数据结构与算法：Python语言描述 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:裘宗燕

出品人:

页数:343

译者:

出版时间:2016-1

价格:CNY 45.00

装帧:平装

isbn号码:9787111521181

丛书系列:面向CS2013计算机专业规划教材

图书标签:

数据结构
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算法
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算法与数据结构
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具体描述

本书基于Python语言介绍了数据结构与算法的基本知识，主要内容包括抽象数据类型和Python面向对象程序设计、线性表、字符串、栈和队列、二叉树和树、集合、排序以及算法的基本知识。本书延续问题求解的思路，从解决问题的目标来组织教学内容，注重理论与实践的并用。

《算法的艺术：Python实战解析》本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是一场深入探索算法世界，用Python语言描绘其优雅与力量的旅程。我们旨在打破算法与编程实践之间的壁垒，通过大量的代码示例和清晰的逻辑讲解，带领读者从入门到精通，掌握核心算法的设计思想、实现技巧以及在实际问题中的应用。核心理念：理解背后的智慧，掌握解决问题的钥匙算法是解决问题的精妙蓝图，而Python则是将这些蓝图变为现实的得力工具。本书的出发点，是帮助读者深刻理解各种经典算法的演进过程、设计哲学以及它们如何高效地处理数据。我们不满足于仅仅罗列算法的定义和伪代码，而是着重分析算法的时间和空间复杂度，探究其最优解的形成，以及在面对不同规模数据时的表现。通过Python语言的直观性和易读性，我们将复杂的算法概念具象化，让读者能够轻松地理解、修改和优化它们。内容梗概：从基础到前沿，循序渐进的探索本书的结构设计严谨，内容覆盖了从基础到进阶的各个层面：基础篇：构建坚实的根基数据结构：信息的组织艺术线性结构：深入剖析数组（列表）和链表的原理、操作及其在内存中的表现。我们将学习如何用Python高效地实现单向链表、双向链表，并探讨它们的优缺点，例如插入和删除的效率差异。栈与队列：理解后进先出（LIFO）和先进先出（FIFO）的抽象数据类型，并通过Python列表或`collections.deque`实现，学习其在函数调用、表达式求值、广度优先搜索等场景的应用。散列表（哈希表）：揭示键值对存储的强大威力，深入讲解哈希函数的原理、冲突解决方法（如链地址法、开放地址法）及其在查找、插入、删除操作中的O(1)平均时间复杂度。我们将用Python实现一个简单的哈希表，并演示其在缓存、数据库索引等方面的应用。排序算法：数据的有序之美基础排序：从冒泡排序、选择排序、插入排序等基本算法入手，理解其工作原理和时间复杂度。高级排序：重点讲解归并排序、快速排序、堆排序等更高效的算法，深入分析其分治思想、递归实现以及原地排序的特性。我们将对比它们的平均和最坏情况时间复杂度，并探讨Python内置`sort()`方法的实现机制（TimSort）。搜索算法：信息的快速定位线性搜索：作为最基本的搜索方式，我们将探讨其局限性。二分搜索：重点讲解在有序数组上的高效查找，理解其对数时间复杂度O(log n)的由来，并给出Python的迭代和递归实现。