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出版者:机械工业出版社

作者:迈克尔.·T·古德里奇

出品人:

页数:477

译者:张晓

出版时间:2018-9

价格:109.00元

装帧:平装

isbn号码:9787111606604

丛书系列:

图书标签:

数据结构与算法
算法
python
Python
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计算机科学
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学习
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具体描述

本书采用Python语言讨论数据结构和算法，详细讲解其设计、分析与实现过程，是一本内容全面且特色鲜明的教材。书中将面向对象视角贯穿始终，充分利用Python语言优美而简洁的特点，强调代码的健壮性和可重用性，关注各种抽象数据类型以及不同算法实现策略的权衡。

《Python数据结构与算法精粹》在这本引人入胜的著作中，我们将深入探索计算机科学的基石——数据结构与算法。本书以 Python 语言为载体，旨在为读者构建坚实的技术根基，助您在软件开发、问题解决和系统优化等领域游刃有余。核心内容概览：本书将引导您逐步掌握各种核心数据结构的设计原理、实现方式以及适用场景。我们将从最基础的线性结构开始，逐一剖析：数组（Arrays）与列表（Lists）：深入理解数组的底层存储机制，以及 Python 列表在动态扩展和高效访问上的优势与局限。我们将探讨列表的内部实现，以及在不同操作下的时间复杂度分析，帮助您做出最优选择。链表（Linked Lists）：探索单向链表、双向链表和循环链表的结构特性，理解它们在插入、删除操作上的灵活性，并学习如何高效地遍历和操作链表。我们将深入剖析链表与数组在内存分配和访问模式上的根本差异。栈（Stacks）与队列（Queues）：学习 LIFO（后进先出）和 FIFO（先进先出）这两种基本操作模式，并通过 Python 的列表或 `collections.deque` 来实现它们。我们将展示栈在函数调用、表达式求值等方面的应用，以及队列在任务调度、广度优先搜索中的重要作用。哈希表（Hash Tables）与字典（Dictionaries）：揭示键值对存储的强大之处，理解哈希函数的设计原则、冲突解决策略（如链地址法和开放寻址法），以及 Python 字典的高效查找和插入机制。本书将详述哈希表在数据库索引、缓存等场景下的广泛应用。树（Trees）：深入学习二叉树、二叉搜索树（BST）、平衡二叉搜索树（如 AVL 树和红黑树）的构造原理和操作。我们将详细介绍树的遍历方式（前序、中序、后序、层序），以及它们在数据检索、排序和组织上的高效性。图（Graphs）：掌握图的表示方法（邻接矩阵和邻接表），并学习图的经典遍历算法，如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。本书将重点讲解图在网络分析、路径查找、社交网络建模等领域的应用。堆（Heaps）：理解堆的定义和特性，学习最大堆和最小堆的实现，以及堆排序算法。我们将探讨堆在优先队列实现和求解 Top-K 问题上的高效解决方案。在掌握了丰富的数据结构之后，本书将进一步引导您理解并掌握一系列经典的算法。我们将深入分析这些算法的逻辑、实现细节以及它们所带来的效率提升：排序算法（Sorting Algorithms）：从基础的冒泡排序、插入排序、选择排序，到效率更高的归并排序、快速排序，再到特定场景下的堆排序，我们将详细讲解每种算法的工作原理、时间与空间复杂度，并进行对比分析，帮助您选择最适合的排序方法。搜索算法（Searching Algorithms）：除了基础的线性搜索，我们将重点讲解二分搜索算法，并分析其在有序数据上的指数级速度提升。递归与分治（Recursion and Divide and Conquer）：深入理解递归的思想，学习如何将复杂问题分解为更小的子问题来解决，并掌握分治策略在排序（如归并排序、快速排序）和搜索（如二分搜索）中的应用。动态规划（Dynamic Programming）：学习如何通过构建状态转移方程，避免重复计算，高效地解决具有重叠子问题和最优子结构的问题。我们将通过背包问题、最长公共子序列等经典案例，阐释动态规划的精髓。贪心算法（Greedy Algorithms）：探索选择局部最优解从而达到全局最优的策略，并理解贪心算法适用的条件和局限性。学习方法与特色：本书强调理论与实践相结合。每一章都配以大量精心设计的 Python 代码示例，让您能够亲手实践，加深对概念的理解。我们将通过清晰的图示和逐步的解释，帮助您可视化抽象的数据结构和算法流程。代码驱动：所有算法和数据结构都将通过简洁、易读的 Python 代码实现，方便读者理解和复用。复杂度分析：每种数据结构和算法都会进行详细的时间复杂度和空间复杂度分析，帮助读者量化其性能，并在实际应用中做出明智的技术决策。问题导向：本书不仅介绍理论，更侧重于将数据结构与算法的应用场景相结合，通过解决实际问题来巩固学习。由浅入深：内容从基础概念开始，循序渐进，逐步引入更复杂的主题，适合初学者入门，也为有一定基础的开发者提供深入的理解。本书的目标读者：本书适合所有希望提升编程能力、深入理解计算机科学基础的开发者。无论您是计算机科学专业的学生，还是希望在技术道路上更进一步的在职工程师，亦或是对算法和数据结构充满好奇的编程爱好者，都能从本书中获益。掌握这些核心知识，将使您能够编写出更高效、更健壮、更具可扩展性的代码，从而在快速变化的软件开发领域脱颖而出。

