具體描述
內容簡介
21世紀以來，Python已經發展成為世界上受歡迎的編程語言之一，使用非常廣泛。由於其各方麵的優點，Python正在被世界上越來越多的大學用作**門程序設計課程的語言，更多學校把它作為後續或者選修課程的內容。國內也開始齣現這種情況。作者從幾年前開始基於Python語言講授數據結構課程，本書基於作者的教學經驗和體會編寫而成。本書結閤抽象數據類型的思想，基於Python麵嚮對象機製，闡述瞭各種基本數據結構的想法、性質、問題和實現，討論一些相關算法的設計、實現和特性。書中還結閤研究瞭一些數據結構的應用案例。
本書加強瞭一些目前程序設計實踐領域特彆關注的內容，包括程序和數據結構設計中的安全性問題、正則錶達式的概念和使用等。書中提供瞭大量編程練習題，特彆關注數據結構的設計和實現技術，以及實際應用中各方麵的問題。
作者簡介
裘宗燕 北京大學數據學院信息科學係教授。長期從事計算機軟件與理論、程序設計語言和符號計算方麵的研究和教學工作。已齣版過多部著作和譯著，包括《程序設計語言基礎》（譯著，北京大學齣版社，1990），《Mathematics數學軟件係統的應用與程序設計》（編著，北京大學齣版社，1994），《C++程序設計語言（特彆版）》（譯著，機械工業齣版社，2002），《C++語言的設計和演化》（譯著，機械工業齣版社，2002），《程序設計語言——概念和結構》（閤譯，機械工業齣版社，2002），《從問題到程序——程序設計與C語言引論》（編著，機械工業齣版社，2005年第1版，2011年第2版）等。前言/序言
用戶評價
我剛剛拿到《數據結構與算法：Python語言描述》，還沒翻幾頁就感覺自己多年的睏惑似乎有瞭解決之道。我一直覺得，雖然我能寫齣能運行的代碼，但在麵對一些復雜問題時，總會力不從心，效率低下，這很大程度上歸結於對數據結構和算法理解的不足。市麵上關於這方麵的書籍很多，但有的太理論化，有的又太偏重某一種語言的實現細節，很少有能兼顧理論深度和Python實踐的。這本書的齣現，恰好滿足瞭我的需求。我非常期待書中對於“字符串算法”的講解。字符串在文本處理、模式匹配、生物信息學等領域都有著舉足輕重的地位。我希望書中能夠深入講解各種經典的字符串匹配算法，例如樸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算法如何利用預處理的next數組來避免不必要的字符比較，以及Boyer-Moore算法的啓發式匹配思想。通過Python的實現，我希望能直觀地掌握這些算法的精髓，並能夠將其應用於實際的文本處理任務中。此外，書中關於“散列錶”（Hash Table）的介紹，我也是非常關注的。散列錶作為一種高效的查找結構，廣泛應用於數據庫索引、緩存係統等場景。我希望書中能夠詳細解釋散列錶的核心原理，包括哈希函數的選擇、衝突解決方法（如鏈地址法、開放尋址法），以及其在平均情況和最壞情況下的時間復雜度。我期待通過Python的字典（dict）來實現對散列錶概念的理解，並能分析其性能特點。這本書的齣版，為我提供瞭一個絕佳的學習機會，我希望能通過它，係統地提升我的算法素養，為解決更復雜的問題打下堅實的基礎。
評分我近期收到《數據結構與算法：Python語言描述》這本書，迫不及待地開始閱讀。作為一名在技術領域深耕多年的開發者，我深知數據結構與算法是構建高效、可擴展軟件係統的基石。然而，隨著技術棧的不斷更新，我總感覺自己在基礎算法的理解上有所欠缺。這本書以Python語言為描述載體，正是我所需要的。Python的簡潔性和易讀性，讓我可以更專注於算法的邏輯和思想，而無需被復雜的語法所纍。我尤其對書中關於“圖”的章節抱有濃厚興趣。圖算法在網絡分析、路徑規劃、推薦係統等領域扮演著核心角色。我希望書中能夠係統地介紹圖的各種錶示方法，如鄰接矩陣和鄰接錶，並深入剖析圖的遍曆算法，包括廣度優先搜索（BFS）和深度優先搜索（DFS），以及它們在實際應用中的典型場景。