具体描述
内容简介
21世纪以来，Python已经发展成为世界上受欢迎的编程语言之一，使用非常广泛。由于其各方面的优点，Python正在被世界上越来越多的大学用作**门程序设计课程的语言，更多学校把它作为后续或者选修课程的内容。国内也开始出现这种情况。作者从几年前开始基于Python语言讲授数据结构课程，本书基于作者的教学经验和体会编写而成。本书结合抽象数据类型的思想，基于Python面向对象机制，阐述了各种基本数据结构的想法、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。
本书加强了一些目前程序设计实践领域特别关注的内容，包括程序和数据结构设计中的安全性问题、正则表达式的概念和使用等。书中提供了大量编程练习题，特别关注数据结构的设计和实现技术，以及实际应用中各方面的问题。
作者简介
裘宗燕 北京大学数据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和教学工作。已出版过多部著作和译著，包括《程序设计语言基础》（译著，北京大学出版社，1990），《Mathematics数学软件系统的应用与程序设计》（编著，北京大学出版社，1994），《C++程序设计语言（特别版）》（译著，机械工业出版社，2002），《C++语言的设计和演化》（译著，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》（编著，机械工业出版社，2005年第1版，2011年第2版）等。前言/序言
用户评价
我最近刚收到这本书《数据结构与算法：Python语言描述》，它简直就像我期待已久的学习圣经。我一直觉得，虽然我能写出一些能跑的代码，但在效率和优雅性上总觉得有所欠缺，而这往往就根植于对底层数据结构和算法理解的不足。市面上有很多教材，有的太晦涩，有的太浅显，而这本书的出现，让我看到了希望。首先，我非常看重“Python语言描述”这个标签。Python的简洁和易读性，意味着我可以更专注于算法本身的思想，而不是被复杂的语法所困扰。我期待书中能通过Python的类（class）和对象（object）的概念，来构建和描述各种数据结构，例如如何用Python类来封装链表的节点，如何实现一个二叉树的节点结构。这不仅仅是代码实现，更是对面向对象思想在数据结构设计中应用的体现。我对书中关于“二叉查找树”（Binary Search Tree, BST）和“平衡二叉查找树”（Balanced BST，如AVL树、红黑树）的讲解尤为关注。BST的概念虽然不难，但理解其各种操作（插入、删除、查找）的时间复杂度，以及在极端情况下的性能退化，是至关重要的。而平衡树的出现，正是为了解决BST的性能问题。我希望书中能清晰地阐述为什么需要平衡树，以及AVL树和红黑树是如何通过旋转和调整来维持平衡的。另外，书中对“图”（Graph）的深入讲解，也是我关注的重点。图的遍历（BFS、DFS）是许多其他算法的基础，而各种图的搜索算法，如最短路径（Dijkstra, Bellman-Ford）、最小生成树（Prim, Kruskal）等，在实际应用中无处不在。我希望这本书能用Python清晰地展现图的表示方法（邻接矩阵、邻接表），并一步步引导我理解这些经典算法的逻辑和实现，分析它们的复杂度。我还有一种强烈的愿望，就是书中能够提供一些实际的编程练习，让我能够亲手去实现这些数据结构和算法，并尝试优化它们。只有通过实践，理论才能真正转化为能力。这本书的封面设计和排版，都给人一种专业且易于阅读的感觉，相信它能为我带来一次愉快的学习体验。
