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吴灿铭 著

图书标签:

• 数据结构
• Python
• 图解
• 算法
• 编程
• 计算机科学
• 学习
• 入门
• 可视化
• 基础

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302495321

版次：1

商品编码：12336391

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-03-01

用纸：胶版纸

页数：411

字数：678000

产品特色

内容简介

本书采用丰富的图例来阐述基本概念，并以简洁清晰的语言来诠释重要的理论和算法，同时配合完整的范例程序代码，使读者可以通过“实例+实践”来熟悉数据结构。

本书内容共9章，先从基本的数据结构概念开始介绍，再以Python语言来实现数组、堆栈、链表、队列、树、图、排序、查找等重要的数据结构。在附录A提供了Python语言的快速入门，附录B是使用Python语言实现数据结构程序时调试经验的分享，附录C则提供了所有课后习题的答案。

作者简介

现任荣钦科技股份有限公司执行长，美国Rochester Institute of Technology计算机科学研究所毕业，长期从事信息教育及计算机图书写作的工作，计算机图书著作包括计算器概论、数据结构、办公室电子数据处理、互联网等相关题材，并监制过多套游戏以及教学软件的研发。

目录

第1章 数据结构导论
1.1 数据结构的定义
1.1.1 数据与信息
1.1.2 数据的特性
1.1.3 数据结构的应用
1.2 算法
1.3 认识程序设计
1.3.1 程序开发流程
1.3.2 结构化程序设计
1.3.3 面向对象程序设计
1.4 算法性能分析
1.4.1 Big-Oh
1.4.2
1.4.3
【课后习题】

第2章 数组结构
2.1 线性表简介
2.2 认识数组
2.2.1 二维数组
2.2.2 三维数组
2.2.3 n维数组
2.3 矩阵
2.3.1 矩阵相加
2.3.2 矩阵相乘
2.3.3 转置矩阵
2.3.4 稀疏矩阵
2.3.5 上三角形矩阵
2.3.6 下三角形矩阵
2.3.7 带状矩阵
2.4 数组与多项式
【课后习题】

第3章 链表
3.1 单向链表
3.1.1 建立单向链表
3.1.2 遍历单向链表
3.1.3 在单向链表中插入新节点
3.1.4 在单向链表中删除节点
3.1.5 单向链表的反转
3.1.6 单向链表的连接功能
3.1.7 多项式链表表示法
3.2 环形链表
3.2.1 环形链表的建立与遍历
3.2.2 在环形链表中插入新节点
3.2.3 在环形链表中删除节点
3.2.4 环形链表的连接功能
3.2.5 环形链表与稀疏矩阵表示法
3.3 双向链表
3.3.1 双向链表的建立与遍历
3.3.2 在双向链表中插入新节点
3.3.3 在双向链表中删除节点
【课后习题】

第4章 堆栈
4.1 堆栈简介
4.1.1 用列表实现堆栈
4.1.2 用链表实现堆栈
4.2 堆栈的应用
4.2.1 递归算法
4.2.2 汉诺塔问题
4.2.3 老鼠走迷宫
4.2.4 八皇后问题
4.3 算术表达式的表示法
4.3.1 中序法转为前序法与后序法
4.3.2 前序法与后序法转为中序法
4.3.3 中序法表达式的求值运算
4.3.4 前序法表达式的求值运算
4.3.5 后序法表达式的求值运算
【课后习题】

第5章 队列
5.1 认识队列
5.1.1 队列的基本操作
5.1.2 用数组实现队列
5.1.3 用链表实现队列
5.2 队列的应用
5.2.1 环形队列
5.2.2 双向队列
5.2.3 优先队列
【课后习题】

第6章 树形结构
6.1 树的基本概念
6.2 二叉树简介
6.2.1 二叉树的定义
6.2.2 特殊二叉树简介
6.3 二叉树的存储方式
6.3.1 一维数组表示法
6.3.2 链表表示法
6.4 二叉树遍历
6.4.1 中序遍历
6.4.2 后序遍历
6.4.3 前序遍历
6.4.4 二叉树节点的插入与删除
6.4.5 二叉运算树
6.5 线索二叉树
6.6 树的二叉树表示法
6.6.1 树转化为二叉树
6.6.2 二叉树转换成树
6.6.3 森林转换为二叉树
6.6.4 二叉树转换成森林
6.6.5 树与森林的遍历
6.6.6 确定二叉树
6.7 优化二叉查找树
6.7.1 扩充二叉树
6.7.2 霍夫曼树
6.7.3 平衡树
6.8 B树
【课后习题】