更重要的是，我期待書中能夠詳細講解幾種經典的圖算法，例如Dijkstra算法用於求解單源最短路徑，Floyd-Warshall算法用於求解所有頂點對之間的最短路徑，以及Prim算法和Kruskal算法用於求解最小生成樹。我希望通過Python代碼示例，能夠清晰地理解這些算法的實現細節、時間復雜度分析，並掌握它們在實際問題中的應用。另外，我也非常期待書中對“樹”這一數據結構深入的講解，特彆是各種平衡二叉查找樹，如AVL樹和紅黑樹，它們在需要高效查找、插入和刪除的場景下至關重要。我希望書中能夠詳細解釋為什麼需要平衡樹，以及它們是如何通過鏇轉等操作來維護平衡的。這本書的齣現，無疑為我提供瞭一個絕佳的學習平颱，讓我能夠在Python的幫助下，重新鞏固和深化我對數據結構與算法的理解。
評分我剛剛收到《數據結構與算法：Python語言描述》，迫不及待地開始翻閱。我一直認為，數據結構和算法是計算機科學的靈魂，掌握它們是成為一名優秀程序員的必經之路。然而，在自學過程中，我常常感到理論知識的晦澀難懂，以及代碼實現時的捉襟見肘。這本書以Python語言為媒介，無疑為我打開瞭一扇新的大門。Python的簡潔明瞭，使得我在學習過程中能夠更專注於算法的思想本身，而不是被復雜的語法所睏擾。我特彆看重書中對於“圖”這一數據結構的全麵講解。圖在現實世界中無處不在，從社交網絡到地圖導航，其應用場景極其廣泛。我希望書中能夠清晰地解釋圖的定義，如頂點、邊、度數等，並詳細介紹圖的兩種主要存儲方式：鄰接矩陣和鄰接錶。更重要的是，我期待書中能夠深入講解圖的遍曆算法，包括廣度優先搜索（BFS）和深度優先搜索（DFS），並提供Python的實現，幫助我理解它們的工作原理以及在不同場景下的應用。此外，我同樣關注書中關於“樹”的章節。二叉樹、平衡二叉樹（如AVL樹、紅黑樹）等，都是非常重要的數據結構。我希望書中能夠詳細闡述這些樹的結構特點、優勢以及各種操作（插入、刪除、查找）的時間復雜度。特彆是平衡二叉樹是如何通過鏇轉等操作來維持平衡，從而保證高效查找的，這將是我學習的重點。我非常期待這本書能夠提供大量生動形象的Python代碼示例，讓我能夠通過實際操作來加深對概念的理解。通過動手實踐，我希望能真正掌握這些算法，並能夠將其靈活運用到我未來的編程項目中。這本書的排版和內容組織，看起來都非常專業，預示著一段高效的學習旅程即將展開。
評分我最近剛收到這本書《數據結構與算法：Python語言描述》，它簡直就像我期待已久的學習聖經。我一直覺得，雖然我能寫齣一些能跑的代碼，但在效率和優雅性上總覺得有所欠缺，而這往往就根植於對底層數據結構和算法理解的不足。市麵上有很多教材，有的太晦澀，有的太淺顯，而這本書的齣現，讓我看到瞭希望。首先，我非常看重“Python語言描述”這個標簽。Python的簡潔和易讀性，意味著我可以更專注於算法本身的思想，而不是被復雜的語法所睏擾。我期待書中能通過Python的類（class）和對象（object）的概念，來構建和描述各種數據結構，例如如何用Python類來封裝鏈錶的節點，如何實現一個二叉樹的節點結構。這不僅僅是代碼實現，更是對麵嚮對象思想在數據結構設計中應用的體現。我對書中關於“二叉查找樹”（Binary Search Tree, BST）和“平衡二叉查找樹”（Balanced BST，如AVL樹、紅黑樹）的講解尤為關注。BST的概念雖然不難，但理解其各種操作（插入、刪除、查找）的時間復雜度，以及在極端情況下的性能退化，是至關重要的。而平衡樹的齣現，正是為瞭解決BST的性能問題。我希望書中能清晰地闡述為什麼需要平衡樹，以及AVL樹和紅黑樹是如何通過鏇轉和調整來維持平衡的。另外，書中對“圖”（Graph）的深入講解，也是我關注的重點。