评分我刚刚拿到《数据结构与算法：Python语言描述》，还没翻几页就感觉自己多年的困惑似乎有了解决之道。我一直觉得，虽然我能写出能运行的代码，但在面对一些复杂问题时，总会力不从心，效率低下，这很大程度上归结于对数据结构和算法理解的不足。市面上关于这方面的书籍很多，但有的太理论化，有的又太偏重某一种语言的实现细节，很少有能兼顾理论深度和Python实践的。这本书的出现，恰好满足了我的需求。我非常期待书中对于“字符串算法”的讲解。字符串在文本处理、模式匹配、生物信息学等领域都有着举足轻重的地位。我希望书中能够深入讲解各种经典的字符串匹配算法，例如朴素的字符串匹配算法，以及更高效的KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法和Boyer-Moore算法。我希望能理解KMP算法如何利用预处理的next数组来避免不必要的字符比较，以及Boyer-Moore算法的启发式匹配思想。通过Python的实现，我希望能直观地掌握这些算法的精髓，并能够将其应用于实际的文本处理任务中。此外，书中关于“散列表”（Hash Table）的介绍，我也是非常关注的。散列表作为一种高效的查找结构，广泛应用于数据库索引、缓存系统等场景。我希望书中能够详细解释散列表的核心原理，包括哈希函数的选择、冲突解决方法（如链地址法、开放寻址法），以及其在平均情况和最坏情况下的时间复杂度。我期待通过Python的字典（dict）来实现对散列表概念的理解，并能分析其性能特点。这本书的出版，为我提供了一个绝佳的学习机会，我希望能通过它，系统地提升我的算法素养，为解决更复杂的问题打下坚实的基础。
评分我近期收到《数据结构与算法：Python语言描述》这本书，迫不及待地开始阅读。作为一名在技术领域深耕多年的开发者，我深知数据结构与算法是构建高效、可扩展软件系统的基石。然而，随着技术栈的不断更新，我总感觉自己在基础算法的理解上有所欠缺。这本书以Python语言为描述载体，正是我所需要的。Python的简洁性和易读性，让我可以更专注于算法的逻辑和思想，而无需被复杂的语法所累。我尤其对书中关于“图”的章节抱有浓厚兴趣。图算法在网络分析、路径规划、推荐系统等领域扮演着核心角色。我希望书中能够系统地介绍图的各种表示方法，如邻接矩阵和邻接表，并深入剖析图的遍历算法，包括广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），以及它们在实际应用中的典型场景。更重要的是，我期待书中能够详细讲解几种经典的图算法，例如Dijkstra算法用于求解单源最短路径，Floyd-Warshall算法用于求解所有顶点对之间的最短路径，以及Prim算法和Kruskal算法用于求解最小生成树。我希望通过Python代码示例，能够清晰地理解这些算法的实现细节、时间复杂度分析，并掌握它们在实际问题中的应用。另外，我也非常期待书中对“树”这一数据结构深入的讲解，特别是各种平衡二叉查找树，如AVL树和红黑树，它们在需要高效查找、插入和删除的场景下至关重要。我希望书中能够详细解释为什么需要平衡树，以及它们是如何通过旋转等操作来维护平衡的。这本书的出现，无疑为我提供了一个绝佳的学习平台，让我能够在Python的帮助下，重新巩固和深化我对数据结构与算法的理解。
评分终于入手了这本《数据结构与算法：Python语言描述》，光是翻阅目录就觉得心潮澎湃，仿佛预见到了我与代码、逻辑这场修炼之旅即将开启。我一直对计算机科学的核心领域——数据结构与算法——充满了好奇，但理论书往往显得枯燥乏味，而纯粹的算法竞赛题集又过于侧重技巧，缺乏系统性的讲解。这本书的出现，恰好弥补了这一空白。从封面上“Python语言描述”这几个字，我就知道它一定是我的菜。Python作为一门易于理解且功能强大的编程语言，在教学和实践中都有着得天独厚的优势。我期待它能用Python生动地展现那些抽象的概念，让数据结构不再是冰冷的符号，算法也不再是枯燥的公式。我特别关注书中对于“链表”和“树”的讲解，一直以来，这两个概念对我来说都像隔着一层薄纱，总是在理解的边缘徘徊。我希望能通过这本书，清晰地理解它们的内部构造，掌握它们在不同场景下的应用，并且能够用Python代码优雅地实现它们。此外，对于“图”的讲解，我也抱有极高的期望。