圖解數據結構:使用PYTHON pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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吳燦銘著 著

圖書標籤:

• 數據結構
• Python
• 圖解
• 算法
• 編程
• 計算機科學
• 入門
• 可視化
• 學習
• 教程

店鋪： 文軒網少兒專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302495321

商品編碼：27498190059

齣版時間：2018-04-01

作  者:吳燦銘 著 定  價:79 齣 版 社:清華大學齣版社 齣版日期:2018年04月01日 頁  數:411 裝  幀:平裝 ISBN:9787302495321 ●第1章 數據結構導論 1
●1.1 數據結構的定義 2
●1.1.1 數據與信息 2
●1.1.2 數據的特性 3
●1.1.3 數據結構的應用 3
●1.2 算法 5
●1.3 認識程序設計 7
●1.3.1 程序開發流程 8
●1.3.2 結構化程序設計 8
●1.3.3 麵嚮對象程序設計 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
●【課後習題】 15
●第2章 數組結構 17
●2.1 綫性錶簡介 18
●2.2 認識數組 19
●2.2.1 二維數組 21
●2.2.2 三維數組 25
●部分目錄

內容簡介

本書采用豐富的圖例來闡述基本概念，並以簡潔清晰的語言來詮釋重要的理論和算法，同時配閤完整的範例程序代碼，使讀者可以通過“實例+實踐”來熟悉數據結構。本書內容共9章，先從基本的數據結構概念開始介紹，再以Python語言來實現數組、堆棧、鏈錶、隊列、樹、圖、排序、查找等重要的數據結構。在附錄A提供瞭Python語言的快速入門，附錄B是使用Python語言實現數據結構程序時調試經驗的分享，附錄C則提供瞭所有課後習題的答案。 吳燦銘 著 吳燦銘，現任榮欽科技股份有限公司執行長，美國Rochester Institute of Technology計算機科學研究所畢業，長期從事信息教育及計算機圖書寫作的工作，計算機圖書著作包括計算器概論、數據結構、辦公室電子數據處理、互聯網等相關題材，並監製過多套遊戲以及教學軟件的研發。

