉搜索树
11.1.1 遍历二叉搜索树
11.1.2 搜索
11.1.3 插入和删除
11.1.4 Python实现
11.1.5 二叉搜索树的性能
11.2 平衡搜索树
11.3 AVL树
11.3.1 更新操作
11.3.2 Python实现
11.4 伸展树
11.4.1 伸展
11.4.2 何时进行伸展
11.4.3 Python实现
11.4.4 伸展树的摊销分析*
11.5 （2，4）树
11.5.1 多路搜索树
11.5.2 （2，4）树的操作
11.6 红黑树
11.6.1 红黑树的操作
11.6.2 Python实现
11.7 练习
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第12章 排序与选择
12.1 为什么要学习排序算法
12.2 归并排序
12.2.1 分治法
12.2.2 基于数组的归并排序的实现
12.2.3 归并排序的运行时间
12.2.4 归并排序与递归方程*
12.2.5 归并排序的可选实现
12.3 快速排序
12.3.1 随机快速排序
12.3.2 快速排序的额外优化
12.4 再论排序：算法视角
12.4.1 排序下界
12.4.2 线性时间排序：桶排序和基数排序
12.5 排序算法的比较
12.6 Python的内置排序函数
12.7 选择
12.7.1 剪枝搜索
12.7.2 随机快速选择
12.7.3 随机快速选择分析
12.8 练习
扩展阅读
第13章 文本处理
13.1 数字化文本的多样性
13.2 模式匹配算法
13.2.1 穷举
13.2.2 Boyer-Moore算法
13.2.3 Knuth-Morris-Pratt算法
13.3 动态规划
13.3.1 矩阵链乘积
13.3.2 DNA和文本序列比对
13.4 文本压缩和贪心算法
13.4.1 霍夫曼编码算法
13.4.2 贪心算法
13.5 字典树
13.5.1 标准字典树
13.5.2 压缩字典树
13.5.3 后缀字典树
13.5.4 搜索引擎索引
13.6 练习
拓展阅读
第14章 图算法
14.1 图
14.2 图的数据结构
14.2.1 边列表结构
14.2.2 邻接列表结构
14.2.3 邻接图结构
14.2.4 邻接矩阵结构
14.2.5 Python实现
14.3 图遍历
14.3.1 深度优先搜索
14.3.2 深度优先搜索的实现和扩展
14.3.3 广度优先搜索
14.4 传递闭包
14.5 有向非循环图
14.6 最短路径
14.6.1 加权图
14.6.2 Dijkstra算法
14.7 最小生成树
14.7.1 Prim-Jarník算法
14.7.2 Kruskal算法
14.7.3 不相交分区和联合查找结构
14.8 练习
扩展阅读
第15章 内存管理和B树
15.1 内存管理
15.1.1 内存分配
15.1.2 垃圾回收
15.1.3 Python解释器使用的额外内存
15.2 存储器层次结构和缓存
15.2.1 存储器系统
15.2.2 高速缓存策略
15.3 外部搜索和B树
15.3.1 （a，b）树
15.3.2 B树
15.4 外部存储器中的排序
15.5 练习
拓展阅读
附录A Python中的字符串
附录B 有用的数学定理
参考文献