第7章 图形结构
7.1 图形简介
7.1.1 欧拉环与欧拉链
7.1.2 图形的定义
7.1.3 无向图
7.1.4 有向图
7.2 图的数据表示法
7.2.1 邻接矩阵法
7.2.2 邻接表法
7.2.3 邻接复合链表法
7.2.4 索引表格法
7.3 图的遍历
7.3.1 深度优先遍历法
7.3.2 广度优先遍历法
7.4 生成树
7.4.1 DFS生成树和BFS生成树
7.4.2 小生成树
7.4.3 Kruskal算法
7.5 图的短路径
7.5.1 单点对全部顶点
7.5.2 两两顶点间的短路径
7.6 AOV网络与拓扑排序
7.7 AOE网络
【课后习题】

第8章 排序
8.1 排序简介
8.1.1 排序的分类
8.1.2 排序算法的分析
8.2 内部排序法
8.2.1 冒泡排序法
8.2.2 选择排序法
8.2.3 插入排序法
8.2.4 希尔排序法
8.2.5 合并排序法
8.2.6 快速排序法
8.2.7 堆积排序法
8.2.8 基数排序法
【课后习题】

第9章 查找
9.1 常见的查找方法
9.1.1 顺序查找法
9.1.2 二分查找法
9.1.3 插值查找法
9.1.4 斐波拉契查找法
9.2 哈希查找法
9.3 常见的哈希函数
9.3.1 除留余数法
9.3.2 平方取中法
9.3.3 折叠法
9.3.4 数字分析法
9.4 碰撞与溢出问题的处理
9.4.1 线性探测法
9.4.2 平方探测法
9.4.3 再哈希法
9.4.4 链表法
【课后习题】
附录APython语言快速入门
A.1 轻松学Python程序
A.2 基本数据处理
A.2.1 数值数据类型
A.2.2 布尔数据类型
A.2.3 字符串数据类型
A.3 输入input和输出print
A.3.1 输出print
A.3.2 输出转义字符
A.3.3 输入input
A.4 运算符与表达式
A.4.1 算术运算符
A.4.2 复合赋值运算符
A.4.3 关系运算符
A.4.4 逻辑运算符
A.4.5 位运算符
A.5 流程控制
A.5.1 if语句
A.5.2 for循环
A.5.3 while循环
A.6 其他常用的类型
A.6.1 string字符串
A.6.2 list列表
A.6.3 tuple 元组和dict字典
A.7 函数
A.7.1 自定义无参数函数
A.7.2 有参数行的函数
A.7.3 函数返回值
A.7.4 参数传递
附录B数据结构使用Python程序调试实录
附录C课后习题与答案

前言/序言

现在无人不谈“大数据技术”和“人工智能技术”，而商业智能和机器学习等应用的具体开发中又大量使用Python这门排名已经上升到第5位的程序设计语言。另外，已经有越来越多的大专院校采用Python语言来教授计算机程序设计课程，因而用Python语言来描述算法和讲述数据结构就成为顺其自然的事情了。

“数据结构”毫无疑问是计算机科学既经典又核心的课程之一，只要从事计算机相关的开发工作，系统地学习数据结构是进入这个行业的“开山斧”。数据结构不仅讲授数据的结构以及在计算机内存储和组织数据的方式，它背后真正蕴含的是与之息息相关的算法，精心选择的数据结构配合恰如其分的算法就意味着数据或者信息在计算机内被高效率地存储和处理。算法其实就是数据结构的灵魂，它既神秘又神奇“好玩”，可以说是“聪明人在计算机上的游戏”。

《图解数据结构：使用Python》是一本综合且全面讲述数据结构及其算法分析的教科书，为了便于高校的教学或者读者自学，作者在描述数据结构原理和算法时文字清晰而严谨，为每个算法及其数据结构提供了演算的详细图解。另外，为了适合在教学中让学生上机实践或者自学者上机“操练”，本书为每个经典的算法都提供了Python语言编写的完整范例程序（包含完整的源代码），每个范例程序都经过了测试和调试，可以直接在标准的Python解释器中运行，目的就是让本书的学习者以这些范例程序作为参照，迅速掌握数据结构和算法的要点。