图算法在很多实际问题中都扮演着至关重要的角色，比如路径查找、网络分析等等。我希望这本书能让我不仅理解图的基本概念，更能深入掌握各种经典的图算法，如Dijkstra、Floyd-Warshall等，并能灵活运用到实际编程问题中。还有“排序”和“查找”算法，虽然它们看起来基础，但往往是性能瓶颈的关键。我期待这本书能够系统地梳理各种排序和查找算法的原理、时间空间复杂度，以及它们各自的优缺点，帮助我做出最优选择。这本书的出版，无疑为我提供了一个绝佳的学习平台，我迫不及待地想要深入其中，探索数据结构与算法的奥秘，并用Python这把利器，将这些知识转化为解决实际问题的能力。这本书的目标读者显然是那些渴望系统学习数据结构与算法，又倾向于使用Python进行实践的开发者、学生或爱好者。从封面设计到字体选择，都透露着一股严谨又不失亲和的气息，让人愿意静下心来，细细品读。我对于这本书能够提供的学习路径和深度充满期待，相信它会成为我学习道路上不可或缺的伙伴。
评分刚拿到《数据结构与算法：Python语言描述》这本书，我迫不及待地翻开。我一直觉得，扎实的算法功底是衡量一个程序员是否优秀的标尺，而数据结构则是承载算法的载体。市面上关于这个主题的书籍琳琅满目，但我总觉得，很多书要么过于学术化，脱离实际应用，要么就是简单罗列代码，缺乏深度解析。这本书以Python作为语言描述，对我来说非常有吸引力。Python的易学易用，能够让我更专注于算法和数据结构本身的思想，而不是纠结于繁琐的语法细节。我特别期待书中对于“递归”的讲解。递归是许多重要算法（如快速排序、归并排序、树的遍历）的核心思想，但初学者往往对其理解存在障碍。我希望书中能够通过Python生动形象的例子，比如阶乘、斐波那契数列、汉诺塔等，帮助我理解递归的原理，掌握递归的终止条件和递推关系，并且能够写出正确的递归函数。同时，我也对书中关于“动态规划”（Dynamic Programming, DP）的介绍充满了期待。动态规划是解决许多复杂优化问题的强大工具，但它的思想往往比较抽象，需要一定的领悟。我希望书中能够循序渐进地讲解动态规划的核心思想，包括最优子结构、重叠子问题，并通过Python代码实例，如背包问题、最长公共子序列等，帮助我理解如何设计状态转移方程，并最终找到最优解。此外，对于“字符串匹配”算法，例如KMP算法，我也是非常感兴趣的。这类算法在文本处理、信息检索等领域有着广泛的应用。我希望书中能够深入浅出地讲解KMP算法的原理，包括其如何利用前缀和后缀的信息来避免不必要的比较，并提供Python的实现。这本书的出版，对于我这样希望在算法理论和Python实践之间找到一个完美结合点的读者来说，无疑是一份宝贵的礼物。
评分拿到《数据结构与算法：Python语言描述》这本书，我内心充满了期待。作为一名正在学习计算机科学的学生，我深知数据结构与算法的重要性，它们是编程的基础，也是解决复杂问题的关键。然而，在学习过程中，我常常感到理论知识的抽象和枯燥，以及如何将其转化为实际可运行的代码。这本书恰好弥补了我的需求。Python语言的易读性和强大功能，使其成为学习数据结构与算法的理想工具。我特别期待书中对于“排序算法”的详尽介绍。排序是计算机科学中最基础也最重要的问题之一，我希望书中能够系统地梳理各种经典的排序算法，例如冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序，以及更高效的快速排序、归并排序和堆排序。更重要的是，我希望书中能够详细分析每种算法的时间复杂度和空间复杂度，并探讨它们在不同数据规模和数据分布下的优劣势。我希望能够通过Python代码，直观地理解这些算法的工作过程，并学会如何选择最适合的排序算法来解决实际问题。此外，书中关于“查找算法”的讲解，我也非常期待。在海量数据中快速找到所需信息，是许多应用程序的核心功能。我希望书中能够深入讲解顺序查找、二分查找（折叶查找）、哈希查找等。特别是二分查找，我希望能够理解其高效性的原理，以及它对数据是否需要有序的要求。对于哈希查找，我希望能够理解哈希函数的设计原则、冲突解决方法以及其近乎常数的平均查找时间。通过Python的实现，我希望能真正掌握这些查找技巧，并能够优化我的程序查找效率。这本书的出现，对我来说是一场及时雨，我迫不及待地想要深入其中，汲取知识，提升自己的编程能力。
