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出版者:Apress

作者:Magnus Lie Hetland

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2010-11-24

价格:USD 49.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781430232377

丛书系列:

图书标签:

• Python
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《Pythonic Data Structures and Algorithms: A Practical Guide》 这是一本面向Python开发者的实用指南，深入浅出地讲解了构建高效、可维护软件所需的关键数据结构和算法。本书旨在帮助读者不仅理解算法的理论知识，更能熟练地将其应用于实际的Python开发场景中。 核心内容概览： 本书将带领读者踏上一段探索Python数据结构和算法的旅程，涵盖了从基础到进阶的广泛主题。我们不会拘泥于枯燥的理论公式，而是侧重于Pythonic的实现方式，让读者在理解算法逻辑的同时，也能体会到Python语言的优雅和高效。 第一部分：夯实基础——核心数据结构 列表（Lists）与元组（Tuples）的深度解析： 不仅仅是介绍它们的基本用法，更会深入探讨它们的内存结构、性能特点（如插入、删除、查找的时间复杂度），以及在不同场景下的适用性。我们将学习如何利用列表推导式、生成器表达式来高效处理数据，并理解切片操作的底层机制。 集合（Sets）与字典（Dictionaries）的魔力： 掌握集合的无序性和唯一性如何解决去重问题，理解哈希表在字典查找中的核心作用，并探讨其平均O(1)查找速度的原理。本书将展示如何运用集合进行高效的成员测试、并集、交集、差集运算，以及如何通过字典构建查找表、映射关系等。 栈（Stacks）与队列（Queues）的抽象思维： 从实际应用场景出发，理解栈（后进先出）和队列（先进先出）的抽象概念。我们将用Python列表模拟它们的实现，并深入分析它们的常见应用，例如函数调用栈、表达式求值、广度优先搜索（BFS）等。 双端队列（Deques）： 扩展队列的概念，介绍双端队列在两端都能进行插入和删除的特性，以及它在滑动窗口、任务调度等场景下的独特优势。 链表（Linked Lists）： 深入理解单向链表、双向链表和循环链表的结构，以及它们在插入、删除操作上的优势。我们将用Python类来构建这些链表，并分析它们与Python内置列表在性能上的权衡。 第二部分：算法的艺术——精选算法与应用 排序算法的比较与实践： 基础排序： 冒泡排序、插入排序、选择排序的直观实现与性能分析，理解其O(n²)的时间复杂度。 高效排序： 快速排序（Quick Sort）和归并排序（Merge Sort）的分治策略，以及它们的O(n log n)平均时间复杂度。我们将详细解析它们的实现细节和优化技巧。 其他排序： 堆排序（Heap Sort）的堆结构原理，以及计数排序（Counting Sort）、桶排序（Bucket Sort）等适用于特定场景的非比较排序算法。 搜索算法的策略与效率： 线性搜索（Linear Search）： 最简单的搜索方式，并分析其O(n)的时间复杂度。 二分搜索（Binary Search）： 在有序数据集上的高效搜索，理解其O(log n)的时间复杂度，并探讨其在数组和有序列表中的应用。 哈希查找（Hash Search）： 结合字典和集合，利用哈希函数实现平均O(1)的查找效率，并讨论哈希冲突的解决方法。 树（Trees）的遍历与应用： 二叉树（Binary Trees）： 理解二叉树的基本概念，以及前序、中序、后序遍历的递归和迭代实现。 二叉搜索树（Binary Search Trees - BST）： 学习BST的插入、删除、查找操作，并分析其平均O(log n)的性能。 平衡二叉搜索树（Balanced BST）： 简要介绍AVL树和红黑树的思想，以及它们如何通过自平衡机制保证O(log n)的最坏情况时间复杂度。 堆（Heaps）： 深入理解最大堆和最小堆，以及它们在优先队列（Priority Queue）中的应用。 图（Graphs）的表示与遍历： 图的表示： 邻接矩阵（Adjacency Matrix）和邻接表（Adjacency List）的优缺点及Python实现。 图的遍历： 深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）的算法原理、递归与迭代实现，以及它们在连通性、最短路径等问题上的应用。 最短路径算法： Dijkstra算法和Bellman-Ford算法的介绍，用于求解带权图中的单源最短路径。 字符串匹配算法（String Matching Algorithms）： 朴素匹配算法： 最直观的字符串匹配方法。 KMP算法（Knuth-Morris-Pratt）： 理解其利用失配函数（next数组）进行优化的原理，显著提高匹配效率。 Boyer-Moore算法： 另一个高效的字符串匹配算法，通常比KMP更快。 动态规划（Dynamic Programming）： 核心思想： 理解最优子结构和重叠子问题的概念。 经典问题： 斐波那契数列、背包问题、最长公共子序列（LCS）、编辑距离等。我们将通过Python代码逐步演示如何构建状态转移方程，并进行记忆化搜索或递推实现。 贪心算法（Greedy Algorithms）： 核心思想： 在每一步都做出当前看起来最优的选择。 应用场景： 活动选择问题、霍夫曼编码、最小生成树（Prim's和Kruskal's算法）等。 回溯算法（Backtracking）： 思想： 通过尝试所有可能的解决方案，并在发现无效路径时回退。 应用场景： N皇后问题、数独求解、全排列等。 第三部分：进阶话题与最佳实践 算法复杂度分析（Big O Notation）： 学习如何分析算法的时间复杂度和空间复杂度，以及它们在不同输入规模下的增长趋势。 Python中的内存管理与性能优化： 结合数据结构和算法，探讨Python解释器如何管理内存，以及如何编写更高效、更节省内存的Python代码。 算法在实际项目中的应用： 通过案例分析，展示如何将所学的数据结构和算法应用于Web开发、数据科学、机器学习等领域。 编写可读性高、易于维护的代码： 强调代码风格、注释、单元测试等最佳实践，让算法的实现不仅高效，而且易于理解和扩展。 本书的特色： Pythonic实现： 所有算法和数据结构都将使用Python语言优雅、高效地实现，充分利用Python的特性。 循序渐进： 从基础概念入手，逐步深入到更复杂的算法和数据结构，适合不同程度的Python开发者。 理论与实践结合： 不仅讲解算法原理，更侧重于实际应用和代码实现，让读者“知其然，更知其所以然”。 丰富的示例： 大量生动、贴近实际的Python代码示例，帮助读者理解和掌握。 挑战与思考： 包含一些练习题和思考题，鼓励读者动手实践，加深理解。 无论您是刚接触编程的新手，还是有经验的Python开发者，本书都将成为您学习和掌握数据结构与算法的宝贵资源，帮助您构建更健壮、更高效的Python应用程序。

