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出版者:清华大学出版社

作者:联想软件超星空工作室

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-04-01

价格:49.0

装帧:

isbn号码:9787302042334

丛书系列:

图书标签:

• Linux
• 系统管理
• 应用开发
• 服务器
• 运维
• 编程
• Shell
• 网络
• 安全
• 实战

《深入理解Python数据结构与算法：从基础到实战》 图书简介 在快速迭代的现代软件开发领域，数据结构与算法是构建高效、可扩展应用程序的基石。本书《深入理解Python数据结构与算法：从基础到实战》，旨在为读者提供一个全面而深入的视角，剖析如何运用Python语言的特性来设计、实现和优化常见的数据结构与核心算法。我们聚焦于实战应用，而非仅仅停留在理论的阐述，确保读者能够将所学知识直接应用于解决复杂的工程问题。 第一部分：Python编程基础与环境准备 在正式进入数据结构与算法的世界之前，本书首先会为读者打下坚实的Python基础。我们假设读者对Python有一定了解，但会着重回顾那些在算法实现中至关重要的语言特性。 1.1 Python进阶特性回顾： 详细讲解Python的内存管理机制，特别是引用计数和垃圾回收。深入探讨生成器（Generators）和迭代器（Iterators）的底层原理，这对于编写内存高效的算法至关重要。理解`yield`关键字在状态保持和惰性计算中的威力。 1.2 面向对象编程（OOP）在结构设计中的应用： 阐述如何利用类和封装来构建抽象数据类型（ADT）。通过实际案例，展示如何使用`__init__`, `__str__`, 以及实现魔术方法（Magic Methods）来使自定义数据结构更符合Pythonic的编程风格，并提高代码的可读性和可用性。 1.3 性能分析与基准测试： 在算法设计中，性能评估是不可或缺的一环。本章介绍如何使用Python内置的`timeit`模块进行精确的性能度量。我们将对比不同实现方式（如列表操作与元组操作）在时间复杂度和空间复杂度上的差异，为后续的算法选择提供量化依据。 第二部分：核心数据结构深度剖析与实现 本部分将系统地介绍经典数据结构，并以Python代码实现它们，同时分析其在不同场景下的适用性。 2.1 数组与动态数组（列表）： 剖析Python内置`list`的内部实现机制，解释其动态扩容的代价。我们将手动实现一个类似列表的动态数组，并精确计算其时间复杂度，特别是摊还分析法（Amortized Analysis）在理解其高效性上的作用。 2.2 链表结构： 详细讲解单向链表、双向链表和循环链表。重点在于指针（引用）的管理和操作，如高效的插入与删除操作。对比链表与数组在随机访问和顺序遍历上的优劣。 2.3 栈与队列（Stack and Queue）： 作为最基本的数据结构，我们将实现基于数组和基于链表的栈和队列。特别关注如何利用这些结构解决经典的括号匹配问题（栈的应用）和任务调度问题（队列的应用）。引入双端队列（Deque）及其在滑动窗口算法中的优化作用。 2.4 散列表（Hash Table）： 散列表是现代编程的支柱之一。我们将深入探讨哈希函数的设计原则，处理冲突的策略（如链地址法和开放寻址法）。通过Python的`dict`源码级别的理解，我们能更好地掌握其平均$O(1)$查找时间的奥秘，并讨论最坏情况下的性能退化。 2.5 树结构基础： 介绍树的基本术语和遍历方法（前序、中序、后序）。重点实现二叉搜索树（BST），分析其在有序数据操作中的优势，并讨论其在极端情况下可能退化成链表的风险。 第三部分：高级数据结构与优化 本部分将探讨更复杂、更专业化的数据结构，它们通常用于解决特定的性能瓶颈问题。 3.1 堆（Heap）结构： 详细介绍最大堆与最小堆的原理，并着重讲解二项堆和斐波那契堆的基本概念（尽管在Python标准库中不直接提供）。实战演示如何利用最小堆实现优先队列，并应用于Dijkstra算法的最短路径计算中。 3.2 平衡树： 解决BST性能不稳定的问题。我们将详细剖析AVL树和红黑树（Red-Black Tree）的旋转和再平衡机制。虽然在Python中实现一个完整的红黑树实现复杂，但理解其保证对数时间复杂度的核心逻辑是至关重要的。 3.3 树的高级应用：Trie（前缀树）： 专用于字符串搜索和匹配。通过Trie的结构，解决字典自动补全、拼写检查等问题，并对比其与哈希表在处理前缀查询时的效率优势。 3.4 图结构与遍历： 图论是建模复杂关系网络的利器。我们将学习邻接矩阵和邻接表在Python中的实现。深度剖析广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），并将其应用于连通性判断、拓扑排序等场景。 第四部分：核心算法与设计范式 算法部分将侧重于介绍几种关键的算法设计思想，并以Python代码展示其高效实现。 4.1 排序算法的精讲与对比： 不仅实现冒泡、插入、选择排序，更重点深入研究快速排序（Quick Sort）的划分策略和归并排序（Merge Sort）的稳定性。我们还将分析堆排序与前两者的实际性能差异，并讨论如何利用Python的`sort()`底层Timsort算法的优势。 4.2 贪心算法（Greedy Algorithms）： 讲解贪心选择的特性与最优子结构。通过活动选择问题、最小生成树（MST）的Prim和Kruskal算法，展示贪心策略在特定约束下的有效性。 4.3 分治法（Divide and Conquer）： 深入理解分治法的核心思想。除了排序算法，还将探讨Strassen矩阵乘法和Karatsuba乘法中分治思想的应用，以期实现渐进更快的计算速度。 4.4 动态规划（Dynamic Programming, DP）： DP是解决重叠子问题和最优子结构问题的关键。本书将用大量篇幅讲解DP的“填表”思想。经典案例包括背包问题（0/1 Knapsack）、最长公共子序列（LCS）以及最短路径问题（Bellman-Ford算法）的DP实现。 4.5 回溯法与分支限界法： 用于解决组合优化问题。我们将用Python实现八皇后问题和数独求解器，展示如何通过剪枝（Pruning）技术有效减少搜索空间，提高求解效率。 第五部分：算法的应用与性能优化 本部分将知识融会贯通，探讨在真实应用场景中如何选择和优化算法。 5.1 字符串匹配算法： 对比朴素匹配、KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法以及Boyer-Moore算法的原理和性能。理解KMP中“最长前缀后缀”的构建过程。 5.2 图算法的实际部署： 重点解析Dijkstra最短路径算法与Floyd-Warshall算法，并讨论它们在网络路由和资源分配中的实际意义。分析拓扑排序在项目依赖管理中的应用。 5.3 算法复杂度分析的实践： 强调大O记法（Big O Notation）在代码审查中的应用。如何识别代码中的瓶颈，并利用数据结构转换来降低时间复杂度，例如，使用集合（Set）替代列表进行成员资格检查。 结语 《深入理解Python数据结构与算法：从基础到实战》不仅是一本参考手册，更是一本实践指南。通过对Python特性的深度利用和对经典算法的详尽剖析，读者将能够建立起强大的计算思维框架，从而在面对任何复杂的系统设计与性能优化挑战时，都能游刃有余，构建出真正高效、健壮的软件系统。本书的最终目标是让读者从“会写代码”进阶到“设计高效的解决方案”。

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