探索代碼的內在邏輯：一本關於數據結構與算法的深度解析 在信息爆炸的時代，高效地組織、存儲和處理數據已成為一項核心技能。無論是構建復雜的軟件係統，還是優化現有的應用程序性能，理解數據結構與算法的原理都至關重要。本書旨在為讀者提供一個深入且易於理解的學習體驗，揭示隱藏在各種編程語言背後的數據組織方式和解決問題的策略。我們將從最基礎的概念齣發，循序漸進地引導讀者掌握那些在計算機科學領域久負盛名的數據結構，並深入探討與之匹配的高效算法。 第一部分：數據結構的基石——構建信息的骨架 本部分將為讀者打下堅實的數據結構基礎，我們將從最基本的綫性結構開始，逐步過渡到更復雜、更抽象的非綫性結構。 數組（Array）與鏈錶（Linked List）： 我們將首先審視數組，它是一種將相同類型的數據元素連續存儲在內存中的數據結構。我們會討論數組的優點，如快速的隨機訪問（通過索引），以及其固有的缺點，比如固定的大小限製以及在插入和刪除元素時可能産生的性能開銷。隨後，我們將介紹鏈錶，這是一種更加靈活的綫性數據結構，其中元素（節點）包含數據本身以及指嚮下一個節點的指針。我們會詳細分析單嚮鏈錶、雙嚮鏈錶和循環鏈錶，理解它們各自的特點，以及如何在不同場景下選擇最閤適的鏈錶類型。重點將放在鏈錶的插入、刪除操作的效率分析，以及與數組在內存分配和訪問模式上的顯著差異。 棧（Stack）與隊列（Queue）： 這兩種數據結構都基於“後進先齣”（LIFO）和“先進先齣”（FIFO）的原則，它們在實際應用中扮演著至關重要的角色。我們會深入講解棧的應用，例如函數調用棧、錶達式求值和括號匹配問題，理解其“push”和“pop”操作的本質。接著，我們將探討隊列，從簡單的隊列到循環隊列，理解其在任務調度、廣度優先搜索（BFS）等算法中的應用，以及“enqueue”和“dequeue”操作的流程。 哈希錶（Hash Table）： 哈希錶是實現高效查找、插入和刪除操作的強大工具。我們將從散列函數（Hashing Function）的概念入手，理解如何將任意鍵映射到存儲桶（Bucket）中的索引。我們會詳細討論各種散列函數的設計原則，以及解決衝突（Collision）的方法，例如鏈地址法（Separate Chaining）和開放尋址法（Open Addressing，包括綫性探測、二次探測和雙重散列）。通過實例分析，讀者將深刻理解哈希錶為何能在平均 O(1) 的時間內完成操作，以及在最壞情況下的性能錶現。 樹（Tree）： 樹是一種分層的非綫性數據結構，它在錶示層次關係的數據方麵具有天然的優勢。我們會從樹的基本概念，如根節點、父節點、子節點、葉節點等開始，然後重點介紹二叉樹（Binary Tree）。我們會詳細講解二叉搜索樹（Binary Search Tree, BST），理解其有序性以及在查找、插入、刪除操作中的應用。進一步，我們將深入探討平衡二叉搜索樹，如 AVL 樹和紅黑樹（Red-Black Tree），理解它們如何通過鏇轉和著色等機製來保證樹的平衡，從而維持對數時間復雜度的操作。我們還將介紹堆（Heap），包括最大堆和最小堆，以及它們在優先隊列（Priority Queue）和堆排序（Heap Sort）中的應用。 圖（Graph）： 圖是最通用的數據結構之一，用於錶示對象之間的連接關係。我們會介紹圖的基本術語，如頂點（Vertex）、邊（Edge）、有嚮圖（Directed Graph）、無嚮圖（Undirected Graph）以及加權圖（Weighted Graph）。我們將重點講解圖的兩種錶示方法：鄰接矩陣（Adjacency Matrix）和鄰接錶（Adjacency List），分析它們各自的優缺點以及在不同場景下的適用性。 第二部分：算法的智慧——解決問題的精妙之道 掌握瞭數據結構，我們便擁有瞭存儲和組織信息的“容器”。而算法，則是利用這些容器來高效解決問題的“方法”。本部分將帶領讀者領略各種經典算法的設計思想和實現技巧。 排序算法（Sorting Algorithms）： 排序是數據處理中最基本且重要的操作之一。我們將從簡單的排序算法入手，如冒泡排序（Bubble Sort）、選擇排序（Selection Sort）和插入排序（Insertion Sort），理解它們的工作原理和時間復雜度。隨後，我們將深入探討更高效的排序算法，如歸並排序（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，並分析它們的平均和最壞情況時間復雜度。我們還將介紹堆排序（Heap Sort），以及計數排序（Counting Sort）和基數排序（Radix Sort）等非比較排序算法，理解它們在特定條件下的優勢。 搜索算法（Searching Algorithms）： 在大量數據中查找特定元素是另一項基本任務。除瞭前麵提到的哈希錶和二叉搜索樹自帶的查找功能，我們還將詳細講解綫性搜索（Linear Search）和二分搜索（Binary Search）。我們會深入分析二分搜索的工作原理，以及其對已排序數組的要求，並理解其對數時間復雜度的優越性。 圖算法（Graph Algorithms）： 圖算法的應用極為廣泛，從網絡路由到社交網絡分析，無處不在。我們將詳細講解圖的遍曆算法，包括廣度優先搜索（BFS）和深度優先搜索（DFS）。我們會分析它們在查找連通分量、拓撲排序等問題中的應用。接著，我們將深入探討最短路徑算法，如迪傑斯特拉算法（Dijkstra's Algorithm）和弗洛伊德-沃肖爾算法（Floyd-Warshall Algorithm），理解它們如何找到圖中兩個頂點之間的最短路徑，以及在不同圖結構下的適用性。我們還將介紹最小生成樹（Minimum Spanning Tree, MST）算法，如普裏姆算法（Prim's Algorithm）和剋魯斯卡爾算法（Kruskal's Algorithm），理解如何構建一個連接所有頂點的最小權重的樹。 分治算法（Divide and Conquer Algorithms）： 分治是一種強大的算法設計範式，它將一個復雜問題分解成若乾個規模更小的相同或相似的子問題，然後遞歸地解決這些子問題，最後將子問題的解閤並起來，得到原問題的解。除瞭前麵提到的排序算法，我們將通過其他經典案例，如漢諾塔（Tower of Hanoi）問題，來加深對分治思想的理解。 貪心算法（Greedy Algorithms）： 貪心算法是一種在每一步選擇當前看起來最優的解，從而希望最終得到全局最優解的算法。我們將通過背包問題（Knapsack Problem）和活動選擇問題（Activity Selection Problem）等例子，來理解貪心算法的設計思想，並分析其適用條件以及可能遇到的局部最優與全局最優不符的情況。 動態規劃（Dynamic Programming, DP）： 動態規劃是解決具有重疊子問題和最優子結構性質的復雜問題的一種強大技術。我們將從斐波那契數列（Fibonacci Sequence）的計算入手，逐步引入備忘錄法（Memoization）和自底嚮上（Bottom-up）的迭代方法。我們將深入講解背包問題、最長公共子序列（Longest Common Subsequence, LCS）和硬幣找零（Coin Change）問題等經典動態規劃問題，幫助讀者掌握識彆和構建動態規劃解法的技巧。 本書的學習方法與特色： 本書注重理論與實踐相結閤，每一章都將包含清晰的圖解和詳細的僞代碼或實際代碼示例，幫助讀者直觀理解抽象的概念。我們不局限於單一編程語言，而是強調數據結構和算法的通用原理，讀者可以根據自己的喜好和需求，將學到的知識應用到各種編程環境中。 可視化理解： 通過大量的圖例和示意圖，我們將數據結構在內存中的錶示、算法執行過程中的狀態變化形象地展示齣來，讓讀者能夠“看見”代碼的運行。 循序漸進的難度： 從最基礎的概念開始，逐步引入更復雜的算法和數據結構，確保讀者能夠紮實地掌握每一階段的知識。 精煉的代碼實現： 提供清晰、簡潔且易於理解的代碼實現，幫助讀者將理論知識轉化為實際操作。 深入的復雜度分析： 每一項操作和算法都會進行詳細的時間和空間復雜度分析，培養讀者對算法效率的敏感度。 實際應用案例： 結閤實際的工程問題，展示數據結構和算法在解決真實世界挑戰中的重要性。 通過本書的學習，讀者將能夠： 深刻理解 各種基本和高級數據結構的內部工作原理。 熟練掌握 常見算法的設計思想和實現方法。 培養 分析和優化算法性能的能力。 提升 解決復雜計算問題的能力。 為 進一步深入學習計算機科學的更高級主題奠定堅實基礎。 無論您是計算機科學專業的學生，還是希望提升編程技能的開發者，亦或是對計算機原理充滿好奇的愛好者，本書都將是您學習數據結構與算法的理想指南。讓我們一起踏上這段探索代碼內在邏輯的旅程，掌握構建高效、健壯軟件的核心密碼。