进阶篇：精通核心算法的设计与应用树结构：层次化的数据组织二叉树：深入理解二叉树的概念，包括满二叉树、完全二叉树、平衡二叉树。我们将详细讲解二叉树的遍历方式（前序、中序、后序、层序），以及如何用Python递归或迭代实现。二叉搜索树（BST）：掌握BST的插入、删除、查找操作，并理解其平衡性对性能的影响。平衡二叉搜索树：介绍AVL树和红黑树的基本概念，虽然不深入实现，但会说明它们如何通过旋转来保证查找效率。堆：重点讲解最大堆和最小堆，理解其完全二叉树的结构和堆属性。我们将学习堆的插入（heapify-up）和删除（heapify-down）操作，并展示Python `heapq`模块的强大功能，以及堆在优先队列、堆排序中的应用。图论：连接世界的网络图的表示：掌握邻接矩阵和邻接表这两种主要的图表示方法，并用Python实现。图的遍历：详细讲解深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），分析它们的递归和迭代实现，并展示其在连通性判断、寻找最短路径（无权图）等方面的应用。最短路径算法：重点介绍Dijkstra算法（单源最短路径，非负权图）和Floyd-Warshall算法（所有顶点对最短路径），理解它们的动态规划思想和时间复杂度。最小生成树：讲解Prim算法和Kruskal算法，理解它们如何构建最小权重的连通图，并分析其贪心策略。递归与分治：化繁为简的强大力量递归思想：深入理解递归的定义、基线条件和递归步骤，并通过汉诺塔、斐波那契数列等经典问题展示其魅力。分治策略：将复杂问题分解为更小的子问题，逐个解决后再合并，这是许多高效算法（如快速排序、归并排序）的核心。动态规划：最优解的迭代构建概念解析：讲解动态规划的核心思想——最优子结构和重叠子问题，并通过背包问题、最长公共子序列、硬币找零等经典案例，演示如何设计状态转移方程，用Python迭代求解。记忆化搜索：介绍如何结合递归和动态规划，用备忘录来存储子问题的解，提高效率。专题篇：算法在实际问题中的挑战与实践字符串算法：KMP算法、Boyer-Moore算法等，高效地解决字符串匹配问题。贪心算法：理解其局部最优选择导向全局最优解的策略，并通过活动选择、霍夫曼编码等例子进行阐述。回溯算法：求解组合问题、排列问题、子集问题等，通过剪枝来避免无效搜索，例如八皇后问题。复杂度分析的深入：从“大O”符号到“小o”符号，更精细地刻画算法的增长趋势。算法优化技巧：缓存、预计算、空间换时间等实用的优化策略。学习特色：理论与实践的完美融合 Pythonic实现：所有算法都采用清晰、简洁、易于理解的Python代码实现，并遵循Python的最佳实践。可视化辅助：虽然本书是文本形式，但我们通过生动的语言描述，帮助读者在脑海中构建算法的运行图景，甚至鼓励读者使用绘图工具辅助理解。实战项目导向：每个章节都配有相关的练习题和思考题，旨在帮助读者巩固所学知识，并能将其应用于解决实际问题。思维训练：本书不仅教授算法，更重要的是训练读者的逻辑思维能力、抽象思维能力和解决问题的能力。目标读者：计算机科学专业的学生：为学习更高级的课程奠定坚实的基础。软件开发工程师：提升解决复杂问题的能力，编写更高效、更优化的代码。对算法感兴趣的自学者：系统地学习算法知识，打开通往编程世界更深层的大门。《算法的艺术：Python实战解析》，将是您在算法领域的忠实伙伴，带您领略编程的精妙，掌握解决挑战的利器。让我们一同开启这段激动人心的算法探索之旅！

