数据结构与算法：Python语言描述 计算机与互联网 书籍|4909472 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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裘宗燕 著

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111521181

商品编码：10266588645

丛书名： 面向CS2013计算机专业规划教材

出版时间：2016-01-01

页数：343

书名：	数据结构与算法：Python语言描述|4909472
图书定价：	45元
图书作者：	裘宗燕
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2016/1/1 0:00:00
ISBN号：	9787111521181
开本：	16开
页数：	343
版次：	1-1

作者简介

裘宗燕，北京大学数学学院信息科学系教授。长期从事计算机软件与理论、程序设计语言和符号计算方面的研究与教学工作。已出版过多部*作和译*，包括《程序设计语言基础》(译*，北京大学出版社，1990)，《Mathematics数学软件系统的应用与程序设计》(编*，北京大学出版社。1994)，《C++程序设计语言(特别版)》(译*。机械工业出版社，2002)，《C++语言的设计和演化》(译*，机械工业出版社，2002)，《程序设计语言——概念和结构》(合译，机械工业出版社，2002)，《从问题到程序——程序设计与C语言引论》(编*，机械工业出版社，2005年第1版，201 1年第2版)等。

内容简介

Python是目前国际上流行的用于教授**门程序 设计课程的语言，国内高校也开始使用。裘宗燕*的 《数据结构与算法(Python语言描述面向CS2013计算 机专业规划教材)》是结合国内数据结构课程现状， 采用Python作为工作语言，全新编撰的一本数据结构 教程。书中结合抽象数据类型结构的思想，基于 Python的面向对象机制，阐述各种基本数据结构的性 质、问题和实现，讨论一些相关算法的设计、实现和 特性。书中还结合研究了一些数据结构的应用案例。 本书要求学习者已有基本Python程序设计的知识 和经验，可以作为基于Python的计算机基础课程中的 数据结构课程教材，也可以作为学习Python语言基本 内容之后的一本面向对象等高级编程技术的进阶读物 。

目录

前言 第1章 绪论 1.1 计算机问题求解 1.1.1 程序开发过程 1.1.2 一个简单例子 1.2 问题求解：交叉路口的红绿灯安排 1.2.1 问题分析和严格化 1.2.2 图的顶点分组和算法 1.2.3 算法的精化和Python描述 1.2.4 讨论 1.3 算法和算法分析 1.3.1 问题、问题实例和算法 1.3.2 算法的代价及其度量 1.3.3 算法分析 1.3.4 Python程序的计算代价(复杂度) 1.4 数据结构 1.4.1 数据结构及其分类 1.4.2 计算机内存对象表示 1.4.3 Pymon对象和数据结构 练习 第2章 抽象数据类型和Python类 2.1 抽象数据类型 2.1.1 数据类型和数据构造 2.1.2 抽象数据类型的概念 2.1.3 抽象数据类型的描述 2.2 Python的类 2.2.1 有理数类 2.2.2 类定义进阶 2.2.3 本书采用的ADT描述形式 2.3 类的定义和使用 2.3.1 类的基本定义和使用 2.3.2 实例对象：初始化和使用 2.3.3 几点说明 2.3.4 继承 2.4 Pymon异常 2.4.1 异常类和自定义异常 2.4.2 异常的传播和捕捉 2.4.3 内置的标准异常类 2.5 类定义实例：学校人事管理系统中的类 2.5.1 问题分析和设计 2.5.2 人事记录类的实现 2.5.3 讨论 本章总结 练习 第3章 线性表 3.1 线性表的概念和表抽象数据类型 3.1.1 表的概念和性质 3.1.2 表抽象数据类型 3.1.3 线性表的实现：基本考虑 3.2 顺序表的实现 3.2.1 基本实现方式 3.2.2 顺序表基本操作的实现 3.2.3 顺序表的结构 3.2.4 Python的list 3.2.5 顺序表的简单总结 3.3链接表 3.3.1 线性表的基本需要和链接表 3.3.2 单链表 3.3.3 单链表类的实现 3.4 链表的变形和操作 3.4.1 单链表的简单变形 3.4.2 循环单链表 3.4.3 双链表 3.4.4 两个链表操作 3.4.5 不同链表的简单总结 3.5 表的应用 3.5.1 Josephus问题和基于“数组” 概念的解法 3.5.2 基于顺序表的解 …… 第4章 字符串 第5章 栈和队列 第6章 二叉树和树 第7章 图 第8章 字典和集合 第9章 排序

