數據結構 Python語言描述 [美] Kenneth A. Lambert 蘭伯特 97 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Kenneth A. Lambert 蘭伯 著

圖書標籤:

• 數據結構
• Python
• 算法
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• 蘭伯特
• 教材
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• 高等教育
• 英文原版
• 經典教材

店鋪： 博遠慧達圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115464613

商品編碼：27378642163

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-12-01

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基本信息

書名:數據結構 Python語言描述

定價：69.00元

售價：40.02元,便宜28.98元,摺扣58

作者: Kenh A. Lambert 蘭伯特

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2017-12-01

ISBN：9787115464613

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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不管你是程序設計愛好者、計算機專業的學生還是一位專業程序員，本書都是你通過Python編程語言學習麵嚮對象設計和數據結構的不錯的入門教程。通過清晰的示例、按部就班的講解以及眾多實用的練習，本書教你通過Python理解並使用數據結構。● 使用多態和繼承來設計集閤類；● 集閤接口的多個實現；● 不同的集閤實現的時間 空間代價分析。

內容提要

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在計算機科學中，數據結構是一門進階性課程，概念抽象，難度較大。Python語言的語法簡單，交互性強。用Python來講解數據結構等主題，比C語言等實現起來更為容易，更為清晰。《數據結構 Python語言描述》第1章簡單介紹瞭Python語言的基礎知識和特性。第2章到第4章對抽象數據類型、數據結構、復雜度分析、數組和綫性鏈錶結構進行瞭詳細介紹，第5章和第6章重點介紹瞭麵嚮對象設計的相關知識、第5章包括接口和實現之間的重點差異、多態以及信息隱藏等內容，第6章主要講解繼承的相關知識，第7章到第9章以棧、隊列和列錶為代錶，介紹瞭綫性集閤的相關知識。第10章介紹瞭各種樹結構，第11章講解瞭集和字典的相關內容，第12章介紹瞭圖和圖處理算法。每章*後，還給齣瞭復習題和案例學習，幫助讀者鞏固和思考。《數據結構 Python語言描述》不僅適閤高等院校計算機專業師生閱讀，也適閤對Python感興趣的讀者和程序員閱讀。

目錄

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作者介紹

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Kenh A .Lambert是華盛頓與李大學的計算機科學教授和係主任。他教授編程課程30 年 ，並且是計算機科學教育的積極研究者。Lambert編著以及與人閤著瞭一共2 5 本教材，包括與Douglas Nance和Thomas Naps編寫的一係列C 入門教材，與Martin Osbor ne編寫的一係列Java入門教材， 以及一係列Python入門教材。他還是《Easy GUI Progr amming in Python》的作者。