圖的遍曆（BFS、DFS）是許多其他算法的基礎，而各種圖的搜索算法，如最短路徑（Dijkstra, Bellman-Ford）、最小生成樹（Prim, Kruskal）等，在實際應用中無處不在。我希望這本書能用Python清晰地展現圖的錶示方法（鄰接矩陣、鄰接錶），並一步步引導我理解這些經典算法的邏輯和實現，分析它們的復雜度。我還有一種強烈的願望，就是書中能夠提供一些實際的編程練習，讓我能夠親手去實現這些數據結構和算法，並嘗試優化它們。隻有通過實踐，理論纔能真正轉化為能力。這本書的封麵設計和排版，都給人一種專業且易於閱讀的感覺，相信它能為我帶來一次愉快的學習體驗。
評分我最近剛拿到《數據結構與算法：Python語言描述》，迫不及待地翻閱瞭幾頁，就被其嚴謹而清晰的風格深深吸引。作為一名在編程領域摸爬滾打多年的從業者，我深知數據結構與算法的重要性，它們是構建高效、穩定軟件係統的基石。然而，不少關於這方麵的書籍，要麼過於理論化，讓人望而卻步；要麼過於偏嚮特定語言的實現，而忽略瞭核心思想的講解。這本書恰恰在這一點上做得非常齣色。它以Python為載體，並非僅僅是將算法用Python代碼翻譯一遍，而是巧妙地將Python語言的特性融入到數據結構和算法的講解之中。例如，Python的列錶（list）和元組（tuple）的特性，是如何影響到數組和鏈錶實現的選擇；Python的迭代器（iterator）和生成器（generator），又是如何幫助我們更優雅地實現某些算法。我尤其關注書中對“哈希錶”（Hash Table）的講解。這是一個非常重要且應用廣泛的數據結構，理解其內部機製，包括哈希函數的設計、衝突解決方法（如鏈地址法、開放尋址法）對於提升程序性能至關重要。我希望這本書能深入淺齣地剖析哈希錶的原理，並展示如何利用Python的字典（dict）來理解和模擬哈希錶的操作，並分析其平均和最壞情況下的時間復雜度。同時，我對書中關於“堆”（Heap）的介紹也充滿瞭期待。堆在優先隊列（Priority Queue）的實現中扮演著核心角色，在圖算法（如Dijkstra算法）的優化中也發揮著關鍵作用。我希望書中能夠詳細解釋最大堆和最小堆的概念，並提供使用Python列錶和堆相關模塊（如heapq）來實現堆的示例，分析其插入、刪除等操作的時間復雜度。此外，書中對“遞歸”和“分治”策略的闡述，我也非常感興趣。理解遞歸的本質，以及如何將其轉化為迭代，是很多算法問題的關鍵。而分治策略，如歸並排序和快速排序，更是經典中的經典。我期望這本書能夠通過Python生動的示例，幫助我徹底掌握這些重要的算法思想，並學會如何將它們應用於解決復雜問題。這本書的設計，看起來非常適閤那些希望在理論和實踐之間找到完美平衡的學習者。
評分拿到《數據結構與算法：Python語言描述》這本書，我內心充滿瞭期待。作為一名正在學習計算機科學的學生，我深知數據結構與算法的重要性，它們是編程的基礎，也是解決復雜問題的關鍵。然而，在學習過程中，我常常感到理論知識的抽象和枯燥，以及如何將其轉化為實際可運行的代碼。這本書恰好彌補瞭我的需求。Python語言的易讀性和強大功能，使其成為學習數據結構與算法的理想工具。我特彆期待書中對於“排序算法”的詳盡介紹。排序是計算機科學中最基礎也最重要的問題之一，我希望書中能夠係統地梳理各種經典的排序算法，例如冒泡排序、選擇排序、插入排序、希爾排序，以及更高效的快速排序、歸並排序和堆排序。更重要的是，我希望書中能夠詳細分析每種算法的時間復雜度和空間復雜度，並探討它們在不同數據規模和數據分布下的優劣勢。我希望能夠通過Python代碼，直觀地理解這些算法的工作過程，並學會如何選擇最適閤的排序算法來解決實際問題。此外，書中關於“查找算法”的講解，我也非常期待。在海量數據中快速找到所需信息，是許多應用程序的核心功能。我希望書中能夠深入講解順序查找、二分查找（摺葉查找）、哈希查找等。特彆是二分查找，我希望能夠理解其高效性的原理，以及它對數據是否需要有序的要求。對於哈希查找，我希望能夠理解哈希函數的設計原則、衝突解決方法以及其近乎常數的平均查找時間。通過Python的實現，我希望能真正掌握這些查找技巧，並能夠優化我的程序查找效率。這本書的齣現，對我來說是一場及時雨，我迫不及待地想要深入其中，汲取知識，提升自己的編程能力。
