数据结构 Python语言描述 [美] Kenneth A. Lambert 兰伯特 97 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] Kenneth A. Lambert 兰伯 著

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店铺： 博远慧达图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115464613

商品编码：27378642163

包装：平装-胶订

出版时间：2017-12-01

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基本信息

书名:数据结构 Python语言描述

定价：69.00元

售价：40.02元,便宜28.98元,折扣58

作者: Kenh A. Lambert 兰伯特

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2017-12-01

ISBN：9787115464613

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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不管你是程序设计爱好者、计算机专业的学生还是一位专业程序员，本书都是你通过Python编程语言学习面向对象设计和数据结构的不错的入门教程。通过清晰的示例、按部就班的讲解以及众多实用的练习，本书教你通过Python理解并使用数据结构。● 使用多态和继承来设计集合类；● 集合接口的多个实现；● 不同的集合实现的时间 空间代价分析。

内容提要

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在计算机科学中，数据结构是一门进阶性课程，概念抽象，难度较大。Python语言的语法简单，交互性强。用Python来讲解数据结构等主题，比C语言等实现起来更为容易，更为清晰。《数据结构 Python语言描述》第1章简单介绍了Python语言的基础知识和特性。第2章到第4章对抽象数据类型、数据结构、复杂度分析、数组和线性链表结构进行了详细介绍，第5章和第6章重点介绍了面向对象设计的相关知识、第5章包括接口和实现之间的重点差异、多态以及信息隐藏等内容，第6章主要讲解继承的相关知识，第7章到第9章以栈、队列和列表为代表，介绍了线性集合的相关知识。第10章介绍了各种树结构，第11章讲解了集和字典的相关内容，第12章介绍了图和图处理算法。每章*后，还给出了复习题和案例学习，帮助读者巩固和思考。《数据结构 Python语言描述》不仅适合高等院校计算机专业师生阅读，也适合对Python感兴趣的读者和程序员阅读。

目录

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作者介绍

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Kenh A .Lambert是华盛顿与李大学的计算机科学教授和系主任。他教授编程课程30 年 ，并且是计算机科学教育的积极研究者。Lambert编著以及与人合著了一共2 5 本教材，包括与Douglas Nance和Thomas Naps编写的一系列C 入门教材，与Martin Osbor ne编写的一系列Java入门教材， 以及一系列Python入门教材。他还是《Easy GUI Progr amming in Python》的作者。

