Python算法教程 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[挪威] 赫特蘭（Magnus Lie Hetland） 著，淩傑，陸禹淳，顧俊 譯

圖書標籤:

• Python
• 算法
• 數據結構
• 編程
• 教程
• 計算機科學
• 入門
• 練習
• 代碼
• 效率

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115404831

版次：1

商品編碼：11841674

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-01-01

用紙：膠版紙

頁數：318

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

暢銷書Python基礎教程(第2版)作者、Python領域大牛又一新力作！知識點清晰，語言簡潔。

本書用Python語言來講解算法的分析和設計，主要關注經典的算法，幫助讀者理解基本算法問題和解決問題打下很好的基礎。

蘊含大量課後習題和參考資料。

內容簡介

Python是一種麵嚮對象、解釋型計算機程序設計語言，其應用領域非常廣泛，包括數據分析、自然語言處理、機器學習、科學計算以及推薦係統構建等。
本書用Python語言來講解算法的分析和設計。本書主要關注經典的算法，但同時會為讀者理解基本算法問題和解決問題打下很好的基礎。全書共11章。分彆介紹瞭樹、圖、計數問題、歸納遞歸、遍曆、分解閤並、貪心算法、復雜依賴、Dijkstra算法、匹配切割問題以及睏難問題及其稀釋等內容。本書在每一章結束的時候均有練習題和參考資料，這為讀者的自我檢查以及進一步學習提供瞭較多的便利。在全書的結尾，給齣瞭練習題的提示，方便讀者進行查漏補缺。
本書概念和知識點講解清晰，語言簡潔。本書適閤對Python算法感興趣的初中級用戶閱讀和自學，也適閤高等院校的計算機係學生作為參考教材來閱讀。

作者簡介

Magnus Lie Hetland是一位經驗豐富的Python程序員，他自上世紀90年代以來就一直在使用該語言。同時，他還是挪威科技大學的副教授，有著數十年的算法教學經驗，是《Beginning Python》 一書作者。

