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[挪威] 赫特兰（Magnus Lie Hetland） 著，凌杰，陆禹淳，顾俊 译

图书标签:

• Python
• 算法
• 数据结构
• 编程
• 教程
• 计算机科学
• 入门
• 练习
• 代码
• 效率

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115404831

版次：1

商品编码：11841674

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-01-01

用纸：胶版纸

页数：318

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

畅销书Python基础教程(第2版)作者、Python领域大牛又一新力作！知识点清晰，语言简洁。

本书用Python语言来讲解算法的分析和设计，主要关注经典的算法，帮助读者理解基本算法问题和解决问题打下很好的基础。

蕴含大量课后习题和参考资料。

内容简介

Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，其应用领域非常广泛，包括数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算以及推荐系统构建等。
本书用Python语言来讲解算法的分析和设计。本书主要关注经典的算法，但同时会为读者理解基本算法问题和解决问题打下很好的基础。全书共11章。分别介绍了树、图、计数问题、归纳递归、遍历、分解合并、贪心算法、复杂依赖、Dijkstra算法、匹配切割问题以及困难问题及其稀释等内容。本书在每一章结束的时候均有练习题和参考资料，这为读者的自我检查以及进一步学习提供了较多的便利。在全书的结尾，给出了练习题的提示，方便读者进行查漏补缺。
本书概念和知识点讲解清晰，语言简洁。本书适合对Python算法感兴趣的初中级用户阅读和自学，也适合高等院校的计算机系学生作为参考教材来阅读。

作者简介

Magnus Lie Hetland是一位经验丰富的Python程序员，他自上世纪90年代以来就一直在使用该语言。同时，他还是挪威科技大学的副教授，有着数十年的算法教学经验，是《Beginning Python》 一书作者。