文摘

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序言

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探索数据世界的基石：算法与抽象的奥秘 在信息爆炸的时代，理解和驾驭海量数据的能力已成为一项核心竞争力。从搜索引擎的精准匹配，到社交网络的动态推荐，再到人工智能的深度学习，一切的背后都离不开高效的数据组织和处理方式。本书将带您深入探究数据结构这一计算机科学的基石概念，为您揭示数据如何在计算机内存中以最优化的形式组织起来，以及如何通过精巧的算法对其进行高效的操作。我们将以Python这门简洁而强大的编程语言为载体，通过丰富详实的实例和清晰易懂的讲解，让您不仅掌握理论知识，更能亲手实践，构建出解决实际问题的强大工具。 数据结构：连接逻辑与实现的桥梁 数据结构并非仅仅是抽象的理论，它是连接问题逻辑描述与具体计算机实现的关键桥梁。如同建筑师在设计一座宏伟建筑之前，需要仔细规划好每一块砖石的摆放位置和承重关系，程序员在解决复杂问题时，也必须先选择合适的数据结构来存储和组织数据。不同的数据结构在存储效率、查询速度、插入和删除操作的便捷性等方面各有优劣，选择恰当的数据结构能够显著提升程序的性能，减少资源消耗，甚至直接决定问题的可行性。 本书将从最基础的线性结构开始，逐步深入到更复杂的非线性结构，带您领略数据组织的多样性与智慧。 线性结构：有序的序列与高效的访问 数组 (Array)： 作为最基本的数据结构，数组以连续的内存空间存储同类型元素，提供了直接通过索引访问元素的强大能力。我们将探讨固定大小数组的优势与局限，以及动态数组（如Python的列表）如何通过自动扩容机制克服大小限制，实现灵活性。理解数组的内存模型，对于理解其他数据结构以及优化算法至关重要。我们将讨论数组的遍历、查找、插入和删除操作的时间复杂度，以及在特定场景下的应用，例如实现查找表或作为其他更复杂数据结构的底层支撑。 链表 (Linked List)： 与数组的连续存储不同，链表通过节点间的指针连接，提供了动态的内存分配和灵活的插入/删除能力。我们将详细介绍单向链表、双向链表和循环链表，深入理解每个节点包含数据和指向下一个（或前一个）节点的指针的设计。链表的优势在于其在表头或中间插入/删除元素的常数时间复杂度，这在某些应用场景下是数组无法比拟的。我们将通过Python代码实现这些链表结构，并演示如何在链表上执行各种基本操作，如查找、插入、删除、反转等，并分析其时间与空间复杂度。 栈 (Stack)： 遵循“后进先出”（LIFO）原则的栈，如同堆叠的盘子，最后放入的元素最先被取出。栈在函数调用、表达式求值、括号匹配等众多算法中扮演着核心角色。我们将探讨栈的两种主要实现方式：基于数组（列表）的实现和基于链表的实现，分析它们各自的优缺点。我们将通过实际例子，如解析算术表达式、实现浏览器历史记录的“后退”功能，来展示栈的强大应用。 队列 (Queue)： 与栈的LIFO原则相反，队列遵循“先进先出”（FIFO）原则，如同排队等候服务。队列在任务调度、广度优先搜索（BFS）、缓存管理等领域应用广泛。我们将介绍队列的接口操作，如入队（enqueue）和出队（dequeue），并同样考察其基于数组和链表的实现。我们将通过模拟排队系统、实现打印机队列等场景，来加深对队列的理解。 非线性结构：多维度的信息组织与高效检索 树 (Tree)： 树形结构以分层的方式组织数据，一个节点可以有零个或多个子节点，而只有一个根节点。树结构在文件系统、数据库索引、解析语法树等方面有着极其广泛的应用。 二叉树 (Binary Tree)： 作为树的最基本形式，二叉树的每个节点最多有两个子节点（左子节点和右子节点）。我们将深入学习二叉树的遍历方式（前序、中序、后序），这是理解和处理树结构的关键。 二叉搜索树 (Binary Search Tree, BST)： BST是一种特殊的二叉树，其左子树中所有节点的值都小于根节点的值，右子树中所有节点的值都大于根节点的值。这使得BST在查找、插入和删除操作上具有很高的效率（平均情况下为O(log n)）。我们将详细讲解BST的构建、查找、插入、删除操作，并探讨其性能受树平衡程度影响的问题。 平衡二叉搜索树 (Balanced Binary Search Tree)： 为了解决普通BST可能退化成链表导致性能下降的问题，我们引入了平衡二叉搜索树的概念，如AVL树和红黑树。它们通过引入旋转等机制，保证树的高度维持在对数级别，从而确保操作的O(log n)时间复杂度。虽然本书可能不会深入到AVL树和红黑树的完整实现细节，但我们会强调平衡的重要性以及它们在实际应用中的价值。 堆 (Heap)： 堆是一种特殊的完全二叉树，通常用于实现优先队列。它分为最大堆（父节点的值大于等于子节点）和最小堆（父节点的值小于等于子节点）。堆的插入和删除操作都能在O(log n)时间内完成，而查找最大（或最小）元素更是O(1)操作。我们将讲解堆的构建、插入、删除最大/最小元素等操作，并演示如何利用堆实现堆排序和优先队列。 图 (Graph)： 图由一组顶点（节点）和连接这些顶点的边组成，是描述对象之间关系的强大工具。从社交网络中的人际关系，到城市交通线路，再到网络路由，图结构无处不在。我们将介绍图的表示方法，包括邻接矩阵和邻接表，并分析它们各自的优劣。 图的遍历算法： 广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS）是图的两大基本遍历算法，它们能够系统地访问图中的所有顶点，并被广泛应用于路径查找、连通分量分析等问题。我们将通过Python代码实现这两种算法，并讲解它们在迷宫求解、社交网络分析等场景中的应用。 图的路径算法： 除了遍历，我们还会初步接触一些图的路径问题，如最短路径问题。虽然不会深入到Dijkstra算法或Floyd-Warshall算法的复杂实现，但我们会点明这些问题的存在以及图结构在解决它们中的核心作用。 算法：驾驭数据结构的智能引擎 数据结构为数据的组织提供了骨架，而算法则是赋予这些数据生命和智能的引擎。算法是解决问题的一系列明确的指令，它描述了如何一步步地处理数据以达到预期的结果。本书将始终将数据结构与算法紧密结合，在介绍每种数据结构的同时，深入探讨与之相关的经典算法。 查找算法： 在海量数据中快速定位目标是常见的需求。我们将从简单的线性查找开始，然后深入到二分查找，探讨它在有序数据集上的惊人效率。理解查找算法的时间复杂度，是优化搜索过程的关键。 排序算法： 无论是为了方便查找，还是为了分析数据趋势，排序都是一项基础而重要的操作。我们将介绍多种排序算法，如冒泡排序、选择排序、插入排序，理解它们的实现原理和效率。在此基础上，我们将进一步探讨更高效的排序算法，如归并排序和快速排序，理解它们如何利用分治策略来达到O(n log n)的时间复杂度。 递归与分治： 递归是一种强大的编程范式，它通过将问题分解为更小的、相似的子问题来解决。许多数据结构和算法（如树的遍历、快速排序、归并排序）都天然地适合用递归来描述。分治策略则是将一个大问题分解成若干个小问题，然后分别解决这些小问题，最后再将它们的解组合起来，形成大问题的解。我们将通过生动的例子，让您深刻理解递归的原理和分治思想的威力。 复杂度分析： 理解算法的效率至关重要。我们将引入时间复杂度和空间复杂度的概念，并学习如何使用大O表示法来描述算法的性能。这不仅能帮助您评估不同算法的优劣，更能指导您写出更高效、更节省资源的程序。 Python语言的强大支持 Python以其简洁的语法、丰富的库和面向对象的特性，成为学习数据结构和算法的理想语言。本书将充分利用Python的优势： 清晰的语法： Python的易读性让我们可以专注于数据结构和算法本身的逻辑，而不会被繁琐的语法细节所困扰。 动态类型： Python的动态类型使得实现和实验各种数据结构变得更加便捷。 强大的内置数据结构： Python的列表（list）、字典（dict）、集合（set）等内置数据结构本身就是对常见数据结构的封装，为我们学习和实现更复杂的数据结构提供了良好的基础。 面向对象编程： 利用Python的类（class）和对象（object）机制，我们可以清晰地定义和实现各种数据结构，使其更具模块化和可复用性。 为何要学习数据结构与算法？ 掌握数据结构与算法，不仅仅是为了通过技术面试，更是为了在面对复杂问题时，能够拥有更清晰的思路、更高效的解决方案。它能够： 提升编程能力： 深刻理解数据结构和算法，能够让您写出更优雅、更高效、更易于维护的代码。 解决复杂问题： 许多看似棘手的问题，都可以通过恰当的数据结构和算法得到有效的解决。 理解底层原理： 了解数据结构和算法，有助于您理解计算机科学的深层原理，从而更好地掌握更高级的技术。 应对未来挑战： 随着技术的发展，数据量的不断增大，高效处理数据将成为核心竞争力。 本书的目标是为您构建一个坚实的数据结构与算法基础，让您能够自信地驾驭海量数据，构建出更智能、更强大的应用程序。我们将循序渐进，从易到难，并通过大量的代码示例和练习，确保您能够真正掌握所学知识，并将其应用于实践。准备好踏上这段精彩的数据探索之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