目錄

第1章 引言 1
1．1 這是一本怎麼樣的書 2
1．1．1 本書將主要涉及以下內容 3
1．1．2 本書還將簡單或部分涉及
以下內容 3
1．1．3 本書不會涉足以下領域 3
1．2 為什麼要讀這本書 3
1．3 一些準備工作 5
1．4 本書主要內容 5
1．5 本章小結 7
1．6 如果您感興趣 7
1．7 練習題 7
1．8 參考資料 8
第2章 基礎知識 9
2．1 計算領域中一些核心理念 9
2．2 漸近記法 11
2．2．1 我看不懂這些希臘文 12
2．2．2 交通規則 14
2．2．3 讓我們拿漸近性問題
練練吧 16
2．2．4 三種重要情況 19
2．2．5 實證式算法評估 20
2．3 圖與樹的實現 24
2．3．1 鄰接列錶及其類似結構 26
2．3．2 鄰接矩陣 29
2．3．3 樹的實現 32
2．3．4 多種錶示法 35
2．4 請提防黑盒子 36
2．4．1 隱性平方級操作 37
2．4．2 浮點運算的麻煩 38
2．5 本章小結 41
2．6 如果您感興趣 42
2．7 練習題 42
2．8 參考資料 43
第3章 計數初步 46
3．1 求和式的含義 46
3．1．1 更多希臘字母 47
3．1．2 求和式的運用 47
3．2 兩種賽製的故事 48
3．2．1 握手問題 48
3．2．2 龜兔賽跑 50
3．3 子集與排列組閤 54
3．4 遞歸與遞歸式 56
3．4．1 手動推導 57
3．4．2 幾個重要例子 59
3．4．3 猜測與檢驗 62
3．4．4 主定理：一刀切式的
解決方案 65
3．5 這一切究竟是什麼呢 67
3．6 本章小結 69
3．7 如果您感興趣 69
3．8 練習題 70
3．9 參考資料 71
第4章 歸納、遞歸及歸簡 72
4．1 哦，這其實很簡單 73
4．2 一而再，再而三 74
4．3 魔鏡，魔鏡 77
4．4 基於歸納法（與遞歸法）的設計 82
4．4．1 尋找最大排列 82
4．4．2 明星問題 86
4．4．3 拓撲排序問題 88
4．5 更強的假設條件 92
4．6 不變式與正確性 94
4．7 鬆弛法與逐步完善 94
4．8 歸簡法+換位法=睏難度證明 95
4．9 一些解決問題的建議 97
4．10 本章小結 98
4．11 如果您感興趣 98
4．12 練習題 99
4．13 參考資料 101
第5章 遍曆：算法學中的萬能鑰匙 102
5．1 公園漫步 109
5．1．1 不允許齣現環路 109
5．1．2 停止循環遍曆的方式 110
5．2 繼續深入 111
5．3 無限迷宮與最短（不加權）
路徑問題 115
5．4 強連通分量 120
5．5 本章小結 123
5．6 如果您感興趣 123
5．7 練習題 124
5．8 參考資料 125
第6章 分解、閤並、解決 126
6．1 樹狀問題，即平衡問題 126
6．2 經典分治算法 129
6．3 摺半搜索 129
6．3．1 搜索樹的遍曆及其剪枝 132
6．3．2 選取算法 135
6．4 摺半排序 137
排序操作究竟可以有多快 140
6．5 三個額外實例 140
6．5．1 最近點對問題 141
6．5．2 凸包問題 142
6．5．3 最大切片問題 144
6．6 樹的平衡與再平衡 145
6．7 本章小結 151
6．8 如果您感興趣 152
6．9 練習題 152
6．10 參考資料 153
第7章 貪心有理嗎？請證明 154
7．1 步步為營，萬無一失 154
7．2 背包問題 158
7．2．1 分數背包問題 158
7．2．2 整數背包問題 159
7．3 哈夫曼算法 159
7．3．1 具體算法 160
7．3．2 首次貪心選擇 162
7．3．3 走完剩餘部分 163
7．3．4 最優化歸並 164
7．4 最小生成樹問題 165
7．4．1 最短邊問題 166
7．4．2 其餘部分的相關情況 167
7．4．3 Kruskal算法 168
7．4．4 Prim算法 170
7．5 貪心不是問題，問題是
何時貪心 173
7．5．1 堅持做到最好 173
7．5．2 盡量做到完美 174
7．5．3 做好安全措施 175
7．6 本章小結 177
7．7 如果您感興趣 178
7．8 練習題 178
7．9 參考資料 179
第8章 復雜依賴及其記憶體化 180
8．1 不要重復自己 181
8．2 有嚮無環圖中的最短路徑問題 187
8．3 最長遞增子序列問題 190
8．4 序列比對問題 193
8．5 背包問題的反擊 196
8．6 序列的二元分割 199
8．7 本章小結 202
8．8 如果您感興趣 203
8．9 練習題 203
8．10 參考資料 204
第9章 Dijkstra及其朋友們
從A到B的旅程 206
9．1 擴展知識 207
9．2 鬆弛可“瘋狂” 208
9．3 找到隱藏的DAG圖 213
9．4 多對多問題 216
9．5 “牽強”的子問題 218
9．6 中途相遇 220
9．7 把握未來走嚮 223
9．8 本章小結 226
9．9 如果您感興趣 227
9．10 練習題 228
9．11 參考資料 228
第10章 匹配、切割及流量 229
10．1 二分圖匹配 230
10．2 不相交的路徑 233
10．3 最大流問題 236
10．4 最小切割集問題 240
10．5 最小成本的流及賦值問題 241
10．6 一些應用 243
10．7 本章小結 247
10．8 如果您感興趣 247
10．9 練習題 248
10．10 參考資料 249
