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吴灿铭著 著

图书标签:

• 数据结构
• Python
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• 算法
• 编程
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店铺： 文轩网少儿专营店

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302495321

商品编码：27498190059

出版时间：2018-04-01

作  者:吴灿铭 著 定  价:79 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2018年04月01日 页  数:411 装  帧:平装 ISBN:9787302495321 ●第1章 数据结构导论 1
●1.1 数据结构的定义 2
●1.1.1 数据与信息 2
●1.1.2 数据的特性 3
●1.1.3 数据结构的应用 3
●1.2 算法 5
●1.3 认识程序设计 7
●1.3.1 程序开发流程 8
●1.3.2 结构化程序设计 8
●1.3.3 面向对象程序设计 9
●1.4 算法性能分析 11
●1.4.1 Big-Oh 12
●1.4.2 Ω 15
●1.4.3 θ 15
●【课后习题】 15
●第2章 数组结构 17
●2.1 线性表简介 18
●2.2 认识数组 19
●2.2.1 二维数组 21
●2.2.2 三维数组 25
●部分目录

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。 吴灿铭 著 吴灿铭，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。

探索代码的内在逻辑：一本关于数据结构与算法的深度解析 在信息爆炸的时代，高效地组织、存储和处理数据已成为一项核心技能。无论是构建复杂的软件系统，还是优化现有的应用程序性能，理解数据结构与算法的原理都至关重要。本书旨在为读者提供一个深入且易于理解的学习体验，揭示隐藏在各种编程语言背后的数据组织方式和解决问题的策略。我们将从最基础的概念出发，循序渐进地引导读者掌握那些在计算机科学领域久负盛名的数据结构，并深入探讨与之匹配的高效算法。 第一部分：数据结构的基石——构建信息的骨架 本部分将为读者打下坚实的数据结构基础，我们将从最基本的线性结构开始，逐步过渡到更复杂、更抽象的非线性结构。 数组（Array）与链表（Linked List）： 我们将首先审视数组，它是一种将相同类型的数据元素连续存储在内存中的数据结构。我们会讨论数组的优点，如快速的随机访问（通过索引），以及其固有的缺点，比如固定的大小限制以及在插入和删除元素时可能产生的性能开销。随后，我们将介绍链表，这是一种更加灵活的线性数据结构，其中元素（节点）包含数据本身以及指向下一个节点的指针。我们会详细分析单向链表、双向链表和循环链表，理解它们各自的特点，以及如何在不同场景下选择最合适的链表类型。重点将放在链表的插入、删除操作的效率分析，以及与数组在内存分配和访问模式上的显著差异。 栈（Stack）与队列（Queue）： 这两种数据结构都基于“后进先出”（LIFO）和“先进先出”（FIFO）的原则，它们在实际应用中扮演着至关重要的角色。我们会深入讲解栈的应用，例如函数调用栈、表达式求值和括号匹配问题，理解其“push”和“pop”操作的本质。接着，我们将探讨队列，从简单的队列到循环队列，理解其在任务调度、广度优先搜索（BFS）等算法中的应用，以及“enqueue”和“dequeue”操作的流程。 哈希表（Hash Table）： 哈希表是实现高效查找、插入和删除操作的强大工具。我们将从散列函数（Hashing Function）的概念入手，理解如何将任意键映射到存储桶（Bucket）中的索引。我们会详细讨论各种散列函数的设计原则，以及解决冲突（Collision）的方法，例如链地址法（Separate Chaining）和开放寻址法（Open Addressing，包括线性探测、二次探测和双重散列）。通过实例分析，读者将深刻理解哈希表为何能在平均 O(1) 的时间内完成操作，以及在最坏情况下的性能表现。 树（Tree）： 树是一种分层的非线性数据结构，它在表示层次关系的数据方面具有天然的优势。我们会从树的基本概念，如根节点、父节点、子节点、叶节点等开始，然后重点介绍二叉树（Binary Tree）。我们会详细讲解二叉搜索树（Binary Search Tree, BST），理解其有序性以及在查找、插入、删除操作中的应用。进一步，我们将深入探讨平衡二叉搜索树，如 AVL 树和红黑树（Red-Black Tree），理解它们如何通过旋转和着色等机制来保证树的平衡，从而维持对数时间复杂度的操作。我们还将介绍堆（Heap），包括最大堆和最小堆，以及它们在优先队列（Priority Queue）和堆排序（Heap Sort）中的应用。 图（Graph）： 图是最通用的数据结构之一，用于表示对象之间的连接关系。我们会介绍图的基本术语，如顶点（Vertex）、边（Edge）、有向图（Directed Graph）、无向图（Undirected Graph）以及加权图（Weighted Graph）。