编辑推荐

《面向CS2013计算机专业规划教材·数据结构与算法:Python语言描述》由机械工业出版社出版。

《深入理解Python：从零开始构建高性能应用》 前言 在信息爆炸的时代，计算机科学和互联网技术以前所未有的速度发展，深刻地改变着我们的生活方式和工作模式。而在这场技术浪潮的核心，是高效、优雅地处理海量数据的能力。无论是优化搜索引擎的响应速度，还是构建大规模社交网络的后端，亦或是开发智能推荐系统，都离不开对底层计算原理的透彻理解。 本书并非专注于某一特定领域的应用，而是旨在为读者构建一个坚实的技术基石。我们将深入剖析那些驱动现代软件开发和互联网基础设施的根本性概念，并以Python这一功能强大、易于学习的编程语言为载体，一步步地揭示其奥秘。我们相信，掌握了这些基础知识，您将能够更自信地应对各种复杂的编程挑战，设计出更健壮、更高效的应用程序，并在快速变化的科技领域中脱颖而出。 第一部分：Python语言核心机制解析 在开始探索算法与数据结构之前，扎实的Python基础是必不可少的。本部分将带您超越“写出能运行的代码”，而是深入理解Python“为何这样运行”。 Python对象的本质与内存管理： 我们将探讨Python中一切皆对象的哲学，理解整数、字符串、列表、字典等不同类型对象在内存中的表示方式。通过了解Python的引用计数机制和垃圾回收策略，您可以更好地控制内存使用，避免不必要的资源浪费，尤其是在处理大型数据集时，这种理解至关重要。我们将分析不同对象在内存中的生命周期，以及可变与不可变对象对内存占用的影响。 函数与作用域的深入理解： 函数是代码复用的基石，而作用域则决定了变量的可访问性。我们将详细讲解Python的 LEGB 规则（Local, Enclosing, Global, Built-in），理解闭包、函数工厂等高级概念，以及它们如何影响程序的行为和状态。掌握作用域的精髓，可以帮助您编写出更模块化、更易于维护的代码，并避免由变量访问问题引起的潜在 bug。 迭代器与生成器： 迭代是处理序列数据的基础，而迭代器和生成器则是Python中实现高效迭代的强大工具。我们将深入理解 `__iter__` 和 `__next__` 方法，以及 `yield` 关键字的魔力。通过生成器，您可以创建惰性序列，只在需要时才计算数据，极大地节省内存，尤其适用于处理无限序列或非常大的数据集。我们将通过实际示例展示如何利用生成器优化文件读取、流式处理等场景。 装饰器与元编程： 装饰器是一种优雅的语法糖，可以动态地修改函数的行为，而元编程则允许程序在运行时检查和修改自身。我们将详细讲解装饰器的实现原理，以及如何利用它们实现日志记录、权限控制、性能监控等功能。同时，我们将触及元类的概念，让您理解Python是如何实现动态代码生成的，为编写更高级、更灵活的元编程代码打下基础。 第二部分：算法设计与分析的理论基石 理论指导实践，理解算法背后的原理，才能设计出真正高效的解决方案。本部分将为您搭建起算法世界观的框架。 算法效率的度量：时间复杂度和空间复杂度： 这是算法分析的核心。我们将详细介绍大O符号（O, Ω, Θ）的含义，并演示如何通过分析基本操作的执行次数来计算算法的时间复杂度。同时，我们将探讨算法在运行时所需的内存空间，即空间复杂度。理解并能够准确地分析算法的复杂度，是选择最优算法、优化程序性能的关键。我们将通过大量的实例，例如线性查找、二分查找、排序算法等，来巩固这些概念。 常见算法范式： 算法的设计并非无迹可循，许多问题都可以归类到已知的范式下解决。我们将介绍几种最核心的算法设计思想： 分治法（Divide and Conquer）： 如何将一个大问题分解成若干个规模更小的子问题，分别解决后再合并结果。我们将深入分析归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort）等经典分治算法。 动态规划（Dynamic Programming）： 如何通过存储子问题的解来避免重复计算，以解决具有重叠子问题和最优子结构的问题。我们将以斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等经典问题为例，详细解析动态规划的“状态定义”、“状态转移方程”和“边界条件”。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 在每一步都做出局部最优选择，期望得到全局最优解。我们将探讨贪心算法的适用条件，并分析一些典型的贪心算法应用，例如活动选择问题、霍夫曼编码等，同时也会指出其局限性。 回溯法（Backtracking）与分支限界法（Branch and Bound）： 用于解决组合优化问题和搜索问题。我们将讲解回溯法的“搜索树”思想，以及如何通过剪枝来优化搜索效率，如N皇后问题、数独求解等。 第三部分：核心数据结构详解与Python实现 数据结构是组织和存储数据的方式，选择合适的数据结构直接影响算法的效率。