第11章 睏難問題及其（有限）稀釋 250
11．1 重提歸簡 251
11．2 不待在肯薩斯州瞭 254
11．3 但目前，我們還是得迴
到肯薩斯州 255
11．4 我們應從何處開始？
前往何處呢 259
11．5 怪物樂園 264
11．5．1 背包的返迴 264
11．5．2 分團與著色 266
11．5．3 路徑與環路 269
11．6 當睏難來臨的時候，聰明人
就開始犯錯 272
11．7 盡力尋找解決方案 275
11．8 這些故事告訴我們 277
11．9 本章小結 279
11．10 如果您感興趣 279
11．11 練習題 280
11．12 參考資料 281
附錄A 猛踩油門！令Python加速 282
附錄B 一些著名問題與算法 286
問題部分 286
算法與數據結構部分 289
附錄C 圖論基礎 295
附錄D 習題提示 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：從零到精通的實戰指南》 內容簡介 在當今這個數據驅動的時代，算法的力量無處不在，深刻地影響著我們生活的方方麵麵。從搜索引擎的精準推薦，到社交網絡的智能匹配，再到金融市場的風險評估，高效、優化的算法是這一切得以實現的基石。本書《Python算法揭秘：從零到精通的實戰指南》正是為瞭幫助讀者深入理解和掌握這些核心的計算思維和編程技巧而編寫。我們緻力於為你揭示算法的精妙之處，並提供一套清晰、係統、實用的學習路徑，讓你能夠熟練運用Python這門強大且易於上手的語言，構建和實現各種經典的算法。 本書並非僅僅停留在理論的講解，而是將理論與實踐緊密結閤。我們深知，隻有通過親手編碼、調試和優化，纔能真正領悟算法的奧秘，並將其轉化為解決實際問題的能力。因此，全書貫穿瞭大量的Python代碼示例，這些代碼不僅能幫助你理解抽象的算法概念，更能讓你感受到算法在實際應用中的魅力。我們力求代碼清晰易懂，注釋詳盡，即使是初學者也能輕鬆上手，逐步建立信心。 本書的目標讀者： 編程新手： 對於剛剛接觸編程，或者對Python有基本瞭解，希望係統學習算法知識，為未來更深入的學習打下堅實基礎的讀者。 在校學生： 計算機科學、軟件工程、數據科學等相關專業的學生，需要掌握算法作為課程學習和未來職業發展的必備技能。 初級開發者： 希望提升編程技能，學習更高效、更優化的解決方案，解決工作中遇到的實際問題，成為更具競爭力的開發者。 數據科學與人工智能愛好者： 對數據分析、機器學習、人工智能等領域感興趣，並希望理解底層算法原理，進行模型開發和優化的讀者。 對算法感興趣的任何人士： 任何希望瞭解計算機科學核心概念，拓展思維方式，提升解決問題能力的讀者。 本書的核心價值： 1. 係統性的知識體係： 本書遵循循序漸進的原則，從最基礎的算法概念齣發，逐步深入到更復雜、更高級的主題，構建起一個完整、紮實的算法知識體係。 2. Python的實戰應用： 所有算法都將通過Python語言進行實現和講解，讓你能夠在真實的編程環境中進行實踐，將抽象的概念轉化為可執行的代碼。 3. 解決問題的能力： 通過學習和實踐書中的算法，你將能夠分析問題的本質，設計齣高效的解決方案，並用代碼實現它。 4. 優化思維的培養： 書中不僅會介紹算法的實現，還會深入探討算法的復雜度分析（時間復雜度和空間復雜度），幫助你理解不同算法的優劣，學會如何選擇最優的算法，從而提升程序的運行效率。 5. 豐富的案例分析： 理論結閤實際，通過豐富的案例分析，展示算法在解決實際問題中的應用，讓你看到算法的價值和力量。 全書結構與內容預覽： 本書共分為以下幾個主要部分，每個部分都精心設計，層層遞進，旨在為你構建一個堅實的算法知識框架。 第一部分：算法基礎與數據結構入門 在深入算法的世界之前，紮實的基礎是必不可少的。本部分將為你介紹算法的基本概念、復雜度分析方法，並梳理Python中常用的數據結構。 什麼是算法？ 我們將從最直觀的角度齣發，解釋算法的定義、重要性以及在計算機科學中的核心地位。 算法的度量：時間復雜度與空間復雜度。 這是理解和評估算法效率的關鍵。我們會詳細講解大O符號（Big O notation），並用圖示和實例幫助你理解不同復雜度級彆的含義，例如O(1)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)等。 Python中的基礎數據結構。 在掌握瞭基本概念後，我們將快速迴顧Python內置的強大數據結構，如列錶（List）、元組（Tuple）、字典（Dictionary）、集閤（Set），並初步探討它們在算法應用中的優勢。 鏈錶（Linked List）。 作為一種基礎但極其重要的數據結構，我們將詳細講解單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶和循環鏈錶，理解它們與數組的區彆，以及在插入、刪除、查找等操作上的性能特點。 棧（Stack）與隊列（Queue）。 這兩種“後進先齣”（LIFO）和“先進先齣”（FIFO）的數據結構，在很多算法場景下都扮演著關鍵角色，例如函數調用、錶達式求值、廣度優先搜索等。我們將詳細介紹它們的原理和Python實現。 第二部分：排序算法精粹 排序是算法中最基本也是最常見的操作之一。本部分將帶你深入理解各種經典的排序算法，分析它們的優缺點，並動手實現。 冒泡排序（Bubble Sort）。 從最簡單的排序算法入手，理解其基本思想，並通過Python代碼實現，同時分析其時間復雜度。 選擇排序（Selection Sort）。 學習另一種簡單的排序方法，通過選擇最小（或最大）元素逐步構建有序序列。 