作者简介

目录信息

目　　录
前言
第1章绪论1
1.1计算机问题求解1
1.1.1程序开发过程1
1.1.2　一个简单例子3
1.2　问题求解：交叉路口的红绿灯安排4
1.2.1问题分析和严格化5
1.2.2图的顶点分组和算法6
1.2.3算法的精化和Python描述7
1.2.4讨论8
1.3算法和算法分析10
1.3.1问题、问题实例和算法10
1.3.2算法的代价及其度量14
1.3.3算法分析19
1.3.4Python程序的计算代价（复杂度）21
1.4数据结构23
1.4.1数据结构及其分类24
1.4.2计算机内存对象表示26
1.4.3Python对象和数据结构30
练习32
第2章抽象数据类型和Python类34
2.1抽象数据类型34
2.1.1数据类型和数据构造34
2.1.2抽象数据类型的概念36
2.1.3抽象数据类型的描述37
2.2Python的类39
2.2.1有理数类39
2.2.2类定义进阶40
2.2.3本书采用的ADT描述形式43
2.3类的定义和使用44
2.3.1类的基本定义和使用44
2.3.2实例对象：初始化和使用45
2.3.3几点说明47
2.3.4继承49
2.4Python异常53
2.4.1异常类和自定义异常53
2.4.2异常的传播和捕捉54
2.4.3内置的标准异常类54
2.5类定义实例：学校人事管理系统中的类55
2.5.1问题分析和设计56
2.5.2人事记录类的实现57
2.5.3讨论62
本章总结63
练习64
第3章线性表66
3.1线性表的概念和表抽象数据类型66
3.1.1表的概念和性质66
3.1.2表抽象数据类型67
3.1.3线性表的实现：基本考虑69
3.2顺序表的实现69
3.2.1基本实现方式69
3.2.2顺序表基本操作的实现71
3.2.3顺序表的结构74
3.2.4Python的list76
3.2.5顺序表的简单总结78
3.3链接表79
3.3.1线性表的基本需要和链接表79
3.3.2单链表79
3.3.3单链表类的实现84
3.4链表的变形和操作88
3.4.1单链表的简单变形88
3.4.2循环单链表91
3.4.3双链表92
3.4.4两个链表操作95
3.4.5不同链表的简单总结98
3.5表的应用99
3.5.1Josephus问题和基于“数组”概念的解法99
3.5.2基于顺序表的解100
3.5.3基于循环单链表的解101
本章总结102
练习103
第4章　字符串107
4.1　字符集、字符串和字符串操作107
4.1.1　字符串的相关概念107
4.1.2　字符串抽象数据类型109
4.2　字符串的实现109
4.2.1　基本实现问题和技术109
4.2.2　实际语言里的字符串110
4.2.3　Python的字符串111
4.3　字符串匹配（子串查找）112
4.3.1　字符串匹配112
4.3.2　串匹配和朴素匹配算法113
4.3.3　无回溯串匹配算法（KMP算法）115
4.4　字符串匹配问题119
4.4.1　串匹配/搜索的不同需要120
4.4.2　一种简化的正则表达式122
4.5　Python正则表达式123
4.5.1　概况124
4.5.2　基本情况124
4.5.3　主要操作125
4.5.4　正则表达式的构造126
4.5.5　正则表达式的使用132
本章总结132
练习133
第5章　栈和队列135
5.1　概述135
5.1.1　栈、队列和数据使用顺序135
5.1.2　应用环境136
5.2　栈：概念和实现136
5.2.1　栈抽象数据类型137
5.2.2　栈的顺序表实现137
5.2.3　栈的链接表实现139
5.3　栈的应用140
5.3.1　简单应用：括号匹配问题140
5.3.2　表达式的表示、计算和变换142
5.3.3　栈与递归149
5.4　队列155
5.4.1　队列抽象数据类型155
5.4.2　队列的链接表实现155
5.4.3　队列的顺序表实现156
5.4.4　队列的list实现158
5.4.5　队列的应用160
5.5　迷宫求解和状态空间搜索162
5.5.1　迷宫求解：分析和设计162
5.5.2　求解迷宫的算法164
5.5.3　迷宫问题和搜索167
5.6　几点补充171
5.6.1　几种与栈或队列相关的结构171
5.6.2　几个问题的讨论172
本章总结173
练习173
第6章　二叉树和树176
6.1　二叉树：概念和性质176
6.1.1　概念和性质177
6.1.2　抽象数据类型181