本部分将深入讲解各种核心数据结构，并展示如何在Python中高效地实现它们。 线性结构： 数组（Array）与列表（List）： Python的列表是动态数组的实现，我们将分析其底层机制，包括动态扩容的策略，以及列表在插入、删除、访问等操作上的时间复杂度。 链表（Linked List）： 单向链表、双向链表、循环链表。我们将详细讲解节点的定义，以及链表在插入、删除、查找等操作上的优势与劣势，与数组进行对比分析。 栈（Stack）与队列（Queue）： 理解它们的“后进先出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）特性，并分析其在函数调用栈、表达式求值、广度优先搜索等场景的应用。我们将演示如何使用Python的列表或collections模块中的deque来实现栈和队列。 非线性结构： 树（Tree）： 二叉树（Binary Tree）： 满二叉树、完全二叉树、平衡二叉树。我们将深入讲解二叉树的遍历方法（前序、中序、后序），以及它们在表达式树、文件系统等领域的应用。 二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）： 理解其查找、插入、删除操作的原理和性能特点。我们将分析BST在最坏情况下的性能退化问题，并引出平衡二叉搜索树的概念。 平衡二叉搜索树（Balanced BST）： AVL树、红黑树。我们将简要介绍它们的平衡维护机制，以及它们为何能在实际应用中提供稳定的O(log n)性能。 堆（Heap）： 最大堆、最小堆。我们将讲解堆的结构特性和堆化（heapify）操作，并重点介绍其在优先队列（Priority Queue）和堆排序（Heap Sort）中的应用。 图（Graph）： 图的表示： 邻接矩阵（Adjacency Matrix）与邻接表（Adjacency List）。我们将分析它们在空间和时间效率上的权衡。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）。我们将通过实例演示它们在连通性判断、最短路径查找（单源最短路径）、拓扑排序等问题中的应用。 最短路径算法： Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法。我们将深入理解它们的原理和适用场景，以及如何处理带有负权重的边（Bellman-Ford算法）。 最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）： Prim算法、Kruskal算法。我们将讲解如何构建连通图的最小权值生成树。 哈希表（Hash Table）： 哈希函数的设计与冲突解决方法： 链地址法（Separate Chaining）和开放地址法（Open Addressing）。我们将分析不同冲突解决方法对性能的影响，以及Python字典（dict）的底层实现。 应用场景： 快速查找、去重、缓存等。 第四部分：算法在实际问题中的应用与优化 理论的学习最终是为了解决实际问题。本部分将通过一系列实际案例，展示如何运用所学的数据结构与算法来构建高效的计算机与互联网应用。 文本处理与字符串匹配： 朴素字符串匹配算法： 理解其基本原理和效率。 KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）： 引入“next”数组的概念，如何利用已匹配的前缀信息避免不必要的比较，实现O(m+n)的高效匹配。 Rabin-Karp算法： 基于哈希技术的字符串匹配。 数据压缩： 霍夫曼编码： 利用贪心算法构建最优前缀编码，实现高效的数据压缩。 搜索与排序的实际应用： 搜索引擎的索引构建： 如何利用倒排索引（Inverted Index）等数据结构快速检索文档。 数据库的索引优化： B-Tree和B+Tree在数据库中的应用，保证快速的数据检索。 大规模数据排序： 外部排序（External Sort）的原理与实现。 网络路由与最短路径： 网络中的路径查找： Dijkstra算法在网络通信中的应用。 旅行商问题（Traveling Salesperson Problem, TSP）的近似解法： 了解NP-hard问题及其近似算法。 缓存策略的设计： LRU（Least Recently Used）缓存： 如何结合双向链表和哈希表实现高效的LRU缓存淘汰策略。 结语 数据结构与算法是计算机科学的灵魂，是构建高效、可靠软件系统的基石。本书旨在为您提供一个全面而深入的视角，让您不仅掌握“如何做”，更理解“为何这样做”。通过Python语言的实践，您将能够亲手构建这些强大的工具，并将其应用于解决现实世界中的复杂问题。我们鼓励您在学习过程中不断实践，探索更优的解决方案，并享受编程带来的创造乐趣。这趟旅程的终点，是您成为一名更加卓越的开发者。

