數據結構與算法：python語言實現 pdf epub mobi txt 電子書 下載2025

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本書采用Python語言討論數據結構和算法，詳細講解其設計、分析與實現過程，是一本內容全麵且特色鮮明的教材。書中將麵嚮對象視角貫穿始終，充分利用Python語言優美而簡潔的特點，強調代碼的健壯性和可重用性，關注各種抽象數據類型以及不同算法實現策略的權衡。

齣版者的話
譯者序
前言
緻謝
作者簡介
第1章　Python入門
1.1　Python概述
1.1.1　Python解釋器
1.1.2　Python程序預覽
1.2　Python對象
1.2.1　標識符、對象和賦值語句
1.2.2　創建和使用對象
1.2.3　Python的內置類
1.3　錶達式、運算符和優先級
1.4　控製流程
1.4.1　條件語句
1.4.2　循環語句
1.5　函數
1.5.1　信息傳遞
1.5.2　Python的內置函數
1.6　簡單的輸入和輸齣
1.6.1　控製颱輸入和輸齣
1.6.2　文件
1.7　異常處理
1.7.1　拋齣異常
1.7.2　捕捉異常
1.8　迭代器和生成器
1.9　Python的其他便利特點
1.9.1　條件錶達式
1.9.2　解析語法
1.9.3　序列類型的打包和解包
1.10　作用域和命名空間
1.11　模塊和import語句
1.12　練習
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第2章　麵嚮對象編程
2.1　目標、原則和模式
2.1.1　麵嚮對象的設計目標
2.1.2　麵嚮對象的設計原則
2.1.3　設計模式
2.2　軟件開發
2.2.1　設計
2.2.2　僞代碼
2.2.3　編碼風格和文檔
2.2.4　測試和調試
2.3　類定義
2.3.1　例子：CreditCard類
2.3.2　運算符重載和Python的特殊方法
2.3.3　例子：多維嚮量類
2.3.4　迭代器
2.3.5　例子：Range類
2.4　繼承
2.4.1　擴展CreditCard類
2.4.2　數列的層次圖
2.4.3　抽象基類
2.5　命名空間和麵嚮對象
2.5.1　實例和類命名空間
2.5.2　名稱解析和動態調度
2.6　深拷貝和淺拷貝
2.7　練習
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第3章　算法分析
3.1　實驗研究
3.2　本書使用的7種函數
3.2.1　常數函數
3.2.2　對數函數
3.2.3　綫性函數
3.2.4　n log n函數
3.2.5　二次函數
3.2.6　三次函數和其他多項式
3.2.7　指數函數
3.2.8　比較增長率
3.3　漸近分析
3.3.1　大O符號
3.3.2　比較分析
3.3.3　算法分析示例
3.4　簡單的證明技術
3.4.1　示例
3.4.2　反證法
3.4.3　歸納和循環不變量
3.5　練習
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第4章　遞歸
4.1　說明性的例子
4.1.1　階乘函數
4.1.2　繪製英式標尺
4.1.3　二分查找
4.1.4　文件係統
4.2　分析遞歸算法
4.3　遞歸算法的不足
4.4　遞歸的其他例子
4.4.1　綫性遞歸
4.4.2　二路遞歸
4.4.3　多重遞歸
4.5　設計遞歸算法
4.6　消除尾遞歸
4.7　練習
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第5章　基於數組的序列
5.1　Python序列類型
5.2　低層次數組
5.2.1　引用數組
5.2.2　Python中的緊湊數組
5.3　動態數組和攤銷
5.3.1　實現動態數組
5.3.2　動態數組的攤銷分析
5.3.3　Python列錶類
5.4　Python序列類型的效率
5.4.1　Python的列錶和元組類
5.4.2　Python的字符串類
5.5　使用基於數組的序列
5.5.1　為遊戲存儲高分
5.5.2　為序列排序
5.5.3　簡單密碼技術
5.6　多維數據集
5.7　練習
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第6章　棧、隊列和雙端隊列
6.1　棧
6.1.1　棧的抽象數據類型
6.1.2　簡單的基於數組的棧實現
6.1.3　使用棧實現數據的逆置
6.1.4　括號和HTML標記匹配
6.2　隊列
6.2.1　隊列的抽象數據類型
6.2.2　基於數組的隊列實現
6.3　雙端隊列
6.3.1　雙端隊列的抽象數據類型
6.3.2　使用環形數組實現雙端隊列
6.3.3　Python collections模塊中的雙端隊列
6.4　練習
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第7章　鏈錶
7.1　單嚮鏈錶
7.1.1　用單嚮鏈錶實現棧
7.1.2　用單嚮鏈錶實現隊列
7.2　循環鏈錶
7.2.1　輪轉調度
7.2.2　用循環鏈錶實現隊列
7.3　雙嚮鏈錶
7.3.1　雙嚮鏈錶的基本實現
7.3.2　用雙嚮鏈錶實現雙端隊列
7.4　位置列錶的抽象數據類型
7.4.1　含位置信息的列錶抽象數據類型
7.4.2　雙嚮鏈錶實現
7.5　位置列錶的排序
7.6　案例研究：維護訪問頻率
7.6.1　使用有序錶
7.6.2　啓發式動態調整列錶
7.7　基於鏈接的序列與基於數組的序列
7.8　練習
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第8章　樹
8.1　樹的基本概念
8.1.1　樹的定義和屬性
8.1.2　樹的抽象數據類型
8.1.3　計算深度和高度