文摘

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序言

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探索數據世界的基石：算法與抽象的奧秘 在信息爆炸的時代，理解和駕馭海量數據的能力已成為一項核心競爭力。從搜索引擎的精準匹配，到社交網絡的動態推薦，再到人工智能的深度學習，一切的背後都離不開高效的數據組織和處理方式。本書將帶您深入探究數據結構這一計算機科學的基石概念，為您揭示數據如何在計算機內存中以最優化的形式組織起來，以及如何通過精巧的算法對其進行高效的操作。我們將以Python這門簡潔而強大的編程語言為載體，通過豐富詳實的實例和清晰易懂的講解，讓您不僅掌握理論知識，更能親手實踐，構建齣解決實際問題的強大工具。 數據結構：連接邏輯與實現的橋梁 數據結構並非僅僅是抽象的理論，它是連接問題邏輯描述與具體計算機實現的關鍵橋梁。如同建築師在設計一座宏偉建築之前，需要仔細規劃好每一塊磚石的擺放位置和承重關係，程序員在解決復雜問題時，也必須先選擇閤適的數據結構來存儲和組織數據。不同的數據結構在存儲效率、查詢速度、插入和刪除操作的便捷性等方麵各有優劣，選擇恰當的數據結構能夠顯著提升程序的性能，減少資源消耗，甚至直接決定問題的可行性。 本書將從最基礎的綫性結構開始，逐步深入到更復雜的非綫性結構，帶您領略數據組織的多樣性與智慧。 綫性結構：有序的序列與高效的訪問 數組 (Array)： 作為最基本的數據結構，數組以連續的內存空間存儲同類型元素，提供瞭直接通過索引訪問元素的強大能力。我們將探討固定大小數組的優勢與局限，以及動態數組（如Python的列錶）如何通過自動擴容機製剋服大小限製，實現靈活性。理解數組的內存模型，對於理解其他數據結構以及優化算法至關重要。我們將討論數組的遍曆、查找、插入和刪除操作的時間復雜度，以及在特定場景下的應用，例如實現查找錶或作為其他更復雜數據結構的底層支撐。 鏈錶 (Linked List)： 與數組的連續存儲不同，鏈錶通過節點間的指針連接，提供瞭動態的內存分配和靈活的插入/刪除能力。我們將詳細介紹單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶和循環鏈錶，深入理解每個節點包含數據和指嚮下一個（或前一個）節點的指針的設計。鏈錶的優勢在於其在錶頭或中間插入/刪除元素的常數時間復雜度，這在某些應用場景下是數組無法比擬的。我們將通過Python代碼實現這些鏈錶結構，並演示如何在鏈錶上執行各種基本操作，如查找、插入、刪除、反轉等，並分析其時間與空間復雜度。 棧 (Stack)： 遵循“後進先齣”（LIFO）原則的棧，如同堆疊的盤子，最後放入的元素最先被取齣。棧在函數調用、錶達式求值、括號匹配等眾多算法中扮演著核心角色。我們將探討棧的兩種主要實現方式：基於數組（列錶）的實現和基於鏈錶的實現，分析它們各自的優缺點。我們將通過實際例子，如解析算術錶達式、實現瀏覽器曆史記錄的“後退”功能，來展示棧的強大應用。 隊列 (Queue)： 與棧的LIFO原則相反，隊列遵循“先進先齣”（FIFO）原則，如同排隊等候服務。隊列在任務調度、廣度優先搜索（BFS）、緩存管理等領域應用廣泛。我們將介紹隊列的接口操作，如入隊（enqueue）和齣隊（dequeue），並同樣考察其基於數組和鏈錶的實現。我們將通過模擬排隊係統、實現打印機隊列等場景，來加深對隊列的理解。 非綫性結構：多維度的信息組織與高效檢索 樹 (Tree)： 樹形結構以分層的方式組織數據，一個節點可以有零個或多個子節點，而隻有一個根節點。樹結構在文件係統、數據庫索引、解析語法樹等方麵有著極其廣泛的應用。 二叉樹 (Binary Tree)： 作為樹的最基本形式，二叉樹的每個節點最多有兩個子節點（左子節點和右子節點）。我們將深入學習二叉樹的遍曆方式（前序、中序、後序），這是理解和處理樹結構的關鍵。 二叉搜索樹 (Binary Search Tree, BST)： BST是一種特殊的二叉樹，其左子樹中所有節點的值都小於根節點的值，右子樹中所有節點的值都大於根節點的值。這使得BST在查找、插入和刪除操作上具有很高的效率（平均情況下為O(log n)）。我們將詳細講解BST的構建、查找、插入、刪除操作，並探討其性能受樹平衡程度影響的問題。 平衡二叉搜索樹 (Balanced Binary Search Tree)： 為瞭解決普通BST可能退化成鏈錶導緻性能下降的問題，我們引入瞭平衡二叉搜索樹的概念，如AVL樹和紅黑樹。它們通過引入鏇轉等機製，保證樹的高度維持在對數級彆，從而確保操作的O(log n)時間復雜度。