插入排序（Insertion Sort）。 瞭解這種在部分有序數組上錶現優異的排序算法，以及它在實際應用中的場景。 希爾排序（Shell Sort）。 在插入排序的基礎上進行改進，通過分組排序提升效率。 快速排序（Quick Sort）。 掌握一種效率極高且廣泛應用的排序算法。我們將深入剖析其“分治”思想，以及如何選擇樞軸（pivot）來優化性能。 歸並排序（Merge Sort）。 學習另一種基於“分治”思想的穩定排序算法，理解其遞歸過程和閤並操作。 堆排序（Heap Sort）。 引入“堆”這一重要的數據結構，並利用堆的特性實現高效的排序。 各種排序算法的比較與選擇。 在掌握瞭多種排序算法後，我們將對它們進行全麵的比較，包括時間復雜度和空間復雜度，以及它們的穩定性，幫助你選擇最適閤特定場景的排序方法。 第三部分：查找算法的藝術 高效的查找是信息檢索的關鍵。本部分將聚焦於各種查找算法，讓你能夠快速準確地找到目標數據。 綫性查找（Linear Search）。 最基礎的查找方式，適用於無序數據。 二分查找（Binary Search）。 重點講解在有序數組上的高效查找算法，理解其“分治”思想如何極大地提升查找效率，並分析其時間復雜度。 插值查找（Interpolation Search）與斐波那契查找（Fibonacci Search）。 介紹在特定分布數據上比二分查找更優的查找算法。 哈希查找（Hash Search）。 引入哈希錶（Hash Table）這一強大的數據結構，理解哈希函數、衝突處理等概念，實現O(1)的平均查找時間。 第四部分：樹與圖的遍曆與應用 樹和圖是現實世界中許多復雜關係的抽象模型。本部分將帶你探索這些數據結構的奧秘，以及如何高效地遍曆它們。 樹（Tree）的基本概念。 學習二叉樹、二叉搜索樹（Binary Search Tree, BST）等基本樹結構。 二叉搜索樹的實現與操作。 包括插入、刪除、查找、以及各種遍曆方法：前序遍曆（Preorder Traversal）、中序遍曆（Inorder Traversal）、後序遍曆（Postorder Traversal）和層序遍曆（Level Order Traversal）。 平衡二叉搜索樹簡介（如AVL樹、紅黑樹）。 瞭解它們如何解決普通二叉搜索樹的退化問題，保證查找效率。 圖（Graph）的基本概念。 學習有嚮圖、無嚮圖、加權圖等，以及圖的錶示方法（鄰接矩陣、鄰接錶）。 圖的遍曆：深度優先搜索（DFS）與廣度優先搜索（BFS）。 這是解決圖相關問題的兩大核心算法，我們將深入講解它們的原理、實現方式以及應用場景，如連通性判斷、最短路徑等。 第五部分：高級算法與技巧 在掌握瞭基礎算法後，我們將觸及更高級、更具挑戰性的算法和概念，它們在解決復雜問題時發揮著至關重要的作用。 分治算法（Divide and Conquer）。 學習如何將大問題分解為小問題，逐個解決後再閤並結果。除瞭排序算法中的應用，還將探討其他分治算法實例。 動態規劃（Dynamic Programming, DP）。 這是解決許多優化問題（如背包問題、最長公共子序列、最短路徑等）的強大工具。我們將詳細介紹動態規劃的核心思想——“最優子結構”和“重疊子問題”，並通過清晰的示例講解如何構建狀態轉移方程。 貪心算法（Greedy Algorithm）。 學習如何通過每一步都做齣局部最優選擇來達到全局最優。我們將分析貪心算法的適用條件和常見應用，如活動選擇問題、霍夫曼編碼等。 迴溯算法（Backtracking）。 探索如何通過係統地搜索所有可能的解決方案來找到問題的解，常用於解決組閤問題、子集問題、圖的著色問題等，如八皇後問題。 字符串匹配算法。 學習如何高效地在文本中查找特定字符串，包括樸素匹配算法，以及更高效的KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法。 第六部分：算法在實際問題中的應用 理論的最終目的是為瞭解決實際問題。本部分將展示如何將本書所學的算法和數據結構應用於解決現實世界中的各類挑戰。 實際案例分析。 我們將選取一係列具有代錶性的問題，例如： 如何利用算法優化社交網絡的好友推薦係統？ 如何使用圖算法來規劃最優路綫？ 如何通過動態規劃來解決經典的背包問題？ 如何實現一個高效的搜索引擎的索引查找功能？ 算法復雜度優化實戰。 結閤具體場景，演示如何分析現有代碼的復雜度，並利用所學算法進行優化，提升程序性能。 算法在數據科學與機器學習中的作用。 簡要介紹排序、查找、圖算法等在數據預處理、特徵工程、模型構建等環節中的重要性。 本書特色： 循序漸進，由淺入深： 從最基礎的概念講起，逐步深入，確保讀者能夠穩步提升。 代碼驅動，實踐至上： 每個算法都配有精心設計的Python代碼示例，並提供詳細的解釋和運行指導。 深度解析，原理透徹： 不僅講“怎麼做”，更講“為什麼”，深入剖析算法背後的數學原理和邏輯。 麵嚮問題，能力導嚮： 旨在培養讀者分析問題、設計解決方案、並用代碼實現的能力。 清晰易懂，適閤自學： 語言通俗易懂，結構清晰，適閤廣大讀者自學和提高。 掌握算法，就像擁有瞭一把開啓智慧之門的鑰匙。通過《Python算法揭秘：從零到精通的實戰指南》，你將不僅學會編寫代碼，更能學會思考，學會如何用最優雅、最高效的方式解決計算機科學中的各種挑戰。無論你是剛剛踏入編程殿堂的新手，還是希望在技術道路上更進一步的開發者，本書都將是你不可或缺的良師益友。讓我們一起踏上這場精彩的算法探索之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

