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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：27154237380

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。

精益求精的编程技艺：数据结构与算法的深度探索 在日新月异的软件开发领域，数据结构与算法无疑是构建高效、稳定、可扩展应用程序的基石。它们是程序员的内功，决定了程序的性能上限，是解决复杂问题的核心利器。这本书旨在为广大开发者，无论你是初学者还是资深从业者，提供一个深入理解和掌握数据结构与算法的权威指南。我们不满足于表面的概念堆砌，而是致力于剖析其背后的数学原理、设计思想以及在实际场景中的应用价值，帮助你构建坚实的技术底盘，应对日益严峻的算法挑战。 数据结构：组织信息，解锁潜能 数据结构是存储和组织数据的方式，选择合适的数据结构能够显著提升程序的效率。本书将从最基础的数组和链表出发，逐步深入到更复杂、更强大的抽象数据类型。 数组（Array）与动态数组（Dynamic Array）：我们不仅会介绍数组的静态分配和索引访问的优势，还会深入讲解动态数组（如Python中的列表）如何通过扩容机制实现灵活的容量管理，并分析其在插入、删除操作中的时间复杂度。理解数组的内存布局和缓存局部性对于优化性能至关重要。 链表（Linked List）：单向链表、双向链表、循环链表，这些链表家族的成员在内存分配、插入和删除的灵活性方面展现出独特的魅力。我们将详细阐述它们的结构特点，并对比数组在特定操作上的性能差异。特别地，我们将探讨链表在实现其他高级数据结构中的作用。 栈（Stack）与队列（Queue）：作为两种最基本的线性数据结构，栈的“后进先出”（LIFO）和队列的“先进先出”（FIFO）原则广泛应用于函数调用、表达式求值、任务调度等场景。本书将通过丰富的实例，让你透彻理解它们的工作原理和应用。 哈希表（Hash Table）/散列表（Hash Map）：哈希表以其平均O(1)的查找、插入和删除时间复杂度，成为现代编程中不可或缺的数据结构。我们将深入讲解哈希函数的设计原则、冲突解决策略（如链地址法和开放寻址法），以及它们在数据库索引、缓存系统等领域的实际应用。 树（Tree）：从简单的二叉树到高度平衡的二叉搜索树（AVL树、红黑树），再到多路搜索树（B树、B+树），树形结构在数据检索、排序、文件系统等方面扮演着核心角色。本书将详细介绍各种树的结构特性、遍历方式（前序、中序、后序、层序），以及它们的平衡维护算法，让你理解如何在海量数据中实现高效查找。 图（Graph）：图是一种非常灵活的数据结构，用于表示实体之间的关系。我们将介绍图的存储方式（邻接矩阵、邻接表），以及图的遍历算法（深度优先搜索DFS、广度优先搜索BFS），并重点探讨求解最短路径（Dijkstra算法、Floyd-Warshall算法）和最小生成树（Prim算法、Kruskal算法）等经典图算法。 堆（Heap）：堆是一种特殊的完全二叉树，常用于实现优先队列，并在排序算法（堆排序）中发挥重要作用。我们将深入讲解最大堆和最小堆的概念，以及堆的插入和删除操作的时间复杂度。 集合（Set）与字典（Dictionary/Map）：虽然Python内置的set和dict已经非常强大，但理解它们底层实现（通常基于哈希表）的原理，将帮助你更好地利用它们，并应对性能瓶颈。 算法：解决问题，优化效率 算法是解决特定问题的步骤和方法的集合。高效的算法能够以最小的计算资源（时间和空间）解决问题。本书将引领你系统地学习和掌握各类核心算法。 排序算法（Sorting Algorithms）：从基础的冒泡排序、插入排序、选择排序，到更高效的归并排序、快速排序、堆排序，再到线性时间排序（计数排序、基数排序、桶排序），我们将分析它们的原理、时间空间复杂度，并讨论何时选择何种排序算法。特别是，我们将深入剖析快速排序和归并排序的分治思想，以及堆排序与堆结构的紧密联系。 搜索算法（Searching Algorithms）：除了前面提到的图的DFS和BFS，我们还将重点讲解线性搜索和二分搜索。二分搜索是基于有序数组的强大工具，其对数时间复杂度是其关键优势。 