评分我刚拿到《数据结构与算法：Python语言描述》，翻开目录就感觉这本书非常有分量。我一直认为，数据结构与算法是计算机科学的核心，是衡量一个程序员能力的硬指标。但许多教材往往过于抽象，或者仅仅是代码的堆砌，很难真正理解其背后的思想。这本书选择用Python语言进行描述，对我来说是极大的福音，Python简洁明了的语法能够帮助我更专注于算法的本质。我非常期待书中对于“图”这一数据结构的深入讲解。图的表示、遍历以及各种经典的图算法，如最短路径、最小生成树等，在现实世界中有广泛的应用。我希望书中能够详细阐述图的邻接表和邻接矩阵表示法，并一步步引导我理解广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的原理及应用。更重要的是，我对Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法求解最短路径的原理和Python实现充满期待，希望能够通过这些例子，理解它们在不同场景下的适用性。另外，关于“树”的数据结构，尤其是二叉搜索树及其各种平衡变种（如AVL树、红黑树），也是我学习的重点。我希望能清晰地理解平衡树的维护机制，例如旋转操作，以及它们如何在保证查找效率的同时，支持高效的插入和删除操作。我期待书中能够提供清晰的Python代码示例，让我能够亲手实践，加深对这些复杂概念的理解。这本书的出现，无疑为我提供了一个系统学习数据结构与算法的宝贵机会，我希望能通过它，显著提升我的编程能力和问题解决能力。
评分我最近刚拿到《数据结构与算法：Python语言描述》这本期待已久的书，迫不及待地想要一探究竟。我一直认为，数据结构与算法是程序员内功修炼的重中之重，是区分普通码农和优秀工程师的关键所在。然而，市面上很多相关书籍，要么语言晦涩难懂，要么侧重理论而忽略实践，总让我觉得隔靴搔痒。这本书以Python语言为载体，恰好满足了我既想深入理解算法原理，又希望通过简洁易懂的代码进行实践的需求。我非常关注书中对于“动态规划”（Dynamic Programming, DP）的讲解。动态规划是解决许多复杂优化问题（如背包问题、最长公共子序列、最短路径等）的利器，但其思想相对抽象，初学者往往难以掌握。我希望书中能够循序渐进地讲解动态规划的核心思想，包括最优子结构和重叠子问题，并通过Python代码实例，清晰地展示如何构建状态转移方程，以及如何通过自顶向下（记忆化搜索）或自底向上（递推）的方式求解。我期待通过这本书，能够真正理解动态规划的精髓，并具备独立设计和实现动态规划算法的能力。另外，我对书中关于“贪心算法”（Greedy Algorithm）的介绍也充满兴趣。贪心算法以其简单直观的特点，在许多问题中能够给出最优解，例如霍夫曼编码、活动选择问题等。我希望书中能够详细讲解贪心算法的设计思路，以及如何证明其局部最优选择能够导致全局最优解，并提供Python的实现示例。通过对比动态规划和贪心算法，我能够更清晰地认识到不同算法设计范式的适用场景。这本书的出版，对我来说是一次绝佳的学习机会，我希望能够通过它，真正提升我在算法设计和问题解决方面的能力。