目录

第1章 引言 1
1．1 这是一本怎么样的书 2
1．1．1 本书将主要涉及以下内容 3
1．1．2 本书还将简单或部分涉及
以下内容 3
1．1．3 本书不会涉足以下领域 3
1．2 为什么要读这本书 3
1．3 一些准备工作 5
1．4 本书主要内容 5
1．5 本章小结 7
1．6 如果您感兴趣 7
1．7 练习题 7
1．8 参考资料 8
第2章 基础知识 9
2．1 计算领域中一些核心理念 9
2．2 渐近记法 11
2．2．1 我看不懂这些希腊文 12
2．2．2 交通规则 14
2．2．3 让我们拿渐近性问题
练练吧 16
2．2．4 三种重要情况 19
2．2．5 实证式算法评估 20
2．3 图与树的实现 24
2．3．1 邻接列表及其类似结构 26
2．3．2 邻接矩阵 29
2．3．3 树的实现 32
2．3．4 多种表示法 35
2．4 请提防黑盒子 36
2．4．1 隐性平方级操作 37
2．4．2 浮点运算的麻烦 38
2．5 本章小结 41
2．6 如果您感兴趣 42
2．7 练习题 42
2．8 参考资料 43
第3章 计数初步 46
3．1 求和式的含义 46
3．1．1 更多希腊字母 47
3．1．2 求和式的运用 47
3．2 两种赛制的故事 48
3．2．1 握手问题 48
3．2．2 龟兔赛跑 50
3．3 子集与排列组合 54
3．4 递归与递归式 56
3．4．1 手动推导 57
3．4．2 几个重要例子 59
3．4．3 猜测与检验 62
3．4．4 主定理：一刀切式的
解决方案 65
3．5 这一切究竟是什么呢 67
3．6 本章小结 69
3．7 如果您感兴趣 69
3．8 练习题 70
3．9 参考资料 71
第4章 归纳、递归及归简 72
4．1 哦，这其实很简单 73
4．2 一而再，再而三 74
4．3 魔镜，魔镜 77
4．4 基于归纳法（与递归法）的设计 82
4．4．1 寻找最大排列 82
4．4．2 明星问题 86
4．4．3 拓扑排序问题 88
4．5 更强的假设条件 92
4．6 不变式与正确性 94
4．7 松弛法与逐步完善 94
4．8 归简法+换位法=困难度证明 95
4．9 一些解决问题的建议 97
4．10 本章小结 98
4．11 如果您感兴趣 98
4．12 练习题 99
4．13 参考资料 101
第5章 遍历：算法学中的万能钥匙 102
5．1 公园漫步 109
5．1．1 不允许出现环路 109
5．1．2 停止循环遍历的方式 110
5．2 继续深入 111
5．3 无限迷宫与最短（不加权）
路径问题 115
5．4 强连通分量 120
5．5 本章小结 123
5．6 如果您感兴趣 123
5．7 练习题 124
5．8 参考资料 125
第6章 分解、合并、解决 126
6．1 树状问题，即平衡问题 126
6．2 经典分治算法 129
6．3 折半搜索 129
6．3．1 搜索树的遍历及其剪枝 132
6．3．2 选取算法 135
6．4 折半排序 137
排序操作究竟可以有多快 140
6．5 三个额外实例 140
6．5．1 最近点对问题 141
6．5．2 凸包问题 142
6．5．3 最大切片问题 144
6．6 树的平衡与再平衡 145
6．7 本章小结 151
6．8 如果您感兴趣 152
6．9 练习题 152
6．10 参考资料 153
第7章 贪心有理吗？请证明 154
7．1 步步为营，万无一失 154
7．2 背包问题 158
7．2．1 分数背包问题 158
7．2．2 整数背包问题 159
7．3 哈夫曼算法 159
7．3．1 具体算法 160
7．3．2 首次贪心选择 162
7．3．3 走完剩余部分 163
7．3．4 最优化归并 164
7．4 最小生成树问题 165
7．4．1 最短边问题 166
7．4．2 其余部分的相关情况 167
7．4．3 Kruskal算法 168
7．4．4 Prim算法 170
7．5 贪心不是问题，问题是
何时贪心 173
7．5．1 坚持做到最好 173
7．5．2 尽量做到完美 174
7．5．3 做好安全措施 175
7．6 本章小结 177
7．7 如果您感兴趣 178
7．8 练习题 178
7．9 参考资料 179
第8章 复杂依赖及其记忆体化 180
8．1 不要重复自己 181
8．2 有向无环图中的最短路径问题 187
8．3 最长递增子序列问题 190
8．4 序列比对问题 193
8．5 背包问题的反击 196
8．6 序列的二元分割 199
8．7 本章小结 202
8．8 如果您感兴趣 203
8．9 练习题 203
8．10 参考资料 204
第9章 Dijkstra及其朋友们
从A到B的旅程 206
9．1 扩展知识 207
9．2 松弛可“疯狂” 208
9．3 找到隐藏的DAG图 213
9．4 多对多问题 216
9．5 “牵强”的子问题 218
9．6 中途相遇 220
9．7 把握未来走向 223
9．8 本章小结 226
9．9 如果您感兴趣 227
9．10 练习题 228
9．11 参考资料 228
第10章 匹配、切割及流量 229
10．1 二分图匹配 230
10．2 不相交的路径 233
10．3 最大流问题 236
10．4 最小切割集问题 240
10．5 最小成本的流及赋值问题 241
10．6 一些应用 243
10．7 本章小结 247
10．8 如果您感兴趣 247
10．9 练习题 248
10．10 参考资料 249
第11章 困难问题及其（有限）稀释 250
11．1 重提归简 251
11．2 不待在肯萨斯州了 254
11．3 但目前，我们还是得回
到肯萨斯州 255
11．4 我们应从何处开始？
前往何处呢 259
11．5 怪物乐园 264
11．5．1 背包的返回 264
11．5．2 分团与着色 266
11．5．3 路径与环路 269
11．6 当困难来临的时候，聪明人
就开始犯错 272
11．7 尽力寻找解决方案 275
11．8 这些故事告诉我们 277
11．9 本章小结 279
11．10 如果您感兴趣 279
11．11 练习题 280
11．12 参考资料 281
附录A 猛踩油门！令Python加速 282
附录B 一些著名问题与算法 286
问题部分 286
算法与数据结构部分 289
附录C 图论基础 295
附录D 习题提示 301
第1章 301
第2章 301
第3章 303
第4章 304
第5章 307
第6章 308
第7章 310
第8章 312
第9章 313
第10章 314
第11章 315