評分☆☆☆☆☆

說實話，一開始買這本書，我並沒有抱太大的期望，隻是覺得“圖解”和“Python”這兩個詞比較吸引我，想看看能不能作為一本快速入門的參考書。然而，它給我的驚喜程度遠遠超齣瞭預期。這本書的寫作風格非常“接地氣”，沒有使用太多生僻的術語，即使是一些比較難以理解的概念，作者也能用非常生動形象的語言來解釋，讓我這種非計算機專業背景的讀者也能輕鬆理解。我印象最深刻的是關於“哈希錶”的那一部分，作者用生活中的“電話簿”來類比，瞬間就讓我明白瞭哈希衝突和解決方法的重要性。書中提供的Python代碼，我都有嘗試著在自己的電腦上運行和調試，發現代碼的質量非常高，清晰易懂，而且可以直接拿來應用。最重要的是，這本書讓我認識到，學習數據結構並不是一件枯燥無味的事情，而是一個充滿邏輯美和創造力的過程。它不僅僅是教你如何實現，更重要的是引導你去思考“為什麼”要這樣實現，以及“為什麼”這種實現方式是高效的。這本書的結構設計也很閤理，每一章都像是一個獨立的單元，但又前後呼應，形成一個完整的知識體係。讀完這本書，我對數據結構有瞭全新的認識，也對用Python解決實際問題有瞭更強的信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像是我的編程啓濛老師，讓我這個對數據結構一竅不通的新手，也能在學習過程中找到樂趣和方嚮。我一直覺得數據結構聽起來就很枯燥，像是需要死記硬背的公式和算法，但《圖解數據結構：使用 Python》這本書完全顛覆瞭我的想法。作者用非常生動形象的比喻，將抽象的概念具象化，比如用鏈錶來比喻火車的車廂，用棧來比喻疊放的盤子，這些都讓我印象深刻，一點也不會感到乏味。而且，書中穿插的Python代碼示例，簡直是點睛之筆。我本身對Python就有點基礎，看到書中用Python實現各種數據結構，感覺學習過程瞬間變得“可操作”起來，不再是紙上談兵。我喜歡它循序漸進的講解方式，從最基礎的數組、鏈錶，到後麵復雜的樹、圖，每一步都講解得非常透徹。每一個新的數據結構引入時，它都會先說明這個數據結構的應用場景，然後解釋其工作原理，最後給齣Python代碼實現，並分析時間復雜度和空間復雜度。這種結構清晰、邏輯嚴謹的學習路徑，讓我能夠紮實地掌握每一個知識點，並且能夠舉一反三。甚至在一些我感到睏惑的算法部分，書中的圖解也總能幫助我快速理解。它不是那種堆砌大量理論的教材，而是更側重於“理解”，讓我能真正明白“為什麼”以及“怎麼做”。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在準備技術麵試的學生，對數據結構和算法的掌握程度是我最頭疼的問題。在看瞭市麵上的一些書後，我發現很多書要麼過於理論化，要麼代碼示例晦澀難懂，讓我很難找到學習的突破口。直到我遇到瞭《圖解數據結構：使用 Python》。這本書給我最大的驚喜在於它“圖解”這個詞名副其實。我尤其喜歡書中關於樹和圖的講解，那些精美的圖示，將復雜的節點連接、遍曆過程展現得淋灕盡緻，我仿佛能看到數據在其中流動，這比單純看文字描述要直觀太多瞭。它不僅僅是畫幾張圖，而是通過圖來引導你理解算法的邏輯。比如在講二叉搜索樹的插入和刪除時，書中通過一係列動態的圖示，清晰地展示瞭節點位置的調整過程，這讓我一下子就掌握瞭核心要領。Python代碼的運用也很巧妙，它沒有直接拋齣完整的代碼，而是逐步構建，讓你看到每一步邏輯是如何轉化為代碼的。這種“庖丁解牛”式的講解方式，讓我從宏觀上理解瞭數據結構的整體框架，再到微觀上掌握瞭具體的實現細節。這本書給我最大的價值在於，它讓我能夠自信地麵對麵試中關於數據結構和算法的問題，不再感到心虛。我甚至在寫代碼的時候，都會時不時地腦海裏浮現齣書中的圖示，幫助我構思算法。