我们将重点讲解图的两种表示方法：邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List），分析它们各自的优缺点以及在不同场景下的适用性。 第二部分：算法的智慧——解决问题的精妙之道 掌握了数据结构，我们便拥有了存储和组织信息的“容器”。而算法，则是利用这些容器来高效解决问题的“方法”。本部分将带领读者领略各种经典算法的设计思想和实现技巧。 排序算法（Sorting Algorithms）： 排序是数据处理中最基本且重要的操作之一。我们将从简单的排序算法入手，如冒泡排序（Bubble Sort）、选择排序（Selection Sort）和插入排序（Insertion Sort），理解它们的工作原理和时间复杂度。随后，我们将深入探讨更高效的排序算法，如归并排序（Merge Sort）和快速排序（Quick Sort），理解分治（Divide and Conquer）策略在其中的核心作用，并分析它们的平均和最坏情况时间复杂度。我们还将介绍堆排序（Heap Sort），以及计数排序（Counting Sort）和基数排序（Radix Sort）等非比较排序算法，理解它们在特定条件下的优势。 搜索算法（Searching Algorithms）： 在大量数据中查找特定元素是另一项基本任务。除了前面提到的哈希表和二叉搜索树自带的查找功能，我们还将详细讲解线性搜索（Linear Search）和二分搜索（Binary Search）。我们会深入分析二分搜索的工作原理，以及其对已排序数组的要求，并理解其对数时间复杂度的优越性。 图算法（Graph Algorithms）： 图算法的应用极为广泛，从网络路由到社交网络分析，无处不在。我们将详细讲解图的遍历算法，包括广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）。我们会分析它们在查找连通分量、拓扑排序等问题中的应用。接着，我们将深入探讨最短路径算法，如迪杰斯特拉算法（Dijkstra's Algorithm）和弗洛伊德-沃肖尔算法（Floyd-Warshall Algorithm），理解它们如何找到图中两个顶点之间的最短路径，以及在不同图结构下的适用性。我们还将介绍最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）算法，如普里姆算法（Prim's Algorithm）和克鲁斯卡尔算法（Kruskal's Algorithm），理解如何构建一个连接所有顶点的最小权重的树。 分治算法（Divide and Conquer Algorithms）： 分治是一种强大的算法设计范式，它将一个复杂问题分解成若干个规模更小的相同或相似的子问题，然后递归地解决这些子问题，最后将子问题的解合并起来，得到原问题的解。除了前面提到的排序算法，我们将通过其他经典案例，如汉诺塔（Tower of Hanoi）问题，来加深对分治思想的理解。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 贪心算法是一种在每一步选择当前看起来最优的解，从而希望最终得到全局最优解的算法。我们将通过背包问题（Knapsack Problem）和活动选择问题（Activity Selection Problem）等例子，来理解贪心算法的设计思想，并分析其适用条件以及可能遇到的局部最优与全局最优不符的情况。 动态规划（Dynamic Programming, DP）： 动态规划是解决具有重叠子问题和最优子结构性质的复杂问题的一种强大技术。我们将从斐波那契数列（Fibonacci Sequence）的计算入手，逐步引入备忘录法（Memoization）和自底向上（Bottom-up）的迭代方法。我们将深入讲解背包问题、最长公共子序列（Longest Common Subsequence, LCS）和硬币找零（Coin Change）问题等经典动态规划问题，帮助读者掌握识别和构建动态规划解法的技巧。 本书的学习方法与特色： 本书注重理论与实践相结合，每一章都将包含清晰的图解和详细的伪代码或实际代码示例，帮助读者直观理解抽象的概念。我们不局限于单一编程语言，而是强调数据结构和算法的通用原理，读者可以根据自己的喜好和需求，将学到的知识应用到各种编程环境中。 可视化理解： 通过大量的图例和示意图，我们将数据结构在内存中的表示、算法执行过程中的状态变化形象地展示出来，让读者能够“看见”代码的运行。 循序渐进的难度： 从最基础的概念开始，逐步引入更复杂的算法和数据结构，确保读者能够扎实地掌握每一阶段的知识。 精炼的代码实现： 提供清晰、简洁且易于理解的代码实现，帮助读者将理论知识转化为实际操作。 深入的复杂度分析： 每一项操作和算法都会进行详细的时间和空间复杂度分析，培养读者对算法效率的敏感度。 实际应用案例： 结合实际的工程问题，展示数据结构和算法在解决真实世界挑战中的重要性。 通过本书的学习，读者将能够： 深刻理解 各种基本和高级数据结构的内部工作原理。 熟练掌握 常见算法的设计思想和实现方法。 培养 分析和优化算法性能的能力。 提升 解决复杂计算问题的能力。 为 进一步深入学习计算机科学的更高级主题奠定坚实基础。 无论您是计算机科学专业的学生，还是希望提升编程技能的开发者，亦或是对计算机原理充满好奇的爱好者，本书都将是您学习数据结构与算法的理想指南。让我们一起踏上这段探索代码内在逻辑的旅程，掌握构建高效、健壮软件的核心密码。