作者简介

目录信息

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
扩展阅读
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
扩展阅读
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
扩展阅读
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
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

这本书的翻译真的太差了，应该是直接机翻的，并且机翻的软件也很垃圾，经常是牛头不对马嘴。但即使是这样，也无法掩盖这本书内容的精彩。英语好的话建议直接原版。如果英文不好，又只会python，那只能看这本了。但切记，如果遇到不明所以，无法理解，读不通顺的情况，不要怀疑...

评分☆☆☆☆☆

http://www.tianjun.me/essays/58 （6）一起用python之基础篇——数据结构 Posted on: 2014-08-27 19:58 Posted in : 一起用python, (撰写中。。。呃，写着写着，发觉其实原书写得很系统，一环扣一环，我这样子抽出来一点点地分析反而打乱了原有的结构。我这里写的，大致看下就...

评分☆☆☆☆☆

原版没看过，看到是翻译版，第一次看数据结构的书，结果竟然错误那么多，我说怎么看不懂，直到看第二遍才知道是个错误。说完不足，再说点好的，整体上还是不错，适合有一定项目经验的想深入了解python的同学。另外给个建议，里面有些代码还是不要省了，比如基于数组的双端队...

评分☆☆☆☆☆

翻译错误很多，举一个最严重的：第20页，在表1-4的round(x)下，本书原版是a tie is broken toward the even value，意味在x=3.5（中立）的情况下，x为最近的偶数，即为4，但是在中文版被翻译成省去小数点后的数向偶数值靠近。译者显然没搞清楚tie的含义，而且即使没搞清楚tie，...

用户评价

评分☆☆☆☆☆

收到这本书的包装让我印象深刻，妥帖而细致。我是一名对编程充满好奇心的自学者，一直以来都对计算机科学的核心领域——数据结构和算法——感到着迷。我喜欢挑战自己，学习能够让我思考和解决问题的能力。我希望这本书能够以一种循序渐进的方式，引导我一步步深入理解数据结构和算法的世界。我希望书中能够从最基本的数据结构开始，比如数组和链表，然后逐渐过渡到更复杂的数据结构，如树、图、哈希表等，并且清晰地解释它们各自的特点和适用场景。在算法方面，我希望能够学习到各种排序算法、查找算法，以及一些更高级的算法，比如递归、分治、动态规划等。我尤其看重的是书中能否提供丰富的示例代码，并且对代码中的关键逻辑进行详细的解释，让我能够通过运行和调试代码来加深理解。如果书中还能包含一些启发性的思考题，或者一些关于如何优化算法性能的讨论，那将是锦上添花。我希望这本书能够成为我自学路上的一个重要里程碑，帮助我构建坚实的理论基础和实践能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计非常典雅，给人一种专业感。作为一名大学计算机专业的学生，数据结构和算法是我必修的核心课程。在课堂上，我学到了一些基础的概念和理论，但总觉得有些似懂非懂，尤其是在面对实际的编程练习时，常常感到无从下手。我希望这本书能够作为我在课堂学习的有力补充，提供更详细、更深入的讲解，并且能够通过Python的实践，让我更好地掌握这些知识。我特别希望书中能够讲解各种数据结构和算法的底层实现原理，例如数组的内存分配机制，链表的节点插入和删除过程，树的遍历方式等等。通过理解这些底层细节，我相信我能够对这些概念有更深刻的理解。同时，我也希望书中能够提供大量的编程练习题，从易到难，循序渐进，并且对每一道题的解法都进行详细的说明。如果书中还能包含一些常见面试算法题的讲解，那就更好了，这对于我未来找工作非常有帮助。我希望通过这本书的学习，能够真正做到举一反三，灵活运用所学的知识来解决各种编程问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大方，我一直对数据结构和算法领域抱有浓厚兴趣，但总觉得自己在理论理解上还差那么一点火候，尤其是在实际应用层面，常常感到力不从心。在网上浏览了很久，终于被这本书的题目吸引住了——“数据结构与算法：Python语言实现”。我立刻下单了，满心期待地希望能通过这本书，将那些抽象的概念与生动的代码结合起来，真正理解它们的精髓。拿到书后，我迫不及待地翻阅起来，纸张的触感和印刷的质量都让我感到很满意。我尤其看重的是它是否能提供清晰易懂的解释，并且配以Python的实际代码示例，因为我一直觉得，学习编程语言最好的方式就是动手实践，通过编写和运行代码来加深理解。这本书的书名本身就承诺了这一点，这让我对接下来的学习之旅充满了信心。我希望这本书能够带领我深入探索各种经典的数据结构，比如链表、栈、队列、树、图等等，并且详细讲解各种算法，包括排序、查找、图遍历等等。同时，我也希望书中能够解释这些数据结构和算法的优缺点，以及它们在不同场景下的适用性。如果书中还能包含一些实际案例的分析，那就更好了，那样我就可以看到这些理论知识是如何被应用到解决现实世界的问题中的。这本书的标题给我留下了非常好的第一印象，我期待它能带给我一场知识的盛宴。