评分我最近刚拿到《数据结构与算法：Python语言描述》，迫不及待地翻阅了几页，就被其严谨而清晰的风格深深吸引。作为一名在编程领域摸爬滚打多年的从业者，我深知数据结构与算法的重要性，它们是构建高效、稳定软件系统的基石。然而，不少关于这方面的书籍，要么过于理论化，让人望而却步；要么过于偏向特定语言的实现，而忽略了核心思想的讲解。这本书恰恰在这一点上做得非常出色。它以Python为载体，并非仅仅是将算法用Python代码翻译一遍，而是巧妙地将Python语言的特性融入到数据结构和算法的讲解之中。例如，Python的列表（list）和元组（tuple）的特性，是如何影响到数组和链表实现的选择；Python的迭代器（iterator）和生成器（generator），又是如何帮助我们更优雅地实现某些算法。我尤其关注书中对“哈希表”（Hash Table）的讲解。这是一个非常重要且应用广泛的数据结构，理解其内部机制，包括哈希函数的设计、冲突解决方法（如链地址法、开放寻址法）对于提升程序性能至关重要。我希望这本书能深入浅出地剖析哈希表的原理，并展示如何利用Python的字典（dict）来理解和模拟哈希表的操作，并分析其平均和最坏情况下的时间复杂度。同时，我对书中关于“堆”（Heap）的介绍也充满了期待。堆在优先队列（Priority Queue）的实现中扮演着核心角色，在图算法（如Dijkstra算法）的优化中也发挥着关键作用。我希望书中能够详细解释最大堆和最小堆的概念，并提供使用Python列表和堆相关模块（如heapq）来实现堆的示例，分析其插入、删除等操作的时间复杂度。此外，书中对“递归”和“分治”策略的阐述，我也非常感兴趣。理解递归的本质，以及如何将其转化为迭代，是很多算法问题的关键。而分治策略，如归并排序和快速排序，更是经典中的经典。我期望这本书能够通过Python生动的示例，帮助我彻底掌握这些重要的算法思想，并学会如何将它们应用于解决复杂问题。这本书的设计，看起来非常适合那些希望在理论和实践之间找到完美平衡的学习者。
评分我刚刚收到《数据结构与算法：Python语言描述》，迫不及待地开始翻阅。我一直认为，数据结构和算法是计算机科学的灵魂，掌握它们是成为一名优秀程序员的必经之路。然而，在自学过程中，我常常感到理论知识的晦涩难懂，以及代码实现时的捉襟见肘。这本书以Python语言为媒介，无疑为我打开了一扇新的大门。Python的简洁明了，使得我在学习过程中能够更专注于算法的思想本身，而不是被复杂的语法所困扰。我特别看重书中对于“图”这一数据结构的全面讲解。图在现实世界中无处不在，从社交网络到地图导航，其应用场景极其广泛。我希望书中能够清晰地解释图的定义，如顶点、边、度数等，并详细介绍图的两种主要存储方式：邻接矩阵和邻接表。更重要的是，我期待书中能够深入讲解图的遍历算法，包括广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并提供Python的实现，帮助我理解它们的工作原理以及在不同场景下的应用。此外，我同样关注书中关于“树”的章节。二叉树、平衡二叉树（如AVL树、红黑树）等，都是非常重要的数据结构。我希望书中能够详细阐述这些树的结构特点、优势以及各种操作（插入、删除、查找）的时间复杂度。特别是平衡二叉树是如何通过旋转等操作来维持平衡，从而保证高效查找的，这将是我学习的重点。我非常期待这本书能够提供大量生动形象的Python代码示例，让我能够通过实际操作来加深对概念的理解。通过动手实践，我希望能真正掌握这些算法，并能够将其灵活运用到我未来的编程项目中。这本书的排版和内容组织，看起来都非常专业，预示着一段高效的学习旅程即将展开。
评分排版，字体看着不是很舒服。
评分内容还不错，干货很多，虽然有些小错误，同时也是国内教材特有的表达方式，但是这种方式倒也严谨。
评分发货很快不错
评分数据结构大体讲的都一样，只是语言不同罢了。这本书文字太多了，有些东西用图片的形式感觉能更简洁，我花了两星期看完了，不管怎样，还是有收获的。
评分必备的书，希望能慢慢啃完
评分看了几页，有点懵，数据结构和算法太系统了，光看一本书想学会难度有点大
评分好好好
评分学到老
评分一般，说好刷卡的，结果说没带pos机，还是需要付现金。不满意！
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