雖然本書可能不會深入到AVL樹和紅黑樹的完整實現細節，但我們會強調平衡的重要性以及它們在實際應用中的價值。 堆 (Heap)： 堆是一種特殊的完全二叉樹，通常用於實現優先隊列。它分為最大堆（父節點的值大於等於子節點）和最小堆（父節點的值小於等於子節點）。堆的插入和刪除操作都能在O(log n)時間內完成，而查找最大（或最小）元素更是O(1)操作。我們將講解堆的構建、插入、刪除最大/最小元素等操作，並演示如何利用堆實現堆排序和優先隊列。 圖 (Graph)： 圖由一組頂點（節點）和連接這些頂點的邊組成，是描述對象之間關係的強大工具。從社交網絡中的人際關係，到城市交通綫路，再到網絡路由，圖結構無處不在。我們將介紹圖的錶示方法，包括鄰接矩陣和鄰接錶，並分析它們各自的優劣。 圖的遍曆算法： 廣度優先搜索（BFS）和深度優先搜索（DFS）是圖的兩大基本遍曆算法，它們能夠係統地訪問圖中的所有頂點，並被廣泛應用於路徑查找、連通分量分析等問題。我們將通過Python代碼實現這兩種算法，並講解它們在迷宮求解、社交網絡分析等場景中的應用。 圖的路徑算法： 除瞭遍曆，我們還會初步接觸一些圖的路徑問題，如最短路徑問題。雖然不會深入到Dijkstra算法或Floyd-Warshall算法的復雜實現，但我們會點明這些問題的存在以及圖結構在解決它們中的核心作用。 算法：駕馭數據結構的智能引擎 數據結構為數據的組織提供瞭骨架，而算法則是賦予這些數據生命和智能的引擎。算法是解決問題的一係列明確的指令，它描述瞭如何一步步地處理數據以達到預期的結果。本書將始終將數據結構與算法緊密結閤，在介紹每種數據結構的同時，深入探討與之相關的經典算法。 查找算法： 在海量數據中快速定位目標是常見的需求。我們將從簡單的綫性查找開始，然後深入到二分查找，探討它在有序數據集上的驚人效率。理解查找算法的時間復雜度，是優化搜索過程的關鍵。 排序算法： 無論是為瞭方便查找，還是為瞭分析數據趨勢，排序都是一項基礎而重要的操作。我們將介紹多種排序算法，如冒泡排序、選擇排序、插入排序，理解它們的實現原理和效率。在此基礎上，我們將進一步探討更高效的排序算法，如歸並排序和快速排序，理解它們如何利用分治策略來達到O(n log n)的時間復雜度。 遞歸與分治： 遞歸是一種強大的編程範式，它通過將問題分解為更小的、相似的子問題來解決。許多數據結構和算法（如樹的遍曆、快速排序、歸並排序）都天然地適閤用遞歸來描述。分治策略則是將一個大問題分解成若乾個小問題，然後分彆解決這些小問題，最後再將它們的解組閤起來，形成大問題的解。我們將通過生動的例子，讓您深刻理解遞歸的原理和分治思想的威力。 復雜度分析： 理解算法的效率至關重要。我們將引入時間復雜度和空間復雜度的概念，並學習如何使用大O錶示法來描述算法的性能。這不僅能幫助您評估不同算法的優劣，更能指導您寫齣更高效、更節省資源的程序。 Python語言的強大支持 Python以其簡潔的語法、豐富的庫和麵嚮對象的特性，成為學習數據結構和算法的理想語言。本書將充分利用Python的優勢： 清晰的語法： Python的易讀性讓我們可以專注於數據結構和算法本身的邏輯，而不會被繁瑣的語法細節所睏擾。 動態類型： Python的動態類型使得實現和實驗各種數據結構變得更加便捷。 強大的內置數據結構： Python的列錶（list）、字典（dict）、集閤（set）等內置數據結構本身就是對常見數據結構的封裝，為我們學習和實現更復雜的數據結構提供瞭良好的基礎。 麵嚮對象編程： 利用Python的類（class）和對象（object）機製，我們可以清晰地定義和實現各種數據結構，使其更具模塊化和可復用性。 為何要學習數據結構與算法？ 掌握數據結構與算法，不僅僅是為瞭通過技術麵試，更是為瞭在麵對復雜問題時，能夠擁有更清晰的思路、更高效的解決方案。它能夠： 提升編程能力： 深刻理解數據結構和算法，能夠讓您寫齣更優雅、更高效、更易於維護的代碼。 解決復雜問題： 許多看似棘手的問題，都可以通過恰當的數據結構和算法得到有效的解決。 理解底層原理： 瞭解數據結構和算法，有助於您理解計算機科學的深層原理，從而更好地掌握更高級的技術。 應對未來挑戰： 隨著技術的發展，數據量的不斷增大，高效處理數據將成為核心競爭力。 本書的目標是為您構建一個堅實的數據結構與算法基礎，讓您能夠自信地駕馭海量數據，構建齣更智能、更強大的應用程序。我們將循序漸進，從易到難，並通過大量的代碼示例和練習，確保您能夠真正掌握所學知識，並將其應用於實踐。準備好踏上這段精彩的數據探索之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

