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PYTHON數據結構與算法分析(第3版) 版權信息
- ISBN：9787115623348
- 條形碼：9787115623348 ; 978-7-115-62334-8
- 裝幀：簡裝本
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
PYTHON數據結構與算法分析(第3版) 本書特色
1.若把編寫代碼比作行軍打仗，那么要想稱霸沙場，不能僅靠手中的利刃，還需深諳兵法。Python是一把利刃，數據結構與算法則是兵法。只有熟讀兵法，才能使利刃所向披靡。
2.本書作者在計算機科學領域深耕數十載，積累了豐富的實戰經驗。通過學習本書，你將掌握數據結構與算法的基本思想，從而有信心探索任何編程難題的解決方法。
3.內容系統完善，邏輯清晰。不僅能讓你學會用Python實現棧、隊列、列表等數據結構，掌握大O記法和時間復雜度等概念，利用遞歸解決漢諾塔問題，還能實現常用的搜索算法和排序算法，并分析性能，掌握樹與圖在Python中的應用。
4.與第2版相比，第3版不僅對過時的內容進行了更新，還采用了PEP 8 Python編程規范，并對代碼進行了重寫，引入了pythonds3包等。
PYTHON數據結構與算法分析(第3版) 內容簡介
了解數據結構與算法是透徹理解計算機科學的前提。隨著Python日益廣泛的應用，Python程序員需要實現與傳統的面向對象編程語言相似的數據結構與算法。本書是用Python描述數據結構與算法的開山之作，匯聚了作者多年的實戰經驗，向讀者透徹講解在Python環境下，如何通過一系列存儲機制有效地實現各類算法。通過本書，讀者將深刻理解Python數據結構、遞歸、搜索、排序、樹與圖的應用，等等。這一版重寫了書中的示例代碼，并對諸多內容做了修正。
PYTHON數據結構與算法分析(第3版) 目錄
前言 iii
第 1章 導論 1
1.1 本章目標 1
1.2 入門 1
1.3 何謂計算機科學 1
1.3.1 何謂編程 3
1.3.2 為何學習數據結構及抽象數據類型 4
1.3.3 為何學習算法 5
1.4 Python基礎 5
1.4.1 數據 6
1.4.2 輸入與輸出 16
1.4.3 控制結構 20
1.4.4 異常處理 23
1.4.5 定義函數 25
1.4.6 Python面向對象編程：定義類 26
1.5 小結 39
1.6 關鍵術語 40
1.7 練習 40
第 2章 算法分析 42
2.1 本章目標 42
2.2 何謂算法分析 42
2.2.1 大O記法 45
2.2.2 異序詞檢測示例 48
2.3 Python數據結構的性能 51
2.3.1 列表 51
2.3.2 字典 56
2.4 小結 57
2.5 關鍵術語 57
2.6 練習 58
第3章 基本數據結構 59
3.1 本章目標 59
3.2 何謂線性數據結構 59
3.3 棧 60
3.3.1 棧抽象數據類型 61
3.3.2 用Python實現棧 62
3.3.3 匹配括號 64
3.3.4 通用問題：符號匹配 66
3.3.5 將十進制數轉換成二進制數 67
3.3.6 前序、中序和后序表達式 69
3.4 隊列 77
3.4.1 隊列抽象數據類型 78
3.4.2 用Python實現隊列 78
3.4.3 隊列模擬：傳土豆 80
3.4.4 隊列模擬：打印任務 81
3.4.5 雙端隊列 87
3.5 雙端隊列抽象數據類型 87
3.5.1 用Python實現雙端隊列 88
3.5.2 回文檢測器 89
3.6 列表 91
3.6.1 無序列表抽象數據類型 91
3.6.2 實現無序列表：鏈表 92
3.6.3 有序列表抽象數據類型 100
3.6.4 實現有序列表 101
3.7 小結 104
3.8 關鍵術語 104
3.9 練習 105
第4章 遞歸 108
4.1 本章目標 108
4.2 何謂遞歸 108
4.2.1 計算一列數之和 108
4.2.2 遞歸三原則 111
4.2.3 將整數轉換成任意進制的字符串 111
4.3 棧幀：實現遞歸 113
4.4 可視化遞歸 115
4.5 復雜的遞歸問題 120
4.6 探索迷宮 123
4.7 動態規劃 128
4.8 小結 134
4.9 關鍵術語 134
4.10 練習 134
第5章 搜索和排序 137
5.1 本章目標 137
5.2 搜索 137
5.2.1 順序搜索 137
5.2.2 二分搜索 140
5.2.3 散列 142
5.3 排序 151
5.3.1 冒泡排序 151
5.3.2 選擇排序 154
5.3.3 插入排序 156
5.3.4 希爾排序 158
5.3.5 歸并排序 160
5.3.6 快速排序 163