评分☆☆☆☆☆

作为一个有几年开发经验的程序员，我一直在寻找一本能够系统性梳理数据结构与算法知识的书籍，同时又能紧密结合我常用的Python语言。这本《数据结构与算法：Python语言描述》恰好满足了我的需求。书中对各种经典数据结构，如数组、链表、栈、队列、树、图的讲解，不仅深入浅出，而且用Python的简洁语法进行了高度概括性的实现。我特别欣赏作者在讲解时间复杂度和空间复杂度时，那种严谨的分析过程。他不仅仅给出了计算方法，还通过对比不同算法的性能表现，让我深刻理解了优化算法的重要性。书中对于图的遍历算法，如DFS和BFS，以及最短路径算法，如Dijkstra和Floyd-Warshall的讲解，都非常到位，并提供了清晰的Python代码示例。我曾尝试过阅读其他语言编写的数据结构书籍，但总感觉隔了一层，而这本书直接用Python实现，让我能够更直观地理解算法的运行机制。书中的一些案例分析，比如如何用堆优化Top K问题，也给我带来了很多实际开发的启发。总而言之，这本书是一本值得反复研读的工具书，它不仅巩固了我的理论基础，更提升了我的工程实践能力。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让我眼前一亮的关于数据结构与算法的书籍。我一直对算法有着浓厚的兴趣，但市面上很多书籍要么过于理论化，要么代码实现过于陈旧，难以与现代编程语言接轨。这本《数据结构与算法：Python语言描述》则完美地平衡了这两者。作者在介绍数据结构时，不仅仅停留在定义，更深入探讨了其在不同场景下的优缺点，以及如何根据实际需求选择合适的数据结构。例如，在讲解平衡二叉树时，作者不仅说明了其查找、插入、删除的时间复杂度，还详细解释了旋转操作的原理，以及为何能够保持树的平衡。书中对排序算法的分析也非常详尽，从冒泡排序的易懂到快速排序的高效，再到归并排序的稳定，都进行了细致的比较。让我印象深刻的是，作者对图算法的讲解，特别是网络流和最小生成树算法，都给出了直观的图示和Python实现，这对于我理解这些复杂的算法非常有帮助。这本书不仅仅是知识的堆砌，更是一种思维方式的引导，它教会我如何去分析问题，如何去设计高效的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

我是一位计算机专业的学生，正值课程学习的关键时期，面对堆积如山的技术概念，常常感到无所适从。偶然间，我被这本《数据结构与算法：Python语言描述》所吸引。我原以为这是一本枯燥乏味的教科书，但事实完全出乎我的意料。作者的文笔非常流畅，读起来一点也不费力，就像在听一位经验丰富的老师娓娓道来。他用通俗易懂的语言解释了诸如递归、分治、贪心算法等抽象概念，并配以生动形象的插图，让这些原本难以理解的理论变得清晰明了。我尤其喜欢书中关于二分查找和哈希表的章节，作者详细地分析了它们的工作原理和应用场景，并提供了简洁高效的Python实现。通过学习这本书，我对算法的理解不再停留在死记硬背，而是真正理解了其背后的逻辑和思想。我发现，原来数据结构和算法并没有想象中那么困难，它们是解决很多计算问题的基础。这本书让我对未来的学习充满了信心，我迫不及待地想用这些知识去解决更复杂的问题。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《数据结构与算法：Python语言描述》时，我正处于对编程世界探索的起步阶段，对那些抽象的概念和复杂的逻辑感到一丝畏惧。然而，这本书一页页翻开，我的疑虑便如冰雪般消融。作者并非简单地罗列定义和代码，而是以一种极富启发性的方式，将原本枯燥的技术语言转化为生动的故事。他巧妙地运用了大量的图示和类比，比如用链表来解释现实生活中的火车车厢连接，用树形结构来描绘家族谱系，这些形象的比喻让我一下子就抓住了核心思想。更令我惊喜的是，每一章的末尾都配有精心设计的练习题，这些题目难度循序渐进，从基础概念的巩固到复杂算法的实现，让我能够立即将所学知识付诸实践。我特别喜欢作者在讲解动态规划时，那种层层剥茧、化繁为简的思路，让我从最初的“无从下手”变成了“豁然开朗”。这本书不仅仅是技术手册，更像是一位循循善诱的良师益友，它让我看到了数据结构与算法的美妙之处，并激发了我深入学习的动力。我常常会花上几个小时，沉浸在书中的逻辑世界里，感觉自己每一次阅读，都能在智识上获得一次飞跃。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在人工智能领域工作的工程师，日常工作中经常需要处理大量的复杂数据和算法。之前我一直使用C++来学习和实现数据结构与算法，但近年来Python在AI领域的普及让我考虑转向Python。这本书的出现，正好填补了我在这方面的知识空白。作者对Python特性的运用非常巧妙，他能够充分利用Python的动态类型和丰富的库，来简化数据结构和算法的实现，使得代码更加简洁易读。例如，在讲解链表时，他使用了Python的类和对象，使得链表节点的表示非常直观。在介绍递归时，他给出了经典的汉诺塔问题的Python实现，并逐步分析了其效率。让我惊喜的是，书中还包含了一些高级数据结构和算法，如Trie树、B树以及一些常见的动态规划和回溯算法的Python实现，这些内容对于我从事的AI工作非常有价值。我特别喜欢作者在书中对于算法的优化和改进方面的讨论，这能够帮助我更好地理解如何提升算法的性能，从而在实际项目中做出更优的选择。这本书的实用性和前瞻性，让我觉得它不仅仅是一本学习教材，更是一本值得收藏的参考资料。