从一个资深程序员的角度来看，这本书的价值在于其“重温与升华”的功效。虽然我对数据结构并不陌生，但总感觉在某些细节上不够扎实，尤其是在处理边缘情况和边界条件时不够自信。这本书以一种近乎“教科书式”的严谨性，重新梳理了每一个核心概念，并用Python的简洁性进行了验证。它对数据结构内部机制的“黑箱”进行了清晰的揭示，让我得以重新审视自己过去依赖于库函数却从未深究过的底层逻辑。比如，对于B树和B+树的讲解，它没有止步于概念描述，而是细致地模拟了插入和删除操作如何影响树的平衡，这对于理解数据库索引的性能至关重要。这本书不是那种只教你“如何做”的书，它更注重让你明白“为什么”要这么做，这种深入骨髓的理解，远比死记硬背代码片段要宝贵得多，它真正提升了我的工程素养。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我一开始有点担心使用Python来讲解数据结构会不会削弱其底层原理的深度，毕竟Python的高级特性有时会掩盖掉一些底层细节。然而，这本书完全打消了我的疑虑。作者非常聪明地利用了Python的特性，比如类的封装和面向对象的思想，来优雅地构建和实现各种数据结构，这本身就是一种教学上的创新。它不是把C++中的指针操作硬塞进Python，而是展示了如何在更现代、更高级的语言环境中，用更清晰、更少冗余代码的方式来实现相同的功能和逻辑。通过这本书，我不仅巩固了对栈、队列、堆等基本结构的理解，还对图算法，尤其是最短路径问题，有了更深刻的认识。书中对这些算法的迭代优化过程描述得淋漓尽致，让我体会到编程中的“美学”——即用最简洁的结构实现最强大的功能。这对于我这种习惯了写“面条式”代码的初学者来说，简直是一次醍醐灌顶的教训。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受就是如沐春风，它彻底颠覆了我对技术教材的刻板印象。以往我接触的很多技术书籍，要么过于学术化，要么就是代码示例太简单，无法真正反映工程中的复杂性。而这本恰到好处地找到了一个平衡点。作者在介绍每一种数据结构时，都会深入探讨其时间复杂度和空间复杂度，这部分内容处理得非常细致和严谨，但又不失清晰度。我特别喜欢它在比较不同算法优劣时所展现出的那种洞察力，能够清晰地指出在何种场景下使用哪种结构是最优解。举个例子，在讲解哈希表时，它不仅讲了如何解决冲突，还深入剖析了不同冲突解决策略对性能的影响，这对于我后续在实际项目中选择合适的缓存机制大有裨益。这本书的排版和图示也做得非常出色，一些关键步骤的流程图绘制得非常直观，极大地辅助了我的理解，让我能够快速地将抽象概念可视化。