評分終於入手瞭這本《數據結構與算法：Python語言描述》，光是翻閱目錄就覺得心潮澎湃，仿佛預見到瞭我與代碼、邏輯這場修煉之旅即將開啓。我一直對計算機科學的核心領域——數據結構與算法——充滿瞭好奇，但理論書往往顯得枯燥乏味，而純粹的算法競賽題集又過於側重技巧，缺乏係統性的講解。這本書的齣現，恰好彌補瞭這一空白。從封麵上“Python語言描述”這幾個字，我就知道它一定是我的菜。Python作為一門易於理解且功能強大的編程語言，在教學和實踐中都有著得天獨厚的優勢。我期待它能用Python生動地展現那些抽象的概念，讓數據結構不再是冰冷的符號，算法也不再是枯燥的公式。我特彆關注書中對於“鏈錶”和“樹”的講解，一直以來，這兩個概念對我來說都像隔著一層薄紗，總是在理解的邊緣徘徊。我希望能通過這本書，清晰地理解它們的內部構造，掌握它們在不同場景下的應用，並且能夠用Python代碼優雅地實現它們。此外，對於“圖”的講解，我也抱有極高的期望。圖算法在很多實際問題中都扮演著至關重要的角色，比如路徑查找、網絡分析等等。我希望這本書能讓我不僅理解圖的基本概念，更能深入掌握各種經典的圖算法，如Dijkstra、Floyd-Warshall等，並能靈活運用到實際編程問題中。還有“排序”和“查找”算法，雖然它們看起來基礎，但往往是性能瓶頸的關鍵。我期待這本書能夠係統地梳理各種排序和查找算法的原理、時間空間復雜度，以及它們各自的優缺點，幫助我做齣最優選擇。這本書的齣版，無疑為我提供瞭一個絕佳的學習平颱，我迫不及待地想要深入其中，探索數據結構與算法的奧秘，並用Python這把利器，將這些知識轉化為解決實際問題的能力。這本書的目標讀者顯然是那些渴望係統學習數據結構與算法，又傾嚮於使用Python進行實踐的開發者、學生或愛好者。從封麵設計到字體選擇，都透露著一股嚴謹又不失親和的氣息，讓人願意靜下心來，細細品讀。我對於這本書能夠提供的學習路徑和深度充滿期待，相信它會成為我學習道路上不可或缺的夥伴。
評分剛拿到《數據結構與算法：Python語言描述》這本書，我迫不及待地翻開。我一直覺得，紮實的算法功底是衡量一個程序員是否優秀的標尺，而數據結構則是承載算法的載體。市麵上關於這個主題的書籍琳琅滿目，但我總覺得，很多書要麼過於學術化，脫離實際應用，要麼就是簡單羅列代碼，缺乏深度解析。這本書以Python作為語言描述，對我來說非常有吸引力。Python的易學易用，能夠讓我更專注於算法和數據結構本身的思想，而不是糾結於繁瑣的語法細節。我特彆期待書中對於“遞歸”的講解。遞歸是許多重要算法（如快速排序、歸並排序、樹的遍曆）的核心思想，但初學者往往對其理解存在障礙。我希望書中能夠通過Python生動形象的例子，比如階乘、斐波那契數列、漢諾塔等，幫助我理解遞歸的原理，掌握遞歸的終止條件和遞推關係，並且能夠寫齣正確的遞歸函數。同時，我也對書中關於“動態規劃”（Dynamic Programming, DP）的介紹充滿瞭期待。動態規劃是解決許多復雜優化問題的強大工具，但它的思想往往比較抽象，需要一定的領悟。我希望書中能夠循序漸進地講解動態規劃的核心思想，包括最優子結構、重疊子問題，並通過Python代碼實例，如背包問題、最長公共子序列等，幫助我理解如何設計狀態轉移方程，並最終找到最優解。此外，對於“字符串匹配”算法，例如KMP算法，我也是非常感興趣的。這類算法在文本處理、信息檢索等領域有著廣泛的應用。我希望書中能夠深入淺齣地講解KMP算法的原理，包括其如何利用前綴和後綴的信息來避免不必要的比較，並提供Python的實現。這本書的齣版，對於我這樣希望在算法理論和Python實踐之間找到一個完美結閤點的讀者來說，無疑是一份寶貴的禮物。
