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出版者:高等教育出版社

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页数:0

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出版时间:1900-01-01

价格:23.0

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isbn号码:9787040068078

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《深入理解Python数据结构与算法》 内容简介 本书旨在为读者提供一套全面、深入、实用的Python数据结构与算法学习指南。面对日益复杂的数据处理需求和对程序效率的极致追求，掌握高效的数据组织方式和解决问题的逻辑至关重要。本书摒弃了枯燥的理论堆砌，而是紧密结合Python语言的特性，通过大量贴近实际应用的案例，系统地剖析核心数据结构的设计原理、实现机制及其优化策略，并辅以经典算法的精妙思想和Pythonic的实现方式。 第一部分：Python基础与编程范式回顾（为高效学习打下坚实基础） 虽然本书主要聚焦于数据结构与算法，但我们深知，坚实的Python基础是高效学习后续内容的前提。因此，本章将简要回顾并强调那些对算法实现至关重要的Python特性： Python的动态特性与内存模型： 深入理解对象引用、可变性与不可变性对算法性能（尤其是在递归和函数式编程中）的影响。 生成器（Generators）与迭代器（Iterators）： 探讨如何利用这些特性实现惰性计算，这对处理大规模数据集的算法（如流式数据处理）至关重要。 列表推导式（List Comprehensions）与集合操作的性能考量： 展示如何用简洁的Python语法实现高效的数据初始化和预处理。 第二部分：核心基础数据结构精讲 本部分是全书的基石，我们将逐一剖析那些在所有计算领域都不可或缺的基础数据结构。 1. 数组与动态数组（List）： 底层机制： 剖析Python `list` 的动态扩容机制，包括其时间复杂度分析（$O(1)$ 平均时间复杂度的由来）。 实际应用中的陷阱： 讨论在列表头部或中部进行插入和删除操作的性能代价，并介绍使用 `collections.deque` 进行高效双端操作的场景。 多维数组的模拟： 在不依赖NumPy的前提下，如何有效地组织和访问多维数据结构。 2. 链表家族： 单向链表与双向链表： 从零开始用Python类实现这些结构，重点关注节点的设计、指针的维护以及插入/删除操作的稳定性。 循环链表的特殊应用： 探讨其在特定模拟场景（如约瑟夫环问题）中的优雅解决方案。 3. 栈（Stack）与队列（Queue）： LIFO与FIFO的实现： 使用列表和 `deque` 分别实现栈和队列，对比不同实现方式的性能差异。 应用场景深度解析： 详述栈在函数调用、表达式求值（中缀转后缀）中的作用；队列在广度优先搜索（BFS）、任务调度中的关键地位。 4. 散列表（Hash Table）与字典（Dictionary）： 哈希函数的设计艺术： 介绍理想哈希函数的特性，并讨论Python内置 `hash()` 函数的工作原理及其局限性。 冲突解决策略： 深入解析开放寻址法（如线性探测、二次探测）和链地址法（Python 3.6+ 字典的实现优化）。 性能的极限： 探讨负载因子（Load Factor）如何影响平均 $O(1)$ 查找的效率，以及何时哈希查找会退化为线性查找。 第三部分：高级抽象数据结构 本部分将带领读者探索更复杂、更具结构化思维的数据组织方式，这些结构是解决复杂问题的关键工具。 1. 树（Trees）： 二叉树基础： 遍历方式（前序、中序、后序）的递归与非递归实现，以及它们在数据重建中的关键作用。 二叉搜索树（BST）： 实现基础的插入、查找与删除操作，并分析最坏情况下的性能问题。 平衡树的理念： 虽然不要求读者从头实现复杂的AVL或红黑树，但会深入讲解它们如何通过旋转操作维持树的平衡，保证查找效率。 堆（Heaps）： 详细介绍二叉堆的结构，实现 `heapify` 过程，并将其应用于优先队列（Priority Queue）的构建，是实现Dijkstra算法的基础。 2. 图（Graphs）： 表示方法对比： 矩阵表示法（Adjacency Matrix）与邻接表表示法（Adjacency List）的内存占用与时间复杂度权衡。 图的遍历： 彻底掌握广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）的实现细节，并区分它们在寻找最短路径和连通分量中的应用。 关键路径与连通性： 介绍拓扑排序（Topological Sort）的Kahn算法与DFS实现，以及如何检测图中的环。 第四部分：经典算法与性能分析 本部分关注解决特定问题的有效策略，强调算法的选择如何直接决定程序的效率。 1. 排序算法的精进： 冒泡、插入、选择排序： 作为基础概念的快速回顾。 快速排序（Quick Sort）： 深入探讨枢轴（Pivot）的选择策略（如三数取中法）如何规避最坏情况，并实现原地（In-place）排序。 归并排序（Merge Sort）： 分析其稳定性与 $O(N log N)$ 性能的保证，以及空间复杂度的权衡。 内置排序的奥秘： 揭示Python Timsort（结合了归并排序和插入排序）的内部工作原理。 2. 搜索与路径规划： 贪心算法的应用： 以霍夫曼编码和活动选择问题为例，展示贪心选择的有效边界。 动态规划（DP）入门： 强调DP的核心思想——最优子结构和重叠子问题。通过斐波那契数列、背包问题（0/1 Knapsack）和最长公共子序列（LCS）的实例，指导读者如何建立状态转移方程。 最短路径算法： 实现和分析Dijkstra算法（使用优先队列优化）和Bellman-Ford算法，理解它们在处理负权边时的适用性。 第五部分：性能优化与实践 复杂度分析的实战： 不仅停留在 $O$ 符号，更教授如何通过代码分析工具评估实际运行时间，识别性能瓶颈。 空间换时间策略： 讨论缓存（Memoization）在递归和DP中的应用，以及使用查找表（Lookup Tables）加速特定计算。 Pythonic优化技巧： 如何利用内置库（如 `heapq`, `collections`）的C语言底层实现来加速算法的执行。 本书的最终目标是培养读者用数据结构和算法的视角去审视每一个编程问题，使读者不仅能“写出”代码，更能“设计出”高效、健壮的解决方案。