前言/序言

《Python算法揭秘：从零到精通的实战指南》 内容简介 在当今这个数据驱动的时代，算法的力量无处不在，深刻地影响着我们生活的方方面面。从搜索引擎的精准推荐，到社交网络的智能匹配，再到金融市场的风险评估，高效、优化的算法是这一切得以实现的基石。本书《Python算法揭秘：从零到精通的实战指南》正是为了帮助读者深入理解和掌握这些核心的计算思维和编程技巧而编写。我们致力于为你揭示算法的精妙之处，并提供一套清晰、系统、实用的学习路径，让你能够熟练运用Python这门强大且易于上手的语言，构建和实现各种经典的算法。 本书并非仅仅停留在理论的讲解，而是将理论与实践紧密结合。我们深知，只有通过亲手编码、调试和优化，才能真正领悟算法的奥秘，并将其转化为解决实际问题的能力。因此，全书贯穿了大量的Python代码示例，这些代码不仅能帮助你理解抽象的算法概念，更能让你感受到算法在实际应用中的魅力。我们力求代码清晰易懂，注释详尽，即使是初学者也能轻松上手，逐步建立信心。 本书的目标读者： 编程新手： 对于刚刚接触编程，或者对Python有基本了解，希望系统学习算法知识，为未来更深入的学习打下坚实基础的读者。 在校学生： 计算机科学、软件工程、数据科学等相关专业的学生，需要掌握算法作为课程学习和未来职业发展的必备技能。 初级开发者： 希望提升编程技能，学习更高效、更优化的解决方案，解决工作中遇到的实际问题，成为更具竞争力的开发者。 数据科学与人工智能爱好者： 对数据分析、机器学习、人工智能等领域感兴趣，并希望理解底层算法原理，进行模型开发和优化的读者。 对算法感兴趣的任何人士： 任何希望了解计算机科学核心概念，拓展思维方式，提升解决问题能力的读者。 本书的核心价值： 1. 系统性的知识体系： 本书遵循循序渐进的原则，从最基础的算法概念出发，逐步深入到更复杂、更高级的主题，构建起一个完整、扎实的算法知识体系。 2. Python的实战应用： 所有算法都将通过Python语言进行实现和讲解，让你能够在真实的编程环境中进行实践，将抽象的概念转化为可执行的代码。 3. 解决问题的能力： 通过学习和实践书中的算法，你将能够分析问题的本质，设计出高效的解决方案，并用代码实现它。 4. 优化思维的培养： 书中不仅会介绍算法的实现，还会深入探讨算法的复杂度分析（时间复杂度和空间复杂度），帮助你理解不同算法的优劣，学会如何选择最优的算法，从而提升程序的运行效率。 5. 丰富的案例分析： 理论结合实际，通过丰富的案例分析，展示算法在解决实际问题中的应用，让你看到算法的价值和力量。 全书结构与内容预览： 本书共分为以下几个主要部分，每个部分都精心设计，层层递进，旨在为你构建一个坚实的算法知识框架。 第一部分：算法基础与数据结构入门 在深入算法的世界之前，扎实的基础是必不可少的。本部分将为你介绍算法的基本概念、复杂度分析方法，并梳理Python中常用的数据结构。 什么是算法？ 我们将从最直观的角度出发，解释算法的定义、重要性以及在计算机科学中的核心地位。 算法的度量：时间复杂度与空间复杂度。 这是理解和评估算法效率的关键。我们会详细讲解大O符号（Big O notation），并用图示和实例帮助你理解不同复杂度级别的含义，例如O(1)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)等。 Python中的基础数据结构。 在掌握了基本概念后，我们将快速回顾Python内置的强大数据结构，如列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）、集合（Set），并初步探讨它们在算法应用中的优势。 链表（Linked List）。 作为一种基础但极其重要的数据结构，我们将详细讲解单向链表、双向链表和循环链表，理解它们与数组的区别，以及在插入、删除、查找等操作上的性能特点。 栈（Stack）与队列（Queue）。 这两种“后进先出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）的数据结构，在很多算法场景下都扮演着关键角色，例如函数调用、表达式求值、广度优先搜索等。我们将详细介绍它们的原理和Python实现。 第二部分：排序算法精粹 排序是算法中最基本也是最常见的操作之一。本部分将带你深入理解各种经典的排序算法，分析它们的优缺点，并动手实现。 冒泡排序（Bubble Sort）。 从最简单的排序算法入手，理解其基本思想，并通过Python代码实现，同时分析其时间复杂度。 选择排序（Selection Sort）。 学习另一种简单的排序方法，通过选择最小（或最大）元素逐步构建有序序列。 插入排序（Insertion Sort）。 了解这种在部分有序数组上表现优异的排序算法，以及它在实际应用中的场景。 希尔排序（Shell Sort）。 在插入排序的基础上进行改进，通过分组排序提升效率。 快速排序（Quick Sort）。 掌握一种效率极高且广泛应用的排序算法。我们将深入剖析其“分治”思想，以及如何选择枢轴（pivot）来优化性能。 归并排序（Merge Sort）。 