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比如第二章习题2-11，证明对于任意无向图，都可以通过调整边线方向，从中产生有向无环图（DAG），原文答案是这样的："Number the nodes (arbitrarily). Orient all edges from lower to higher numbers." ，然后书上翻译成：“（任何一种）节点编号都可以按照其所有边的编号从...

评分☆☆☆☆☆

有英文的pdf本来想买本中文的看的快点，最后发现很多一看中文就知道翻译有问题，或者中文反而难以理解的部分。让人失望 翻译者中有英文很差的，或者是机翻为主的，而且最后没人做一个最终的校正。 我的印象的就有好几处： bank有河岸的意思，然后他翻译成银行，对，是可以是银...  

评分☆☆☆☆☆

有英文的pdf本来想买本中文的看的快点，最后发现很多一看中文就知道翻译有问题，或者中文反而难以理解的部分。让人失望 翻译者中有英文很差的，或者是机翻为主的，而且最后没人做一个最终的校正。 我的印象的就有好几处： bank有河岸的意思，然后他翻译成银行，对，是可以是银...  

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这个翻译真的是龙鸣翻译，看的太难受了，看了50页看不下去了，看了50页看不下去了看了50页看不下去了看了50页看不下去了看了50页看不下去了看了50页看不下去了看了50页看不下去了看了50页看不下去了看了50页看不下去了看了50页看不下去了看了50页看不下去了看了50页看不下去了...  

评分☆☆☆☆☆

看来大家感觉都差不多，看的不明就里…… 虽然知识点就是那些，但就是给人看不懂的感觉。另外，代码写的也有点怪（不容易理解）。 为什么正文要 140 个字。。。。。。。我擦，还没有 140 个字……额，充字数充字数。什么情况！什么情况！什么情况！什么情况！什么情况！什么情...  