学习《图解数据结构：使用Python》需要有面向对象程序设计语言的基础，如果读者没有学习过任何面向对象的程序设计语言，那么建议读者先学习一下Python语言再来学习本书。如果读者已经掌握了Java、C++、C#等任何一种面向对象的程序设计语言，而没有学习过Python语言，只需快速浏览一下附录A“Python语言快速入门”，即可开始本书的学习。

为了方便教学和读者自学，《图解数据结构：使用Python》每章的最后都提供了丰富的课后习题，同时在整本书的附录C也提供了所有课后习题的详细解答，供读者参考对照。

资深架构师 赵军

2018年1月

《代码的灵魂：透视算法与数据结构的精妙》 在这日新月异的数字时代，软件开发的速度与质量，很大程度上取决于开发者对底层逻辑的理解深度。我们每天都在与数据打交道，从用户界面上滚动的列表，到背后支撑庞大业务的数据库，再到处理海量信息的搜索引擎，每一个精妙的设计都离不开对数据如何组织、存储以及如何高效访问的深刻洞察。本书，《代码的灵魂：透视算法与数据结构的精妙》，正是为了揭示这些隐藏在流畅用户体验和高效系统运行背后的基石而诞生。 我们生活在一个信息爆炸的时代，如何从海量数据中快速、准确地找到所需信息，如何设计出能够轻松应对指数级增长的数据量的系统，这些都成为了现代软件工程面临的核心挑战。本书将带领您深入探索数据结构这一概念的本质，它并非仅仅是冰冷的理论概念，而是组织和管理数据的艺术与科学。您将理解，为什么在不同的场景下，选择不同的数据结构会带来截然不同的性能表现。例如，当您需要频繁地在列表的头部插入或删除元素时，一个简单的数组就会显得笨拙不堪，而一个精心设计的链表则能以惊人的效率完成任务。本书将通过鲜活的例子，剖析数组、链表、栈、队列、散列表、树（包括二叉搜索树、平衡树等）、图等经典数据结构的内在机制。您将不仅仅是学习它们的定义，更会理解它们是如何工作的，它们各自的优势与劣势，以及在实际应用中，应该如何做出最优的选择。 然而，数据结构的价值并非孤立存在，它们与算法是共生共荣的关系。算法，则是处理数据的步骤与逻辑。即使拥有最优秀的数据结构，如果没有高效的算法来操作它们，其潜力也无法得到充分发挥。本书将全面介绍各种经典的算法设计思想和技巧。从递归的优雅与力量，到分治策略的精巧；从动态规划的自底向上与自顶向下，到贪心算法的局部最优；再到回溯与分支限界等探索性搜索方法，本书将为您逐一解析。您将学习如何识别问题中的子结构和重叠子问题，如何将复杂问题分解为更小的、可管理的单元，以及如何通过记忆化或递推关系来避免重复计算，从而大幅提升算法的效率。 本书不仅仅停留在概念的介绍，更注重实际操作与代码实现。我们将以一种清晰、直观的方式，通过大量的代码示例，将抽象的算法和数据结构转化为可执行的程序。您将学习如何用现代化的编程语言，如Python，来清晰、优雅地实现这些数据结构和算法。我们深信，动手实践是掌握知识最有效的方式。因此，每一章节都将包含精心设计的练习题，这些题目涵盖了从基础概念的巩固，到复杂问题的解决，旨在帮助您在实践中加深对知识的理解，培养独立解决问题的能力。 本书的编写宗旨是，让复杂的概念变得易于理解，让抽象的理论落地生根。我们采用“图解”的方式，力求用最直观的视觉语言来辅助您的学习。每一个数据结构的操作，每一个算法的执行过程，都将辅以精美的图示，让您能够“看到”数据的流动，理解算法的演进。