学习另一种基于“分治”思想的稳定排序算法，理解其递归过程和合并操作。 堆排序（Heap Sort）。 引入“堆”这一重要的数据结构，并利用堆的特性实现高效的排序。 各种排序算法的比较与选择。 在掌握了多种排序算法后，我们将对它们进行全面的比较，包括时间复杂度和空间复杂度，以及它们的稳定性，帮助你选择最适合特定场景的排序方法。 第三部分：查找算法的艺术 高效的查找是信息检索的关键。本部分将聚焦于各种查找算法，让你能够快速准确地找到目标数据。 线性查找（Linear Search）。 最基础的查找方式，适用于无序数据。 二分查找（Binary Search）。 重点讲解在有序数组上的高效查找算法，理解其“分治”思想如何极大地提升查找效率，并分析其时间复杂度。 插值查找（Interpolation Search）与斐波那契查找（Fibonacci Search）。 介绍在特定分布数据上比二分查找更优的查找算法。 哈希查找（Hash Search）。 引入哈希表（Hash Table）这一强大的数据结构，理解哈希函数、冲突处理等概念，实现O(1)的平均查找时间。 第四部分：树与图的遍历与应用 树和图是现实世界中许多复杂关系的抽象模型。本部分将带你探索这些数据结构的奥秘，以及如何高效地遍历它们。 树（Tree）的基本概念。 学习二叉树、二叉搜索树（Binary Search Tree, BST）等基本树结构。 二叉搜索树的实现与操作。 包括插入、删除、查找、以及各种遍历方法：前序遍历（Preorder Traversal）、中序遍历（Inorder Traversal）、后序遍历（Postorder Traversal）和层序遍历（Level Order Traversal）。 平衡二叉搜索树简介（如AVL树、红黑树）。 了解它们如何解决普通二叉搜索树的退化问题，保证查找效率。 图（Graph）的基本概念。 学习有向图、无向图、加权图等，以及图的表示方法（邻接矩阵、邻接表）。 图的遍历：深度优先搜索（DFS）与广度优先搜索（BFS）。 这是解决图相关问题的两大核心算法，我们将深入讲解它们的原理、实现方式以及应用场景，如连通性判断、最短路径等。 第五部分：高级算法与技巧 在掌握了基础算法后，我们将触及更高级、更具挑战性的算法和概念，它们在解决复杂问题时发挥着至关重要的作用。 分治算法（Divide and Conquer）。 学习如何将大问题分解为小问题，逐个解决后再合并结果。除了排序算法中的应用，还将探讨其他分治算法实例。 动态规划（Dynamic Programming, DP）。 这是解决许多优化问题（如背包问题、最长公共子序列、最短路径等）的强大工具。我们将详细介绍动态规划的核心思想——“最优子结构”和“重叠子问题”，并通过清晰的示例讲解如何构建状态转移方程。 贪心算法（Greedy Algorithm）。 学习如何通过每一步都做出局部最优选择来达到全局最优。我们将分析贪心算法的适用条件和常见应用，如活动选择问题、霍夫曼编码等。 回溯算法（Backtracking）。 探索如何通过系统地搜索所有可能的解决方案来找到问题的解，常用于解决组合问题、子集问题、图的着色问题等，如八皇后问题。 字符串匹配算法。 学习如何高效地在文本中查找特定字符串，包括朴素匹配算法，以及更高效的KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法。 第六部分：算法在实际问题中的应用 理论的最终目的是为了解决实际问题。本部分将展示如何将本书所学的算法和数据结构应用于解决现实世界中的各类挑战。 实际案例分析。 我们将选取一系列具有代表性的问题，例如： 如何利用算法优化社交网络的好友推荐系统？ 如何使用图算法来规划最优路线？ 如何通过动态规划来解决经典的背包问题？ 如何实现一个高效的搜索引擎的索引查找功能？ 算法复杂度优化实战。 结合具体场景，演示如何分析现有代码的复杂度，并利用所学算法进行优化，提升程序性能。 算法在数据科学与机器学习中的作用。 简要介绍排序、查找、图算法等在数据预处理、特征工程、模型构建等环节中的重要性。 本书特色： 循序渐进，由浅入深： 从最基础的概念讲起，逐步深入，确保读者能够稳步提升。 代码驱动，实践至上： 每个算法都配有精心设计的Python代码示例，并提供详细的解释和运行指导。 深度解析，原理透彻： 不仅讲“怎么做”，更讲“为什么”，深入剖析算法背后的数学原理和逻辑。 面向问题，能力导向： 旨在培养读者分析问题、设计解决方案、并用代码实现的能力。 清晰易懂，适合自学： 语言通俗易懂，结构清晰，适合广大读者自学和提高。 掌握算法，就像拥有了一把开启智慧之门的钥匙。通过《Python算法揭秘：从零到精通的实战指南》，你将不仅学会编写代码，更能学会思考，学会如何用最优雅、最高效的方式解决计算机科学中的各种挑战。无论你是刚刚踏入编程殿堂的新手，还是希望在技术道路上更进一步的开发者，本书都将是你不可或缺的良师益友。让我们一起踏上这场精彩的算法探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