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量都非常不错，纸张手感很好，阅读体验很舒适。我是一个比较注重细节的人，这本书在细节处理上做得非常到位，比如章节的划分清晰明了，每一章的结尾都有小结，帮助我回顾和巩固所学内容。书中的代码块使用了醒目的颜色区分，非常容易阅读和辨识。而且，这本书的篇幅适中，既不会过于冗长导致难以读完，也不会过于简略而显得内容不足。它像一本精心打磨的工艺品，处处体现着作者的用心和专业。我喜欢在安静的夜晚，泡上一杯热茶，翻开这本书，沉浸在算法的世界里。它不仅仅是一本技术书籍，更像是一次智力的冒险，每一次翻页都可能带来新的发现和惊喜。这本书让我觉得，学习算法也可以是一件非常享受的事情。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名是《Python Algorithms》，以下是五段不包含具体书籍内容的读者评价： 这本书的封面设计就带着一种深沉而又引人入胜的气息，那种精心挑选的字体和配色，让人一眼就能感受到其中蕴含的智慧。我拿到这本书的时候，就迫不及待地翻开了，虽然我不是一个计算机科学科班出身的学生，但这本书的引言部分却用一种非常直观和易懂的方式，将抽象的算法概念与日常生活中的例子联系起来，让我这个“门外汉”也能迅速抓住核心。它没有一开始就抛出大量晦涩的数学公式，而是从最基础的逻辑思维入手，循序渐进地引导读者去理解为什么需要算法，以及算法在解决问题中的重要性。我特别喜欢它在介绍一些经典算法时，那种抽丝剥茧的讲解方式，仿佛一位经验丰富的导师，耐心地为你剖析每一个细节，让你不仅知其然，更知其所以然。书中的插图和图示也做得非常出色，能够形象地展示算法的执行过程，避免了纯文字描述带来的枯燥和理解障碍。我感觉这本书就像一座宝库，里面藏着解决各种编程挑战的钥匙，而我正一步一步地学会如何去开启它。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对计算机科学理论充满好奇的爱好者，平时喜欢阅读一些与技术相关的书籍。《Python Algorithms》这本书以其严谨而不失趣味的风格，深深吸引了我。它在介绍算法时，不仅详细阐述了算法的原理和实现，还对算法的时间复杂度和空间复杂度进行了深入的分析，并且使用了规范的数学符号来表示，这满足了我对理论严谨性的追求。同时，书中所引用的案例也十分贴合实际应用场景，让我能够清晰地看到算法在解决现实世界问题中的强大能力。我尤其喜欢书中对一些高级算法的讲解，例如动态规划和贪心算法，作者能够将其分解成易于理解的步骤，并给出清晰的示例，让我这个非专业人士也能领略到这些算法的精妙之处。这本书让我对算法有了更深刻的认识，也激发了我进一步探索计算机科学更广阔领域的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

我是一位有几年Python开发经验的工程师，平时工作接触到的更多是业务逻辑的实现，对于底层算法的深入理解一直是我心中的一块短板。《Python Algorithms》这本书的出现，恰恰弥补了我的这一不足。它的内容安排非常合理，从基础的数据结构入手，然后逐步深入到各种经典的算法，比如排序、搜索、图论算法等等。我惊喜地发现，作者在讲解这些算法时，并没有仅仅停留在理论层面，而是非常注重将算法与实际的Python代码实现相结合。书中的代码示例清晰、简洁，并且都经过了精心的优化，能够直接应用于实际项目中。更难得的是，它还提供了一些关于算法性能分析和优化方面的指导，这对于我这种需要追求效率的开发者来说，无疑是雪中送炭。我曾花费大量时间去自行摸索算法的优化方法，而这本书则为我指明了方向，让我少走了很多弯路。读完这本书，我感觉自己在算法这块的功力得到了显著提升，看待问题的角度也更加开阔了。

评分☆☆☆☆☆

对于刚接触编程不久的大学生来说，学习算法往往是一个令人头疼的环节。《Python Algorithms》这本书却给了我一种全新的体验。它的语言风格非常友好，没有那种令人望而生畏的学术腔调。作者似乎特别了解初学者的困惑，在每一个知识点讲解之前，都会先铺垫好必要的背景知识，并且会不断地用通俗易懂的比喻来解释复杂的概念。我特别欣赏书中对“为什么”的强调，它不仅仅告诉你“怎么做”，更会深入剖析“为什么这样做”，这使得我能够真正理解算法背后的逻辑，而不是死记硬背。书中大量的练习题也极具挑战性，但又不会过于刁难，让我能够在实践中巩固所学知识。每一次成功解决一道题，都会给我带来巨大的成就感，也让我对编程的兴趣更加浓厚。这本书就像一位循循善诱的良师益友，引导我一步步走进算法的奇妙世界。

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第一次看到介绍算法用python的。姑且看看先～

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算法设计

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第一次看到介绍算法用python的。姑且看看先～

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算法讲解独特，还能用最简短的python代码展示算法。

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Chapter 4 - Induction Recursion and Reduction