评分☆☆☆☆☆

这本书就像是我的编程启蒙老师，让我这个对数据结构一窍不通的新手，也能在学习过程中找到乐趣和方向。我一直觉得数据结构听起来就很枯燥，像是需要死记硬背的公式和算法，但《图解数据结构：使用 Python》这本书完全颠覆了我的想法。作者用非常生动形象的比喻，将抽象的概念具象化，比如用链表来比喻火车的车厢，用栈来比喻叠放的盘子，这些都让我印象深刻，一点也不会感到乏味。而且，书中穿插的Python代码示例，简直是点睛之笔。我本身对Python就有点基础，看到书中用Python实现各种数据结构，感觉学习过程瞬间变得“可操作”起来，不再是纸上谈兵。我喜欢它循序渐进的讲解方式，从最基础的数组、链表，到后面复杂的树、图，每一步都讲解得非常透彻。每一个新的数据结构引入时，它都会先说明这个数据结构的应用场景，然后解释其工作原理，最后给出Python代码实现，并分析时间复杂度和空间复杂度。这种结构清晰、逻辑严谨的学习路径，让我能够扎实地掌握每一个知识点，并且能够举一反三。甚至在一些我感到困惑的算法部分，书中的图解也总能帮助我快速理解。它不是那种堆砌大量理论的教材，而是更侧重于“理解”，让我能真正明白“为什么”以及“怎么做”。