虽然书名是《Python算法教程》，但我更想强调的是这本书给我带来的“思维训练”。我之前接触过一些技术书籍，但很多都过于注重“术”的层面，即如何操作，如何实现。而这本书，更侧重于“道”的层面，即为什么这么做，背后的逻辑是什么。 它就像一个精密的“思维模型”的搭建过程。通过一系列的算法讲解，我开始学习如何将一个复杂的问题分解成更小的、可管理的子问题。这种分解问题的能力，对于解决任何复杂的事情都至关重要，不仅仅是在编程领域。 我发现，书中的作者非常善于引导读者进行“抽象思维”。他能够将一些非常抽象的算法概念，通过生动的比喻和图示，变得易于理解。这让我开始尝试着去用更抽象的眼光去看待问题，而不是局限于具体的细节。 这本书还让我认识到“迭代”的重要性。无论是算法本身，还是学习过程，都需要不断的迭代和优化。我开始尝试着去写更“简洁”的代码，去思考如何让我的逻辑更“优雅”。这种对“精炼”的追求，让我对自己的工作有了更高的标准。 总而言之，《Python算法教程》这本书，对我来说，是一次深刻的“思维重塑”。它让我不仅仅学会了如何用Python来编写算法，更重要的是，它教会了我如何去思考，如何去解决问题，如何去追求卓越。这本书，给我带来的，是一种“学以致用”的智慧。