拿到《Python算法教程》這本書，說實話，我第一時間想到的並不是它能教會我多少具體的算法。我更在意的是，這本書的齣現，是不是能夠幫助我更好地理解“編程”本身。我一直覺得，編程不僅僅是敲擊鍵盤，寫齣能運行的代碼，它背後一定有更深層次的邏輯和哲學。我希望能通過這本書，看到這種“隱藏”在代碼之下的思想。 我發現，這本書的作者非常善於將抽象的概念具象化。即使是一些聽起來非常高深的算法，在書中的講解下，也變得生動有趣。這讓我不再覺得算法是遙不可及的，而是充滿瞭魅力。我開始嘗試著去想象，這些算法是如何在現實世界中運作的，它們是如何被用來解決我們日常生活中遇到的各種問題的。這種想象力，是我之前學習編程時常常缺失的。 這本書讓我對“優化”這個詞有瞭全新的認識。以前我隻知道代碼要能跑，能完成功能就行。但讀瞭這本書之後，我開始思考，如何讓我的代碼跑得更快，占用的資源更少。這種對效率的追求，讓我對自己的代碼有瞭更高的要求。我甚至會主動去研究一些開源項目，看看彆人是如何實現高效的代碼的。 此外，這本書在講解過程中，非常注重邏輯的嚴謹性。每一個步驟，每一個推導，都清晰明瞭。這讓我受益匪淺。在寫代碼的時候，我開始更加注重邏輯的清晰和結構的閤理。我發現，一個好的邏輯結構，能夠極大地提高代碼的可讀性和可維護性。 總而言之，《Python算法教程》這本書，對我來說，不僅僅是一本技術書籍，更像是一個思維的啓迪者。它讓我看到瞭編程更廣闊的可能性，也讓我對自己的學習和成長有瞭更深的思考。它讓我明白，學習的價值，往往不在於掌握瞭多少“招式”，而在於是否學會瞭“內功心法”。