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翻阅这本教材的过程，与其说是学习，不如说是一种对耐心的严峻考验。它的结构安排混乱得令人发指，章节之间的逻辑跳跃性极大，有时候前一页还在讲基础的文本编辑，下一页突然就跳到了打印设置的犄角旮旯，中间缺少了大量必要的过渡和衔接说明。作为一本声称“实用”的书籍，它在案例的选取上显得极其保守和脱节。所有的例子都停留在上个世纪末期的办公场景——那种只需要打印出来、盖上公章就万事大吉的文档模式。我特别想知道如何处理跨平台兼容性问题，比如如何确保我用Mac或者最新的Office套件打开时，复杂的图文混排不会彻底崩溃，但这本书对此语焉不详，仿佛Word 97就是宇宙的终极形态，其他的一切都不值一提。更让人抓狂的是，书中对快捷键的使用介绍少得可怜，完全没有体现出“效率”二字应有的精髓，读者只能靠死记硬背那些繁琐的菜单路径来完成操作，效率提升无从谈起。这哪里是教程，分明是反效率的宣传册。

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从排版和设计角度来看，这本书本身就是一本活生生的反面教材。我可以理解，既然内容是面向一个旧版本的软件，或许装帧设计上无法做到多么的时尚前卫，但即便是作为一本工具书，它的可读性也低得惊人。大量的截图模糊不清，分辨率仿佛是从拨号上网时代截取的，很多按钮和图标根本看不清细节，这对于依赖视觉辅助学习的用户来说是致命的。文字描述部分更是充满了术语的堆砌，但却很少提供具体的语境解释，使得初学者很容易在晦涩的专业名词面前迷失方向。举个例子，它提到“图文环绕方式”，但对“紧密型”和“四周型”在实际文档中产生的美学差异和排版效果几乎没有进行对比说明，只是机械地罗列了菜单选项。如果作者不能用清晰、现代的方式来组织和呈现信息，那么无论软件本身多么强大，这本书也无法完成它作为“教程”的基本使命。

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这本所谓的“实用教程”简直是让人啼笑皆非，就像是有人把一本五年前的过时说明书重新包装了一下，就想拿出来糊弄我们这些急着想提高效率的现代职场人士。我本来满心期待能学到点关于宏自动化、复杂的表格布局或者文档协作的新技巧，毕竟现在谁还只用Word做简单的文字录入呢？结果呢？打开书的第一页，映入眼帘的还是如何“打开”和“关闭”程序的基本步骤，简直是侮辱智商。更别提那些关于页眉页脚设置的冗长描述，好像我们这些读者都是第一次接触电脑的幼儿园小朋友一样。想知道如何利用样式快速构建目录和规范文档结构？对不起，这里只有告诉你怎么手动调整字体大小和行距的“祖传秘方”。如果你的工作需求仅仅是打一份格式极其简单的通知，并且你对现代软件功能一无所知，也许这书对你还有点用处，但对于任何一个想在文档处理效率上有所突破的人来说，这本书提供的价值几乎为零。我感觉我不是在读一本教程，而是在翻阅一本古董博物馆里的操作指南，充满了对现代工作流程的傲慢忽视。

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坦白说，这本书的作者似乎沉浸在自己对Word 97的“权威”理解中，却完全没有意识到软件环境的剧变。它最大的问题在于缺乏对“用户心智模型”的理解和适应。今天的用户习惯于所见即所得的直观操作，习惯于云端同步和版本历史追溯。这本书里提到的所有工作流程，都基于本地硬盘存储、手动备份和本地打印的假设。当我们尝试去寻找关于文档修订历史跟踪、权限设置或者链接外部网络资源（如插入网页超链接或嵌入在线视频等）的功能时，这本书里别说没有详细指导，连提纲挈领的介绍都极其稀疏。这使得这本书的“实用性”边界被极大地压缩，它教给你的操作，在今天看来，更像是需要通过大量繁琐的手动干预才能实现的“绕路”方法，而非高效的解决方案。想要跟上时代的步伐，这本书非但帮不上忙，反而可能让人养成一些低效的工作习惯。

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这本书对任何涉及高级文档制作需求的用户来说都是一场灾难。我本来是想找一本能深入讲解域代码（Field Codes）如何应用于自动生成报告编号和复杂公式计算的书籍，或者至少能对文档模板（Templates）的深度定制有所涉及。然而，这本书对这些“进阶”主题的处理轻描淡写，几乎像是应付了事。它似乎默认所有用户的工作需求都停留在用Word写信和写备忘录的阶段。例如，关于数据源合并打印的功能，它的介绍停留在最原始的、最耗时的手动匹配阶段，完全没有提及如何利用外部数据库或者Excel表格进行高效的批量数据导入和格式化，这在现在的数据驱动型办公环境中是完全不可接受的。阅读这本书的感觉就像是参加了一场关于蒸汽机的研讨会，而会场里的人却都在讨论如何用更快的速度烧煤，完全忽略了电力革命已经发生的事实。

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