評分我最近剛拿到《數據結構與算法：Python語言描述》這本期待已久的書，迫不及待地想要一探究竟。我一直認為，數據結構與算法是程序員內功修煉的重中之重，是區分普通碼農和優秀工程師的關鍵所在。然而，市麵上很多相關書籍，要麼語言晦澀難懂，要麼側重理論而忽略實踐，總讓我覺得隔靴搔癢。這本書以Python語言為載體，恰好滿足瞭我既想深入理解算法原理，又希望通過簡潔易懂的代碼進行實踐的需求。我非常關注書中對於“動態規劃”（Dynamic Programming, DP）的講解。動態規劃是解決許多復雜優化問題（如背包問題、最長公共子序列、最短路徑等）的利器，但其思想相對抽象，初學者往往難以掌握。我希望書中能夠循序漸進地講解動態規劃的核心思想，包括最優子結構和重疊子問題，並通過Python代碼實例，清晰地展示如何構建狀態轉移方程，以及如何通過自頂嚮下（記憶化搜索）或自底嚮上（遞推）的方式求解。我期待通過這本書，能夠真正理解動態規劃的精髓，並具備獨立設計和實現動態規劃算法的能力。另外，我對書中關於“貪心算法”（Greedy Algorithm）的介紹也充滿興趣。貪心算法以其簡單直觀的特點，在許多問題中能夠給齣最優解，例如霍夫曼編碼、活動選擇問題等。我希望書中能夠詳細講解貪心算法的設計思路，以及如何證明其局部最優選擇能夠導緻全局最優解，並提供Python的實現示例。通過對比動態規劃和貪心算法，我能夠更清晰地認識到不同算法設計範式的適用場景。這本書的齣版，對我來說是一次絕佳的學習機會，我希望能夠通過它，真正提升我在算法設計和問題解決方麵的能力。
評分我剛拿到《數據結構與算法：Python語言描述》，翻開目錄就感覺這本書非常有分量。我一直認為，數據結構與算法是計算機科學的核心，是衡量一個程序員能力的硬指標。但許多教材往往過於抽象，或者僅僅是代碼的堆砌，很難真正理解其背後的思想。這本書選擇用Python語言進行描述，對我來說是極大的福音，Python簡潔明瞭的語法能夠幫助我更專注於算法的本質。我非常期待書中對於“圖”這一數據結構的深入講解。圖的錶示、遍曆以及各種經典的圖算法，如最短路徑、最小生成樹等，在現實世界中有廣泛的應用。我希望書中能夠詳細闡述圖的鄰接錶和鄰接矩陣錶示法，並一步步引導我理解廣度優先搜索（BFS）和深度優先搜索（DFS）的原理及應用。更重要的是，我對Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法求解最短路徑的原理和Python實現充滿期待，希望能夠通過這些例子，理解它們在不同場景下的適用性。另外，關於“樹”的數據結構，尤其是二叉搜索樹及其各種平衡變種（如AVL樹、紅黑樹），也是我學習的重點。我希望能清晰地理解平衡樹的維護機製，例如鏇轉操作，以及它們如何在保證查找效率的同時，支持高效的插入和刪除操作。我期待書中能夠提供清晰的Python代碼示例，讓我能夠親手實踐，加深對這些復雜概念的理解。這本書的齣現，無疑為我提供瞭一個係統學習數據結構與算法的寶貴機會，我希望能通過它，顯著提升我的編程能力和問題解決能力。
評分數據結構與算法：Python語言描述
評分還沒看 不過這是基礎
評分排版，字體看著不是很舒服。
評分這個書可以
評分為瞭充實自己 PHP是最好的編程語言
評分還沒看 不過這是基礎
評分裘老師的最近力作。一定要支持一下，看瞭以後，豁然開朗。
評分還沒有仔細看,後續再來追評.目測代碼偏少,更多的是理論.
評分需要慢慢啃下來
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