这种图文并茂的讲解方式，能够极大地降低学习的门槛，让您在轻松愉快的氛围中，逐步建立起对算法与数据结构坚实的知识体系。 在本书中，您将有机会深入了解如下内容： 线性数据结构：从最基础的数组和链表，到后来的栈和队列，您将理解它们在内存中的表示方式，以及在插入、删除、查找等操作上的时间与空间复杂度。我们将探讨单向链表、双向链表，以及它们在不同场景下的适用性。 非线性数据结构：当数据之间存在更复杂的关联时，我们需要借助非线性数据结构。您将学习如何构建和操作散列表（哈希表），理解哈希函数的设计原则，以及冲突解决方法（如链地址法和开放寻址法），从而实现近乎常数时间的查找、插入和删除。 树形结构：树作为一种层次化的数据结构，在文件系统、数据库索引、搜索引擎等方面有着广泛的应用。您将深入理解二叉树、二叉搜索树（BST）的构建与操作，以及如何通过AVL树、红黑树等自平衡二叉搜索树来保证查找效率不受插入顺序的影响。此外，堆（Heap）及其在优先队列中的应用也将得到详尽阐述。 图论基础：图结构能够描述对象之间的任意关系，是网络分析、路径查找等问题的核心。您将学习图的表示方法（邻接矩阵和邻接表），以及经典的图遍历算法，如广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。 核心算法设计范式：本书将系统地介绍各种强大的算法设计范式。您将学习如何通过递归和分治将大问题分解成小问题，如归并排序和快速排序。动态规划将帮助您理解如何通过构建最优解来解决具有重叠子问题和最优子结构的问题，例如斐波那契数列、背包问题等。贪心算法将教您如何在每一步做出局部最优选择，以期达到全局最优。 搜索与排序算法：您将深入理解各种排序算法的原理和性能特点，包括插入排序、冒泡排序、选择排序、希尔排序、堆排序、快速排序、归并排序等，并学会如何根据数据特性选择最适合的排序算法。同时，各种查找算法，如顺序查找、二分查找、散列查找等也将得到详细讲解。 实践应用与性能优化：本书的最终目标是让您能够将所学的知识应用到实际的软件开发中。我们将讨论如何在实际项目中选择合适的数据结构和算法，以及如何通过分析时间与空间复杂度来优化代码性能。您将了解到，一个微小的算法改进，往往能带来数量级的性能提升，尤其是在处理大规模数据集时。 本书适合谁阅读？ 计算机科学的初学者：无论您是计算机专业的学生，还是对计算机科学充满好奇的爱好者，本书都将为您打下坚实的基础。 希望提升编程技能的开发者：如果您是一名有一定编程经验的开发者，希望进一步提升代码的效率和鲁棒性，本书将为您提供宝贵的指导。 准备技术面试的工程师：算法与数据结构是几乎所有技术面试的重头戏，本书将帮助您系统地复习和掌握面试所需的关键知识点。 对构建高性能系统感兴趣的任何人：无论您是开发Web应用、移动应用、游戏，还是数据分析系统，对算法与数据结构的深刻理解都是不可或缺的。 《代码的灵魂：透视算法与数据结构的精妙》 是一场探索代码深层奥秘的旅程。通过本书，您将不再仅仅是编写代码的“码农”，而是能够真正理解代码背后的逻辑，洞察其精妙之处，从而构建出更高效、更优雅、更具竞争力的软件。让我们一同启程，解开代码的灵魂，掌握构建未来数字世界的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