8.2　二叉樹
8.2.1　二叉樹的抽象數據類型
8.2.2　二叉樹的屬性
8.3　樹的實現
8.3.1　二叉樹的鏈式存儲結構
8.3.2　基於數組錶示的二叉樹
8.3.3　一般樹的鏈式存儲結構
8.4　樹的遍曆算法
8.4.1　樹的先序和後序遍曆
8.4.2　樹的廣度優先遍曆
8.4.3　二叉樹的中序遍曆
8.4.4　用Python實現樹遍曆
8.4.5　樹遍曆的應用
8.4.6　歐拉圖和模闆方法模式*
8.5　案例研究：錶達式樹
8.6　練習
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第9章　優先級隊列
9.1　優先級隊列的抽象數據類型
9.1.1　優先級
9.1.2　優先級隊列的抽象數據類型的實現
9.2　優先級隊列的實現
9.2.1　組閤設計模式
9.2.2　使用未排序列錶實現優先級隊列
9.2.3　使用排序列錶實現優先級隊列
9.3　堆
9.3.1　堆的數據結構
9.3.2　使用堆實現優先級隊列
9.3.3　基於數組的完全二叉樹錶示
9.3.4　Python的堆實現
9.3.5　基於堆的優先級隊列的分析
9.3.6　自底嚮上構建堆*
9.3.7　Python的heapq模塊
9.4　使用優先級隊列排序
9.4.1　選擇排序和插入排序
9.4.2　堆排序
9.5　適應性優先級隊列
9.5.1　定位器
9.5.2　適應性優先級隊列的實現
9.6　練習
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第10章　映射、哈希錶和跳躍錶
10.1　映射和字典
10.1.1　映射的抽象數據類型
10.1.2　應用：單詞頻率統計
10.1.3　Python的MutableMapping抽象基類
10.1.4　我們的MapBase類
10.1.5　簡單的非有序映射實現
10.2　哈希錶
10.2.1　哈希函數
10.2.2　哈希碼
10.2.3　壓縮函數
10.2.4　衝突處理方案
10.2.5　負載因子、重新哈希和效率
10.2.6　Python哈希錶的實現
10.3　有序映射
10.3.1　排序檢索錶
10.3.2　有序映射的兩種應用
10.4　跳躍錶
10.4.1　跳躍錶中的查找和更新操作
10.4.2　跳躍錶的概率分析*
10.5　集閤、多集和多映射
10.5.1　集閤的抽象數據類型
10.5.2　Python的MutableSet抽象基類
10.5.3　集閤、多集和多映射的實現
10.6　練習
擴展閱讀
第11章　搜索樹
11.1　二叉搜索樹
11.1.1　遍曆二叉搜索樹
11.1.2　搜索
11.1.3　插入和刪除
11.1.4　Python實現
11.1.5　二叉搜索樹的性能
11.2　平衡搜索樹
11.3　AVL樹
11.3.1　更新操作
11.3.2　Python實現
11.4　伸展樹
11.4.1　伸展
11.4.2　何時進行伸展
11.4.3　Python實現
11.4.4　伸展樹的攤銷分析*
11.5　（2，4）樹
11.5.1　多路搜索樹
11.5.2　（2，4）樹的操作
11.6　紅黑樹
11.6.1　紅黑樹的操作
11.6.2　Python實現
11.7　練習
擴展閱讀
第12章　排序與選擇
12.1　為什麼要學習排序算法
12.2　歸並排序
12.2.1　分治法
12.2.2　基於數組的歸並排序的實現
12.2.3　歸並排序的運行時間
12.2.4　歸並排序與遞歸方程*
12.2.5　歸並排序的可選實現
12.3　快速排序
12.3.1　隨機快速排序
12.3.2　快速排序的額外優化
12.4　再論排序：算法視角
12.4.1　排序下界
12.4.2　綫性時間排序：桶排序和基數排序
12.5　排序算法的比較
12.6　Python的內置排序函數
12.7　選擇
12.7.1　剪枝搜索
12.7.2　隨機快速選擇
12.7.3　隨機快速選擇分析
12.8　練習
擴展閱讀
第13章　文本處理
13.1　數字化文本的多樣性
13.2　模式匹配算法
13.2.1　窮舉
13.2.2　Boyer-Moore算法
13.2.3　Knuth-Morris-Pratt算法
13.3　動態規劃
13.3.1　矩陣鏈乘積
13.3.2　DNA和文本序列比對
13.4　文本壓縮和貪心算法
13.4.1　霍夫曼編碼算法
13.4.2　貪心算法
13.5　字典樹
13.5.1　標準字典樹
13.5.2　壓縮字典樹
13.5.3　後綴字典樹
13.5.4　搜索引擎索引
13.6　練習
拓展閱讀
第14章　圖算法
14.1　圖
14.2　圖的數據結構
14.2.1　邊列錶結構
14.2.2　鄰接列錶結構
14.2.3　鄰接圖結構
14.2.4　鄰接矩陣結構
14.2.5　Python實現
14.3　圖遍曆
14.3.1　深度優先搜索
14.3.2　深度優先搜索的實現和擴展
14.3.3　廣度優先搜索
14.4　傳遞閉包
14.5　有嚮非循環圖
14.6　最短路徑
14.6.1　加權圖
14.6.2　Dijkstra算法
14.7　最小生成樹
14.7.1　Prim-Jarník算法
14.7.2　Kruskal算法
14.7.3　不相交分區和聯閤查找結構
14.8　練習
擴展閱讀
第15章　內存管理和B樹
15.1　內存管理
15.1.1　內存分配
15.1.2　垃圾迴收
15.1.3　Python解釋器使用的額外內存
15.2　存儲器層次結構和緩存
15.2.1　存儲器係統
15.2.2　高速緩存策略
15.3　外部搜索和B樹
15.3.1　（a，b）樹
15.3.2　B樹
15.4　外部存儲器中的排序
15.5　練習
拓展閱讀
附錄A　Python中的字符串
附錄B　有用的數學定理
參考文獻
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