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TableofContents
Introduction
1.介绍
1.1.目标
1.2.快速开始
1.3.什么是计算机科学
1.4.什么是编程
1.5.为什么要学习数据结构和抽象数据类型
1.6.为什么要学习算法
1.7.回顾Python基础
1.8.数据入门
1.9.输入和输出
1.10.控制结构
1.11.处理异常
1.12.定义函数
1.13.面向对象编程-定义类
1.14.总结
2.算法分析
2.1.目标
2.2.什么是算法分析
2.3.大O符号
2.4.一个乱序字符串检查的例子
2.5.Python数据结构的性能
2.6.列表
2.7.字典
2.8.总结
3.基本数据结构
3.1.目标
3.2.什么是线性数据结构
3.3.什么是栈
3.4.栈的抽象数据类型
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3.5.Python实现栈
3.6.简单括号匹配
3.7.符号匹配
3.8.十进制转换成二进制
3.9.中缀前缀和后缀表达式
3.10.什么是队列
3.11.队列抽象数据类型
3.12.Python实现队列
3.13.模拟:烫手山芋
3.14.模拟:打印机
3.15.什么是Deque
3.16.Deque抽象数据类型
3.17.Python实现Deque
3.18.回文检查
3.19.列表
3.20.无序列表抽象数据类型
3.21.实现无序列表:链表
3.22.有序列表抽象数据结构
3.23.实现有序列表
3.24.总结
4.递归
4.1.目标
4.2.什么是递归
4.3.计算整数列表和
4.4.递归的三定律
4.5.整数转换为任意进制字符串
4.6.栈帧:实现递归
4.7.介绍:可视化递归
4.8.谢尔宾斯基三角形
4.10.汉诺塔游戏
4.11.探索迷宫
4.12.动态规划
4.13.总结
5.排序和搜索
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5.1.目标
5.2.搜索
5.3.顺序查找
5.4.二分查找
5.5.Hash查找
5.6.排序
5.7.冒泡排序
5.8.选择排序
5.9.插入排序
5.10.希尔排序
5.11.归并排序
5.12.快速排序
5.13.总结
6.树和树的算法
6.1.目标
6.2.树的例子
6.3.词汇和定义
6.4.列表表示
6.5.节点表示
6.6.分析树
6.7.树的遍历
6.8.基于二叉堆的优先队列
6.9.二叉堆操作
6.10.二叉堆实现
6.11.二叉查找树
6.12.查找树操作
6.13.查找树实现
6.14.查找树分析
6.15.平衡二叉搜索树
6.16.AVL平衡二叉搜索树
6.17.AVL平衡二叉搜索树实现
6.18.Map抽象数据结构总结
6.19.总结
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7.图和图的算法
7.1.目标
7.2.词汇和定义
7.3.图抽象数据类型
7.4.邻接矩阵
7.5.邻接表
7.6.实现
7.7.字梯的问题
7.8.构建字梯图
7.9.实现广度优先搜索
7.10.广度优先搜索分析
7.11.骑士之旅
7.12.构建骑士之旅图
7.13.实现骑士之旅
7.14.骑士之旅分析
7.15.通用深度优先搜索
7.16.深度优先搜索分析
7.17.拓扑排序
7.18.强连通分量
7.19.最短路径问题
7.20.Dijkstra算法
7.21.Dijkstra算法分析
7.22.Prim生成树算法
7.23.总结
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介绍
problem-solving-with-algorithms-and-data-structure-using-
python中文版
目的
数据结构作为计算机从业人员的必备基础,Java,c之类的语言有很多这方面的书籍,Python
相对较少,其中比较著名的一本problem-solving-with-algorithms-and-data-structure-using-
python,所以我在学习的过程中将其翻译了中文版,希望对大家有点帮助。
由于本人英语能力不佳,本书部分翻译参考谷歌,但每句话都经过个人理解后调整修
改,尽量保证语句畅通。
由于翻译比较仓促,难以避免有些排版错别字等问题,后续会润色。如你也有兴趣参
与,可pullrequest到github仓库
本书未加上课后练习,如有兴趣,可上原书网站练习。
地址
github地址:https://github.com/facert/python-data-structure-cn
gitbook在线浏览:https://facert.gitbooks.io/python-data-structure-cn
联系作者
邮箱:zhangcr1992@163.com
博客:https://facert.github.io
许可证
本作品采用署名-非商业性使用-相同方式共享4.0国际许可协议进行许可。传播此文档时请
注意遵循以上许可协议。关于本许可证的更多详情可参考
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Introduction
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