5.4 小結 166
5.5 關鍵術語 167
5.6 練習 167
第6章 樹及其算法 170
6.1 本章目標 170
6.2 示例 170
6.3 術語及定義 173
6.4 實現 175
6.4.1 列表之列表 175
6.4.2 節點與引用 178
6.5 二叉樹的應用 180
6.5.1 解析樹 180
6.5.2 樹的遍歷 186
6.6 利用二叉堆實現優先級隊列 190
6.6.1 二叉堆的操作 190
6.6.2 二叉堆的實現 191
6.7 二叉搜索樹 198
6.7.1 搜索樹的操作 198
6.7.2 搜索樹的實現 198
6.7.3 搜索樹的分析 209
6.8 平衡二叉搜索樹 210
6.8.1 AVL樹的性能 211
6.8.2 AVL樹的實現 212
6.8.3 映射實現總結 219
6.9 小結 219
6.10 關鍵術語 219
6.11 練習 220
第7章 圖及其算法 223
7.1 本章目標 223
7.2 術語及定義 224
7.3 圖的抽象數據類型 225
7.3.1 鄰接矩陣 226
7.3.2 鄰接表 227
7.3.3 實現 227
7.4 廣度優先搜索 230
7.4.1 詞梯問題 230
7.4.2 構建詞梯圖 230
7.4.3 實現廣度優先搜索 232
7.4.4 分析廣度優先搜索 235
7.5 深度優先搜索 236
7.5.1 騎士周游問題 236
7.5.2 構建騎士周游圖 236
7.5.3 實現騎士周游 238
7.5.4 分析騎士周游 241
7.5.5 通用深度優先搜索 242
7.5.6 分析深度優先搜索 245
7.6 拓撲排序 246
7.7 強連通分量 247
7.8 *短路徑問題 250
7.8.1 Dijkstra算法 252
7.8.2 分析Dijkstra算法 254
7.8.3 Prim算法 254
7.9 小結 258
7.10 關鍵術語 259
7.11 練習 259
第8章 進階算法 261
8.1 本章目標 261
8.2 復習Python列表 261
8.3 復習遞歸 266
8.3.1 同余定理 267
8.3.2 冪剩余 267
8.3.3 *大公因數與逆元 268
8.3.4 RSA算法 271
8.4 復習字典：跳表 275
8.4.1 映射抽象數據類型 276
8.4.2 用Python實現字典 276
8.5 復習樹：量化圖片 285
8.5.1 數字圖像概述 285
8.5.2 量化圖片 286
8.5.3 使用八叉樹改進量化算法 288
8.6 復習圖：模式匹配 296
8.6.1 生物學字符串 296
8.6.2 簡單比較 297
8.6.3 圖算法：DFA 298
8.6.4 圖算法：KMP 300
8.7 小結 302
8.8 關鍵術語 303
8.9 練習 303
參考資料 305
版權聲明 306
第 1章 導論 1
1.1 本章目標 1
1.2 入門 1
1.3 何謂計算機科學 1
1.3.1 何謂編程 3
1.3.2 為何學習數據結構及抽象數據類型 4
1.3.3 為何學習算法 5
1.4 Python基礎 5
1.4.1 數據 6
1.4.2 輸入與輸出 16
1.4.3 控制結構 20
1.4.4 異常處理 23
1.4.5 定義函數 25
1.4.6 Python面向對象編程：定義類 26
1.5 小結 39
1.6 關鍵術語 40
1.7 練習 40
第 2章 算法分析 42
2.1 本章目標 42
2.2 何謂算法分析 42
2.2.1 大O記法 45
2.2.2 異序詞檢測示例 48
2.3 Python數據結構的性能 51
2.3.1 列表 51
2.3.2 字典 56
2.4 小結 57
2.5 關鍵術語 57
2.6 練習 58
第3章 基本數據結構 59
3.1 本章目標 59
3.2 何謂線性數據結構 59
3.3 棧 60
3.3.1 棧抽象數據類型 61
3.3.2 用Python實現棧 62
3.3.3 匹配括號 64
3.3.4 通用問題：符號匹配 66
3.3.5 將十進制數轉換成二進制數 67
3.3.6 前序、中序和后序表達式 69
3.4 隊列 77
3.4.1 隊列抽象數據類型 78
3.4.2 用Python實現隊列 78
3.4.3 隊列模擬：傳土豆 80
3.4.4 隊列模擬：打印任務 81
3.4.5 雙端隊列 87
3.5 雙端隊列抽象數據類型 87
3.5.1 用Python實現雙端隊列 88
3.5.2 回文檢測器 89
3.6 列表 91
3.6.1 無序列表抽象數據類型 91
3.6.2 實現無序列表：鏈表 92
3.6.3 有序列表抽象數據類型 100
3.6.4 實現有序列表 101
3.7 小結 104
3.8 關鍵術語 104
3.9 練習 105