递归（Recursion）与分治（Divide and Conquer）：递归是一种强大的编程范式，常用于解决具有自相似性质的问题。分治思想是许多高效算法（如归并排序、快速排序）的核心。本书将通过清晰的案例，让你掌握如何设计和分析递归算法，以及理解分治策略的精髓。 贪心算法（Greedy Algorithms）：贪心算法在每一步都做出局部最优的选择，以期达到全局最优。我们将探讨贪心算法的应用场景，如活动选择问题、最小生成树问题，并分析其适用条件和局限性。 动态规划（Dynamic Programming）：动态规划是解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题的强大技术。我们将通过斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列等经典案例，让你理解动态规划的“状态定义”、“状态转移方程”和“边界条件”，从而能够设计出高效的动态规划解决方案。 回溯算法（Backtracking Algorithms）：回溯算法是一种通过尝试所有可能的解决方案来找到最优解的算法。它在解决组合问题、排列问题、子集问题等时非常有效，如八皇后问题、数独求解。我们将讲解回溯算法的通用框架和剪枝技巧。 字符串算法（String Algorithms）：字符串匹配是计算机科学中的一个重要问题。我们将介绍朴素字符串匹配算法，并深入探讨更高效的KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法，理解其如何利用模式串的特性避免不必要的比较。 图算法的深入：除了前面提到的最短路径和最小生成树，我们还会探讨拓扑排序、强连通分量（Tarjan算法、Kosaraju算法）等图算法，这些在任务调度、依赖关系分析等领域至关重要。 Python语言的优势与实践 本书将充分利用Python语言的简洁性、易读性和强大的内置数据结构，将理论知识转化为实际可运行的代码。我们将： 使用Python代码清晰地实现各种数据结构和算法：每一部分的代码都经过精心设计，力求清晰、易懂，并附带详尽的注释，方便读者理解。 探讨Python内置数据结构的实现原理：例如，深入剖析Python列表（动态数组）、字典（哈希表）的内部工作机制，以及它们在不同操作下的性能表现。 强调代码的效率和可读性：我们不仅关注算法的正确性，更注重编写高效、可维护的Python代码。 提供丰富的实例和练习：通过解决实际问题，帮助读者巩固所学知识，并提升编程实战能力。 不止于理论，更在于实践 本书的编写理念是“理论与实践相结合”。我们不希望读者仅仅停留在概念的理解层面，而是鼓励大家动手实践，将学到的知识应用到实际项目中。每一章的结尾都将提供一些具有挑战性的练习题，涵盖了从基础到进阶的各种难度，旨在帮助读者深入理解算法思想，并提升解决问题的能力。此外，我们还会引导读者思考如何在真实世界的场景中应用这些数据结构和算法，例如： 搜索引擎的索引构建：如何利用哈希表和B树高效地存储和检索海量文档。 社交网络的分析：如何利用图算法分析用户关系，发现社区。 操作系统的任务调度：如何利用队列和优先队列实现高效的任务管理。 编译器和解释器的实现：如何利用栈进行表达式求值和语法分析。 为何学习数据结构与算法？ 在这个时代，仅仅掌握一门编程语言的语法是远远不够的。要想成为一名优秀的软件工程师，精通数据结构与算法是必不可少的。它们不仅是面试的敲门砖，更是职业生涯中解决复杂技术难题的利器。通过深入学习，你将能够： 写出更高效、更优化的代码：理解算法的时间和空间复杂度，能够选择最优的解决方案，从而提升程序的性能。 解决更复杂的问题：许多看似棘手的问题，都可以通过合理的数据结构和算法来优雅地解决。 更好地理解和设计系统：掌握了数据结构和算法，你就拥有了构建大型、复杂系统的理论基础。 提升逻辑思维和解决问题的能力：学习算法的过程本身就是锻炼逻辑思维和分析问题的过程。 在技术面试中脱颖而出：扎实的数据结构与算法功底是获得心仪offer的关键。 本书将带领你踏上一段充实而富有挑战的学习之旅，让你在掌握数据结构与算法的精髓的同时，也能够熟练运用Python语言将其付诸实践。相信通过本书的学习，你将能够站在更高的技术起点，自信地应对未来的编程挑战，成为一名更出色的开发者。