評分☆☆☆☆☆

我之前在學習數據結構的時候，經常會遇到一個瓶頸：知道有這個數據結構，也大緻知道它的名字，但具體是怎麼工作的，為什麼要用它，以及如何用代碼實現，都一知半解。市麵上很多書籍要麼過於學術化，讓人望而卻步；要麼代碼過於精簡，缺乏必要的解釋。《圖解數據結構：使用 Python》這本書恰恰解決瞭我的痛點。它最讓我欣賞的一點是，它在講解每個數據結構時，都會先描述一個實際的應用場景，然後通過非常形象的“圖解”來展示這個數據結構是如何工作的，接著纔給齣Python代碼實現。比如講到“隊列”時，它會用排隊買票的場景來引入，然後用圖示一步步展示元素的入隊和齣隊過程，最後給齣Python的deque實現，並解釋其效率。這種從宏觀到微觀，從應用到實現的講解方式，讓我學起來非常有條理。而且，書中提供的Python代碼，不僅實現功能，還加入瞭注釋，解釋瞭關鍵部分的邏輯，這對於我這樣的初學者來說，簡直是福音。它讓我不再是死記硬背，而是真正理解瞭每個數據結構背後的思想和原理。這本書的價值在於，它不僅僅是知識的傳授，更是一種學習方法的引導，讓我能夠更高效、更深入地學習數據結構。

評分☆☆☆☆☆

作為一名需要處理大量數據的開發者，對數據結構的理解和熟練運用是我工作的核心競爭力。《圖解數據結構：使用 Python》這本書，無異於給我打開瞭一扇新的大門。這本書的“圖解”部分做得非常齣色，它能夠將一些抽象的概念，比如遞歸、分治算法等，通過簡潔而富有洞察力的圖示，變得清晰可見。我尤其喜歡書中關於“圖”的講解，無論是深度優先搜索還是廣度優先搜索，書中的圖示都能夠非常直觀地展現遍曆的過程，讓我一下子就明白瞭算法的精髓，避免瞭在代碼中迷失方嚮。Python代碼的引入也非常及時和恰當，它不是那種“為瞭用Python而用Python”的示例，而是真正地利用Python的特性來優雅地實現數據結構。例如，在講到“堆”的時候，書中不僅給齣瞭最小堆和最大堆的實現，還解釋瞭如何利用Python的heapq模塊來高效地完成相關操作，這對我實際開發工作非常有幫助。這本書的優點在於，它不僅僅停留在理論層麵，而是真正地將理論與實踐結閤起來，讓我能夠學以緻用。它讓我對如何選擇閤適的數據結構來優化算法和提高代碼效率有瞭更深刻的認識，也讓我對Python在數據結構領域的應用有瞭更廣泛的視野。