Python数据结构与算法分析（第2版）

书名：Python数据结构与算法分析（第2版）
作者：[美]布拉德利·米勒/[美]戴维·拉努姆
译者：吕能/刁寿钧
ISBN：9787115517210
出版社：人民邮电出版社
出版时间：2019-9-20
格式：epub/mobi/azw3/pdf
页数：308
豆瓣评分： 7.5

书籍简介：

了解数据结构与算法是透彻理解计算机科学的前提。随着Python日益广泛的应用，Python程序员需要实现与传统的面向对象编程语言相似的数据结构与算法。本书是用Python描述数据结构与算法的开山之作，汇聚了作者多年的实战经验，向读者透彻讲解在Python环境下，如何通过一系列存储机制高效地实现各类算法。通过本书，读者将深刻理解Python数据结构、递归、搜索、排序、树与图的应用，等等。

作者简介：

【作者介绍】

布拉德利·米勒（Bradley N. Miller）

美国路德学院计算机科学名誉教授，曾获美国计算机协会软件系统奖，对Python课程开发有深入研究，由他创立的互动式教科书平台Runestone Interactive与全球600多家教育机构有合作。

戴维·拉努姆（David L. Ranum）

IBM Watson认知软件工程师，医学信息学博士，致力于利用自然语言处理等人工智能技术解决医疗问题，曾在美国路德学院讲授计算机科学课程近三十载。

【译者介绍】

吕能

Twitter软件工程师，开源项目Apache Heron的核心贡献者。先后在浙江大学和美国加州大学洛杉矶分校取得计算机科学学士学位和硕士学位，关注分布式实时数据引擎系统的研发，热衷于普及计算机技术知识。

刁寿钧

腾讯优图实验室后台开发工程师，毕业于复旦大学。先后从事过广告业务与智慧零售、智慧社区业务的开发工作。热爱算法与数据库技术，曾协助组织IMG社区的技术沙龙活动。另译有《数据分析实战》。

书友短评：

@ 一抹灯光 拿来回顾了一下Python。总体讲得太简单了，这翻译的名字很唬人。 @ 行知知行 点到为止, 代码质量也比较差英文版https://runestone.academy/runestone/books/published/pythonds3/index.html中文版https://github.com/facert/python-data-structure-cn @ colin 实战性非常强的一本书。抽象的数据结构和算法，结合直观形象的示意图，加上诚意十足的示例代码，一口气读下来，很多以前想做但是没什么头绪的问题，忽然就思路明朗了起来。已经用书里的思想实现了图论中的 Dijkstra 算法解决最短路径问题、Route Inspection 算法解决邮递员问题，感觉棒棒哒。但现在知道目前的水平只是初窥计算机科学的奥妙，以后要继续加油！ @ 李銮珂 写的挺好，大二在课上学懵懵懂懂，大三下自己再看一遍感觉打通了，不过还剩下一点点尾巴没学完，明年回来补上。 @ kalium 只看了概念部分。对初步理解概念有帮助。／有的问题，像汉诺塔问题、词梯问题等，很有意思。 @ josteingaarder 还是那句话，计算机和编程方面的书籍，一定要参考美国人写的书，通俗易懂，条理清晰。python本身在编程方面就非常友好，本书基于python语言来介绍计算机编程中主要的数据结构类型，并分析了如何依靠不同数据类型解决不同问题，对算法复杂度的分析也非常全面。图的部分，客观讲，有些内容依旧不是特别明白，还需要再花时间研究。编程是一门抽象的科学，了解了抽象理论之后，实际的编程实现才是目的。 @ 酸奶 概念讲的挺清楚，例子常见，但讲解方法和表示复杂，不清晰，和实际中应用脱离 @ 洺 中文版有小的翻译错误，还有就是感觉对代码的文字描述不够清楚，不如直接跳过看代码。 @ 蓝白碗与红黑树 这是一本好书，同时也是一本好教材，但并不适合自学。建议搭配pku陈斌老师的相关网课食用更佳 @ eclipse 数据结构应涵盖的内容基本都讲到了，但说实话村存在以下问题：一是代码可读性较差，代码没有注释进行解答，即使有文字对代码功能进行解释，但不详细全面；二是没有开源代码库（可能是我自己的问题);三是教材通病缺少习题讲解。总的来说中规中矩，对于科班的同学而言不太适合作为数据结构的主力教材。