评分☆☆☆☆☆

哇，这本书真是让我眼前一亮！我一直对数据结构和算法这个领域很感兴趣，但总是觉得那些经典的教材有些晦涩难懂。这本书的出现，简直就像是为我量身定做的。首先，它选择了Python作为描述语言，这对我来说太友好了！我本身就是Python的爱好者，用熟悉的语言来学习这些抽象的概念，真的能够事半功倍。书中对每个数据结构和算法的讲解都非常清晰，从最基础的概念讲起，然后循序渐进地深入。而且，书中提供的代码示例非常具有参考价值，不仅能够帮助我理解算法的实现，还教会了我如何写出高效、简洁的Python代码。我尤其喜欢书中对递归和动态规划的解释，很多我之前困扰不已的地方，在这本书里都得到了豁然开朗的解答。那些复杂的算法，比如图的遍历、最短路径问题，在这本书的引导下，似乎也变得没有那么神秘了。我还会时不时地翻阅书中的一些小技巧和优化方法，感觉自己的编程功底得到了很大的提升。这本书绝对是我近期读过的最棒的编程书籍之一，强力推荐给所有想系统学习数据结构与算法的朋友们！

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我最大的惊喜，在于它对复杂概念的“减法”处理。很多时候，我们学习数据结构和算法，会被各种术语和复杂的数学公式吓退。但这本书不同，它用一种非常亲切、易懂的方式，将这些复杂的知识点“拆解”开来，然后一步一步地呈现在读者面前。我尤其欣赏它对“抽象数据类型”的解释，让我明白了在设计程序时，如何更好地封装和组织数据。书中关于链表、栈、队列等基础数据结构的讲解，虽然看似简单，但作者却能从不同的角度去阐述，让我对这些基本构造有了更深刻的认识。而且，书中对于各种排序算法和搜索算法的比较分析，也让我受益匪浅，理解了它们各自的适用场景和性能特点。最让我印象深刻的是，作者在讲解过程中，并没有回避算法的局限性，而是会提出改进和优化的方向，这让我感觉像是和一个经验丰富的导师在交流。这本书不仅仅是知识的传授，更是一种思维方式的引导。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始我拿到这本书的时候，并没有抱太大的期待。我之前也读过不少关于数据结构和算法的书，但很多都停留在理论层面，或者代码示例不够贴近实际。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。它不仅仅是讲解概念，更注重实际应用。书中引入了很多实际场景中的问题，然后用各种数据结构和算法来解决它们，这让我深刻体会到了理论联系实际的重要性。我特别喜欢书中对时间复杂度和空间复杂度分析的讲解，不仅仅是枯燥的公式推导，而是通过生动的例子来阐述，让我能够直观地理解不同算法的优劣。而且，书中还介绍了一些常用的算法优化技巧，比如记忆化搜索、分治法等，这些对于提高程序的效率非常有帮助。读完这本书，我感觉自己对算法的理解上了一个台阶，不再是生搬硬套，而是能够根据实际情况选择最合适的算法。这本书的排版也很舒服，文字清晰，图示也很直观，阅读起来非常享受。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在准备技术面试的在校学生，这本书简直是我的“救星”！面试中经常会遇到关于数据结构和算法的问题，而这本书的内容，完全涵盖了面试的重点。书中的算法解释清晰明了，代码实现也简洁高效，我可以直接参考学习。尤其是一些常见的算法题，比如“两数之和”、“反转链表”等等，书里都有详细的解析和多种解法。通过学习这本书，我对算法的理解更加系统化，能够从容应对各种算法题。而且，书中的内容不仅仅是死记硬背，更注重培养我的算法思维。它教会我如何分析问题，如何选择合适的数据结构，如何优化算法。读完这本书，我感觉自己在面试准备方面有了很大的信心，相信能够取得好成绩。这本书的语言风格也很吸引人，不会让人觉得枯燥乏味，反而读起来津津有味。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，精通数据结构和算法是成为一名优秀程序员的基石。而这本书，恰恰为我提供了这样一块坚实的基础。作者在讲解时，非常注重从“为什么”这个角度出发，让我不仅知其然，更知其所以然。例如，在介绍二叉搜索树时，作者详细阐述了它相对于普通二叉树的优势，以及在实际应用中的价值。我对书中关于“哈希表”的讲解尤为满意，作者用生动的比喻解释了哈希冲突以及各种解决冲突的方法，让我对这个重要的概念有了更深入的理解。书中的示例代码，都经过精心设计，逻辑清晰，并且考虑到了各种边界情况。我还会时不时地复习书中关于图算法的部分，比如Dijkstra算法和Floyd算法，这些算法在实际的路径规划、网络路由等领域都有着广泛的应用。这本书的价值，不仅仅在于它所包含的知识点，更在于它所传递的“如何思考”的编程哲学。