评分☆☆☆☆☆

作为一名需要处理大量数据的开发者，对数据结构的理解和熟练运用是我工作的核心竞争力。《图解数据结构：使用 Python》这本书，无异于给我打开了一扇新的大门。这本书的“图解”部分做得非常出色，它能够将一些抽象的概念，比如递归、分治算法等，通过简洁而富有洞察力的图示，变得清晰可见。我尤其喜欢书中关于“图”的讲解，无论是深度优先搜索还是广度优先搜索，书中的图示都能够非常直观地展现遍历的过程，让我一下子就明白了算法的精髓，避免了在代码中迷失方向。Python代码的引入也非常及时和恰当，它不是那种“为了用Python而用Python”的示例，而是真正地利用Python的特性来优雅地实现数据结构。例如，在讲到“堆”的时候，书中不仅给出了最小堆和最大堆的实现，还解释了如何利用Python的heapq模块来高效地完成相关操作，这对我实际开发工作非常有帮助。这本书的优点在于，它不仅仅停留在理论层面，而是真正地将理论与实践结合起来，让我能够学以致用。它让我对如何选择合适的数据结构来优化算法和提高代码效率有了更深刻的认识，也让我对Python在数据结构领域的应用有了更广泛的视野。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始买这本书，我并没有抱太大的期望，只是觉得“图解”和“Python”这两个词比较吸引我，想看看能不能作为一本快速入门的参考书。然而，它给我的惊喜程度远远超出了预期。这本书的写作风格非常“接地气”，没有使用太多生僻的术语，即使是一些比较难以理解的概念，作者也能用非常生动形象的语言来解释，让我这种非计算机专业背景的读者也能轻松理解。我印象最深刻的是关于“哈希表”的那一部分，作者用生活中的“电话簿”来类比，瞬间就让我明白了哈希冲突和解决方法的重要性。书中提供的Python代码，我都有尝试着在自己的电脑上运行和调试，发现代码的质量非常高，清晰易懂，而且可以直接拿来应用。最重要的是，这本书让我认识到，学习数据结构并不是一件枯燥无味的事情，而是一个充满逻辑美和创造力的过程。它不仅仅是教你如何实现，更重要的是引导你去思考“为什么”要这样实现，以及“为什么”这种实现方式是高效的。这本书的结构设计也很合理，每一章都像是一个独立的单元，但又前后呼应，形成一个完整的知识体系。读完这本书，我对数据结构有了全新的认识，也对用Python解决实际问题有了更强的信心。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在准备技术面试的学生，对数据结构和算法的掌握程度是我最头疼的问题。在看了市面上的一些书后，我发现很多书要么过于理论化，要么代码示例晦涩难懂，让我很难找到学习的突破口。直到我遇到了《图解数据结构：使用 Python》。这本书给我最大的惊喜在于它“图解”这个词名副其实。我尤其喜欢书中关于树和图的讲解，那些精美的图示，将复杂的节点连接、遍历过程展现得淋漓尽致，我仿佛能看到数据在其中流动，这比单纯看文字描述要直观太多了。它不仅仅是画几张图，而是通过图来引导你理解算法的逻辑。比如在讲二叉搜索树的插入和删除时，书中通过一系列动态的图示，清晰地展示了节点位置的调整过程，这让我一下子就掌握了核心要领。Python代码的运用也很巧妙，它没有直接抛出完整的代码，而是逐步构建，让你看到每一步逻辑是如何转化为代码的。这种“庖丁解牛”式的讲解方式，让我从宏观上理解了数据结构的整体框架，再到微观上掌握了具体的实现细节。这本书给我最大的价值在于，它让我能够自信地面对面试中关于数据结构和算法的问题，不再感到心虚。我甚至在写代码的时候，都会时不时地脑海里浮现出书中的图示，帮助我构思算法。

评分☆☆☆☆☆

我之前在学习数据结构的时候，经常会遇到一个瓶颈：知道有这个数据结构，也大致知道它的名字，但具体是怎么工作的，为什么要用它，以及如何用代码实现，都一知半解。市面上很多书籍要么过于学术化，让人望而却步；要么代码过于精简，缺乏必要的解释。《图解数据结构：使用 Python》这本书恰恰解决了我的痛点。它最让我欣赏的一点是，它在讲解每个数据结构时，都会先描述一个实际的应用场景，然后通过非常形象的“图解”来展示这个数据结构是如何工作的，接着才给出Python代码实现。比如讲到“队列”时，它会用排队买票的场景来引入，然后用图示一步步展示元素的入队和出队过程，最后给出Python的deque实现，并解释其效率。这种从宏观到微观，从应用到实现的讲解方式，让我学起来非常有条理。而且，书中提供的Python代码，不仅实现功能，还加入了注释，解释了关键部分的逻辑，这对于我这样的初学者来说，简直是福音。它让我不再是死记硬背，而是真正理解了每个数据结构背后的思想和原理。这本书的价值在于，它不仅仅是知识的传授，更是一种学习方法的引导，让我能够更高效、更深入地学习数据结构。