6.1.3　遍历二叉树181
6.2　二叉树的list实现183
6.2.1　设计和实现183
6.2.2　二叉树的简单应用：表达式树185
6.3　优先队列188
6.3.1　概念188
6.3.2　基于线性表的实现189
6.3.3　树形结构和堆191
6.3.4　优先队列的堆实现192
6.3.5　堆的应用：堆排序195
6.4　应用：离散事件模拟196
6.4.1　通用的模拟框架197
6.4.2　海关检查站模拟系统198
6.5　二叉树的类实现202
6.5.1　二叉树结点类203
6.5.2　遍历算法204
6.5.3　二叉树类208
6.6　哈夫曼树209
6.6.1　哈夫曼树和哈夫曼算法209
6.6.2　哈夫曼算法的实现210
6.6.3　哈夫曼编码211
6.7　树和树林212
6.7.1　实例和表示213
6.7.2　定义和相关概念213
6.7.3　抽象数据类型和操作215
6.7.4　树的实现216
6.7.5　树的Python实现218
本章总结220
练习220
第7章图224
7.1概念、性质和实现224
7.1.1　定义和图示224
7.1.2　图的一些概念和性质225
7.1.3　图抽象数据类型227
7.1.4　图的表示和实现228
7.2　图结构的Python实现231
7.2.1　邻接矩阵实现231
7.2.2　压缩的邻接矩阵（邻接表）实现233
7.2.3　小结235
7.3　基本图算法235
7.3.1　图的遍历236
7.3.2　生成树238
7.4　*小生成树240
7.4.1　*小生成树问题240
7.4.2　Kruskal算法240
7.4.3　Prim算法243
*7.4.4　Prim算法的改进246
7.4.5　*小生成树问题247
7.5　*短路径248
7.5.1　*短路径问题248
7.5.2　求解单源点*短路径的Dijkstra算法248
7.5.3　求解任意顶点间*短路径的Floyd算法252
7.6　AOV/AOE网及其算法255
7.6.1　AOV网、拓扑排序和拓扑序列255
7.6.2　拓扑排序算法257
7.6.3　AOE网和关键路径258
7.6.4　关键路径算法259
本章总结261
练习262
第8章　字典和集合265
8.1　数据存储、检索和字典265
8.1.1　数据存储和检索265
8.1.2　字典实现的问题267
8.2　字典线性表实现269
8.2.1　基本实现269
8.2.2　有序线性表和二分法检索270
8.2.3　字典线性表总结272
8.3　散列和散列表273
8.3.1　散列的思想和应用273
8.3.2　散列函数275
8.3.3　冲突的内消解：开地址技术277
8.3.4　外消解技术280
8.3.5　散列表的性质280
8.4　集合282
8.4.1　集合的概念、运算和抽象数据类型282
8.4.2　集合的实现283
8.4.3　特殊实现技术：位向量实现285
8.5　Python的标准字典类dict和set286
8.6　二叉排序树和字典287
8.6.1　二叉排序树288
8.6.2　**二叉排序树295
8.6.3　一般情况的**二叉排序树297
8.7　平衡二叉树302
8.7.1　定义和性质302
8.7.2　AVL树类303
8.7.3　插入操作304
8.7.4　相关问题310
8.8　动态多分支排序树311
8.8.1　多分支排序树311
8.8.2　B树312
8.8.3　B+ 树314
本章总结315
练习316
第9章　排序319
9.1　问题和性质319
9.1.1　问题定义319
9.1.2　排序算法320
9.2　简单排序算法323
9.2.1　插入排序323
9.2.2　选择排序325
9.2.3　交换排序327
9.3　快速排序328
9.3.1　快速排序的表实现329
9.3.2　程序实现330
9.3.3　复杂度331
9.3.4　另一种简单实现332
9.4　归并排序332
9.4.1　顺序表的归并排序333
9.4.2　归并算法的设计问题333
9.4.3　归并排序函数定义333
9.4.4　算法分析335
9.5　其他排序方法335
9.5.1　分配排序和基数排序335
9.5.2　一些与排序有关的问题338
9.5.3　Python系统的list排序339
本章总结340
练习342
参考文献344
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