第1章 导论 1
1.1 本章目标 1
1.2 入门 1
1.3 何谓计算机科学 1
1.3.1 何谓编程 3
1.3.2 为何学习数据结构及抽象数据类型 4
1.3.3 为何学习算法 4
1.4 Python基础 5
1.4.1 数据 5
1.4.2 输入与输出 16
1.4.3 控制结构 18
1.4.4 异常处理 21
1.4.5 定义函数 23
1.4.6 Python面向对象编程：定义类 24
1.5 小结 37
1.6 关键术语 38
1.7 讨论题 38
1.8 编程练习 38
第2章 算法分析 40
2.1 本章目标 0
2.2 何谓算法分析 40
2.2.1 大O记法 43
2.2.2 异序词检测示例 46
2.3 Python数据结构的性能 49
2.3.1 列表 49
2.3.2 字典 53
2.4 小结 55
2.5 关键术语 55
2.6 讨论题 56
2.7 编程练习 56
第3章 基本数据结构 57
3.1 本章目标 57
3.2 何谓线性数据结构 57
3.3 栈 58
3.3.1 何谓栈 58
3.3.2 栈抽象数据类型 59
3.3.3 用Python实现栈 60
3.3.4 匹配括号 62
3.3.5 普通情况：匹配符号 64
3.3.6 将十进制数转换成二进制数 65
3.3.7 前序、中序和后序表达式 67
3.4 队列 75
3.4.1 何谓队列 75
3.4.2 队列抽象数据类型 75
3.4.3 用Python实现队列 76
3.4.4 模拟：传土豆 77
3.4.5 模拟：打印任务 79
3.5 双端队列 84
3.5.1 何谓双端队列 84
3.5.2 双端队列抽象数据类型 84
3.5.3 用Python实现双端队列 85
3.5.4 回文检测器 86
3.6 列表 88
3.6.1 无序列表抽象数据类型 88
3.6.2 实现无序列表：链表 89
3.6.3 有序列表抽象数据类型 97
3.6.4 实现有序列表 97
3.7 小结 100
3.8 关键术语 101
3.9 讨论题 101
3.10 编程练习 102
第4章 递归 105
4.1 本章目标 105
4.2 何谓递归 105
4.2.1 计算一列数之和 105
4.2.2 递归三原则 107
4.2.3 将整数转换成任意进制的字符串 108
4.3 栈帧：实现递归 110
4.4 递归可视化 111
4.5 复杂的递归问题 116
4.6 探索迷宫 118
4.7 动态规划 123
4.8 小结 128
4.9 关键术语 129
4.10 讨论题 129
4.11 编程练习 129
第5章 搜索和排序 131
5.1 本章目标 131
5.2 搜索 131
5.2.1 顺序搜索 131
5.2.2 二分搜索 134
5.2.3 散列 136
5.3 排序 145
5.3.1 冒泡排序 145
5.3.2 选择排序 147
5.3.3 插入排序 149
5.3.4 希尔排序 151
5.3.5 归并排序 153
5.3.6 快速排序 156
5.4 小结 159
5.5 关键术语 160
5.6 讨论题 160
5.7 编程练习 161
第6章 树 163
6.1 本章目标 163
6.2 示例 163
6.3 术语及定义 166
6.4 实现 168
6.4.1 列表之列表 168
6.4.2 节点与引用 171
6.5 二叉树的应用 173
6.5.1 解析树 173
6.5.2 树的遍历 179
6.6 利用二叉堆实现优先级队列 182
6.6.1 二叉堆的操作 182
6.6.2 二叉堆的实现 183
6.7 二叉搜索树 189
6.7.1 搜索树的操作 190
6.7.2 搜索树的实现 190
6.7.3 搜索树的分析 201
6.8 平衡二叉搜索树 202
6.8.1 AVL树的性能 203
6.8.2 AVL树的实现 204
6.8.3 映射实现总结 210
6.9 小结 211
6.10 关键术语 211
6.11 讨论题 211
6.12 编程练习 213
第7章 图及其算法 214
7.1 本章目标 214
7.2 术语及定义 215
7.3 图的抽象数据类型 216
7.3.1 邻接矩阵 216
7.3.2 邻接表 217
7.3.3 实现 218
7.4 宽度优先搜索 220
7.4.1 词梯问题 220
7.4.2 构建词梯图 221
7.4.3 实现宽度优先搜索 223
7.4.4 分析宽度优先搜索 226
7.5 深度优先搜索 226
7.5.1 骑士周游问题 226
7.5.2 构建骑士周游图 227
7.5.3 实现骑士周游 229
7.5.4 分析骑士周游 231
7.5.5 通用深度优先搜索 233
7.5.6 分析深度优先搜索 236
7.6 拓扑排序 236
7.7 强连通单元 238
7.8 最短路径问题 241
7.8.1 Dijkstra算法 243
7.8.2 分析Dijkstra算法 245
7.8.3 Prim算法 245
7.9 小结 248
7.10 关键术语 249
7.11 讨论题 249
7.12 编程练习 250
第8章 附加内容 251
8.1 本章目标 251
8.2 复习Python列表 251
8.3 复习递归 256
8.3.1 同余定理 257
8.3.2 幂剩余 257
8.3.3 最大公因数与逆元 258
8.3.4 RSA算法 261
8.4 复习字典：跳表 264
8.4.1 映射抽象数据类型 265
8.4.2 用Python实现字典 265
8.5 复习树：量化图片 274
8.5.1 数字图像概述 274
8.5.2 量化图片 275
8.5.3 使用八叉树改进量化算法 277
8.6 复习图：模式匹配 284
8.6.1 生物学字符串 285
8.6.2 简单比较 285
8.6.3 使用图：DFA 287
8.6.4 使用图：KMP 288
8.7 小结 291
8.8 关键术语 291
8.9 讨论题 291
8.10 编程练习 292
附录A Python图形包 293
附录B Python资源 294
参考资料295
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　　图灵程序设计丛书·Python系列(共53册)，这套丛书还有《Python函数式编程（第2版）》《Python计算机视觉编程》《流畅的Python》《SQL Alchemy（第2版）》《Python数据处理》等。

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