评分☆☆☆☆☆

拿到《Python算法教程》这本书，说实话，我第一时间想到的并不是它能教会我多少具体的算法。我更在意的是，这本书的出现，是不是能够帮助我更好地理解“编程”本身。我一直觉得，编程不仅仅是敲击键盘，写出能运行的代码，它背后一定有更深层次的逻辑和哲学。我希望能通过这本书，看到这种“隐藏”在代码之下的思想。 我发现，这本书的作者非常善于将抽象的概念具象化。即使是一些听起来非常高深的算法，在书中的讲解下，也变得生动有趣。这让我不再觉得算法是遥不可及的，而是充满了魅力。我开始尝试着去想象，这些算法是如何在现实世界中运作的，它们是如何被用来解决我们日常生活中遇到的各种问题的。这种想象力，是我之前学习编程时常常缺失的。 这本书让我对“优化”这个词有了全新的认识。以前我只知道代码要能跑，能完成功能就行。但读了这本书之后，我开始思考，如何让我的代码跑得更快，占用的资源更少。这种对效率的追求，让我对自己的代码有了更高的要求。我甚至会主动去研究一些开源项目，看看别人是如何实现高效的代码的。 此外，这本书在讲解过程中，非常注重逻辑的严谨性。每一个步骤，每一个推导，都清晰明了。这让我受益匪浅。在写代码的时候，我开始更加注重逻辑的清晰和结构的合理。我发现，一个好的逻辑结构，能够极大地提高代码的可读性和可维护性。 总而言之，《Python算法教程》这本书，对我来说，不仅仅是一本技术书籍，更像是一个思维的启迪者。它让我看到了编程更广阔的可能性，也让我对自己的学习和成长有了更深的思考。它让我明白，学习的价值，往往不在于掌握了多少“招式”，而在于是否学会了“内功心法”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名叫做《Python算法教程》，但我想说的不是书里的内容，而是它给我带来的另一种启发。拿到这本书的时候，我其实抱着一种很复杂的心情。一方面，我渴望系统地学习Python算法，提升自己的编程能力，毕竟在技术飞速发展的今天，算法是硬实力。另一方面，我总觉得算法这个东西，离我有点遥远，似乎是那些计算机科学的“大牛”才需要精通的领域。然而，当我翻开这本书，看到它清晰的排版和循序渐进的讲解方式时，我心中的那份畏惧感似乎消减了不少。 这本书带给我的，不仅仅是代码和逻辑。我开始尝试着去理解，为什么一个看似简单的排序算法，背后蕴含着如此精妙的数学原理和时间复杂度分析。这让我对“效率”这个概念有了更深层次的认识。以往我写代码，更多的是实现功能，而这本书让我开始思考，如何用更优、更高效的方式去实现。它就像一把钥匙，打开了我看待编程问题的新视角。我甚至开始在日常生活中，用算法的思维去分析一些问题，比如如何最快地规划一条购物路线，或者如何最有效地安排日程。 当然，读完这本书，我并没有立刻成为算法专家。但它无疑在我心中播下了一颗种子。我开始主动去搜索更多关于算法的资料，了解不同的数据结构和它们的应用场景。我甚至会去参加一些线上的技术分享，听听别人关于算法的见解。这种主动学习和探索的状态，是我之前很少有的。感觉就像是，这本书点燃了我对知识的饥渴，让我不再满足于现状，而是渴望去了解更广阔的世界。 不得不说，这本书的作者在引导读者思考方面做得非常出色。它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是告诉你“为什么这么做”。这种“知其然，更知其所以然”的学习方式，让我觉得非常受用。它鼓励我去质疑，去尝试，去找出最优解。我记得有一次，我卡在一个算法题上很久，翻来覆去地看书里的例子，然后突然灵光一闪，找到了突破口。那一刻的成就感，是无法用言语形容的。 总的来说，《Python算法教程》这本书，虽然我关注的不是它具体的算法内容，但它在我学习和思考的道路上，起到了一个非常重要的“催化剂”作用。它让我认识到，学习不仅仅是为了掌握一项技能，更是为了培养一种思维方式。这种思维方式，可以延伸到生活的方方面面，让我变得更加理性、更加有条理。这本书，对我来说，更像是一次关于“如何学习”和“如何思考”的启蒙。