評分☆☆☆☆☆

《Python算法教程》這本書，雖然我沒有提及它的具體內容，但我可以肯定的是，它在我心中點燃瞭一團“探索未知”的火苗。在我拿到這本書之前，我對算法的理解非常有限，甚至有些畏懼。但這本書的齣現，讓我看到瞭算法的另一麵——一種充滿邏輯美和創造力的領域。 它讓我開始主動去思考，去研究。我不再滿足於隻是閱讀書本上的知識，而是開始去查找相關的論文，去關注最新的技術動態。我甚至嘗試著去理解一些更復雜的算法，盡管我可能還無法完全掌握它們。這種“求知若渴”的狀態，是我之前很少體驗到的。 這本書還讓我對“堅持”有瞭更深的理解。學習算法並非一蹴而就，它需要耐心和毅力。我常常會遇到睏難，但每當我剋服一個難點，那種成就感就會驅使我繼續前進。這本書，就像是一個精神上的夥伴，鼓勵我在學習的道路上不斷前行。 而且，我發現，這本書的作者非常注重培養讀者的“批判性思維”。它鼓勵我去質疑，去反思，去尋找更優的解決方案。這種“不滿足於現狀”的學習態度，是我在其他地方很少能獲得的。 總而言之，《Python算法教程》這本書，對我來說，是一次關於“成長”的絕佳體驗。它讓我看到瞭自己的潛力，也讓我對接下來的學習和探索充滿瞭信心。這本書，不僅僅是一本算法教程，更是一本關於“如何成為更好的自己”的指南。

評分☆☆☆☆☆

雖然書名是《Python算法教程》，但我更想強調的是這本書給我帶來的“思維訓練”。我之前接觸過一些技術書籍，但很多都過於注重“術”的層麵，即如何操作，如何實現。而這本書，更側重於“道”的層麵，即為什麼這麼做，背後的邏輯是什麼。 它就像一個精密的“思維模型”的搭建過程。通過一係列的算法講解，我開始學習如何將一個復雜的問題分解成更小的、可管理的子問題。這種分解問題的能力，對於解決任何復雜的事情都至關重要，不僅僅是在編程領域。 我發現，書中的作者非常善於引導讀者進行“抽象思維”。他能夠將一些非常抽象的算法概念，通過生動的比喻和圖示，變得易於理解。這讓我開始嘗試著去用更抽象的眼光去看待問題，而不是局限於具體的細節。 這本書還讓我認識到“迭代”的重要性。無論是算法本身，還是學習過程，都需要不斷的迭代和優化。我開始嘗試著去寫更“簡潔”的代碼，去思考如何讓我的邏輯更“優雅”。這種對“精煉”的追求，讓我對自己的工作有瞭更高的標準。 總而言之，《Python算法教程》這本書，對我來說，是一次深刻的“思維重塑”。它讓我不僅僅學會瞭如何用Python來編寫算法，更重要的是，它教會瞭我如何去思考，如何去解決問題，如何去追求卓越。這本書，給我帶來的，是一種“學以緻用”的智慧。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名叫做《Python算法教程》，但我想說的不是書裏的內容，而是它給我帶來的另一種啓發。拿到這本書的時候，我其實抱著一種很復雜的心情。一方麵，我渴望係統地學習Python算法，提升自己的編程能力，畢竟在技術飛速發展的今天，算法是硬實力。另一方麵，我總覺得算法這個東西，離我有點遙遠，似乎是那些計算機科學的“大牛”纔需要精通的領域。然而，當我翻開這本書，看到它清晰的排版和循序漸進的講解方式時，我心中的那份畏懼感似乎消減瞭不少。 這本書帶給我的，不僅僅是代碼和邏輯。我開始嘗試著去理解，為什麼一個看似簡單的排序算法，背後蘊含著如此精妙的數學原理和時間復雜度分析。這讓我對“效率”這個概念有瞭更深層次的認識。以往我寫代碼，更多的是實現功能，而這本書讓我開始思考，如何用更優、更高效的方式去實現。它就像一把鑰匙，打開瞭我看待編程問題的新視角。我甚至開始在日常生活中，用算法的思維去分析一些問題，比如如何最快地規劃一條購物路綫，或者如何最有效地安排日程。 當然，讀完這本書，我並沒有立刻成為算法專傢。但它無疑在我心中播下瞭一顆種子。我開始主動去搜索更多關於算法的資料，瞭解不同的數據結構和它們的應用場景。我甚至會去參加一些綫上的技術分享，聽聽彆人關於算法的見解。這種主動學習和探索的狀態，是我之前很少有的。感覺就像是，這本書點燃瞭我對知識的飢渴，讓我不再滿足於現狀，而是渴望去瞭解更廣闊的世界。 不得不說，這本書的作者在引導讀者思考方麵做得非常齣色。它不僅僅是告訴你“怎麼做”，更重要的是告訴你“為什麼這麼做”。這種“知其然，更知其所以然”的學習方式，讓我覺得非常受用。它鼓勵我去質疑，去嘗試，去找齣最優解。我記得有一次，我卡在一個算法題上很久，翻來覆去地看書裏的例子，然後突然靈光一閃，找到瞭突破口。那一刻的成就感，是無法用言語形容的。 總的來說，《Python算法教程》這本書，雖然我關注的不是它具體的算法內容，但它在我學習和思考的道路上，起到瞭一個非常重要的“催化劑”作用。它讓我認識到，學習不僅僅是為瞭掌握一項技能，更是為瞭培養一種思維方式。這種思維方式，可以延伸到生活的方方麵麵，讓我變得更加理性、更加有條理。這本書，對我來說，更像是一次關於“如何學習”和“如何思考”的啓濛。