断断续续看了一个月，今天看完了，内心居然感到一阵莫名的空虚。初学计算机，也是将python作为第一门想熟练掌握的语言的我，苦于找不到一本用python语言描述的数据结构与算法的书籍，终于发现了这本书，裘老师还是非常认真负责编写了这本书的。最初在豆瓣看它的评价并不是特...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我是一个对学习新事物充满热情的人，尤其是在技术领域。最近，我开始对机器学习和人工智能产生浓厚的兴趣，也知道数据结构与算法是这些领域不可或缺的基础。抱着这样的目的，我找到了这本书。它在介绍各种数据结构时，不仅仅罗列了定义和性质，还会从实际应用的场景出发，比如为什么需要链表来处理动态增长的数据，或者哈希表是如何实现快速查找的。这种“知其所以然”的讲解方式，让我对数据结构的理解不再是死记硬背，而是能够体会到它们的设计初衷和优势。当我学习到图算法的部分时，书中用Python模拟社交网络、路径规划等场景，让我瞬间get到了这些抽象概念在现实世界中的巨大价值。这本书让我感觉，我正在为我的AI之梦打下坚实的基石。

评分☆☆☆☆☆

作为一名已经工作了几年的开发者，虽然日常工作主要围绕着框架和API，但我总觉得缺少了点什么，尤其是在处理一些性能瓶颈或者需要设计更高效解决方案的时候，常常会感到力不从心。翻开这本书，我首先被其逻辑清晰的章节划分所吸引，从基础的数组、链表，到进阶的树、图，再到各种经典的排序和查找算法，循序渐进，环环相扣。更重要的是，书中对每种数据结构和算法的讲解，都不仅仅停留在概念层面，而是深入剖析了其内部的工作原理，比如时间复杂度和空间复杂度的详细推导，以及各种优化方法的由来。用Python来实现这些算法，也让我在理解理论的同时，能立刻看到代码的实际运行效果，并且可以直接在自己的环境中进行试验和修改，这种“学以致用”的感觉非常棒。这本书让我重新审视了自己编程的“内功”，感觉像是打通了任督二脉，对代码的理解和优化有了全新的视角。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，计算机科学的魅力在于其严谨的数学逻辑和精巧的设计思想。而“数据结构与算法”正是这种魅力的集中体现。这本书的叙述风格非常流畅，它没有用生硬的术语堆砌，而是用一种娓娓道来的方式，将那些抽象的概念逐步呈现在读者面前。当我读到关于递归和分治策略的那部分时，仿佛看到了解决问题的智慧之光，而书中对这些思想在实际算法中的应用，如快速排序和归并排序的讲解，更是让我惊叹于算法设计的巧妙。Python作为实现语言，使得这些复杂的算法流程变得直观易懂，我甚至可以一边看书一边跟着敲代码，即时验证自己的理解。这本书让我明白，好的算法不仅能提升效率，更能体现一种优雅的编程哲学，它让我看到了代码背后更深层次的美学。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就很吸引我，那种深邃的蓝色背景，搭配上简洁却富有力量感的标题字体，立刻就勾起了我对技术类书籍的兴趣。我一直觉得，学习编程不仅仅是掌握语法，更重要的是理解那些支撑起复杂系统的底层逻辑，而“数据结构与算法”恰恰是这其中的基石。选择Python作为语言描述，更是明智之举。Python以其易读易写、语法清晰著称，这对于初学者来说，能够极大地降低学习门槛，让他们能够更专注于算法本身的精妙之处，而不是纠结于繁琐的代码细节。我期待这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我深入探索那些抽象的算法概念，用生动的Python代码示例，将那些听起来令人望而生畏的“链表”、“树”、“图”等等，变得触手可及，甚至充满趣味。我相信，通过这本书的学习，我不仅能巩固自己的编程基础，更能培养出解决复杂问题的系统性思维，为日后深入学习更高级的计算机科学领域打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前对“数据结构与算法”一直抱着敬而远之的态度，总觉得它们是大学里的必修课，枯燥乏味，而且离我的实际工作很遥远。直到我偶然间看到了这本书。它的内容组织非常接地气，从最基础的排序算法开始，然后逐步深入到更复杂的数据结构。书中大量的图示和流程图，让原本抽象的概念变得具象化，我很容易就能理解每一步操作的意义。而且，它还强调了算法的效率问题，通过对比不同算法的性能表现，让我认识到选择合适的数据结构和算法对于程序性能的重要性。用Python来实现这些算法，也让我有了实际操作的机会，我可以自己去尝试修改参数，观察结果的变化。这本书彻底颠覆了我对“数据结构与算法”的刻板印象，让我觉得它们不仅不枯燥，反而充满了智慧和趣味。

评分☆☆☆☆☆

讲的太复杂了，不如直接leetcode

评分☆☆☆☆☆

裘宗燕教授继编译原理后的又一良心力作

评分☆☆☆☆☆

- python数据结构和算法: 基本算是数据结构这本书的 python 语言描述

评分☆☆☆☆☆

讲的很好，有高度有细节，但是代码我没有去试

评分☆☆☆☆☆

python看这本够了，还是要多刷题