评分☆☆☆☆☆

这本书的印刷质量非常出色，每一页都清晰锐利。我是一名工作了几年的软件工程师，在日常开发中，我越来越感觉到扎实的理论基础对提升代码质量和解决复杂问题的能力至关重要。虽然我平时主要使用Python进行开发，但对于数据结构和算法的理解，我总觉得还不够深入。我经常会在一些项目中遇到性能瓶颈，或者需要设计更优的解决方案，而这些往往都离不开对数据结构和算法的深刻理解。我希望这本书能够填补我在这方面的知识空白，并且能够提供一些在实际项目中遇到的典型问题，以及如何运用书中介绍的数据结构和算法来解决这些问题。例如，我希望能够学习如何选择合适的数据结构来优化数据库查询，或者如何设计高效的缓存策略。书中如果能提供一些关于算法在不同领域应用的案例分析，比如在人工智能、大数据分析、网络安全等方面的应用，那将极大地拓宽我的视野，并激发我将所学知识应用到实际工作中的热情。我期待这本书能够帮助我构建更强大的工程思维，做出更明智的技术决策。

评分☆☆☆☆☆

这套书包装得非常严实，让我感受到了出版方的细致。我是一名正在准备参加ACM/ICG编程竞赛的学生，对于算法的掌握程度直接关系到我的参赛成绩。之前我尝试过阅读一些算法书籍，但总觉得枯燥乏味，而且很多理论的推导过程过于深奥，难以消化。偶然间，我朋友向我推荐了这本书，他是一位经验丰富的算法工程师，对我赞不绝口。他提到这本书的讲解方式非常独特，能够将复杂的算法概念用通俗易懂的语言娓娓道来，并且通过Python的实现，让学习过程变得生动有趣。我非常看重这一点，因为我相信，学习的动力很大程度上来自于学习过程的趣味性。我希望这本书能够提供大量的高质量的算法题目，并且对每一道题的解题思路和代码实现都进行详细的剖析。特别是对于一些经典的算法竞赛题目，如果书中能够给出多种不同的解法，并对它们的时空复杂度进行分析比较，那就更具参考价值了。我还希望这本书能够涵盖一些进阶的算法主题，比如动态规划、图论算法、字符串匹配算法等等，这些都是竞赛中经常出现的重点和难点。如果书中还能包含一些面试题的讲解，那就更加完美了，毕竟算法的学习最终还是要服务于实际应用。

评分☆☆☆☆☆

啊呀呀，

评分☆☆☆☆☆

python实现的数据结构很难得，全是3版本写的，讲了很多干货，还在阅读中

评分☆☆☆☆☆

翻译让我想骂人。

评分☆☆☆☆☆

啊呀呀，

评分☆☆☆☆☆

# 翻译质量极差翻译的质量实在是太差了，好好的一本书，被完全毁了。估计就是借给手下的研究生翻。 ## 机翻举一个例子，原文 ”Example x.x: ....“ 举了一个实际生活中的例子，翻译为 "例题 x.x: ...." 这种逻辑只有机翻才会出现。可见译者对这本书的态度是及其的随意。买了好几本机械工业出版的书，都是垃圾翻译。翻了起得是副作用