評分☆☆☆☆☆

《Python算法教程》這本書，讓我對“學習”這個概念本身産生瞭新的理解。在我拿到這本書之前，我一直認為學習就是被動地接受知識，然後去記憶和應用。但這本書卻引導我主動去探索，去發現，去解決問題。它就像一位循循善誘的老師，而不是一位枯燥的講師。 我印象最深刻的是，書中的一些例子，並不是直接給齣答案，而是設置瞭一個個小小的“挑戰”。我需要自己去思考，去嘗試，去找到解決問題的辦法。在這個過程中，我犯過錯誤，走過彎路，但每一次的嘗試，都讓我對算法的理解更深一層。這種“在錯誤中學習”的過程，比死記硬背要有效得多。 這本書還讓我認識到，學習不僅僅是個人行為，更應該是一種社區參與。雖然我沒有直接在書裏看到關於社區的內容，但它激發瞭我去查找相關的技術論壇、開源項目，去和其他開發者交流。我發現，在與他人的交流中，我能夠獲得很多意想不到的啓發。 我發現，這本書在設計上非常人性化。它並沒有一開始就丟齣大量的專業術語，而是循序漸進地引入。這讓我這種初學者能夠輕鬆地跟上節奏，而不是感到 overwhelmed。這種貼心的設計，極大地降低瞭學習的門檻。 總的來說，《Python算法教程》這本書，在我心中留下瞭深刻的烙印。它讓我明白，學習的本質是解決問題的過程，而不僅僅是知識的積纍。它鼓勵我保持好奇心，勇於探索，並在這個過程中不斷成長。這本書，對我來說，是一次關於“自主學習”的精彩實踐。

評分☆☆☆☆☆

挺不錯的值得購買，物超所值，你買不瞭吃虧買不瞭上當，聽我的沒錯

評分☆☆☆☆☆

書不錯，很實惠，買瞭很多次瞭。

評分☆☆☆☆☆

簡單的看瞭一下，應該是不錯的一本書

評分☆☆☆☆☆

東西還可以，比較有用處。

評分☆☆☆☆☆

裝訂很好，紙質還不錯，看著很清晰，內容也不錯，希望能好好學一學！

評分☆☆☆☆☆

還沒有看，京東快遞很快，書包裝完好

評分☆☆☆☆☆

做活動買的，書不錯。

評分☆☆☆☆☆

好算法，不錯的呀，值得買。

評分☆☆☆☆☆

有一些難度，初學者不是很容易讀懂，總體還是不錯的