說實話，我一開始有點擔心使用Python來講解數據結構會不會削弱其底層原理的深度，畢竟Python的高級特性有時會掩蓋掉一些底層細節。然而，這本書完全打消瞭我的疑慮。作者非常聰明地利用瞭Python的特性，比如類的封裝和麵嚮對象的思想，來優雅地構建和實現各種數據結構，這本身就是一種教學上的創新。它不是把C++中的指針操作硬塞進Python，而是展示瞭如何在更現代、更高級的語言環境中，用更清晰、更少冗餘代碼的方式來實現相同的功能和邏輯。通過這本書，我不僅鞏固瞭對棧、隊列、堆等基本結構的理解，還對圖算法，尤其是最短路徑問題，有瞭更深刻的認識。書中對這些算法的迭代優化過程描述得淋灕盡緻，讓我體會到編程中的“美學”——即用最簡潔的結構實現最強大的功能。這對於我這種習慣瞭寫“麵條式”代碼的初學者來說，簡直是一次醍醐灌頂的教訓。

評分☆☆☆☆☆

我是一個比較注重實戰效果的學習者，如果一本書隻是停留在理論層麵，對我來說價值有限。幸運的是，這本教材在理論深度和實踐應用之間架起瞭一座堅實的橋梁。它提供的所有代碼示例都是可以直接運行和測試的，而且質量非常高，幾乎可以作為我未來項目中的參考模闆。我特彆欣賞書中對算法性能分析的部分，它不僅僅是給齣瞭大O錶示法，還輔以瞭一些實際運行時間的對比，這讓抽象的“快慢”概念變得可以量化和感知。例如，在講解排序算法時，它對比瞭插入排序、歸並排序和快速排序在不同規模數據集上的錶現差異，這種對比非常直觀，有助於建立起對算法效率的直覺判斷。這本書的內容組織邏輯性極強，每一章的知識點都承接前一章，形成瞭一個完整的知識體係，很少齣現“為瞭講解這個不得不先講那個”的生硬跳轉，讀起來行雲流水，一氣嗬成。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我最大的感受就是如沐春風，它徹底顛覆瞭我對技術教材的刻闆印象。以往我接觸的很多技術書籍，要麼過於學術化，要麼就是代碼示例太簡單，無法真正反映工程中的復雜性。而這本恰到好處地找到瞭一個平衡點。作者在介紹每一種數據結構時，都會深入探討其時間復雜度和空間復雜度，這部分內容處理得非常細緻和嚴謹，但又不失清晰度。我特彆喜歡它在比較不同算法優劣時所展現齣的那種洞察力，能夠清晰地指齣在何種場景下使用哪種結構是最優解。舉個例子，在講解哈希錶時，它不僅講瞭如何解決衝突，還深入剖析瞭不同衝突解決策略對性能的影響，這對於我後續在實際項目中選擇閤適的緩存機製大有裨益。這本書的排版和圖示也做得非常齣色，一些關鍵步驟的流程圖繪製得非常直觀，極大地輔助瞭我的理解，讓我能夠快速地將抽象概念可視化。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是打開瞭我對編程世界新的一扇窗戶！我記得我剛開始接觸數據結構的時候，感覺那些抽象的概念就像是天書一樣難以理解，什麼鏈錶、樹、圖，聽起來都那麼遙不可及。但是這本書的敘述方式非常平易近人，它不是那種冷冰冰的理論堆砌，而是通過非常生動具體的例子，將復雜的算法和數據結構一步步拆解開來。特彆是它對Python語言特性的巧妙運用，讓我看到瞭理論與實踐結閤的完美範例。比如，講解遞歸時，作者並沒有直接拋齣數學定義，而是通過一個實際問題，比如如何高效地進行樹的遍曆，來引齣遞歸的概念，然後再用Python代碼實現，這種教學方式非常符閤我的學習習慣。我以前總覺得學習數據結構就是為瞭應付麵試，但讀完這本書後，我發現它真正的價值在於培養一種結構化的思維方式，這對於任何一個想要在軟件開發領域走得更遠的人來說都是至關重要的基石。它讓我明白瞭，好的代碼不僅僅是能運行，更重要的是它背後的結構是否高效、閤理。

評分☆☆☆☆☆

從一個資深程序員的角度來看，這本書的價值在於其“重溫與升華”的功效。雖然我對數據結構並不陌生，但總感覺在某些細節上不夠紮實，尤其是在處理邊緣情況和邊界條件時不夠自信。這本書以一種近乎“教科書式”的嚴謹性，重新梳理瞭每一個核心概念，並用Python的簡潔性進行瞭驗證。它對數據結構內部機製的“黑箱”進行瞭清晰的揭示，讓我得以重新審視自己過去依賴於庫函數卻從未深究過的底層邏輯。比如，對於B樹和B+樹的講解，它沒有止步於概念描述，而是細緻地模擬瞭插入和刪除操作如何影響樹的平衡，這對於理解數據庫索引的性能至關重要。這本書不是那種隻教你“如何做”的書，它更注重讓你明白“為什麼”要這麼做，這種深入骨髓的理解，遠比死記硬背代碼片段要寶貴得多，它真正提升瞭我的工程素養。