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出版者:For Dummies

作者:John Walkenbach

出品人:

页数:826

译者:

出版时间:2003-10-17

价格:USD 44.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780764540738

丛书系列:

图书标签:

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《深入解析Python数据结构与算法实践》 本书概述 《深入解析Python数据结构与算法实践》是一本面向中高级程序员的深度技术著作，旨在系统性地剖析Python语言环境下，核心数据结构的设计原理、高效实现及其在复杂算法构建中的应用。本书超越了基础的语法介绍，聚焦于如何在实际工程问题中，利用Python的特性（如动态类型、内置容器的优化）来构建高性能、高可维护性的解决方案。全书结构严谨，从底层原理出发，层层递进至高级应用场景，力求为读者打下坚实的计算思维基础。 第一部分：Python环境下的基础数据结构重构与性能考量 本部分首先回顾了Python标准库中核心数据结构（列表、字典、集合）的内部机制，特别是其时间复杂度和空间复杂度分析。随后，重点阐述了如何针对特定应用场景对这些结构进行优化或替代。 第一章：列表与数组的内存哲学 详细探讨了Python `list` 的动态数组实现机制，包括内存分配策略、扩容操作的摊还分析。引入了诸如固定大小缓冲区、内存池等概念，并对比了 `array` 模块和 `numpy` 数组在处理大规模数值数据时的性能差异。着重分析了在循环操作中，原地修改（In-place modification）与创建新对象之间的性能权衡。 第二章：字典（哈希表）的冲突解决与优化 深入剖析Python字典的哈希函数设计、冲突解决策略（如开放寻址法或链式法在CPython中的具体应用），以及如何应对哈希碰撞对性能的影响。本章提供了自定义哈希函数的设计指南，适用于处理非标准可哈希对象，并讨论了Python 3.6+版本中字典保持插入顺序的内部实现细节。 第三章：链表、栈与队列的优雅实现 虽然Python标准库没有直接提供高性能的纯链表实现，但本章通过面向对象的方法，从零开始构建了双向链表、循环链表等变体。深入探讨了栈和队列（包括双端队列 `deque`）在递归、广度优先搜索等场景中的应用，强调了 `deque` 相较于标准列表在两端操作上的$O(1)$优势。 第二部分：树形结构与图论的深度探索 第二部分将焦点转移到非线性数据结构，这是复杂系统建模的基础。 第四章：二叉搜索树（BST）及其平衡艺术 系统介绍了BST的构建、遍历（前序、中序、后序）和搜索操作。核心内容聚焦于如何通过自平衡机制（如AVL树和红黑树）来保证最坏情况下的操作效率。书中提供了详细的C++或Cython辅助实现（用于性能测试），并对比了Python原生实现与底层优化实现的性能差距。 第五章：堆结构与优先队列的应用 详细解析了最大堆和最小堆的构建过程，特别是“堆化”（Heapify）算法的线性时间复杂度证明。重点讲解了如何利用Python的 `heapq` 模块高效解决Top-K问题、任务调度以及Dijkstra算法中的核心需求。 第六章：图论基础：表示、遍历与连通性 本章全面覆盖了图的表示方法（邻接矩阵与邻接表），分析了两者在稀疏图和稠密图中的适用性。深度讲解了深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并引入了拓扑排序、最小生成树（Prim's 和 Kruskal's 算法）的Python实现与复杂度分析。 第三部分：高级算法设计模式与复杂度优化 本部分是全书的高潮，侧重于将基础结构应用于解决现实世界中的复杂问题，并掌握算法设计范式。 第七章：动态规划（DP）的自顶向下与自底向上 动态规划被视为算法设计皇冠上的明珠。本章通过斐波那契数列的优化、背包问题（0/1和分数背包）以及最长公共子序列等经典案例，详细拆解了状态转移方程的建立过程。特别强调了“备忘录”（Memoization）和“表格化”（Tabulation）两种实现风格在Python递归深度和性能上的区别。 第八章：贪心算法与局部最优解的全局影响 解析了贪心算法的适用条件和局限性。通过活动安排问题、霍夫曼编码等实例，展示了如何设计出确保找到全局最优解的贪心策略，并区分何时应使用贪心算法而非动态规划。 第九章：回溯法与分支限界：解决NP难问题的探索 本章专注于搜索空间巨大的问题，如八皇后问题、数独求解和旅行商问题（TSP）的近似解法。详细阐述了回溯法的剪枝（Pruning）技术，以及如何利用分支限界法有效地在搜索树中进行优化裁剪，提高求解效率。 第十章：字符串匹配与高级搜索技术 涵盖了基础的朴素匹配算法，随后深入讲解了KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法和Boyer-Moore算法的核心思想，特别是KMP中“最长前缀后缀”的构建过程。此外，还简要介绍了Rabin-Karp算法的滚动哈希思想在高效字符串查找中的应用。 附录：性能调优与Python特定优化 附录部分提供了关于如何使用Python内置的 `timeit` 模块进行精确性能基准测试的指南，以及关于使用 `itertools` 和生成器表达式来优化内存消耗和提高迭代效率的实用技巧。书中鼓励读者将算法思想应用于解决实际工作流中的瓶颈问题。 本书特色 本书的每一章都包含大量的代码示例和“陷阱警示”，旨在帮助读者避免常见的性能误区。它不仅教授“如何实现”算法，更深入探讨了“为什么这样实现”更优。读者在完成本书学习后，将能够独立分析复杂问题的计算复杂度，并运用Python的丰富生态系统构建出高效且优雅的解决方案。

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