第4章 遞歸 108
4.1 本章目標 108
4.2 何謂遞歸 108
4.2.1 計算一列數之和 108
4.2.2 遞歸三原則 111
4.2.3 將整數轉換成任意進制的字符串 111
4.3 棧幀：實現遞歸 113
4.4 可視化遞歸 115
4.5 復雜的遞歸問題 120
4.6 探索迷宮 123
4.7 動態規劃 128
4.8 小結 134
4.9 關鍵術語 134
4.10 練習 134
第5章 搜索和排序 137
5.1 本章目標 137
5.2 搜索 137
5.2.1 順序搜索 137
5.2.2 二分搜索 140
5.2.3 散列 142
5.3 排序 151
5.3.1 冒泡排序 151
5.3.2 選擇排序 154
5.3.3 插入排序 156
5.3.4 希爾排序 158
5.3.5 歸并排序 160
5.3.6 快速排序 163
5.4 小結 166
5.5 關鍵術語 167
5.6 練習 167
第6章 樹及其算法 170
6.1 本章目標 170
6.2 示例 170
6.3 術語及定義 173
6.4 實現 175
6.4.1 列表之列表 175
6.4.2 節點與引用 178
6.5 二叉樹的應用 180
6.5.1 解析樹 180
6.5.2 樹的遍歷 186
6.6 利用二叉堆實現優先級隊列 190
6.6.1 二叉堆的操作 190
6.6.2 二叉堆的實現 191
6.7 二叉搜索樹 198
6.7.1 搜索樹的操作 198
6.7.2 搜索樹的實現 198
6.7.3 搜索樹的分析 209
6.8 平衡二叉搜索樹 210
6.8.1 AVL樹的性能 211
6.8.2 AVL樹的實現 212
6.8.3 映射實現總結 219
6.9 小結 219
6.10 關鍵術語 219
6.11 練習 220
第7章 圖及其算法 223
7.1 本章目標 223
7.2 術語及定義 224
7.3 圖的抽象數據類型 225
7.3.1 鄰接矩陣 226
7.3.2 鄰接表 227
7.3.3 實現 227
7.4 廣度優先搜索 230
7.4.1 詞梯問題 230
7.4.2 構建詞梯圖 230
7.4.3 實現廣度優先搜索 232
7.4.4 分析廣度優先搜索 235
7.5 深度優先搜索 236
7.5.1 騎士周游問題 236
7.5.2 構建騎士周游圖 236
7.5.3 實現騎士周游 238
7.5.4 分析騎士周游 241
7.5.5 通用深度優先搜索 242
7.5.6 分析深度優先搜索 245
7.6 拓撲排序 246
7.7 強連通分量 247
7.8 *短路徑問題 250
7.8.1 Dijkstra算法 252
7.8.2 分析Dijkstra算法 254
7.8.3 Prim算法 254
7.9 小結 258
7.10 關鍵術語 259
7.11 練習 259
第8章 進階算法 261
8.1 本章目標 261
8.2 復習Python列表 261
8.3 復習遞歸 266
8.3.1 同余定理 267
8.3.2 冪剩余 267
8.3.3 *大公因數與逆元 268
8.3.4 RSA算法 271
8.4 復習字典：跳表 275
8.4.1 映射抽象數據類型 276
8.4.2 用Python實現字典 276
8.5 復習樹：量化圖片 285
8.5.1 數字圖像概述 285
8.5.2 量化圖片 286
8.5.3 使用八叉樹改進量化算法 288
8.6 復習圖：模式匹配 296
8.6.1 生物學字符串 296
8.6.2 簡單比較 297
8.6.3 圖算法：DFA 298
8.6.4 圖算法：KMP 300
8.7 小結 302
8.8 關鍵術語 303
8.9 練習 303
參考資料 305
版權聲明 306
展開全部
PYTHON數據結構與算法分析(第3版) 作者簡介
[美] 布拉德利·N. 米勒（Bradley N. Miller）美國路德學院計算機科學名譽教授，曾獲美國計算機協會軟件系統獎，對Python課程開發有深入研究，由他創立的互動式教科書平臺Runestone Interactive與全球600多家教育機構有合作。
[美] 戴維·L. 拉努姆（David L. Ranum）
Merative高級科學家，醫學信息學博士，致力于利用自然語言處理等人工智能技術解決醫療問題，曾在美國路德學院講授計算機科學課程近三十載。
[烏] 羅曼·亞西諾夫斯基（Roman Yasinovskyy）
美國路德學院計算機科學系主任、副教授，授課范圍涵蓋算法、Web開發、計算機網絡、數據庫管理系統、操作系統、計算機體系結構以及信息安全等課程。博士畢業于陶森大學應用信息技術專業。
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