评分☆☆☆☆☆

我是一个比较注重实战效果的学习者，如果一本书只是停留在理论层面，对我来说价值有限。幸运的是，这本教材在理论深度和实践应用之间架起了一座坚实的桥梁。它提供的所有代码示例都是可以直接运行和测试的，而且质量非常高，几乎可以作为我未来项目中的参考模板。我特别欣赏书中对算法性能分析的部分，它不仅仅是给出了大O表示法，还辅以了一些实际运行时间的对比，这让抽象的“快慢”概念变得可以量化和感知。例如，在讲解排序算法时，它对比了插入排序、归并排序和快速排序在不同规模数据集上的表现差异，这种对比非常直观，有助于建立起对算法效率的直觉判断。这本书的内容组织逻辑性极强，每一章的知识点都承接前一章，形成了一个完整的知识体系，很少出现“为了讲解这个不得不先讲那个”的生硬跳转，读起来行云流水，一气呵成。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是打开了我对编程世界新的一扇窗户！我记得我刚开始接触数据结构的时候，感觉那些抽象的概念就像是天书一样难以理解，什么链表、树、图，听起来都那么遥不可及。但是这本书的叙述方式非常平易近人，它不是那种冷冰冰的理论堆砌，而是通过非常生动具体的例子，将复杂的算法和数据结构一步步拆解开来。特别是它对Python语言特性的巧妙运用，让我看到了理论与实践结合的完美范例。比如，讲解递归时，作者并没有直接抛出数学定义，而是通过一个实际问题，比如如何高效地进行树的遍历，来引出递归的概念，然后再用Python代码实现，这种教学方式非常符合我的学习习惯。我以前总觉得学习数据结构就是为了应付面试，但读完这本书后，我发现它真正的价值在于培养一种结构化的思维方式，这对于任何一个想要在软件开发领域走得更远的人来说都是至关重要的基石。它让我明白了，好的代码不仅仅是能运行，更重要的是它背后的结构是否高效、合理。