这本《图解数据结构--使用Python》真的让我眼前一亮！我一直觉得数据结构是个枯燥但又无比重要的基础，但之前的学习总感觉隔靴搔痒，概念模模糊糊，代码写出来也是一头雾水。拿到这本书后，我简直像发现了新大陆。它最吸引我的地方就是“图解”这两个字，真的不是噱头！作者用非常形象生动的图示，把抽象的数据结构概念具象化了，比如链表、栈、队列，以前只能靠脑补，现在图里清清楚楚地展示了它们内部的连接和操作过程。而且，它还非常巧妙地将这些图解与Python代码结合起来。我不是编程大神，但跟着书里的例子，一步步看懂了Python是如何实现这些数据结构的，甚至能自己动手改写和实现。最让我惊喜的是，它没有上来就讲高深的理论，而是从最基础的数组、链表开始，循序渐进，让你在理解的基础上才能深入。那些复杂的算法，比如排序和查找，通过图解和Python代码的对照，也变得没那么可怕了。我感觉这本书真正做到了“授人以渔”，它教我不仅仅是记住几个算法，而是理解算法背后的逻辑和思想。对于初学者来说，这本书绝对是入门的绝佳选择，让我重新燃起了对数据结构学习的热情。

评分☆☆☆☆☆

作为一名已经工作几年，但数据结构基础比较薄弱的开发者，我一直在寻找一本能够快速巩固和提升这方面知识的书籍。偶然间翻到了《图解数据结构--使用Python》，这本书的实用性和深度都超出了我的预期。它不像一些理论书籍那样晦涩难懂，而是用一种非常直观的方式来讲解，配合Python代码的实现，让我在阅读过程中能够立刻将概念与实际联系起来。例如，在讲解树和图的遍历时，作者不仅提供了清晰的图示，还详细解释了每一步在Python中是如何操作的，这让我对递归和迭代的理解更上一层楼。书中对各种排序算法的讲解也让我印象深刻，不仅仅是给出代码，而是通过图解对比不同算法的效率和适用场景，这对于我在实际项目中选择合适的算法非常有帮助。此外，书中的一些章节，比如关于哈希表和堆的讲解，也让我受益匪浅，让我能更深入地理解它们在实际应用中的优势。总的来说，这本书不仅适合初学者，对于有一定基础的开发者来说，也是一本非常值得反复阅读和参考的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本《图解数据结构--使用Python》给我带来了全新的学习体验。我之前尝试过几本数据结构的书，但总觉得学习过程有些“干”，缺乏生动性。这本书完全改变了我的看法。它的“图解”部分是核心亮点，用通俗易懂的图来解释抽象的概念，比如堆栈的Push和Pop操作，树的插入和删除，甚至连复杂的图算法，通过图示都能变得直观起来。我尤其喜欢它用Python来实现这些数据结构的方式，代码清晰易懂，而且紧密结合了前面的图解。这意味着我不仅能理解“是什么”，还能明白“怎么做”。比如，在看二叉搜索树章节时，书中不仅画出了树的结构，还用代码展示了如何进行插入、查找、删除等操作，每一步都对应着图中的变化，这让我立刻就明白了算法的逻辑。让我印象深刻的是，这本书在讲解算法复杂度的时候，也非常巧妙地通过图示和代码的运行次数来解释，而不是简单地抛出Big O符号。这让我对算法的效率有了更直观的认识。这本书没有让我感到枯燥，反而激发了我不断去探索和实践的动力。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对编程充满好奇，但又常常在数据结构这一关感到吃力的学习者。《图解数据结构--使用Python》这本书，用一种我从未体验过的方式，让我爱上了学习数据结构。它最大的魅力在于它的“图解”部分，那些色彩鲜艳、逻辑清晰的图示，就像是一部生动的动画片，将原本枯燥乏味的抽象概念变得鲜活起来。比如，当书中讲解链表的插入和删除时，我不再需要费力地在脑海中想象指针的移动，而是直接通过图就能一目了然地看到节点的变化。而Python代码的融入，更是将这种直观的学习体验推向了极致。我跟着书中的代码，一步步地实现数据结构，观察它们在Python中的运行效果，感觉就像是在亲手构建这个数字世界。特别是书中对各种搜索和排序算法的解析，通过图文并茂的方式，将它们的工作原理和效率差异展现得淋漓尽致，让我不再畏惧这些“大名鼎鼎”的算法。这本书让我明白，学习数据结构并不是一件困难的事情，关键在于找到对的方法。

评分☆☆☆☆☆

对于像我这样，之前对计算机科学概念总是感到有些模糊的读者来说，《图解数据结构--使用Python》是一本救星。它不是那种堆砌大量理论和公式的书，而是真正做到了“用图说话”。每一个数据结构，无论是基础的数组、链表，还是稍显复杂的树、图，都被作者用精心设计的图画进行了生动的展示。这让我一下子就摆脱了那种“看字不如看图”的困境。更重要的是，这本书并没有止步于理论，它非常务实地将这些图解与Python代码紧密结合。通过阅读和实践书中的Python代码，我能够亲身体验到数据结构是如何在实际编程中运作的。例如，在学习栈和队列时，我能够看到Python列表是如何被用来模拟这些数据结构的，而且每一步操作的图解都能与代码的执行过程相互印证。这本书在解释动态规划和回溯等高级概念时，也采用了类似的图解和代码结合的方式，这让原本在我看来非常抽象的算法变得触手可及。我感觉这本书让我真正掌握了数据结构的核心思想，而不是死记硬背。

评分☆☆☆☆☆

好书，值得学习。

评分☆☆☆☆☆

内容还可以，但有好多细节有待改进，如有些代码出现些小瑕疵，可能是为了赶进度，有些匆忙。

评分☆☆☆☆☆

书收到了，质量很不错，内容也很丰富

评分☆☆☆☆☆

快递惨遭揉拧 还好没破

评分☆☆☆☆☆

书还没看，物流很快。。。

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

快递惨遭揉拧 还好没破

评分☆☆☆☆☆

图文并茂比较生动，有很多例子

评分☆☆☆☆☆

书不错，相信京东自营的产品，一直买自营的产品