《数据结构与算法之美》的学习笔记和python代码实现.zip

# 《数据结构与算法之美》 本文档是个人对[《数据结构与算法之美》](http://gk.link/a/108GK)的学习笔记和编写的python实现的相关代码。 ## 学习路线  --- ## 笔记目录 [filename](_sidebar.md ':include') --- ## 数据结构与算法学习书单  ### 针对入门的趣味书 入门的同学，我建议你不要过度追求上去就看经典书。像《算法导论》《算法》这些书，虽然比较经典、比较权威，但是非常厚。初学就去啃这些书肯定会很费劲。而一旦啃不下来，挫败感就会很强。所以，入门的同学，我建议你找一些比较容易看的书来看，比如《大话数据结构》和《算法图解》。**不要太在意书写得深浅，重要的是能不能坚持看完。** 《**大话数据结构**》 这本书最大的特点是，它把理论讲得很有趣，不枯燥。而且每个数据结构和算法，作者都结合生活中的例子进行了讲解， 能让你有非常直观的感受。虽然这本书有 400 多页，但是花两天时间读完，应该是没问题的。如果你之前完全不懂数据结构和算法，可以先从这本书看起。 《**算法图解**》 跟《大话数据结构》走的是同样的路线，就像这本书副标题写的那样，“像小说一样有趣的算法入门书”，主打“图解”，通俗易懂。它只有不到 200 页，所以内容比较少。作为入门，看看这本书，能让你对数据结构和算法有个大概的认识。 这些入门书共同的问题是，缺少细节，不够系统，也不够严谨。所以，如果你想要系统地学数据结构和算法，看这两本书肯定是不够的。 ### 针对特定编程语言的教科书 讲数据结构和算法，肯定会跟代码实现挂钩。所以，很多人就很关心，某某书籍是用什么语言实现的，是不是自己熟悉的语言。市面大部分数据结构和算法书籍都是用 C、C++、Java 语言实现的，还有些是用伪代码。而使用 Python、Go、PHP、JavaScript、Objective-C 这些编程语言实现的就更少了。 我这里推荐《数据结构和算法分析》。国内外很多大学都拿这本书当作教材。这本书非常系统、全面、严谨，而且又不是特别难，适合对数据结构和算法有些了解，并且掌握了至少一门编程语言的同学。而且，这个作者也很用心。他用了三种语言，写了三个版本，分别是：《**数据结构与算法分析 ：C 语言描述**》《**数据结构与算法分析：C++ 描述**》《**数据结构与算法分析：Java 语言描述**》。 如果你熟悉的是 Python 或者 JavaScript，可以参考《**数据结构与算法 JavaScript 描述**》《**数据结构与算法：Python 语言描述**》 。至于其他语言的算法书籍，确实比较少。如果你有推荐，可以在留言区补充一下。 ### 面试必刷的宝典 算法对面试很重要，很多人也很关心。我这里推荐几本有益于面试的书籍，分别是：《剑指 offer》《编程珠玑》《编程之美》。 从《**剑指 offer**》这本书的名字就可以看出，作者的写作目的非常明确，就是为了面试。这本书几乎包含了所有常见的、经典的面试题。如果能搞懂这本书里的内容，应付一般公司的面试应该不成问题。 《**编程珠玑**》这本书的豆瓣评分非常高，有 9 分。这本书最大的特色就是讲了很多针对海量数据的处理技巧。这个可能是其他算法书籍很少涉及的。面试的时候，海量数据处理的问题也是经常会问的，特别是校招面试。不管是开拓眼界，还是应付面试，这本书都很值得一看。 《**编程之美**》这本书有多位作者，其中绝大部分是微软的工程师，所以书的质量很有保证。不过，这里面的算法题目稍微有点难，也不是很系统，这也是我把它归到面试这一部分的原因。如果你有一定基础，也喜欢钻研些算法问题，或者要面试 Google、Facebook 这样的公司，可以拿这本书里的题，先来自测一下。 ### 经典大部头 很多人一提到算法书就会搬出《算法导论》和《算法》。这两本确实非常经典，但是都太厚了，看起来比较费劲，我估计很少有人能坚持全部看下来。如果你想更加深入地学一学数据结构和算法，我还是强烈建议你看看。 我个人觉得，《**算法导论**》这本书的章节安排不是循序渐进的，里面充斥着各种算法的正确性、复杂度的证明、推导，数学公式比较多，一般人看起来会比较吃力。所以，作为入门书籍，并不是很推荐。 《**算法**》这本书也是一本经典大部头，不过它比起《算法导论》来要友好很多，更容易看懂，更适合初学者入门。但是这本书的缺点也很明显，就是内容不够全面，比如动态规划这么重要的知识点，这本书就没有讲。对于数据结构的东西，它讲的也不多，基本就是偏重讲算法。 ### 殿堂级经典 说到殿堂级经典书，如果《**计算机程序设计艺术**》称第二，我想没人敢称第一。这本书包括很多卷。说实话，我也只看过比较简单的几卷，比如《基本算法》《排序和查找》。 这套书的深度、广度、系统性、全面性是其他所有数据结构和算法书籍都无法相比的。但是，如果你对算法和数据结构不是特别感兴趣，没有很好的数学、算法、计算机基础，想要把这套书读完、读懂是比较难的。你可以把它当作你算法学习的终极挑战。 ### 闲暇阅读 算法无处不在。我这里再推荐几本适合闲暇时间阅读的书：《**算法帝国**》《**数学之美**》《**算法之美**》。 这些书共同的特点是，都列举了大量的例子，非常通俗易懂。夸张点说，像《算法帝国》，文科生都能读懂。当你看这些书的时候，你常常会深深感受到算法的力量，被算法的优美之处折服。即便不是从事 IT 工作的，看完这几本书也可以开拓眼界。 --- ## 原课程目录 极客时间的《数据结构与算法之美》[http://gk.link/a/108GK](http://gk.link/a/108GK) 作者本人的代码地址： [https://github.com/wangzheng0822/algo](https://github.com/wangzheng0822/algo) | 原课程目录 | | :--- | | **01-开篇词 (1讲)** | | 00丨开篇词丨从今天起，跨过“数据结构与算法”这道坎 | | **02-入门篇 (4讲)** | | 01丨为什么要学习数据结构和算法？ | | 02丨如何抓住重点，系统高效地学习数据结构与算法？ | | 03丨复杂度分析（上）：如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗？ | | 04丨复杂度分析（下）：浅析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度 | | **03-基础篇 (38讲)** | | 05丨数组：为什么很多编程语言中数组都从0开始编号？ | | 06丨链表（上）：如何实现LRU缓存淘汰算法？ | | 07丨链表（下）：如何轻松写出正确的链表代码？ | | 08丨栈：如何实现浏览器的前进和后退功能？ | | 09丨队列：队列在线程池等有限资源池中的应用 | | 10丨递归：如何用三行代码找到“最终推荐人”？ | | 11丨排序（上）：为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎？ | | 12丨排序（下）：如何用快排思想在O(n)内查找第K大元素？ | | 13丨线性排序：如何根据年龄给100万用户数据排序？ | | 14丨排序优化：如何实现一个通用的、高性能的排序函数？ | | 15丨二分查找（上）：如何用最省内存的方式实现快速查找功能？ | | 16丨二分查找（下）：如何快速定位IP对应的省份地址？ | | 17