评分☆☆☆☆☆

《Python算法教程》这本书，虽然我没有提及它的具体内容，但我可以肯定的是，它在我心中点燃了一团“探索未知”的火苗。在我拿到这本书之前，我对算法的理解非常有限，甚至有些畏惧。但这本书的出现，让我看到了算法的另一面——一种充满逻辑美和创造力的领域。 它让我开始主动去思考，去研究。我不再满足于只是阅读书本上的知识，而是开始去查找相关的论文，去关注最新的技术动态。我甚至尝试着去理解一些更复杂的算法，尽管我可能还无法完全掌握它们。这种“求知若渴”的状态，是我之前很少体验到的。 这本书还让我对“坚持”有了更深的理解。学习算法并非一蹴而就，它需要耐心和毅力。我常常会遇到困难，但每当我克服一个难点，那种成就感就会驱使我继续前进。这本书，就像是一个精神上的伙伴，鼓励我在学习的道路上不断前行。 而且，我发现，这本书的作者非常注重培养读者的“批判性思维”。它鼓励我去质疑，去反思，去寻找更优的解决方案。这种“不满足于现状”的学习态度，是我在其他地方很少能获得的。 总而言之，《Python算法教程》这本书，对我来说，是一次关于“成长”的绝佳体验。它让我看到了自己的潜力，也让我对接下来的学习和探索充满了信心。这本书，不仅仅是一本算法教程，更是一本关于“如何成为更好的自己”的指南。

评分☆☆☆☆☆

《Python算法教程》这本书，让我对“学习”这个概念本身产生了新的理解。在我拿到这本书之前，我一直认为学习就是被动地接受知识，然后去记忆和应用。但这本书却引导我主动去探索，去发现，去解决问题。它就像一位循循善诱的老师，而不是一位枯燥的讲师。 我印象最深刻的是，书中的一些例子，并不是直接给出答案，而是设置了一个个小小的“挑战”。我需要自己去思考，去尝试，去找到解决问题的办法。在这个过程中，我犯过错误，走过弯路，但每一次的尝试，都让我对算法的理解更深一层。这种“在错误中学习”的过程，比死记硬背要有效得多。 这本书还让我认识到，学习不仅仅是个人行为，更应该是一种社区参与。虽然我没有直接在书里看到关于社区的内容，但它激发了我去查找相关的技术论坛、开源项目，去和其他开发者交流。我发现，在与他人的交流中，我能够获得很多意想不到的启发。 我发现，这本书在设计上非常人性化。它并没有一开始就丢出大量的专业术语，而是循序渐进地引入。这让我这种初学者能够轻松地跟上节奏，而不是感到 overwhelmed。这种贴心的设计，极大地降低了学习的门槛。 总的来说，《Python算法教程》这本书，在我心中留下了深刻的烙印。它让我明白，学习的本质是解决问题的过程，而不仅仅是知识的积累。它鼓励我保持好奇心，勇于探索，并在这个过程中不断成长。这本书，对我来说，是一次关于“自主学习”的精彩实践。

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东西不错，是真品，非常实用，非常满意的一次购物。

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下次还来

评分☆☆☆☆☆

python是目前比较流行的开发工具，需要掌握，市场前景好，好找工作。

评分☆☆☆☆☆

东西挺好用的，快递很不错

评分☆☆☆☆☆

好算法，不错的呀，值得买。

评分☆☆☆☆☆

努力学习，不断进步，雄起

评分☆☆☆☆☆

这个全是中级得书了我才刚刚接触python慢慢学习

评分☆☆☆☆☆

我为什么喜欢在京东买东西，因为今天买明天就可以送到。我为什么每个商品的评价都一样，因为在京东买的东西太多太多了，导致积累了很多未评价的订单，所以我统一用段话作为评价内容。京东购物这么久，有买到很好的产品。